Vairāk

QGIS izveidojiet jaunus atribūtu vērtēšanas daudzstūrus pēc lieluma


Es gribētu atribūtu tabulā izveidot jaunu lauku, kas norāda daudzstūra rangu pēc lieluma. Piemēram, lielākā izmēra daudzstūris būtu 1. pakāpe un mazākā N pakāpe.

Es cerēju, ka tabulas šķirošana pēc formas lieluma un pēc tam izmantos $ id, taču šķiet, ka tas ir saistīts ar rindas ID #.

Es izmantoju QGIS.


Šādu Python var izmantot, lai kārtotu objektus pēc kāda atribūta, šeit apgabala, un palielinātu kādu lauku, šeit ar nosaukumu “Rangs”. Laukam vajadzētu pastāvēt. Padariet savu daudzstūra slāni par aktīvo slāni un ielīmējiet šo kodu Python konsolē.

aLayer = qgis.utils.iface.activeLayer () # iegūt aktīvo slāni # izveidot apgabala un pazīmes kopu sarakstu aList = [(feat.geometry (). area (), feat.id ()) par feat aLayer .getFeatures ()] aList.sort () # kārtot tupeļu sarakstu i = 1 fni = aLayer.fieldNameIndex ('Rank') # get fieldindex aLayer.startEditing () for feat aList: aLayer.changeAttributeValue (feat [1], fni, i) # mainīt lauka vērtību i + = 1 aLayer.commitChanges () # saglabāt ir mainīts un pārtraukt rediģēšanu

Kodu var izmantot jebkurā gadījumā, ja lauks jāaizpilda ar palielinātu vērtību, kas atspoguļo kādu šķirošanu. Vēl viens izmantošanas gadījums ir šķirošana pēc austrumu vai ziemeļu virziena, kā tas ir šajā pavedienā (QGIS izveidojiet atsauces numuru (id), pamatojoties uz x koordinātu).


Izveidojiet jaunus atribūtu vērtēšanas daudzstūrus pēc lieluma QGIS - ģeogrāfiskās informācijas sistēmās

Šis ir ģeotelpisko datu vizualizācijas seminārs ar praktiskiem piemēriem, izmantojot QGIS 2.14-2.18.

Šīs darbnīcas mērķis ir iemācīties vizualizācijas paņēmienu pamattehnikas, kas piemērotas katram datu tipam un katram ģeometrijas veidam.

Kas ir datu vizualizācija? Kā tas attiecas uz ģeotelpiskajiem datiem?

Datu vizualizācija ir pašreizējais termins, kas tiek izmantots, lai aprakstītu datu attēlošanas procesu skaidri sazināmā veidā.

Jēdziens "Datu vizualizācija" ģeogrāfijas jomā pastāv jau gadsimtiem ilgi kā kartogrāfija.

Datu vizualizācijas mērķis ir izstāstīt stāstu. Kā kartogrāfs vai datu zinātnieks jūsu mērķis ir identificēt stāstu, ko stāsta dati, un izdarīt vizualizācijas izvēles, lai lasītājs / skatītājs palīdzētu saprast stāstu un iesaistīties ar datiem.

Ir svarīgi saprast, ar kāda veida datiem (pazīstama arī kā "mērījumu skalas") jūs strādājat. Kur datus, kas tiek parādīti kartē, nosaka ģeometrija, kas saglabāta jūsu telpisko datu failā (shapefile, geojson, geotiff utt.), bet kā jūs izvēlaties attēlot atribūts (ne telpiskie) dati ir atkarīgs no jums. Lai skaidri sazinātos, tas, kā jūs attēlojat savus datus, daļēji ir atkarīgs no tā, kāda veida dati tie ir.

Tips Paskaidrojums Piemēri
Nomināls Kategorijas zemes izmantošanas veids: lauksaimniecība, rūpniecība, dzīvojamais aprīkojums utt.
Oriģināls Hierarhiskās kategorijas uzņēmuma lielums: mazs, vidējs, liels
Intervāls Skaitļiem, kuros nullei nav reālas nozīmes, relatīvajiem attālumiem starp skaitļiem ir nozīme, bet attiecībām starp skaitļiem nav jēgas Fārenheita temperatūras mērījumi
Attiecība Skaitļiem ar iestatītu nulli, skaitļu attiecībām ir jēga novāktās biomasas svars

Vizualizācijas apsvērumi katram datu tipam

Tips Nomināls Oriģināls Intervāls un amp. Attiecība
Bez reitinga kategorijas Rindotas vai sakārtotas kategorijas Nepārtraukti skaitļi
Punkts Piemērs: uzņēmējdarbības veids Piemērs: uzņēmuma lielums - mazs, vidējs vai liels Piemērs: gada bruto ienākumi
Krāsa: "izlases" nokrāsas bez netiešas hierarhijas Krāsa: gradienti Krāsa: gradienti
Forma: dažādas ikonas Izmērs: gradients marķiera lielumā Izmērs: gradients marķiera lielumā
Līnija Piemērs: ceļa veids - asfaltēts, bez seguma utt. Piemērs: straumēšanas kārtība Piemērs: garums
Krāsa: "izlases" nokrāsas bez netiešas hierarhijas Krāsa: gradienti Krāsa: gradienti
Modelis: dažādas domuzīmes Raksta blīvums: domuzīmes dažādos attālumos Raksta blīvums: domuzīmes dažādos attālumos
Līnijas svars: mainīt līnijas platumu ar atribūta vērtību Līnijas svars: mainīt līnijas platumu ar atribūta vērtību
Daudzstūris Piemērs: zonējuma kategorijas Piemērs: dzīvotņu apstākļi - labi, mēreni vai slikti Piemērs: apgabalā
Krāsa: "izlases" nokrāsas bez netiešas hierarhijas Krāsa: gradienti Krāsa: gradienti
Aizpildīt rakstu: katram veidam atšķirīgi aizpildījumi Aizpildiet raksta blīvumu: aizpildīšanas blīvums mainās atkarībā no atribūta vērtības Aizpildiet raksta blīvumu: aizpildīšanas blīvums mainās atkarībā no atribūta vērtības
Rastrs Piemērs: zemes izmantošana / segums Piemērs: ugunsbīstamība - augsta, vidēja, zema Piemērs: nokrišņu daudzums
Krāsa: "izlases" nokrāsas bez netiešas hierarhijas Krāsa: gradienti Krāsa: gradienti

Datu parādīšanas kā punkta, līnijas vai daudzstūra izvēle ir atkarīga no jūsu kartes mēroga.

Izmēģiniet šo: zīmējiet UC Deivisu mērogā.

Kā mainās jūsu attēlojums ar mērogu? Universitāte, iespējams, no daudziem daudzstūriem pārcēlās uz vienu daudzstūri uz punktu.

Tagad mēs strādāsim ar šīs apmācības praktisko sadaļu. Galvenais paņemšanas ziņojums ir domāt par to, ar kāda veida datiem jūs strādājat un kā tos vislabāk attēlot.

Jums būs jālejupielādē šie dati no šīs krātuves datu mapes vai no šajā Box mapē:

  1. Ūdenstilpnes robežas (daudzstūri)
  2. Ūdenskrātuves centroīdi (punkti)
  3. Upes (līnijas)
  4. Sanfrancisko digitālais augstuma modelis (rastrs)

Atveriet QGIS (2.14 vai 2.18. Šīm instrukcijām drīzumā vajadzētu darboties ar QGIS 3.0, izņemot datu ielādi). Sāciet jaunu projektu, noklikšķinot uz baltā taisnstūra ikonas (ar stūri uz leju) vai izvēlnē Projekts atlasot “jauns”. Tagad jums jābūt gatavam tukšam kartes audeklam.

Ielādējiet darbnīcas datus QGIS: izvēlne Layer - & gt Add Layer - & gt Add Vector Layer. Varat arī rīkjoslā izmantot pogu Pievienot vektora slāni. Pievienojiet šādus datus:

  • Flowlines.geojson - upes un citas lineāras ūdens struktūras
  • WBDHU8_SF.geojson - ūdensšķirtnes robežu daudzstūri Sanfrancisko līča ūdensšķirtnei
  • WBDHU8_Points_SF.geojson - ūdensšķirtnes robežu centrālie centri

Pēc izvēles: pievienojiet citus atsauces datus, kas jums varētu noderēt, piemēram, Kalifornijas apgabala robežas vai Dabas zemes datu kopas.

Tagad pasūtiet datus savā Slāņu panelis loga kreisajā pusē, lai jūs varētu redzēt visu - daudzstūri apakšā, pēc tam līnijas, pēc tam punkti uz augšu. Atcerieties, ka varat satvert un vilkt objektus Slāņu panelis pārvietot tos secībā uz augšu vai uz leju. Redzamā secība ir kārtība, kādā slāņi parādās kartes audeklā. (Man personīgi patīk domāt par to kā par amatniecības projektu. Liels necaurspīdīgs celtniecības papīrs apakšējos līmeņos, sakrauts ar auklām (līnijām) un uzlīmēm (punktiem). Jūs noteikti varētu uzlikt papīru uz augšu, bet jūs to nedarīsit tad skatiet virknes / līnijas vai uzlīmes / punktus.) Neuztraucieties, ja noklusētās QGIS krāsas nav pievilcīgas. Šīs darbnīcas atlikums ir par stila datiem.

Līnijas raksturo vienumus, kas pēc būtības ir lineāri, un attiecībā pret kartes mērogu tie ir plāni. Garums ir svarīgs, bet ne platums. Piemēri ir ceļi vai upes. Lielos mērogos tie parasti kļūst par daudzstūriem, jo ​​tuvinot, platums kļūst svarīgs.

Šajā sadaļā mēs strādāsim ar Flowlines.geojson fails, kurā ir tādas lietas kā plūsmas, cauruļvadi, kanāli un citas lineāras vienības, kas ūdeni pārvadā no vienas vietas uz otru. Tas ir NHD Flowlines shapefile apakškopa, un tajā ir tikai līnijas, kas krustojas ar Sanfrancisko līča HUC 4 ūdensšķirtnes robežu (pretējā gadījumā šodien ar to būtu pārāk daudz nodarboties). Šim semināram esmu pievienojis arī dažas citas slejas, lai atvieglotu mācīšanos.

Apskatīsim datu plūsmas atribūtu tabulu. Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz slāņa Slāņu panelis un izvēlies Atvērt atribūtu tabulu. Nosaukuma kolonna (GNIS_NAME) ir viena no vieglāk saprotamajām datu datu kolonnām šajā datu kopā, tāpēc mēs pagaidām strādāsim ar šo kolonnu. Ritiniet datus, lai iegūtu priekšstatu par to, kāda veida informācija ir šajā nosaukuma slejā. Izskatās, ka daži vienumi ir nosaukti, bet citi nav. Daži vārdi parādās vairākas reizes.

Aizveriet atribūtu tabulu.

Izpētīsim šos datus vēl, izmantojot vizualizācijas.

Mēs sāksim ar vienu simbolu visām līnijām, lai iepazītos ar šo saskarni.

  • Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz slāņa Slāņu panelis atkal, bet šoreiz izvēlies Rekvizīti lai atvērtu Slāņa īpašības. Šajā konkrētajā saskarnē ir daudz iespēju (ievērojiet visas "cilnes" loga kreisajā pusē?).
  • Noklikšķiniet uz Stils cilni.
  • Līniju noklusējuma stils ir viens Vienkārša līnija no nejauši izvēlētas krāsas (manējā pašlaik ir sārtā krāsā un nedaudz cieta acīs). Iekš Krāsa nolaižamajā izvēlē, izvēlies izvēlēties krāsu lai atvērtu Atlasiet dialoglodziņu Krāsa vai vienkārši noklikšķiniet krāsainajā lodziņā, lai atvērtu to pašu dialogu.
  • Cilnes ekrāna augšdaļā Atlasiet dialoglodziņu Krāsa sniedz jums virkni iespēju izvēlēties krāsu. Izvēlieties sev tīkamu veidu, kā jums patīk (viena jautra iespēja ir meklēt no vietnes jums patīkamu HTML krāsu un ievietot to HTML apzīmējums lodziņā. # 457a94 ir jauka zila krāsa. ).
  • Noklikšķiniet uz Piesakies pogu, lai redzētu efektu uz jūsu kartes audekla.

Jūs varat izveidot sarežģītākus marķierus, sakraujot dažādas līnijas.

  • Padarīsim mūsu pašreizējo līniju diezgan plašu - mainiet platumu uz 2,0.
  • Pievienojiet simbolu slāni ar + poga zem baltās rūtiņas, kas parāda līniju. Tam vajadzēja pievienot slāni jūsu līnijai virs jūsu platas zilās līnijas.
  • Pārliecinoties, vai līniju slāņu sarakstā ir atlasīta jaunā līnija, izvēlieties jaunu krāsu. Es izvēlējos balto.
  • Nomaini Pildspalvas stils uz a Punkta līnija.
  • Klikšķis Piesakies lai redzētu efektu jūsu kartes audeklā.
  • Labi, šis stils īsti nedarbojas visas ūdenskrātuves mērogā, bet, ja jūs noklikšķināt labi lai aizvērtu dialoglodziņu un pēc tam tuvinātu vienu sadaļu, jūs labāk redzēsiet ietekmējumus.

Tātad, mēs esam redzējuši, ka tikai viena marķiera veida izmantošana dažreiz nepalīdz mums ļoti labi izprast mūsu datus, taču tagad mēs zinām, kā mēs varam pielāgot savu datu izskatu.

Mēģināsim vizualizēt mūsu ūdensceļus pēc viņu nosaukumiem.

  • Atkal atveriet slāņa Flowlines slāņa rekvizītus un atgriezieties cilnē Stils.
  • No nolaižamās izvēlnes izvēlnes augšdaļā, kurā pašlaik ir teikts viens simbols, izvēlēties Kategorizēts. Tas izdzēsīs iepriekš izveidoto stilu, bet tas ir labi.
  • No Kolonna nolaižamā izvēlne, izvēlieties GNIS_NAME, kurai ir ūdenstilpes nosaukums.
  • Priekš Krāsu rampa, izvēlēties Nejaušas krāsas. Mēs nevēlamies netieši norādīt, ka starp straumēm pastāv hierarhiskas attiecības Nejaušas krāsas ir laba izvēle.
  • Klikšķis Klasificēt zem lielās baltās kastes, lai parādītu visas kategorijas.
  • Klikšķis Piesakies lai redzētu, kā tas izskatās. Varat tuvināt vienu apgabalu.

Manējā es pamanīju, ka ir daudz vienas krāsas līniju (manas ir rozā). Jums, iespējams, ir daudz līniju citā krāsā. Ja es ritinu uz leju sava simbolu saraksta apakšdaļā, es redzu, ka nenosauktās (tukšās) straumes tika piešķirtas rozā nokrāsai. Es gribētu to mainīt.

  • Veiciet dubultklikšķi uz līnijas simbola, lai atvērtu simbolu atlasītāja dialogu.
  • Tā kā šie nav nosaukti, es vēlos, lai tie būtu pelēki. Šis dialoglodziņš darbojas ļoti līdzīgi dialoglodziņam, ar kuru mēs strādājām iepriekš. Izvēlieties jauno krāsu un pēc tam noklikšķiniet labi šajā dialoglodziņā.
  • Iekš Slāņa īpašības noklikšķiniet uz Piesakies lai redzētu, kā tas mainījās. Labi! Tagad es viegli redzu, kas ir nosaukts un kas nav, un arī tos līnijas posmus, kas pieder tai pašai upei vai straumei.

Tagad padarīsim šīs nosauktās straumes nedaudz vairāk izceļas ar kādu vizuālo hierarhiju. Iekš Slāņa īpašības, esat redzējis, ka jūs varat mainīt jebkuru simbolu pa vienam. Bet mums ir daudz nosauktu straumju, un es domāju, ka jūs nevēlaties mainīt katru no šīm pa vienai. Mēs varam vienlaikus mainīt daudzus vai visus.

  • Straumju sarakstā veiciet vienu klikšķi uz pirmā ieraksta, lai to izceltu.
  • Ritiniet uz leju līdz saraksta beigām. Turiet nospiestu taustiņu Shift un noklikšķiniet uz pēdējā nosaukts creek (nevis tukšais ieraksts), lai izceltu visus nosauktos creeks.
  • Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz jebkura iezīmētā nosaukuma un atlasiet Mainīt platumu.
  • Mainiet skaitli uz 0,50 un noklikšķiniet labi.
  • Klikšķis Piesakies iekš Slāņa īpašības dialoglodziņu, lai redzētu, kā tas mainījās.

Vingrinājums, kuru tikko strādājām, ir lielisks piemērs tam, kā mērogs mainās, kā jūs attēlojat datus. Tuvinot šos datus aptuveni pilsētas mērogā, šim piemēram ir jēga, bet, ja es mēģinu izmantot šo pašu vizualizāciju visas datu kopas vai pat valsts mērogā, tas ātri zaudē spēju labi sazināties (faktiski tas sāk izskatīties kā ballīšu straumētāji, ko mēs nevēlamies).

The FCODE kolonna katru līnijas segmentu klasificē kā dažāda veida lineāras ūdenstilpes, piemēram, upes vai kanālus. Šīs kolonnas metadati ir pieejami USGS FCODE metadatu lapā.

Koncentrēsimies uz līniju Rivers / Streams (FTYPE 460 vai FCODE 46006, 46003 un 46007). Šī datu apakškopa ir Sākotnējie dati vai kategorijas, kas nozīmē hierarhiju. Daudzgadīgajās straumēs (FCODE 46006) ūdens ir visu gadu, savukārt starpposma straumēs (FCODE 46003) ir ūdens dažu gadu laikā, un Ephemeral straumēs (FCODE 46007) ūdens ir tikai reizēm. Lai dziļāk izprastu atšķirību starp šāda veida straumēm, Wetlands Professional Services piedāvā skaidru skaidrojumu par periodiskām un īslaicīgām straumēm, tāpat kā USGS Water Basics Glossary.

Bet mēs zinām, ka mūsu datu kopai ir ne tikai 3 veidu straumes, kas mūs interesē. Kā izolēt tikai tos datus, kurus vēlamies redzēt? Kā redzējāt augstāk esošajā vingrinājumā Līnijas nominālie dati, mēs varētu datus klasificēt, pamatojoties uz FCODE, un pēc tam strādāt ar katras kategorijas stilu, lai izceltu tikai upes / straumes. Apskatīsim citādi: Uz noteikumiem balstīta klasifikācija. (Tiem no jums, kas redzēja Graduēta klasifikācija izvēlnes opcija un domāja: "Kas par to vienu? Tas ir paredzēts hierarhijas vizualizēšanai datos, vai ne?" Es atbildētu, ka jūs noteikti domājat kā kartogrāfs, bet opcija Graduated ir paredzēta skaitliskiem datiem, kur skaitļus var salīdzināt kā skaitļus. Mūsu skaitļi patiešām nav skaitļi, bet gan kategorijas, un, lai gan mēs zinām daudzgadīgus un nepastāvīgus un īslaicīgus, viņu FCODE tā nedarbojas. 46006 & gt 46003, bet 46003! & Gt 46007. Mēs izmantosim Graduated vēlāk, neuztraucieties!)

Atveriet Slāņa īpašības vēlreiz, lai iegūtu Flowlines datus, un dodieties uz Cilne Stils. Augšdaļā esošajā nolaižamajā izvēlnē izvēlieties Pamatojoties uz noteikumiem.

Sāksim, parādot tikai daudzgadīgās straumes.

  • Pievienojiet kārtulu, noklikšķinot uz zaļās krāsas + poga tieši zem lielā baltā lodziņa, lai atvērtu dialoglodziņu Rediģēt kārtulu.
  • Iekš Etiķete lodziņš, ierakstiet Daudzgadīgas straumes lai mēs varētu atcerēties, ko šis noteikums dara.
  • Iekš Filtrēt sadaļā noklikšķiniet uz . pogu, lai atvērtu dialogu Expression String Builder. Šis dialoglodziņš darbojas tāpat kā tabulas Atribūtu izteiksmes veidotājs tiem, kas pārzina šo rīku. Mēs uzrakstīsim izteiksmi, kas, ja tā atbilst noteiktam līnijas segmentam, parādīs līniju. Ja tas neattiecas uz konkrētu segmentu, tas to neparādīs.
  • Izvērsiet Lauki un vērtības sarakstā (dialoglodziņa vidējā sadaļā), noklikšķinot uz bultiņas blakus tam.
  • Veiciet dubultklikšķi uz FCODE lai to pievienotu izteiksmes lodziņam kreisajā pusē.
  • Noklikšķiniet uz = poga virs izteiksmes lodziņa (vai vienkārši ierakstiet to. QGIS par to nav tik izvēlīgs kā ArcGIS)
  • Tad ierakstiet 46006
  • Jūsu izteiksmei vajadzētu pateikt "FCODE" = 46006 un, ja tā ir derīga izteiksme, zem izteiksmes lodziņa esošajā paziņojumā būs teikts "Izvades priekšskatījums: 0". Ja ir kļūda, tā jums to paziņos.
  • Klikšķis labi aizvērt Izteiksmes virkņu veidotāja dialogs un atgriezieties Rediģēt kārtulu dialoglodziņš. Ievērojiet, ka tagad Filtrēt lodziņā.
  • Tagad pielāgojiet līnijas krāsu, lai tā attēlotu straumi labāk nekā jebkāda noklusējuma krāsa (kāpēc mans atkal ir rozā?). Es izvēlēšos tumši zilu krāsu un padarīšu pildspalvas platumu nedaudz biezāku. teiksim 0,5, lai sāktu.
  • Klikšķis labi aizvērt Rediģēt kārtulas dialoglodziņu, pēc tam Piesakies iekš Slāņa īpašības lai redzētu, kā mūsu jaunais noteikums izskatās uz kartes audekla.

Izskatās labi, bet pievienosim pārējās divas kategorijas. Tas ir tāds pats process kā iepriekš, bet mainiet FCODE numuru, lai tas atbilstu straumes tipam, un izvēlieties atšķirīgu krāsu, lai attēlotu katru straumes veidu. Vai nepieciešama palīdzība krāsu izvēlē? Lai saņemtu palīdzību, apmeklējiet vietni Color Brewer. Šos HEX kodus var izmantot QGIS krāsu izvēles dialoglodziņā HTML apzīmējumu lodziņš lai iegūtu precīzu krāsu. Es izmantoju tumši zilu daudzgadīgo, vidēji zilo - neregulāru un gaiši zilo - īslaicīgo.

Jūsu noteikumiem vajadzētu izskatīties aptuveni šādi:

Iepriekš parādīto noteikumu rezultāti:

Piemērs, kuru mēs tikko strādājām, lai gan katras līniju kategorijas veidošanai izmantojām vienkrāsainas krāsas. Bet jums ir citas iespējas! Mēģiniet visām līnijām izvēlēties vienu zilu nokrāsu, bet mainiet modeli - vienkrāsains, pārtraukts un punktēts. Vai arī saglabājiet visas trīs līnijas stabilas, bet mainiet platumu. Kurš no tiem tev stāsta labāk? Ko jūs mainītu izvēlē, ja mainītu kartes mērogu (tuvinātu vai tālinātu)?

Līnijas platuma mainīšana varētu izskatīties šādi:

Tagad, ja mēs vēlamies izpētīt straumes segmentus pēc to garuma, mēs strādāsim ar Ratio Data. Intervāla dati tiek apstrādāti ļoti līdzīgos veidos, tāpēc mēs to pagaidām izlaidīsim. Plūsmas segmentu garums metros tiek saglabāts Garums_Meters kolonna.

Izpētīsim straumes segmentus pēc garuma:

Atveriet Slāņa īpašības priekš Plūsmas līnijas vēlreiz datus un atgriezieties pie Cilne Stils. (Tagad jūs to esat izdarījis 3 reizes, kas diezgan daudz padara jūs par profesionāli!)

Mainiet nolaižamo izvēlni augšpusē uz Beidzis. (Redziet! Es jau teicu, ka mēs tur nokļūsim!) Apskatot šo jauno dialogu, jūs varētu sākt redzēt dažas līdzības ar citām saskarnēm, ar kurām līdz šim esam strādājuši.

No Kolonna nolaižamā izvēlne, izvēlieties Garums_Meters.

Iestatiet Krāsu rampa uz Blūzs. Ņemiet vērā, ka klasifikācijas metodi var mainīt ar Režīms nolaižamā izvēlne zem baltās rūtiņas kreisajā pusē un klašu skaits labajā pusē. Atstāsim RežīmsVienāds intervāls un to skaits Klases kā 5. Katrai datu kopai, ar kuru strādājat, vēlēsities domāt par to, kuras opcijas jūsu datiem ir visjēdzīgākās.

  • Klikšķis Klasificēt. Ievērojiet, ka krāsu rampai ir mazas vērtības gaišā krāsā un augstākas vērtības tumšākā krāsā. Tas ir jēga mūsu datiem, bet, ja jums vajadzēja uzbraukt pretēji, noklikšķiniet uz Apgriezt izvēles rūtiņa Color Ramp selektora tuvumā.

  • Klikšķis Piesakies lai redzētu, kā tas izskatās. Jā! Šķiet, ka gandrīz viss ir krities pirmajā kategorijā. Izmeklēsim. Noklikšķiniet uz Histogramma cilne tieši virs lodziņa, kurā redzamas klases. Ja šķiet, ka tas ir tukšs, noklikšķiniet uz Slodzes vērtības pogu. Šķiet, ka patiešām lielākā daļa mūsu garumu parasti ir nelieli, un ir daži lielāki. Varbūt jauna klasifikācijas shēma ir kārtībā.

  • Noklikšķiniet atpakaļ uz Klases cilni, nevis Histogramma. Izvēlēties Dabas pārtraukumi (Jenks) no Režīms nomest lejā. Nodarbībām vajadzētu automātiski atjaunoties. Noklikšķiniet uz Piesakies pogu, lai redzētu, ko tā darīja. Tas izskatās labāk, lai palīdzētu mums redzēt datu variācijas.

Bonuss: Piemērs, kuru mēs esam strādājuši, parāda visus līnijas segmentus neatkarīgi no tā, vai tie ir straumi vai apūdeņošanas grāvji. Ko darīt, ja mēs vienkārši vēlamies parādīt straumes?

Atpakaļ Cilne Layer Properties Stils, ievērojiet to pa labi no Kolonna nolaižamā izvēlne ir poga ar grieķu epsilonu (skripts E). Noklikšķiniet uz Epsilons pogu, lai atvērtu Izteiksmes dialogs. (Tagad tas izskatās diezgan pazīstams, vai ne?)

Šajā gadījumā mums būs jāizmanto Ja Paziņojums pateikt QGIS, ka, ja līnijai ir noteikts FTYPE (460), mēs vēlamies, lai tā tiktu parādīta, bet, ja tai ir cits FTYPE, mēs nevēlamies to redzēt.

Izvērsiet Nosacījumu saraksts (loga vidū). Vienreiz noklikšķiniet uz "ja", lai parādītu paskaidrojumu, ko šī funkcija dara un kā to izmantot. Ja ir trīs argumenti: nosacījums, kuru mēs vēlamies apsvērt (FTYPE jābūt 460), ko parādīt, ja šis nosacījums ir patiess (vērtība Atribūtu tabulas vērtība Length_Meters) un, visbeidzot, kas jādara, ja nosacījums nav patiess (displejs nekas. padariet to par nulli).

Tagad, kad mēs zinām, ko ja dara, izveidosim vaicājumu. Izdzēsiet tekstu lodziņā Izteiksme. Dubultklikšķi ja nosacījumu sarakstā, lai to nosūtītu lodziņā Izteiksmes. Izvērsiet Lauki un vērtības sarakstā un veiciet dubultklikšķi FTYPE lai to pārsūtītu. Ievadiet = 460, pēc tam komatu un atstarpi. Tas rūpējas par nosacīto paziņojumu. Tagad veicam dubultklikšķi Garums_Meters lai to pārsūtītu uz lodziņu Izpausmes. To mēs vēlamies parādīt, ja nosacījums ir patiess. Vaicājuma tekstam pievienojiet komatu un atstarpi. Visbeidzot, mums jāpasaka, kā rīkoties, ja nosacījums ir nepatiess. Tips NULL un aizveriet iekavas. Jūsu vaicājumam vajadzētu izskatīties šādi: ja ("FTYPE" = 460, Length_Meters, NULL) Pārbaudiet zem izvēles rūtiņas Izteiksmes, lai pārliecinātos, ka nav kļūdu. Pēc tam noklikšķiniet labi šajā dialoglodziņā un Piesakies slāņa rekvizītos.

Daudzstūri apzīmē objektus, kas ir lieli attiecībā pret kartes mērogu. Piemēri ir parki, ezeri vai zemes gabali.

Attiecībā uz daudzstūra datiem mēs galvenokārt strādāsim ar HUC 8 ūdensšķirtnes robežu datiem (WBDHU8.geojson). Plūsmas datu kopu var izslēgt vai noņemt. Mums tas nebūs vajadzīgs pārējā apmācības laikā.

Atveriet atdalījuma tabulu savam ūdensšķirtnes daudzstūra slānim. Iespējams, neesat pārliecināts, ko nozīmē katra kolonna, taču varat gūt priekšstatu par pieejamo datu veidu un to, kas varētu būt noderīgs. nosaukums, platība un garuma kolonnas, ūdenstilpes lieluma rangs. un kāda veida dati ir katrā kolonnā. Kad esat pabeidzis, aizveriet atribūtu tabulu.

Sāksim izpētīt, kā nominālie dati darbojas ar daudzstūriem.

  • Atveriet Slāņa īpašības un dodieties uz Stils cilni.
  • Kategorizējiet savas ūdensšķirtnes robežas pēc NAME kolonna. Jūtieties brīvi noņemt atzīmi vai noņemt tukšo kategoriju (parasti rezervēta vārdam "cits"). Kāda ir vislabākā krāsu shēma, ko izmantot? Tā kā šie dati ir Nomināli, mēs nevēlamies norādīt attiecības, bet gan to, ka katrs daudzstūris vienkārši atšķiras no citiem. Color Brewer ir lieliska vieta, kur smelties idejas.
  • Izvēlieties 6 klases, pēc tam izvēlieties Qualitative poga. Datu rakstura dēļ mēs, visticamāk, parādīsim šos daudzstūrus kā salīdzinoši lielus, salīdzinot ar citiem kartes elementiem, es aicinātu jūs izmantot bālas (nepiesātinātas), nevis piesātinātas krāsas.

Mēs, iespējams, nevēlamies tos pievienot leģendai (atsauces uz priekšu un atpakaļ lasītājam būtu kaitinošas), bet mēs vēlamies, lai lasītājs zinātu, ko viņš skatās, tāpēc ātri iezīmēsim mūsu ūdenskritumus ar tekstu.

  • Noklikšķiniet uz Etiķetes cilnē Slāņa rekvizīti.
  • Augšējā nolaižamajā izvēlnē atlasiet “Rādīt šī slāņa iezīmes”.
  • Sadaļā “Iezīme ar” atlasiet NAME kolonna.
  • Izpētiet citas pieejamās iespējas, izvēloties to, kas jums patīk (teksts kartēs varētu būt vēl viena pilnīga darbnīca vēlāk, tāpēc mēs šajā darbnīcā neiekļausim sīkāk).
  • Noklikšķiniet uz pogas Lietot, kad dodaties, lai redzētu, kā izskatās jūsu izmaiņas. Turpiniet izmēģināt iespējas un, kad esat apmierināts, varat noklikšķināt labi.

Šeit ir viena iespējamā šīs kartes versija:

Turpiniet izpētīt opcijas Stils interfeiss. Mainiet simbolu, lai redzētu, kāda veida efektus varat ģenerēt. Viena no iespējām ir krāsas piemērot tikai daudzstūru kontūrām. Vai pievienojiet daļēji caurspīdīgu aizpildījumu, kas varētu būt noderīgs, lai parādītu datus zemāk kā reljefa modeli.

Izpētiet iespēju izveidot jaunus efektus:

Darbs ar daudzstūri Ordinal Data ir ļoti līdzīgs darbam ar Line Ordinal Data. Tā vietā, lai atkal izietu jums pa ļoti līdzīgiem soļiem, es izaicināšu jūs izmēģināt to pats! Kolonna Rank_Acres ierindo daudzstūru lielumu, no kuriem 1 ir lielākais un 6 ir mazākais. Vai skaitļi jāuzskata par skaitļiem, vai tie tiešām ir kategorijas ar ciparu etiķeti? Vai šāda veida datiem jāizmanto opcija Kategorizēts vai Gradēts?

Tāpat kā Ordinal Data, darbs ar Interval / Ratio Data daudzstūros ir ļoti līdzīgs darbam ar līnijām, kā mēs to darījām iepriekš. The ZONAS vai AREASQKM abiem ir Interval / Ratio dati (pirmais ir platība akros, bet otra - kvadrātkilometros). Izmantojot Beidzis cilnes Stils opciju, izpētiet un atrodiet šo datu vizualizāciju, kas ir labi piemērota datiem. Kādu stāstu vēlaties prezentēt skatītājam? Kā jūs varat vislabāk palīdzēt skatītājam redzēt šo stāstu?

Punkti attēlo datus, kas ir mazi attiecībā pret kartes mērogu. Piemēri ietver pilsētas Ziemeļamerikas kartē vai veikalu atrašanās vietas apgabala līmenī. Viņiem ir atrašanās vieta, bet nav citas dimensijas. Tā kā punkti ir vienas dimensijas (viena vieta), tie var nedaudz atšķirties no līnijām un daudzstūriem tādā veidā, kā tos var attēlot. Tās ir vienīgā ģeometrija, kuru var intuitīvi attēlot ar vienu ikonu. Ikonu vai marķieru lielums var atšķirties, neapdraudot pašu ģeometriju (jūs nevarat palielināt daudzstūra lielumu vai līnijas garumu, neietekmējot datus).

Lai uzzinātu par punktiem, mēs izmantosim ūdensšķirtnes daudzstūru centraWBDHU8_Points_SF). Atribūtu dati ir tādi paši kā daudzstūri, ar kuriem tikko strādājām, bet tā vietā, lai strādātu ar daudzstūriem, mēs strādāsim ar punktiem, kas ir sākotnējo daudzstūru centrs. Punkti ļauj mums pilnīgi atšķirīgu veidu vizualizēt datus.

The NAME kolonnā ir nominālie dati ūdens sateces baseina slānī.

Iepriekšējās sadaļās esat redzējis, kā mainīt viena simbola izskatu. Punktu marķieri darbojas gandrīz tāpat kā līnijas un daudzstūri izgatavošana marķieri. Jūs varat padarīt arvien sarežģītākus marķierus, kārtojot vienkāršas formas. Piemēram, jūs varat izveidot mērķa simbolu, kārtojot viens uz otra arvien mazākus apļus un mainot gaišas un tumšas krāsas aizpildījumus.

Alternatīvi, izmantojot punktus, jums ir iespēja strādāt ar nozīmīgām ikonām. Piemēram, ja veidojāt pārgājienu karti, varat izmantot ikonas, lai norādītu takas, tualetes un mežsarga stacijas atrašanās vietu. Ikonas var ātri sazināties bez teksta etiķetēm, bet viegli darbojas tikai ar punktu datiem. ASV Nacionālo parku sistēma ir izstrādājusi izcilu intuitīvu marķieru komplektu.

QGIS noklusējuma instalācijā ir ierobežots skaits ikonu un simbolu. Izmēģiniet dažus simbolus cilnes Stils opcijā Viens simbols. Neviens no tiem nav īpaši labs ūdenskrituma datiem, ar kuriem mēs strādājam, taču ir labi zināt, ka šī opcija ir pieejama arī citām datu kopām, ar kurām jūs strādājat. Ņemiet vērā arī to, ka ikonas ir pieejamas arī opcijā Kategorizēts. Ja pirms datu klasificēšanas atlasāt vajadzīgo simbola formu, noklikšķinot uz klasificēšanas pogas, izvēlētā forma tiks piemērota izvēlētajai krāsu paletei.

Lietas, kas jāizpēta vēlāk, ja jūs interesē: izmantojot resursu koplietošanas spraudni, varat izveidot savus pielāgotos SVG marķierus vai izmantot citu izstrādātos stilus.

Kārtas punktu dati atbilst gandrīz tai pašai formulai, ar kuru mēs esam strādājuši, izmantojot daudzstūra un līnijas datus. Izmantojiet Rank_Acres kolonnu, lai veiktu kategorizētu punktu vizualizāciju par ūdenstilpju sarindoto lielumu. Jūs, iespējams, pamanīsit, ka šai konkrētajai datu kopai šo datu attēlojums pa punktiem nav pārāk pārliecinošs. Pārejam pie Interval / Ratio datiem.

Jūs jau redzējāt, kā kategorizēt savus datus, pamatojoties uz datiem jūsu atribūtu tabulas slejā, parādot dažādas klases kā dažādu krāsu marķierus. Ar punktiem jums ir unikāla iespēja mainīt visa marķiera izmēru.

Kategorizēsim mūsu ūdensšķirtnes centraīdus, pamatojoties uz ūdenstilpes lielumu, un vizualizēsim datus, izmantojot dažāda lieluma apļus.

  • Iekš Cilne Stils no Slāņa īpašības savam centraīdu slānim atlasiet Beidzis no augšpusē esošās nolaižamās izvēlnes. Lai kolonna pamatotu klasifikāciju, atlasiet vienu no šīm opcijām ZONAS vai AREASQKM.
  • Priekš Simbols, izvēlēsimies loku (vai izvēlēsimies jebkuru formu, kas jums patīk, bet apļus ir diezgan viegli vizuāli salīdzināt) un izvēlēsimies aizpildījuma krāsu, kas, jūsuprāt, labi atspoguļo datus.
  • Tagad šeit ir atslēga, lai padarītu to atšķirīgu no tā, ko mēs esam darījuši iepriekš: no Metode nolaižamā izvēlne, izvēlieties Izmērs tā vietā krāsa. Tas ļaus mums mainīt simbola lielumu, nevis krāsu.
  • Pārējai saskarnei vajadzētu izskatīties pazīstamai no iepriekšējās. Izvēlieties Režīms klasifikācijas metodei, kas šiem datiem labi darbojas. Izmantojiet Histogramma cilni, lai palīdzētu izprast šo konkrēto datu izplatību.
  • Kad esat gatavs redzēt, kā izskatās jūsu klasifikācija, noklikšķiniet uz Piesakies pogu.

Datu tipam ir jāpastiprina jūsu vizualizācijas izvēle, taču nevilcinieties apvienot dažāda veida datus vienā kartē vai grafikā, lai palīdzētu pastāstīt stāstu, kuru mēģināt nodot. Punktu datus var attēlot līdzīgi datiem, kas papildus tiek parādīti kā daudzstūri. Piemēram, jūs varat parādīt savus centroid datus virs jūsu baseina daudzstūriem, lai parādītu divus dažādus aspektus, kādi mums ir par ūdens baseiniem.

Teksta etiķetes var arī palīdzēt skatītājiem interpretēt to, ko viņi redz. Absolventi aprindās palīdz iegūt vispārēju priekšstatu par ūdenstilpnes lielumu salīdzinājumā ar citiem tuvumā esošajiem ūdenskritumiem, taču arī teksta etiķete ar lielumu akriem var būt informatīva un noderīga.

Rastra datiem (režģiem) var būt arī datu vērtības, kas ir Nominal, Ordinal vai Interval / Ratio. Šodien apgūtās prasmes par vektoru datu vizualizēšanu attiecas arī uz rastra datiem.

Sāksim mūsu rastra izmeklēšanu ar vidējo un amp attiecību datiem.

Varat noņemt iepriekšējos datus no savas kartes audekla vai noņemt atzīmi no izvēles rūtiņām slāņu panelī.

  1. Noklikšķiniet uz pogas Pievienot rastra slāni (tas izskatās kā pārbaudītāja dēlis).
  2. Pārejiet uz vietu, kur saglabājāt darbnīcas datus, un atlasiet failu DEM_SF.tif.
  3. Klikšķis Atvērt.

Tagad jums vajadzētu redzēt pelēkas krāsas attēlu, kas aptuveni izskatās pēc Sanfrancisko pussalas. Tas ir digitālā augstuma modelis (DEM). Katrā rastra šūnā ir skaitlis, kas apzīmē augstumu šajā vietā.

  1. Atveriet sava DEM slāņa rekvizītus (ar peles labo pogu noklikšķiniet uz slāņa paneļa slāņa un atlasiet Rekvizīti).
  2. Noklikšķiniet uz Stils cilne kreisajā pusē.
  3. Priekš Renderēšanas veids nolaižamajā izvēlnē atlasiet Singleband pseidokrāsu.
  4. Priekš Krāsa, atlasiet Jauna krāsu rampa
  5. Atlasiet cpt-city no nolaižamās izvēlnes un noklikšķiniet uz Labi
  6. Izvēlēties Topogrāfija no kreisās puses opcijām.
  7. Izvēlēties c3t1 mūsu gradientam. Vai arī atlasiet citu shēmu, kas, jūsuprāt, labi noderēs topogrāfijas attēlošanai. Klikšķis Labi.
  8. Pēc tam tiks parādīts dialoglodziņš ar jautājumu, ko vēlaties saukt par jauno gradientu. Es iesaku atstāt noklusējuma nosaukumu, bet jūs varat to nosaukt kā jums patīk. Klikšķis Labi kad esat pabeidzis.
  9. Jūs redzēsiet, ka slāņu rekvizītu krāsu rampa ir atjaunināta. Klikšķis Piesakies lai redzētu, kā tas izskatās ar mūsu datiem.

Tas ir labi, bet es domāju, ka to būtu vieglāk saprast, ja ūdeni iestatīsim intuitīvākā krāsā. Jā, tas nozīmē, ka mūsu krāsu rampā būs atvienojums, bet es domāju, ka tas mums palīdzēs labāk vizuāli interpretēt datus.

  1. Slāņa rekvizītos veiciet dubultklikšķi uz krāsu lodziņa, kas apzīmē zemāko vērtību, lai atvērtu dialoglodziņu Mainīt krāsu. Izvēlieties zilu nokrāsu, kuru laizāt un noklikšķiniet Labi. Un pēc tam noklikšķiniet Piesakies slāņa rekvizītos, lai redzētu, kā tas izskatās.
  2. Turpiniet pielāgot krāsas, līdz esat apmierināts ar krāsām, pēc tam noklikšķiniet Labi.

Kā mēs redzējām ar vektoru datiem, datu vizualizācija ar nominālajiem un kārtas skaitļiem (būtībā kategorizētiem datiem) ir ļoti līdzīga.

Izveidosim dažas kategorijas savā DEM slānī. Mums būs četras augstuma kategorijas: zems, vidējs, augsts un ūdens. Mēs varētu izveidot jaunu slāni ar rastra kalkulatoru, bet strādāsim tikai ar datiem vizuāli un neveidosim vairāk datu glabāšanai.

  1. Atveriet mūsu DEM slāņa slāņa rekvizītus un dodieties uz Stils cilni.
  2. Izvērsiet Ielādējiet min / max vērtības dialoglodziņa apgabals. Atlasiet Min. / Maks, nomaini Precizitāte nolaižama uz Faktiskais (lēnāk)un pēc tam noklikšķiniet uz Slodze. Tas nodrošinās, ka programma izmanto visas mūsu rastra vērtības, lai izveidotu kategorijas, nevis vērtību apakšparaugu.
  3. Zem lielās rūtiņas, kurā parādās krāsu rampa, atrodiet Režīms nolaižamajā izvēlnē un atlasiet Vienāds intervāls. Pa labi no tā mainiet Klases lodziņš līdz 4.
  4. Mēs varam mainīt skaitļus Vērtība un Etiķete krāsu rampas kolonnas, lai pielāgotu uzbrauktuves pārtraukuma punktus. Priekš Vērtība slejā mainiet pārtraukumus uz 1, 50, 150 un atstājiet pēdējo kā inf. Ievērojiet, kā mainās kolonna Etiķete.
  5. Iekš Etiķete kolonnā, nomainiet etiķetes uz "ūdens", "zems", "vidējs" un "augsts".
  6. Mēs varam mainīt arī krāsas. Tā kā šīs ir kategorijas, mēs varam izvēlēties 4 dažādas krāsas, bet arī tāpēc, ka starp zemajām, vidējām un augstajām kategorijām pastāv hierarhiska saistība, mēs varētu apsvērt veida gradientu. Es izvēlējos ūdenim zilu, zemu - zaļu, vidējam - dzeltenu, bet augstu - brūnu.
  7. Visbeidzot, nomainiet Interpolācija ierakstiet Diskrēts tātad

Lai uzzinātu vairāk par rastra datu ielādi un simbolizēšanu, skatiet QGIS apmācības rokasgrāmatas 8. moduli. Atcerieties, ka tam, kā jūs izvēlaties simbolizēt datus, jābūt balstītam uz datu veidu, ar kuru strādājat.

Jūs esat izskatījis vairākas iespējas datu vizualizēšanai QGIS 2.18, pamatojoties uz datu tipu, ar kuru strādājat. Iemācītie principi un vadlīnijas ir piemērojami jebkurā ĢIS un visos datu vizualizācijas projektos (varbūt R?). Galvenais ir padomāt par to, ar kādiem datiem jūs strādājat (nominālais, kārtas skaitlis, intervāls vai attiecība) un padomājiet par to, kā vislabāk šos datus parādīt tādā veidā, kas efektīvi sazinās ar auditoriju. Dažreiz atbilde ir apvienot datus vienā attēlā. Dažreiz jums ir jāvienkāršo. Vienmēr ir ieteicams saņemt atsauksmes no draugiem vai kolēģiem, lai pārliecinātos, ka jūsu produkts citiem paziņo to, ko jūs domājat.

Turpiniet izpētīt! Zemāk atradīsit vairāk resursu un vietņu, kur iedvesmoties nākamajam projektam.


Hidroloģisko vienību ģeogrāfija

Virdžīnijas Nacionālā ūdenstilpes robežu datu kopa (VaNWBD) tika pabeigta 2006. gadā un kopš tā laika ir atjaunināta vairākas reizes, pēdējoreiz 2019. gadā. Turpmāk ir paskaidrots, kas ir VaNWBD un kā tas atšķiras no iepriekšējām un līdzās pastāvošajām hidroloģisko vienību sistēmām.

Definīcijas

Noteikumi ūdensšķirtne un hidroloģiskā vienība tiek izmantoti visā DCR vietnē. Vai abi termini attiecas uz vienu un to pašu? Gandrīz. Īsts ūdensšķirtne ir zemes un ūdens apgabals, ko nosaka robeža tā, ka visa virsmas drenāža robežas robežās saplūst vienā punktā. Šis konverģences punkts parasti ir izejas punkts vai izeja, kur savāktie ūdeņi atstāj ūdensšķirtni. Tomēr ir ūdens sateces baseini, no kuriem ūdens neplūst.

Turpretī hidroloģiskās vienības ir drenāžas zonas, kuras ir norobežotas tā, lai tās varētu ievietot daudzlīmeņu hierarhiskā drenāžas sistēmā. Papildus virszemes ūdeņiem, kas tiek savākti hidroloģiskās vienības robežās, tā var arī uzņemt ūdeni no viena vai vairākiem punktiem ārpus vienības robežas. Džeimsa upes plūdmaiņu daļa ir labs piemērs. Tā var būt hidroloģiska vienība, bet ne ūdensšķirtne, jo ūdens šajā vienībā nonāk gan no plūdmaiņas (Pjemontas) Džeimsa upes Ričmondā, gan no Appomattox upes Hopewellā. Turklāt hidroloģiskās vienības var ietvert saistītās virsmas, kuru drenāžas nesavienojas, tādējādi radot vairākus izplūdes punktus. Parasti tas attiecas uz piekrastes priekšpuses vienībām, piemēram, tām, kurām ir vairākas izejas uz Česapīkas līci vai Atlantijas okeānu.

Noklikšķiniet uz zemāk esošās kartes, lai apskatītu VaNWBD galvenos hidroloģisko vienību veidus.

Saskaņā ar klasiskajām definīcijām visi ūdenskritumi ir hidroloģiskas vienības, bet ne visas hidroloģiskās vienības ir ūdensšķirtnes. Izstrādājot hidroloģiskās vienības, pēc būtības priekšroka tiek dota ūdensšķirtnēm: tās ir ideāla hidroloģiskā vienība.

Jūs varat pamanīt, ka iepriekš minētajās ūdensšķirtņu un hidroloģisko vienību definīcijās nav minēts lielums. Cik lieli vai mazi tie var būt? Ūdenstilpnes var būt tik lielas vai mazas, cik tām jābūt, lai pareizi dēvētu par ūdensšķirtni. No otras puses, hierarhiskā hidroloģisko vienību sistēmā ir līmeņi, kuru pamatā ir laukuma lielums vienību robežās.

Hierarhiska hidroloģisko vienību sistēma ASV sākās 1970. gados un kopš tā laika ir vairākkārt modificēta. Mūsu HU izcelsmes lapā ir aprakstīta šo vienību sākotnējā forma un turpmākās izmaiņas Virdžīnijā pirms nacionālās Watershed Boundary datu kopas izstrādes.

Watershed Boundary datu kopa

2001. gadā NRCS, USGS, EPA un citas federālās aģentūras sadarbojās ar Ūdens telpisko datu apakškomiteju - daļu no Ūdens informācijas padomdevējas komitejas (ACWI) - un Federālo Ģeogrāfisko datu komiteju (FGDC), lai izstrādātu jaunu hidroloģisko vienību definēšanas standartu. . Ar valsts ieguldījumu tika izveidoti jaunie federālie standarti hidroloģisko vienību robežu noteikšanai. Jaunie standarti izveido jaunu viengabalainu 5. un 6. līmeņa hidroloģisko vienību komplektu visai ASV. Digitālie produkti, kas radušies šo jauno vienību noteikšanas un uztveršanas rezultātā, ir Votershedas robežas datu kopa (WBD).Tajā laikā WBD kļuva par valsts oficiālo hidroloģisko vienību sistēmu, lai gan WBD standarti turpina attīstīties.

Kā daļu no WBD attīstības procesa Virdžīnijā, DCR noteica 6. līmeņa vienības, lai pēc iespējas vairāk saglabātu 1995. gada Virdžīnijas hidroloģisko vienību robežu nolūku, lai padarītu pāreju starp abām sistēmām mazāk sarežģītu.

Ir vairākas būtiskas atšķirības starp jaunajiem standartiem un standartiem, kas izmantoti pirms NWBD Virginia Hidrologic Unit sistēmas izstrādei:

  • Gan 5., gan 6. līmeņa vienības WBD ir mazākas. 1995. gada Virdžīnijas produkta sestā līmeņa vienības bija vidēji 54 000 hektāru lielākas. WBD izmēra prasības pēc līmeņa ir norādītas 3. tabulā.
  • Papildu specifiski daudzstūru un loku atribūti ietver vienību modifikatorus (aizsprostu, karstu, meliorācijas grāvjus utt.) Un tipus (standarta, frontālo, ūdens utt.), Vienību nosaukumus, līnijas avotu, oficiālos vienību kodus līdz 6. līmenim un kodi 5. un 6. līmeņa vienībām lejup pa straumi.
  • Frontālo vienību norobežojumi no ūdens puses stiepjas līdz krasta sejas pirkstam. Virdžīnijā šī robeža ir noteikta 10 pēdu dziļumā Česapīkas līcim un 30 pēdu dziļumam Atlantijas ūdeņiem. Abi dziļumi ir balstīti uz pētījumiem par to, kur viļņu darbība vispirms ietekmē krasta līniju.
  • Vienību kodēšana 5. un 6. līmeņa vienībām ir mainīta no 11 un 14 ciparu pieprasīšanas uz 10 un 12 ciparu pieprasīšanu, kā parādīts 3. tabulā.
  • Līmeņu nosaukumi ir mainīti, kā parādīts 3. tabulā.
  • Atlantijas okeāns - līdz 3 jūras jūdžu teritoriālajai robežai - tagad ir daļa no hidroloģisko vienību sistēmas un ir sadalīts 5. un 6. līmeņa hidroloģiskajās vienībās.

Atlantijas okeāns - līdz 3 jūras jūdžu teritoriālajai robežai - tagad ir daļa no hidroloģisko vienību sistēmas un ir sadalīts 5. un 6. līmeņa hidroloģiskajās vienībās.

Noklikšķiniet uz zemāk esošās kartes, lai apskatītu WBD apakšbaseina vienības, kas aptver Virdžīniju. Tie aizstāj iepriekšējās katalogēšanas vienības.

3. tabula. Jaunas salīdzinājumā ar vecajām hidroloģisko vienību sistēmu atsaucēm
LĪMENIS WBD CIPARI VECIE CIPARI WBD NOSAUKUMS VECS VĀRDS VIENĪBAS IZMĒRS
1 2 2 Novads Novads Vid. 177 560 kv. Jūdzes
2 4 4 Apakšreģions Apakšreģions Vid. 16 800 kv. Jūdzes
3 6 6 Baseins Grāmatvedības nodaļa Vid. 10596 kv. Jūdzes
4 8 8 Apakšbaseins Katalogēšanas vienība Vid. 703 kv. Jūdzes
5 10 11 Ūdenskrātuve Diapazons: no 40 000 līdz 250 000 akriem
6 12 14 Zemūdens šķūnis Diapazons: 10 000 līdz 40 000 akriem

Jaunā vienības nosaukuma atsauce iepriekš minētajā ūdenstilpē var atsaukties uz hidroloģiskām vienībām, kas faktiski nav ūdensšķirtnes, kā pareizi definēts šīs lapas augšdaļā. Tāpēc, lai izvairītos no nepatīkamās neskaidrības, ko rada šīs atsauces, DCR uz hidroloģisko vienību dažādajiem pasūtījumiem norāda to līmeni, nevis to nosaukumu.

Virdžīnijas NWBD

Lai unikāli identificētu hidroloģiskās vienības Virdžīnijā, neprasot 10 vai 12 ciparu izmantošanu, DCR izstrādāja jaunu četrzīmju iekšējās kodēšanas shēmu 5. un 6. līmeņa vienībām. Šis četru zīmju kods aizstāj iepriekšējās 14 ciparu sistēmas trīs zīmju kodu. Pirmās divas jaunā koda rakstzīmes ir balstītas uz galveno plūsmas nosaukumu baseinā vai tā daļā, kur atrodas vienība (sk. 4. tabulu). Divi cipari, kas seko šiem kodiem, ir secīga numerācijas shēma, kuras pamatā ir drenāžas plūsma (augšteces līdz grīvai).

Šis četrzīmju vienības identifikators (VAHU6) nav WBD standarta sastāvdaļa. Jaunajai Virdžīnijas hidroloģisko vienību sistēmai tika pievienoti arī papildu nestandarta mainīgie (ūdens procentuālais daudzums, plūdmaiņu ietekme, pārskatītais nosaukums). Lai atšķirtu Virdžīnijas standarta WBD ar formu, kas ietver nestandarta mainīgos, pielāgoto nestandarta veidlapu sauc par Virdžīnijas Nacionālās ūdenstilpju robežas datu kopu (VaNWBD).

Kopš sākotnējās izlaišanas 2006. gada jūlijā VaNWBD ir atjaunināts vairākas reizes, ņemot vērā korekcijas, WBD korekcijas blakus esošajās valstīs, pastāvīgas standartu izmaiņas un štatu robežu korekcijas. Pašreizējo veidlapu sauc par 6. versiju (VaNWBDv6).

4. tabulā parādīta VaNWBDv6 5. un 6. līmeņa vienību iekšējā kodēšanas shēma.

4. tabula. VaNWBDv6 5. un 6. līmeņa vienību iekšējā kodēšana
5. LĪMEŅA VIENĪBAS (VAHU5) 6. LĪMEŅA VIENĪBAS (VAHU6) Drenāža
PL-A - PL-U PL01-PL74 Potomakas upe, Leja
PU-A - PU-F PU01-PU22 Potomakas upe, Augša
PS-A - PS-T PS01-PS87 Potomakas upe-Šenandoahas upe
CB-A - CB-O CB01-CB47 Česapīkas līcis / Česapīkas līča piekraste
AO-A - AO-H AO01-AO26 Atlantijas okeāna piekraste
RA-A - RA-R RA01-RA74 Rappahannokas upe
YO-A - YO-S YO01-YO69 Jorkas upe
JL-A - JL-L JL01-JL59 Džeimsa upe, leja (plūdmaiņas)
JM-A - JM-U JM01-JM86 Džeimsa upe, Vidus (Pjemonta)
JR-A - JR-E JR01-JR22 Džeimsa upe- Rivannas upe
JU-A - JU-T JU01-JU86 Džeimsa upe, Augša (kalns)
JA-A - JA-J JA01-JA45 Džeimsa upe- Appomattox upe
CM-A - CM-H CM01-CM32 Čuānas upe-Meherrinas upe
CU-A - CU-R CU01 – CU70 Čova upe, Augša
CL-A - CL-C CL01-CL05 Chowan upe, leja
AS-A - AS-D AS01-AS20 Albemarle Sound
RU-A - RU-V RU01-RU94 Roanoke upe, Augša
RD-A - RD-S RD01-RD77 Roanoke upe - Dan upe
RL-A - RL-G RL01-RL24 Roanoke upe, leja
YA-A - YA-B YA01 – YA07 Jadkina upe-Araratas upe
ZA-A - ZA-Z NE01-NE90 Jaunā upe
TH-A - TH-L TH01-TH46 Tenesī-Holstonas upe
TC-A - TC-H TC01-TC35 Tenesī-Klinčas upe
TP-A - TP-D TP01-TP19 Tenesī-Pauela upe
BS-A - BS-H BS01-BS35 Lielā Smilšainā upe

VaNWBDv6 sastāv no 1 251 6. līmeņa vienībām, kas ir četru pieaugums, salīdzinot ar 1247 6. līmeņa vienībām, kas atrodamas VaNWBDv4. Papildu vienības rodas, atjauninot Virdžīnijas un Rietumvirdžīnijas robežu.

Upes baseini

Kaut arī WBD 3. līmeņa vienības tiek sauktas par "baseiniem", šīs vienības ne vienmēr ir līdzvērtīgas upju baseiniem, kā aprakstīts daudzās valsts programmās. Piemēram, DCR bieži sadala sadali 14 upju baseinos programmas izmantošanai šādi: Potomac upe, Rappahannock upe, York River, James River, Atlantijas okeāna piekraste, Chesapeake Bay piekraste, Chowan River, Albemarle Sound Coastal, Roanoke upe, Yadkin River , New River, Clinch-Powell Rivers, Holston River un Big Sandy River. Šajos baseinos tiek uzskaitīta visa Virdžīnija, izņemot prasības attiecībā uz okeāna piekrastes teritorijām.

Noklikšķiniet uz zemāk esošās kartes, lai detalizēti apskatītu aprakstīto upju baseinu karti.

Noklikšķiniet uz zemāk esošās kartes, lai parādītu karti, kurā attēlotas galvenās drenāžas - dažas ārpus štata -, kas saistītas ar Virdžīnijas ūdeņiem.

Kur Virdžīnijas upes baseini ietilpst hidroloģisko vienību sistēmā? Īsā atbilde ir tāda, ka viņi to nedara. Tie nav šīs sistēmas līmenis. Lielākā daļa no tām ir 3. līmeņa vienības, bet citas ir tikai blakus esošo 4. līmeņa vienību kolekcija. Piemēram, Jorkas upes baseins ir trīs 4. līmeņa vienību (02080105, 02080106 un 02080107) kolekcija, kas atrodama Česapīkas lejasdaļas 3. līmeņa vienībā (020801). Šīs trīs 4. līmeņa vienības ne tikai veido Jorkas upes baseinu, bet, balstoties uz mūsu iepriekšējām definīcijām, ietver arī Jorkas upes ūdensšķirtni.

Kāpēc mēs izmantojam neoficiālu hidroloģisko vienību, piemēram, šo upju baseinu, kolekciju, ja iepriekš noteikti hidroloģisko vienību līmeņi ir standarts? DCR, tāpat kā lielākā daļa Virdžīnijas štata aģentūru, galvenokārt ir saistīta ar darbībām un notikumiem štatā. Valsts aģentūrām jebkurā citā valstī ir līdzīga uzmanība. Programmas vajadzībām un citu sadraudzības aģentūru programmu vajadzībām ir nepieņemama Rappahannock River Watershed apvienošana ar York York Watershed, kā arī ar maziem piekrastes kanalizācijas baseiniem līdz Česapīkas līcim, pašam Chesapeake līcim un Atlantijas okeāna kanalizācijai. . Mēs būtībā izveidojām neoficiālu sistēmu, kas atbilst mūsu mērķiem

Diemžēl, ja hidroloģisko vienību sistēma ir neoficiāla, to var mainīt pēc vēlēšanās. Kas atbilst DCR vajadzībām vienu gadu, var nebūt nākamais. Tāpat arī citām valsts aģentūrām var būt vai var rasties dažādas vajadzības. DCR ietvaros gadu gaitā upes baseina sistēma ir pārveidota tā, lai programmas ne vienmēr būtu saskaņotas. Arī valsts aģentūru izmantotā sistēma ir atšķirīga. Tādēļ, atšķirībā no iepriekš definētās upes baseina sistēmas, jūs atradīsit arī versijas, kurās Augšējā Potomaka un Šenandoa upes atrodas atsevišķā baseinā no Lejas Potomakas baseina vai kur Čovanas upes baseins ir apvienots ar Albemarle Sound piekrastes baseinu, utt.>

Lai gan upju baseinu hidroloģisko vienību standartu nav, upju baseinus veido blakus esošas hidroloģiskas vienības, kas atbilst hidroloģisko vienību attīstības standartiem. Piemēram, apvienot Potomakas upes ūdenstilpi ar Džeimsa upes ūdenstilpni būtu nepareizi, ja vien jūs tos visus apvienotu arī ar citiem virszemes ūdeņiem, kas ieplūst Česapīkes līcī, kas atrodas starp Potomaku un Džeimsu.

VaNWBD produktu lejupielāde

Virdžīnijas NWBD 6. versija ir kā ESRI faila ģeodatu bāze vai formas fails tiem, kas vēlas izmantot šo slāni savās ģeogrāfiskās informācijas sistēmās. VaNWBDv6 ir 2019. gada jūlija atjauninājums salīdzināmajam 2019. gada VaNWBDv5 slānim.

    (XML), lai apskatītu VaNWBDv6 gbd metadatus. (XML), lai apskatītu VaNWBDv6 shapefile metadatus. lai izgūtu VaNWBDv6 gdb failus. lai izgūtu VaNWBDv6 shapefiles. lai redzētu izmaiņas, kas tika veiktas starp VaNWBD versijām.

ASV WBD ir pieejams USGS WBD vietnē.

Skatiet interaktīvu Virdžīnijas VaNWBDv6 4.-6.vienības hidroloģisko vienību karti.


Pētījuma zona: Marmora jūra un Jenikapi

Papildus apbrīnojamām vēsturiskām vietām un dabas objektiem Turcijai ir izšķiroša ģeopolitiskā pozīcija ar ekonomiski nozīmīgām vietām. Turciju no trim pusēm ieskauj jūras, un to veido aktīvas kļūdas, kā rezultātā rodas neizbēgama mijiedarbība, kas dod cunami potenciālu. Dažas no šīm aktīvajām kļūdām atrodas Marmora jūrā. Stambula ir viena no vissvarīgākajām metropoles pilsētām pasaulē, un tā atrodas netālu no kļūdām Marmora jūrā. Pamatojoties uz Altınok et al. 2011. gadā Turciju un tās apkārtnes krastus no septiņpadsmitā gadsimta pirms mūsu ēras līdz mūsu ēras 1999. gadam skāra vairāk nekā 134 cunami. Šos cunami izraisīja zemestrīces un / vai zemūdenes zemes nogruvumi. Marmora jūra ir iekšējā jūra, kas savieno Melno jūru ar Egejas jūru, kā arī atdala Āziju no Eiropas. To savieno ar Melno jūru ar Bosporas šaurumu un ar Egejas jūru ar Dardanellām. Tas aizņem teritoriju, kuras aptuvenie izmēri ir 275 km (Z – R virziens) un 80 km (Z – D virziens). Maksimālais dziļums sasniedz aptuveni 1200 m, tā ir liela mēroga starpkontinentālā jūra (Smith et al. 1995 Yalçıner et al. 2002). Vēsturisko cunami (120. – 1999. G. AD) atrašanās vietas Marmora jūrā ir parādītas 1. attēlā, kurā skaitļi ir hronoloģiskā secībā.

Pārveidots no Yaltırak et al. (2000) un Yalçıner et al. (2002)

Seismotektoniskā karte un pagātnes cunami atrašanās vietas Marmora jūrā.

Kā parādīts 2. attēlā, Yenikapı, kas atrodas Fatih rajonā, atrodas Halis dienvidu daļā, Stambulas Eiropas pusē. Viena no Stambulas senajām pilsētas sienām atrodas Yenikapı piekrastē. Stacijā Yenikapı atrodas piepilsētas dzelzceļš, metro līnija un zemūdens dzelzceļa savienojums (Marmaray) starp Eiropu un Āziju. Ieeja Eirāzijas zemūdens maģistrāles tunelī Eiropas pusē atrodas arī netālu no Yenikapı krastiem.

a Stambulas vispārējais skats un b izpētes zona Yenikapı rajonā


Izpratne par stratēģisko informācijas sistēmu

Stratēģiskā informācijas sistēma galvenokārt tiek izstrādāta, lai reaģētu uz korporatīvo pasauli un daudzām biznesa iniciatīvām. Stratēģiskā informācija tiek izmantota konkurences priekšrocību iegūšanai un biznesa stratēģiju formulēšanai organizācijās. Tas var sniegt pakalpojumu vai produktu, kas ir par zemāku cenu, diferencēts un galvenokārt koncentrēts uz prasīgu tirgus sadaļu vai ir novatorisks. Tas palīdz uzņēmumiem veidot biznesa stratēģiju, konkurences stratēģiju, pieņemt vadības lēmumus un tādējādi iegūt konkurences priekšrocības un panākt izmaksu samazinājumu.

Stratēģiskā informācijas sistēma ir vadības sistēma, kas palīdz izvirzīt mērķus un organizēt organizācijas darbības. Tas ļauj sakārtot informāciju un idejas par jūsu uzņēmuma darbību. Deviņdesmitajos gados vairāki uzņēmumi tika dibināti, balstoties uz “stratēģisko informācijas sistēmu” ideju, kas ir fantastisks veids, kā teikt, ka viņi izmanto datorus, lai vāktu datus, kas viņiem palīdz pieņemt labākus lēmumus. Stratēģiskā informācijas sistēma (SIS) ir datu bāze ar informāciju, ko valsts savākusi valsts aizsardzības un drošības vajadzībām.

Stratēģiskā informācijas sistēma ir sistēma, kas sniedz pareizo informāciju īstajiem cilvēkiem īstajā laikā. Stratēģiskās informācijas sistēmas uzņēmumi, valdības un privātpersonas var izmantot, lai pieņemtu labākus lēmumus arvien straujākajā pasaulē. Mūsdienās stratēģiskā informācijas sistēma tiek plaši izmantota uzņēmējdarbībā. Piemēram, šīs sistēmas tiešsaistes lietojumprogramma ir ERP (Enterprise Resource Planning). Ir svarīgi, lai jūsu uzņēmumam būtu stratēģiskā informācijas sistēma (SIS). SIS ir sistēma, kas ļauj izsekot un uzglabāt informāciju par jūsu uzņēmuma darbību, kā arī par atsevišķu darbinieku sniegumu.

Stratēģiskās informācijas sistēma (SIS) ir sistēma, kas palīdz organizācijai identificēt, iegūt, uzturēt, izmantot un izvietot tās datu resursus. SIS palīdz organizācijām novērtēt datu prasības un uzturēt ierakstus ar minimālām izmaksām un maksimālu efektivitāti. Stratēģiskā informācijas sistēma (SIS) ir informācijas sistēmas veids, kas paredzēts organizācijas īpašo vajadzību apmierināšanai. Stratēģiskās informācijas sistēma (SIS) ir rīks, ko tiesībaizsardzības iestādes izmanto, lai savāktu, analizētu un dalītos ar informāciju dažādās jurisdikcijās. SIS var būt datu bāze par noziegumu ziņojumiem, aresta ierakstiem, orderiem un daudz ko citu.

Stratēģiskā informācijas sistēma ir veids, kā izmērīt informācijas vērtību. Stratēģisko informācijas sistēmu var izmantot, lai pieņemtu stratēģiskus lēmumus, izmērot informācijas vērtību. Procesi, kas apkopo datus, stratēģiskās informācijas sistēmas bieži izmanto valdības, lai atvieglotu lēmumu pieņemšanu un izpildi. Tāpat kā uzņēmumi izmanto stratēģiskās informācijas sistēmas, valdības izmanto šādas sistēmas, lai pieņemtu svarīgus lēmumus un efektīvi rīkotos pēc tiem. Stratēģiskās informācijas sistēmas (SIS) nozīmi nevar pietiekami uzsvērt.

Informācijas sistēmas stratēģija ir būtiska iezīme korporatīvo un informācijas tehnoloģiju (IT) pasaulē, un tā nodrošina tām labāku sarunu spēku. Īsumā tas palīdz uzņēmumiem un uzņēmumiem piešķirt, uzglabāt, apstrādāt datus, pārvietot izstrādātos un saņemtos datus un informāciju. Tas arī ļauj un nodrošina dažādus rīkus un pakalpojumus, lai palīdzētu uzņēmumiem izmantot metriku un analītiskos rīkus savos informācijas krātuvēs. Informācijas sistēmas ļauj viņiem atpazīt izveicīgas paplašināšanās iespējas un vienkāršus veidus, kā uzlabot darbību un piegādes efektivitāti. Tādējādi uzņēmumi ar labāku ķēdes pārvaldību, zināšanu pārvaldību, datu pārvaldības praksi, kā arī efektīvāku datu prezentāciju un analīzi var nodrošināt labāku klientu apkalpošanu par zemākām vai mazākām izmaksām.


NJDEP dabas mantojuma prioritārās vietas

Dabas mantojuma prioritāro vietu pārklājums ir vērtīgs rīks, ko var izmantot personas un aģentūras, kas nodarbojas ar zemes aizsardzību un apsaimniekošanu. Tomēr pārklājums netika izstrādāts regulatīviem nolūkiem, un to nevajadzētu izmantot kā aizstājēju apsekojumiem uz vietas un dabas mantojuma datu bāzes meklēšanai, ko pieprasa regulatīvās aģentūras. Mērķis: Izmantojot Dabas mantojuma datu bāzi, Dabas zemes pārvaldības birojs (ONLM) ir identificējis 343 prioritāras dabas mantojuma vietas, kas pārstāv dažus no labākajiem reto sugu un reto ekoloģisko kopienu biotopiem valstī. Lai gan šo vietu galvenā uzmanība tiek pievērsta retām augu sugām un ekoloģiskām kopienām, DEP apdraudēto un sugu sugu programma arī sniedza pamatinformāciju un palīdzēja noteikt vairākas vietas, kas aptver nozīmīgus retu dzīvnieku biotopus. Šīs teritorijas jāuzskata par galvenajām prioritātēm bioloģiskās daudzveidības saglabāšanā Ņūdžersijā. Ja šīs vietas pasliktināsies vai tiks iznīcinātas, mēs varam zaudēt dažas unikālas mūsu dabas mantojuma sastāvdaļas.

Dabas mantojuma prioritātes vietņu kartes izmanto personas un aģentūras, kas nodarbojas ar zemes aizsardzību un apsaimniekošanu. Kartes ir izmantojušas pašvaldības, kas gatavo dabas resursu uzskaiti, publiskās un privātās saglabāšanas organizācijas, kas gatavo atklātās telpas iegūšanas mērķus, zemes attīstītāji un konsultanti, kas identificē videi jutīgas zemes, kā arī publisko un privāto zemes īpašnieki, izstrādājot zemes pārvaldības plānus. Dabas mantojuma prioritārajās vietās ir daži no labākajiem un dzīvotspējīgākajiem retu augu sugu un ekoloģisko kopienu gadījumiem, taču tie neaptver visu zināmo šo elementu dzīvotni vai visretākās Ņūdžersijas dzīvnieku sugas. Ja ir vajadzīga informācija par to, vai no konkrētas teritorijas ir dokumentēti apdraudētie vai apdraudētie sugas, var pieprasīt Dabas mantojuma datu bāzes meklēšanu, sazinoties ar Dabas zemju pārvaldības biroju:

Dabas zemes pārvaldības birojs, NJ Vides aizsardzības departamenta Parku un mežsaimniecības nodaļa, P.O. Box 404, Trenton, NJ 08625-0404 Tālrunis: 609-984-1339 Fakss: 609-984-1427 Papildinformācija: Piezīme. Atribūtu tabulas teksta lauki tiek saīsināti ar 254 rakstzīmēm. Tādēļ daļu tekstu var izdzēst no dažu vietņu atribūtu tabulas. Visu vietņu ierakstu pilns teksts ir failā Prisites.rtf, kas ir iekļauts Prisites Winzip izplatīšanas failā. Time_Period_of_Content: Time_Period_Information: Datumu diapazons / Laiki: Sākuma_Datums: 19860319 Sākuma laiks: nezināms Ending_Date: 20070301 Ending_Time: nezināms Currentness_Reference: publicēšanas datums Statuss: Progress: Pabeigts Maintenance_and_Update_Frequency: Kā nepieciešams Spatial_Domain: Bounding_Coordinates: West_Bounding_Coordinate: -75.538276 East_Bounding_Coordinate: -73.968888 North_Bounding_Coordinate: 41.342386 South_Bounding_Coordinate: 38.926963 Atslēgvārdi: Tēma: Theme_Keyword_Thesaurus: neviena Theme_Keyword: Dabas mantojuma prioritārās vietas Theme_Keyword: Saglabāšana Theme_Keyword: Prioritārās vietnes Theme_Keyword: Dabas mantojums Theme_Keyword: Ekoloģiskās kopienas Theme_Keyword: Apdraudētas sugas Theme_Keyword: Bioloģiskā daudzveidība Theme_Keyword: Bioloģiskā daudzveidība Theme_Keyword: NJDEP Theme_Keyword: Augu sugas Tēma: Theme_Keyword_Thesaurus: ISO 19115 tēmu kategorija Theme_Keyword: vide Vieta: Vietas_atslēgvārds_Thesaurus: neviena Vietas atslēgas vārds: Ņūdžersija Pagaidu: Temporal_Keyword_Thesaurus: neviena Temporal_Keyword: 2007 Piekļuves_nosacījumi: neviena Use_Constraints: Datu izplatīšanas līgums (NJDEP)

Piekrīt ievērot šādus noteikumus un nosacījumus:

I. Sniedzamo datu apraksts

Šeit sniegtie dati tiek izplatīti, ievērojot šādus nosacījumus un ierobežojumus.

Attiecībā uz visiem šeit ietvertajiem datiem (NJDEP) nav nekāda veida apliecinājumu, ieskaitot, bet neaprobežojoties ar garantijām par pārdodamību vai piemērotību konkrētam lietojumam, kā arī šādas garantijas nav paredzētas attiecībā uz sniegtajiem digitālo datu slāņiem. šeit. NJDEP neuzņemas nekādu atbildību par to uzturēšanu jebkādā veidā vai formā.

1. No NJDEP saņemtie digitālie dati ikdienas lietvedībā jāizmanto tikai iekšējiem mērķiem.

2. Dati tiek sniegti tāpat kā bez jebkādas garantijas, un lietotājs ir atbildīgs par visu šeit sniegto digitālo datu slāņu precizitātes ierobežojumu izpratni, kā tas ir dokumentēts pievienotajos Data Dictionary un Readme failos. Jebkurai iepriekš minēto datu reproducēšanai vai manipulēšanai jānodrošina koordinātu atskaites sistēmas neskartība.

3. No NJDEP saņemtos digitālos datus neviens nedrīkst reproducēt vai izplatīt lietošanai, ja iepriekš nav saņemta rakstiska NJDEP atļauja. Šī klauzula nav paredzēta, lai ierobežotu drukātas kartētas informācijas izplatīšanu, kas iegūta no digitālajiem datiem.

4. Jebkuras kartes, publikācijas, pārskati vai citi dokumenti, kas izveidoti šī projekta rezultātā un kuros izmantoti NJDEP digitālie dati, NJDEP Ģeogrāfiskās informācijas sistēmā (GIS) kā datu avotā tiek piešķirts šāds kredīts / atruna:

Šis (karte / publikācija / ziņojums) tika izstrādāts, izmantojot Ņūdžersijas Vides aizsardzības departamenta ģeogrāfiskās informācijas sistēmas digitālos datus, taču NJDEP nav apstiprinājis šo sekundāro produktu un nav atļauts valstij.

5. Lietotāji pieprasa, lai jebkurš neatkarīgs darbuzņēmējs, kas ir nolīgts veikt darbu, kurā tiks izmantoti no NJDEP iegūtie digitālie dati, piekrīt neizmantot, pavairot un nepārdalīt NJDEP ĢIS datus nekādiem mērķiem, izņemot norādīto līgumdarbu. Visas NJDEP ĢIS datu kopijas, kuras izmantojis neatkarīgs darbuzņēmējs, būs jāatdod sākotnējam lietotājam pēc šāda līgumdarba beigām.


4. nodaļa Datora izmantošana datu apstrādē un kartēšanā C daļa Ģeogrāfija Praktiskais darbs ģeogrāfijā NCERT risinājumi 12. klases ģeogrāfijai

Nodaļas nosaukumsDatora izmantošana datu apstrādē un kartēšanā
Nodaļa4. nodaļa
Klase12. klase
PriekšmetsĢeogrāfija NCERT risinājumi
DaļaC daļa: Praktiskais darbs ģeogrāfijā
Mācību grāmataNCERT
ValdeCBSE / Valsts padomes
KategorijaCBSE NCERT risinājumi

CBSE 12. klases ģeogrāfija
NCERT risinājumi
C daļa - Praktiskais darbs ģeogrāfijā
4. nodaļa Datora izmantošana datu apstrādē un kartēšanā

1. Izvēlieties pareizo opciju zemāk norādītajām alternatīvām:

1. jautājuma i) daļa.
Kāda veida diagrammu jūs izmantotu, lai attēlotu šādus datus?

ŠtatosDzelzs rūdas produkcijas daļa (%)
Madhja Pradēša23.44
Goa21.82
Karnataka20.95
Bihars16.98
Orissa16.30
Andhra Pradēša0.45
Mahārāštra0.06

a) Līnija
b) vairāku joslu diagramma
c) Pie diagramma
d) Neviens no iepriekš minētajiem.
Atbilde:
c) Pie diagramma

1. jautājuma ii) daļa.
Kuros telpisko datu tipos būtu pārstāvēti rajoni štatos?
a) Punkti
b) līnijas
c) daudzstūri
d) Neviens no iepriekš minētajiem
Atbilde:
c) daudzstūri

1. jautājuma iii) daļa.
Kurš ir operators, kurš vispirms tiek aprēķināts formulā, kas dota darblapas šūnā?
(a) +
b) -
c) /
d) ×
Atbilde:
c) /

2. Atbildiet uz šādiem jautājumiem apmēram 30 vārdos:

2. jautājuma i) daļa.
Kādas ir datora dažādu aparatūras komponentu funkcijas un programmatūras prasības?
Atbilde:
Datora aparatūras komponentos ietilpst:

  • Centrālā procesora iekārta un glabāšanas sistēma: tā atvieglo programmas instrukciju izpildi datu apstrādei un perifēro iekārtu kontrolei
    Visi dati kopā ar operētājsistēmu un lietojumprogrammām aizņem vietu diska atmiņā, kas darbojas kā darba atmiņa.
  • Grafiskā displeja apakšsistēma: grafiskā displeja sistēma vai monitors ir galvenā lietotāja vizuālās komunikācijas vide visos datoros. Augstas izšķirtspējas displeja sistēma ar lielāku iespējamo displeja krāsu diapazonu un uzmeklēšanas tabulas (LUT) ātrai krāsu rakstu maiņai parasti ir priekšroka grafikas un kartēšanas lietojumprogrammās.
  • Ievades ierīces: instrukcija un statistikas dati tiek ievadīti datorā, izmantojot tastatūras funkcijas. Tastatūra ir svarīga ievades ierīce, kas līdzinās rakstāmmašīnai. Tam ir dažādas atslēgas dažādiem mērķiem.
  • Izejas ierīces: izvades ierīcēs ir dažādi printeri, piemēram, tintes strūklas, lāzera un krāsu lāzerprinteri, kā arī ploteri, kas pieejami dažādos izmēros, sākot no A3 līdz AO izmēram.

Prasības datoru programmatūrai

Datoru programmatūra: tā ir rakstīta programma, kas tiek saglabāta atmiņā. Tas veic īpašas funkcijas saskaņā ar lietotāja sniegtajām instrukcijām.

  1. Datu ievades un rediģēšanas moduļi: Šie datu apstrādes un kartēšanas programmatūrā iebūvētie moduļi atvieglo datu ievades sistēmas saskarni, datu bāzes izveidošanu, kļūdu noņemšanu, manipulācijas ar mērogu un projekcijām, to organizēšanu un datu uzturēšanu.
  2. Koordinātu transformācijas un manipulācijas moduļi: Mūsdienu programmatūra nodrošina plašu iespēju klāstu, ko izmanto, lai izveidotu telpisko datu slāņus, koordinētu transformāciju, telpisko datu kopu rediģēšanu un sasaisti ar saistītajiem datu nesaistiskajiem atribūtiem.
  3. Datu attēlošanas un izvades moduļi: datu attēlošanas un izvades darbības dažādās funkcijās atšķiras un ir ļoti atkarīgas no prasmēm, kas attīstītas datorgrafikas jomā. Dažas no mūsdienu programmatūras piedāvātajām kopīgajām iespējām ir šādas:
    • Tālummaiņa / palielināšana, lai parādītu izvēlētos apgabalus un mēroga maiņas darbību
    • Krāsu piešķiršanas / maiņas darbība
    • Trīsdimensiju un perspektīvais displejs
    • Dažādu tēmu selektīvs attēlojums
    • Daudzstūra ēnojums, līnijas stils un punktu marķieru displejs
    • Izejas ierīces saskarnes komandas saskarnei ar plotera ierīcēm / printeriem
    • Esejas saskarnes izvēlnes organizēšana uz grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) bāzes

2. jautājuma ii) daļa.
Kādas ir datora izmantošanas priekšrocības salīdzinājumā ar manuālām datu apstrādes un attēlošanas metodēm?
Atbilde:
Kad mēs izmantojam datoru, tas prasa mazāk laika, un iegūtie rezultāti ir ticamāki, taču manuāla datu apstrāde prasa pārāk daudz laika, un rezultāti nav tik uzticami

2. jautājuma iii) daļa.
Kas ir darblapa?
Atbilde:
Darblapa ir taisnstūrveida tabula (vai režģis) informācijas glabāšanai. Darblapas atrodas darbgrāmatās vai Excel failos. Lielākā daļa MS Excel ekrāna ir paredzēta darblapas parādīšanai, kas sastāv no rindām un kolonnām. Rindas un kolonnas krustojums ir taisnstūra laukums, ko sauc par šūnu. Citiem vārdiem sakot, darblapa sastāv no šūnām. Šūna var saturēt skaitlisku vērtību, formulu (kas pēc aprēķina nodrošina skaitlisko vērtību) vai tekstu. Teksti parasti tiek izmantoti šūnās ievadīto numuru marķēšanai. Vērtības ieraksts var būt skaitlis (ievadīts tieši) vai formulas rezultāts. Formulas vērtība mainīsies, kad mainīsies formulas komponenti (argumenti).

3. Atbildiet uz šādiem jautājumiem apmēram 125 vārdiem:

3. jautājuma i) daļa.
Kāda ir atšķirība starp telpiskajiem un netelpiskajiem datiem? Paskaidrojiet ar piemēriem.
Atbilde:
Telpiskie dati: telpiskie dati attēlo ģeogrāfisko telpu. Viņus raksturo punkti, taisnes un daudzstūri. Punktu dati atspoguļo dažu ģeogrāfisko objektu, piemēram, skolu, slimnīcu, aku, cauruļu, pilsētu un ciematu uc, atrašanās vietas raksturojumu kartē. Citiem vārdiem sakot, ja mēs vēlamies attēlot objektu parādīšanos kartē bezizmēra mērogā, bet atsaucoties uz atrašanās vietu, mēs izmantojam punktus.

Līdzīgi līnijas tiek izmantotas, lai attēlotu tādas lineāras pazīmes kā ceļi, dzelzceļa līnijas, kanāli, upes, elektropārvades un sakaru līnijas utt. Daudzstūri sastāv no vairākām savstarpēji savienotām līnijām, kas ierobežo noteiktu teritoriju, un tiek izmantotas, lai parādītu apgabala pazīmes, piemēram, kā administratīvas vienības (valstis, rajoni, štati, bloki) zemes izmantošanas veidi (apstrādājamā platība, meža zemes, degradētās / tuksneses, ganības utt.) un tādas iezīmes kā dīķi, ezeri utt.

Dati, kas apraksta informāciju par telpiskajiem datiem, tiek saukti par telpiskiem vai atribūtu datiem. Piemēram, ja jums ir karte, kurā redzama skolas atrašanās vieta, varat pievienot tādu informāciju kā skolas nosaukums, tās piedāvātā mācību priekšmetu plūsma, studentu skaits katrā klasē, uzņemšanas grafiks, mācīšana un eksāmeni, pieejamās iespējas, piemēram, bibliotēka, laboratorijas, aprīkojums utt. Citiem vārdiem sakot, jūs definēsiet telpisko datu atribūtus. Tādējādi ne-telpiskos datus sauc arī par atribūtu datiem.
Ģeogrāfisko datu avoti: Ģeogrāfiskie dati ir pieejami analogā (kartes un aerofotogrāfijas) vai digitālā formā (skenēti attēli).

3. jautājuma ii) daļa.
Kādas ir trīs ģeogrāfisko datu formas datorā?
Atbilde: Datorā ir trīs veidu ģeogrāfiskie dati. Šo failu paplašinājumi ir shp, shx un dbf. Dbf fails ir dbase fails, kas satur atribūtu datus un ir saistīts ar shx ​​un shp failiem. Savukārt shx un shp faili satur telpisko (kartes) informāciju. Dbf failu var rediģēt MS Excel.

DARBĪBA

Jautājums 1.
Izmantojot norādīto datu kopu, veiciet šādas darbības:
(a) Ievadiet norādītos datus failā un saglabājiet mapē “Mani dokumenti” (nosauciet failu kā nokrišņu daudzumu).
(b) Aprēķiniet standarta novirzi un vidējo vērtību konkrētajai datu kopai, izmantojot Fizikas vedni Excel izklājlapā.
(c) Aprēķiniet variācijas koeficientu, izmantojot b) posmā iegūtos rezultātus
d) analizē rezultātus.
Atbilde:
Dariet pats.

2. jautājums.
Izmantojot datoru, attēlojiet zemāk sniegtos datus, izmantojot piemērotu tehniku, un analizējiet diagrammu.

80. gadiCl 80. gadi90. gadiCl 90. gadi
1980-81123.31990-91129.9
1981-82124.51991-92128.7
1982-83123.21992-93130.1
1983-84125.71993-94131.1

1984-85125.21994-95131.5
1985-86126.71995-96131.8
1986-87126.41996-97132.8
1987-88127.31997-98134.1
1988-89128.51998-99135.4
1989-90128.11999-00134.9

Atbilde:
Dariet pats.

12. klase Praktiskais darbs ģeogrāfijā 4. nodaļa NCERT Extra

12. klases praktiskais darbs ģeogrāfijā 4. nodaļa Ļoti īsu atbilžu veids

Jautājums 1.
Kas ir dators?
Atbilde:
Dators ir elektroniska ierīce. Tas sastāv no dažādām apakšsistēmām, piemēram, atmiņas, mikroprocesora, ievades sistēmas un izvades sistēmas. Visas šīs apakšsistēmas darbojas kopā, lai padarītu to par integrētu sistēmu.

2. jautājums.
Kādas ir galvenās datora sastāvdaļas?
Atbilde:
Jebkuram datoram ir divas sastāvdaļas:
a) Aparatūra: aparatūras konfigurācijas ietver glabāšanas, displeja, kā arī ievades un izvades apakšsistēmas.
b) programmatūra: tās ir programmas, kuras veido elektroniski kodi, saskaņā ar kuriem darbojas dators.

3. jautājums.
Kādas ir svarīgas datora aparatūras sastāvdaļas?
Atbilde:
Datora aparatūras komponenti ietver:

  • Centrālā procesora bloks (CPU)
  • Uzglabāšanas sistēma
  • Grafiskā displeja apakšsistēma
  • Ievades ierīces
  • Izejas ierīces

4. jautājums.
Nosauciet svarīgo programmatūru, ko izmanto ģeogrāfijā.
Atbilde:
Ir vairākas komerciāli pieejamas kartēšanas programmatūras, piemēram, ArcGIS, ArcView, Geomedia, GRAM, Idrisi, Geometica utt. Ir arī dažas brīvi lejupielādējamas programmatūras, kuras var lejupielādēt ar interneta palīdzību, piemēram, QGIS.

12. klase Praktiskais darbs ģeogrāfijā 4. nodaļa Īsu atbilžu veids

Jautājums 1.
Kā darbojas dators?
Atbilde:
Dators izpilda instrukcijas, ko saņem no lietotājiem. Citiem vārdiem sakot, tas pats nevar veikt nevienu funkciju. Tas notiek saskaņā ar tajā saglabāto programmatūru. Datoru programmatūra ir rakstīta programma, kas tiek saglabāta atmiņā. Tas veic īpašas funkcijas saskaņā ar lietotāja sniegtajām instrukcijām. Mūsdienu komerciālās paketes, piemēram, MS Excel / Spreadsheet, Lotus 1-2-3 un d-base, nodrošina datu apstrādes un grafiku ģenerēšanas iespējas. No otras puses, Arc View / Arc GIS, Geomedia, ir kartēšanas un analīzes moduļi.

2. jautājums.
Kādas ir svarīgas datora lietojumprogrammas?
Atbilde:
Dators ir noderīgs gandrīz visās dzīves jomās. Tas ir ietekmējis visas dzīves jomas. Mūsdienu komerciālās paketes, piemēram, MS Excel / Spreadsheet, Lotus 1-2 - 3 un d-base, nodrošina datu apstrādes un grafiku ģenerēšanas iespējas.
No otras puses, Arc View / Arc GIS, Geomedia, ir kartēšanas un analīzes moduļi.

3. jautājums.
Kā MS-Excel ir svarīga programmatūra ģeogrāfijā?
Atbilde:
MS Excel ir svarīga programmatūra, ko izmanto datu apstrādei un grafiku un diagrammu zīmēšanai. Datu apstrādei starp citu programmatūru ir izvēlēta MS Excel, kas ir visplašāk izmantotā un visplašāk pieejamā programmatūras programma visās valsts daļās. Tas ir saderīgs ar karšu veidošanas programmatūru, jo datus var viegli ievadīt programmā MS Excel un pievienot tos karšu veidošanas programmatūrai, lai izveidotu kartes. MS Excel ir izklājlapu programma.

4. jautājums.
Ko jūs domājat ar izklājlapu?
Atbilde:
MS Excel izklājlapa ir taisnstūrveida tabula (vai režģis) informācijas glabāšanai. Izklājlapas atrodas darbgrāmatās vai Excel failos. Lielākā daļa MS Excel ekrāna ir paredzēta darblapas parādīšanai, kas sastāv no rindām un kolonnām. Rindas un kolonnas krustojums ir taisnstūra laukums, ko sauc par šūnu. Citiem vārdiem sakot, darblapa sastāv no šūnām. Excel darblapā ir 16 384 rindas ar numuriem no 1 līdz 16 384 un 256 kolonnas.

5. jautājums.
Izskaidrojiet MS Excel tastatūras funkcijas.
Atbilde:
Lai atvērtu jaunu failu, nospiediet izvēlnes Fails Jauns vai Ctrl + N. Lai atvērtu esošu failu, atveriet izvēlni Fails un nospiediet vai Ctrl + O. Lai saglabātu failu, dodiet faila nosaukumu un norādiet, kur vēlaties to saglabāt ( noklusējums ir c: …. mani dokumenti '^ dodieties uz failu izvēlni un nospiediet Saglabāt vai nospiediet Ctrl + S. Lai kopētu, pārvietojiet un ielīmējiet datu kopu, atlasiet datu kopu, nospiežot peles kreiso pogu un velkot to virs datu kopas, kuru vēlaties atlasīt, izvēlieties Rediģēt un nospiediet Kopēt vai nospiediet Ctrl + C. Izgrieziet, pārvietojiet un ielīmējiet datu kopu. Atlasiet datu kopu, nospiežot peles kreiso pogu un velkot to pāri kopai. no datiem, kurus vēlaties atlasīt Rediģēt Izgriezt Ctrl + X. Lai ielīmētu datu kopu, virziet kursoru uz šūnu, kurā vēlaties to ielīmēt. Atveriet izvēlni Rediģēt un nospiediet Ielīmēt vai nospiediet Ctrl + V, lai atsauktu pēdējo darbību Rediģēt izvēlni un nospiediet Atsaukt vai Ctrl + Z. Lai veiktu pēdējās darbības atsaukšanu, dodieties uz izvēlni Rediģēt un nospiediet Atkārtot vai nospiediet Ctrl + Y.

6. jautājums.
Kādi ir svarīgi datu iesniegšanas noteikumi?
Atbilde:
(i) Attēlam vajadzētu būt tā skaitlim.
(ii) Tam vajadzētu būt piemērotam nosaukumam, kurā jāpiemin arī laiks un telpa, uz kuru tas attiecas.
(iii) Nosaukumā vai kā apakšvirsraksts jānorāda vienība, kurā ir norādīti daudzumi.
(iv) Virsraksts, apakšvirsraksts, asu nosaukums, leģenda un galvenā prezentācija jāparāda ar piemērotu burtu lielumu un veidu, lai tie līdzsvaroti aizņemtu vietu.

7. jautājums.
Kādi ir dažādu veidu dati un kā tie tiek parādīti?
Atbilde:
Datu tipiem ir piemērotas īpašas diagrammas un diagrammas:

  • Laika rindu dati tiek attēloti, izmantojot līniju diagrammas vai joslu diagrammu.
  • Joslu diagrammas un histogrammas parasti izmanto, lai parādītu dažādu vienību daļas vai frekvences.
  • Salikto joslu diagrammas un sektoru diagrammas izmanto, lai parādītu dažādu vienību akcijas.
  • Kartes tiek izmantotas, lai attēlotu datus pēc atrašanās vietas. Tas palīdz izprast telpiskos modeļus datos.

8. jautājums.
Kā mēs ar MS izceļam aritmētiskās izteiksmes?
Atbilde:
Aritmētiskās izteiksmes mēs atrisinām šādā secībā. Pirmkārt, tiek atrisinātas iekavas. Pēc tam tiek veikta dalīšana un pavairošana. Tur pēc saskaitīšanas un atņemšanas tiek veikta. Īsāk sakot, tiek ievērots BODMAS noteikums. To var saprast ar piemēru.
= 20 x 2/4 + (10 - 8 + 2) 2 = 20 x 2/4 + (4) 2 = 20 x 2/4 + 16
= 40/4 + 16 = 10 + 16
= 26
Programmā MS Excel tas tiks izteikts kā Fx = SUM (A1 x B1 / C1 + D1) x E1

12. klase Praktiskais darbs ģeogrāfijā 4. nodaļa Garo atbilžu veids

Jautājums 1.
Kādus centrālās tendences rādītājus var izmērīt, izmantojot MS Excel? Paskaidrojiet kādu no tiem.
Atbilde:
Centrālās tendences ietver vidējo, vidējo un režīmu. Tos var aprēķināt, izmantojot MS Excel. MS Excel to sauc par vidējo. Šīs vidējā līmeņa mērīšanas darbības ir šādas:
1. darbība: darblapā ievadiet datus par gadu apgriešanas intensitāti.

2. solis: ar peli noklikšķiniet uz šūnas B12.

3. solis: noklikšķiniet uz Ievietot izvēlni un izvēlieties f x, tas atvērs dialoglodziņu Ievietot funkciju. 4. solis: Atlasiet Statistika, izvēloties kategorijas izvēlni dialoglodziņā. Tas parādīs Excel pieejamās statistikas funkcijas tajā pašā lodziņā zemāk esošajā lodziņā.

5. solis: lodziņā atlasiet funkciju, noklikšķiniet uz Vidēji un nospiediet pogu Labi. Tas atvērs vēl vienu dialoglodziņu ar nosaukumu Funkcijas arguments.

6. solis: vai nu ievadiet pirmās desmitgades datu diapazonu CI_50s (kas rāda gada griešanas intensitāti 1950. gados) datu dialoglodziņā Funkcija Arguments lodziņā Numurs 1 vai velciet kursoru, nospiežot peles kreiso pogu šūnu datu diapazons.

7. darbība: dialoglodziņā Funkciju arguments nospiediet pogu Labi. Tas aprēķina vidējo apgriešanas intensitāti 1950. gadu desmitgadē B12 šūnā, kur sākumā bijāt ievietojis kursoru.

8. solis: Tagad aprēķiniet vidējo rādītāju citai desmitgadei, izpildot iepriekš norādītās 1. – 7. Darbības, vai velkot kursoru pa labi uz priekšu tajā pašā rindā, izvēloties mazo kvadrātu no B12 taisnstūra, vai arī varat kopēt šūnu B12 un ielīmēt to D12 , F12, H12 un J12. Tas jums dos vidējo apgriešanas intensitātes vērtību attiecīgi 1960., 1970., 1980. un 1990. gados. Tas ir parādīts, izmantojot šādas diagrammas:



2. jautājums.
Izmantojot piemērotu piemēru, paskaidrojiet darbības, kas jāievēro, veidojot dažāda veida diagrammas un diagrammas MS Excel.
Atbilde:
1. darbība: ievadiet datus darblapā.

2. solis: atlasiet šūnas, velkot peli (nospiežot labo pogu) virs šūnām.

3. solis: noklikšķiniet uz diagrammas vedņa. Tādējādi tiks atvērts diagrammas vedņa 1. solis no 4.

4. solis: Veiciet dubultklikšķi uz vienkāršās joslu diagrammas lodziņā “Diagrammas apakštips”. novirzīs jūs uz diagrammas vedņa 2. darbību no 4.

5. solis: izvēlieties vajadzīgo diagrammas veidu un noklikšķiniet uz pogas Labi.

12. klase Praktiskais darbs ģeogrāfijā 4. nodaļa Viva

Jautājums 1.
Kas ir telpiskie dati?
Atbilde:
Telpiskie dati atspoguļo ģeogrāfisko telpu. Viņus raksturo punkti, taisnes un daudzstūri. Punktu dati atspoguļo dažu ģeogrāfisko objektu, piemēram, skolu, slimnīcu, aku, cauruļu, pilsētu un ciematu uc, pozīcijas raksturojumus kartē.

2. jautājums.
Kas ir netelpiskie dati?
Atbilde: Datus, kas apraksta informāciju par telpiskajiem datiem, sauc par telpiskiem vai atribūtu datiem.Piemēram, ja jums ir karte, kurā redzama skolas atrašanās vieta, varat pievienot informāciju, piemēram, skolas nosaukumu, tās piedāvāto mācību priekšmetu plūsmu, skolēnu skaitu katrā klasē, uzņemšanas grafiku, mācīšanu un eksāmenus, pieejamās iespējas, piemēram, bibliotēka, laboratorijas, aprīkojums utt.

3. jautājums.
Kas ir kartēšanas programmatūra?
Atbilde:
Kartēšanas programmatūra nodrošina telpisko un atribūtu datu ievades funkcijas, skenēto karšu digitalizāciju uz ekrāna, kļūdu labojumus, mēroga un projekcijas pārveidošanu, datu integrāciju, karšu noformēšanu, prezentāciju un analīzi.

4. jautājums.
Kas ir digitalizēta karte?
Atbilde:
Digitalizēta karte sastāv no trim failiem. Šo failu paplašinājumi ir shp, shx un dbf. Dbf fails ir dbase fails, kas satur atribūtu datus un ir saistīts ar shx ​​un shp failiem. Savukārt shx un shp faili satur telpisko (kartes) informāciju. Dbf failu var rediģēt MS Excel.

5. jautājums.
Kas ir svarīgas datora lietojumprogrammas?
Atbilde: Dators ir noderīgs gandrīz visās dzīves jomās. Tas ir ietekmējis gandrīz visas dzīves jomas. Mūsdienu komercpaketes, piemēram, MS Excel / Spreadsheet, Lotus 1-2-3 un d-base, nodrošina datu apstrādes un grafiku ģenerēšanas iespējas. No otras puses, Arc View / Arc GIS, Geomedia, ir kartēšanas un analīzes moduļi.

6. jautājums.
Nosauciet svarīgo programmatūru, ko izmanto ģeogrāfijā.
Atbilde: Ir vairākas komerciāli pieejamas kartēšanas programmatūras, piemēram, Arc GIS, Arc View, Geomedia, GRAM, Idrisi, Geomedia utt. Ir arī dažas brīvi lejupielādējamas programmatūras, kuras var lejupielādēt ar interneta palīdzību.


Izveidojiet jaunus atribūtu vērtēšanas daudzstūrus pēc lieluma QGIS - ģeogrāfiskās informācijas sistēmās

NAME: & # 160 Tuvākās funkcijas v. 3.8b (Lai lejupielādētu, noklikšķiniet uz nosaukuma)

Pēdējoreiz modificēts: 2007. gada 15. februāris

NOSAUKUMS: Tuvākās funkcijas, ar attālumiem un gultņiem (3.8b. Versija)

TĒMAS: ArcView 3.x, Tuvākā funkcija, Attālums, Gultnis, Azimuts, Skats, Analīze, Rīki, Centroid, Tuvākā mala, Maksimālais meklēšanas rādiuss, Garums, Lielais aplis, Ģeodēziskais

Savvaļas dzīvnieku biologs, ĢIS analītiķis

Jenness Enterprises

3020 N. Ševēnes bulvāris

Flagstaff, AZ 86004

[email protected] 

APRAKSTS: Šis paplašinājums rīka joslā VIEW izveido jaunu pogu, kas ļauj noteikt, kuras salīdzināšanas funkcijas ir vistuvāk kādam jūs interesējošam ievades funkciju kopumam. & # 160 Sāciet, atlasot ievades motīvu, kas satur interesējošās funkcijas, pēc tam vai nu vienu vai vairākas salīdzināšanas tēmas, kurās ir funkcijas, kuras vēlaties salīdzināt. & # 160 Pēc tam paplašinājums izskata katru iezīmi ievades tēmā un atrod, kura iezīme no visām salīdzināšanas tēmām ir vistuvāk tai. & # 160 Pēc tam paplašinājums izveido rezultātu tabula (aprakstīta tālāk), kas satur dažādus lietotāja atlasītus laukus, piemēram, attālumu un attālumu starp funkcijām. & # 160 Pēc izvēles varat pieprasīt līniju zīmēšanu, savienojot katru ievades objektu ar tuvāko salīdzināšanas funkciju, un saglabāt šīs līnijas kā Polyline shapefile.

Vairāki tuvuma līmeņi: & # 160 Šis paplašinājums ļauj aprēķināt katrai ievades funkcijai 1., 2. un vistuvāko salīdzināšanas pazīmi. Attālumu, gultni un grafiskās līnijas var aprēķināt arī katram tuvuma līmenim.

Centroīdi pret tuvākajām malām: & # 160 Ja vēlaties, šis paplašinājums var aprēķināt attālumu un attālumu starp tuvāko pazīmju centrālajiem mezgliem, kā arī attālumu un attālumu starp šo pazīmju tuvākajām malām. & # 160 Piemēram, ja tiek izmantota punktu tēma un daudzstūra tēma analīze, tad šis paplašinājums noteiks, kurš punkts tuvākā daudzstūra malā (ne vienmēr virsotnē) ir vistuvāk ievades punktam. & # 160 Ja funkcijas krustojas vai ja viena atrodas otrā, tad jums ir iespēja vai nu iestatīt attālumus uz nulli, vai nē, tādējādi ļaujot aprēķināt tuvākos attālumus līdz malai, izmantojot citas funkcijas aptvertus elementus. & # 160 Jūs varat pieprasīt grafikas zīmēšanu, savienojot centrālās zonas un / vai tuvāko tuvāko malu malas. funkcijas, un jums ir iespēja saglabāt šīs savienojošās līnijas atsevišķā Polyline shapefile.

Tuvākās funkcijas vienā tēmā: & # 160 Varat izvēlēties vienu motīvu, kas darbotos gan kā ievades motīvs, gan kā salīdzināšanas motīvs, un tādā gadījumā šis paplašinājums izmērīs attālumus no katras šīs tēmas funkcijas līdz visām pārējām šīs tēmas funkcijām. & # 160 Tas NAV izmērīt attālumu līdz pašai sev, lai jūs nedabūtu ķekars nulles attālumu.

Visi vai tikai atlasītie ieraksti: & # 160 Analīzei varat izmantot visas funkcijas katrā no tēmām vai tikai izvēlētu funkciju apakškopu. Ja tiek atlasītas kādas iezīmes noteiktā tēmā (ievades vai salīdzināšanas tēmas), analīzē tiks izmantotas tikai tās atlasītās iezīmes šajā tēmā. & # 160 Ja tēmā nav atlasītas nevienas iezīmes, visas šīs tēmas funkcijas tiks izmantotas analīzē.

Lielie apļa attālumi: Piedāvā iespēju aprēķināt attālumus un gultņus, pamatojoties uz ģeodēziskajām līknēm, kas sasniedz planētas virsmu. Šī opcija tiek piedāvāta tikai tad, ja gan ievades, gan salīdzināšanas tēmas ir punktu tēmas.

Projicētie un neprojektētie skati & # 160 Ja sākotnējie dati ir platuma / garuma koordinātās (ģeogrāfiskā projekcija) un jūsu skats ir projicēts, jums ir iespēja aprēķināt REZULTĀTU datus, pamatojoties uz ģeogrāfisko projekciju vai skata projekciju. & # 160 Izvēle projekcijas var ietekmēt, kuras pazīmes tiek uzskatītas par vistuvākajām, kā arī ietekmēt attālumus, gultņus un koordinātas.

     Rezultātu tabula: & # 160 Pēc pabeigšanas jums būs rezultātu tabula, kurā būs daži vai visi no šiem laukiem. & # 160 Šos laukus izvēlaties jūs, un lauks netiks aprēķināts, ja jūs to nevēlaties. & # 160 Simbols & quot#& quot šajā aprakstā norāda uz šīs salīdzināšanas funkcijas tuvumu. & # 160 Piemēram, ja vēlaties identificēt tikai piecu tuvāko objektu ID, tad tabulai Rezultāti būs seši lauki ar nosaukumu [ievades ID], [ 1_ID], [2_ID], [3_ID], [4_ID] un [5_ID]. & # 160 Pēc izvēles varat pieprasīt, lai tabula Rezultāti tiktu savienota ar ievades DBF failu. Lauku nosaukumi sāksies ar burtu n, lai tabulu varētu ērti eksportēt uz citu programmatūru.

  1. ID: & # 160 Ievades motīva ID, kas ņemts no ievades motīva DBF faila. & # 160 Katrs ievades līdzeklis tiek identificēts rezultātu tabulā, ļaujot to saistīt ar sākotnējo ievades motīvu shapefile. & # 160 Šī lauka nosaukums ir izvēlētā ievades ID lauka nosaukums.
  2. n # _Tēma: Salīdzinājuma tēmas nosaukums, kas satur tuvāko iezīmi katrai ievades funkcijai. Atcerieties, ka lietotājs var izvēlēties vairākas salīdzināšanas tēmas.
  3. n #_ ID: & # 160 Salīdzināšanas tēmas ID, kas ņemts no attiecīgajām salīdzināšanas tēmām.
  4. n #_ CenX: & # 160 & # 160 Tuvākās salīdzināšanas funkcijas centrālās daļas X koordināta.
  5. n #_ CenY: & # 160 Tuvākās salīdzināšanas funkcijas centrālās daļas Y koordināta.
  6. n #_CDis: & # 160 Attālums kartes vienībās starp ievades funkcijas centraidiem un tuvāko salīdzināšanas elementu.
  7. n #_ C_Az: & # 160 Ievades pazīmes centrālās daļas un tuvākās salīdzināšanas pazīmes sadalījums grādos.
  8. n #_ EdgX: & # 160 Tuvākās salīdzināšanas funkcijas tuvākās malas X koordināta.
  9. n #_ Edijs: & # 160 Tuvākās salīdzināšanas pazīmes tuvākās malas Y koordināta.
  10. n #_EDis: Attālums kartes vienībās starp tuvākajām malām starp ievades un tuvāko salīdzināšanas elementu.
  11. n#_E_Az: Gultas grādos starp tuvākajām malām starp ievades un tuvāko salīdzināšanas pazīmi.

     Polyline formas fails:  Ja izvēlaties saglabāt savienojuma līnijas kā līnijas formas failu, katra savienojuma līnija tiks saglabāta kā atsevišķa līnija. & # 160 Forma failā būs tikai tās savienojuma līnijas, kuras norādījāt dialoglodziņā & quot; Papildu opcijas & quot; & # 160. shapefile tiks pievienots jūsu skatam kā jauna motīvs. & # 160 Shapefile iezīmju atribūtu tabulā būs šādi lauki:

  1. ID:& # 160 Ievades motīva ID, kas ņemts no ievades motīva DBF faila. & # 160 Katrs ievades līdzeklis tiek identificēts rezultātu tabulā, ļaujot to saistīt ar sākotnējo ievades motīvu shapefile. & # 160 Šī lauka nosaukums ir izvēlētā ievades ID lauka nosaukums.
  2. Unikāls_ID:& # 160 Unikāla skaitliska ID vērtība katram polifilam formas failā.
  3. tuvu_līmenis:& # 160 Salīdzināšanas funkcijas tuvuma līmenis. & # 160 Piemēram, ja šī būtu otra tuvākā iezīme ievades funkcijai, šim laukam būtu vērtība & quot2 & quot.
  4. cent_edge:& # 160 Norāda, vai šī savienojuma līnija savieno Centroids vai vistuvākās attiecīgo funkciju malas. & # 160 Visas vērtības šajā laukā būs vai nu & quotCentroids & quot, vai & quotEdges & quot.
  5. comp_theme:& # 160 (tikai pēc pieprasījuma) & # 160 Salīdzināšanas tēmas motīva nosaukums, no kura radās šī konkrētā salīdzināšanas funkcija. & # 160 Atcerieties, ka vienā analīzē var būt vairākas salīdzināšanas tēmas.
  6. comp_ID:& # 160 Salīdzināšanas tēmas ID, ņemts no norādītā salīdzināšanas tēmas ID lauka.
  7. attālums:& # 160 Savienojuma līnijas garums.
  8. gultnis:& # 160 Kompasa gultnis no funkcijas Ievade līdz Salīdzinājums. & # 160 Šo gultni aprēķina pēc analīzē izmantotās projekcijas X-Y koordinātu sistēmas.
  9. Sākt_X:& # 160 Savienojuma līnijas sākuma punkta X koordināta.
  10. sākums_Y:& # 160 Savienojuma līnijas sākuma punkta Y koordināta.
  11. beigas_X:& # 160 Savienojuma līnijas beigu punkta X koordināta.
  12. end_Y:& # 160 Savienojuma līnijas beigu punkta Y koordināta.

PRASĪBAS: & # 160 Šim paplašinājumam ir nepieciešams vismaz viens objekta motīvs (punkta, līnijas vai daudzstūra tēma), kas atrodas skatā, ja vēlaties atrast, kuras vienas tēmas funkcijas ir vistuvāk viena otrai. Pretējā gadījumā ir nepieciešamas vismaz divas iezīmju tēmas, viena darbosies kā tēma “Ievade” un vismaz viena tēma “Salīdzinājums”.

Šis paplašinājums arī prasa, lai fails & quotavdlog.dll & quot būtu direktorijā ArcView / BIN32 (vai $ AVBIN / avdlog.dll) un lai Dialog Designer paplašinājums būtu pieejams direktorijā ArcView / ext32, kas gandrīz noteikti ir, ja jūs atkārtoti palaižat AV3.1 vai jaunāku versiju. & # 160 Jums nav jāielādē Dialog Designer, tam jābūt tikai pieejamam. Ja izmantojat AV 3.0a, attiecīgos failus bez maksas varat lejupielādēt no ESRI vietnē:

Ieteicamais atsauces formāts: Tiem, kas vēlas minēt šo paplašinājumu, autors iesaka kaut ko līdzīgu:

Jenness, J. 2004. ArcView 3.x tuvākās funkcijas (nearfeat.avx) paplašinājums, v. 3.8a. Jenness Enterprises. Pieejams: http://www.jennessent.com/arcview/nearest_features.htm.

Lūdzu, dariet man zināmu, ja citējat šo paplašinājumu publikācijā ([email protected]). Es atjaunināšu citātu sarakstu, iekļaujot tajā visas publikācijas, par kurām man stāsta (sk. Citāti).

Pārskatījumi, kas aprakstīti lapas apakšdaļā:

1)  Sāciet, ievietojot & quotNearFeat.avx & quot failu ArcView paplašinājumu direktorijā (../../Av_gis30/ArcView/ext32/).

2)  Pēc ArcView palaišanas ielādējiet paplašinājumu, noklikšķinot uz File & # 160 pagarinājumi, ritinot uz leju pieejamo paplašinājumu sarakstu un pēc tam noklikšķinot uz izvēles rūtiņas blakus paplašinājumam ar nosaukumu & quot; Tuvākās funkcijas, v. 3.8a & quot;

3) & # 160 Atlasiet ievades motīvu: & # 160 Sāciet, noklikšķinot uz pogas. Tādējādi tiek atvērts dialoglodziņš Ievades tēma:

Sarakstā IEVADES TĒMA skatā tiek parādītas visas iezīmju motīvas (tās tēmas, kas izgatavotas no punktiem, līnijām vai daudzstūriem). & # 160 Kad esat izvēlējies interesējošo ievades motīvu, saraksts “ID LAUKS” kļūst aktīvs un parāda visu ievades motīva lauku iezīmju atribūtu tabulas saraksts. & # 160 Jums jāatlasa lauks, kurā ir katras funkcijas unikāls identifikators. & # 160 Šis identifikators ļauj jūsu REZULTĀTU tabulu savienot ar jūsu ievades motīva iezīmju tabulu. , un jums arī jāzina, kura ievades funkcija tiek salīdzināta ar dažādām salīdzināšanas funkcijām.

4) & # 160 Atlasiet Salīdzināšanas tēmas un ID laukus: & # 160 & # 160 Kad ievades tēma ir atlasīta, atlasiet vienu vai vairākas salīdzināšanas tēmas. & # 160 Šis dialoglodziņš darbojas tāpat kā dialoglodziņš Ievades tēma, izņemot to, ka analīzei varat pievienot vairākas tēmas / ID lauka kombinācijas. & # 160 Ievērojiet, ka ievades motīvu varat iekļaut arī kā salīdzināšanas motīvu. & # 160 Šajā gadījumā programma salīdzinās visas funkcijas ar ievades funkciju, IZŅEMOT šo ievades funkciju. & # 160 Citiem vārdiem sakot, šī programma nesalīdzinās objektu ar sevi. & # 160 Visām funkcijām vistuvākā iezīme vienmēr būs viņa pati, taču šī informācija reti ir tā, ko lietotāji meklē.

5) & # 160 Atlasiet datus, kas jāiekļauj tabulā REZULTĀTI: & # 160 Katras ievades funkcijas salīdzināšanas funkcijās atlasiet, cik tuvākos objektus vēlaties identificēt, un pēc tam atlasiet, kuru no 10 iespējamajiem datu laukiem vēlaties aprēķināt katrai ievades funkcijai. & # 160 Ņemiet vērā, ka tas var radīt daudz lauku REZULTĀTU tabula. & # 160 Ja vēlaties aprēķināt visus 10 laukus piecos tuvākajos salīdzināšanas elementos, rezultātu tabulā būs 51 lauks.

  1. Salīdzināšanas funkcijas ID
  2. Salīdzinošās tēmas tēma
  3. Attālums līdz tuvākajai malai
  4. Ir jāpārbauda iestatījums Attālumi līdz nullei.
  5. NELIETOJIET nevienu grafiku (drīz jums tiks jautāts par grafiku).
  6. Opcija “Pievienošanās tabulas” neietekmēs aprēķina laiku.

7)  Ja jūsu skats tiek projicēts, paplašinājums pieņems, ka jūsu faktiskie dati ir platuma / garuma koordinātās. Ja tā, tad attālumi starp tiem, visticamāk, būs ļoti neprecīzi, jo decimālgrādi padara sliktas attāluma vienības. Šajā gadījumā paplašinājums jums jautās, vai vēlaties aprēķināt attāluma un azimuta vērtības atbilstoši skata projekcijas koordinātu sistēmai. Ja gan ievades, gan salīdzināšanas tēmas ir punktu tēmas, tad jums būs arī iespēja aprēķināt attālumus, pamatojoties uz ģeodēziskajām līknēm (sauktas arī par lieliem apļa attālumiem). Šai izvēlei var būt dramatiskas atšķirības attiecībā uz attālumiem, gultņiem un malu koordinātām un pat attiecībā uz tām, kuras funkcijas tiek uzskatītas par vistuvākajām.

“Grādos” izmērītie attālumi kļūst īpaši problemātiski, jo tālāk jūs nokļūstat no ekvatora, jo gareniskie grādi nav vienādi ar platuma grādiem. Autore iesaka lietotājam aprēķināt REZULTĀTU datus, pamatojoties uz skata projekciju, nevis uz ģeogrāfisko projekciju, ja vien lietotājam nav kāda konkrēta iemesla, kāpēc rezultātus vajadzētu balstīt uz platuma un garuma koordinātām.

Ja jūsu skats nav projicēts, UN ja gan jūsu ievades, gan salīdzināšanas tēmas ir punktu tēmas, UN ja šķiet, ka jūsu dati ir platās / garās koordinātās (ti, visas X koordinātas ir starp -180 un 180 un visas Y koordinātas ir starp -90 un 90), tad jums joprojām būs iespēja aprēķināt attālumus, pamatojoties uz ģeodēziskajām līknēm. Jums tiks vaicāts, vai vēlaties izmantot ģeodēziskās līknes šādā logā:

Ģeodēzisko līkņu apspriešana:

Šie ģeodēziskie attālumi patiešām ir vienīgais veids, kā iegūt vienmēr precīzus attāluma mērījumus, kad maršruts iet pa ievērojamām zemes daļām. Šī metode ir precīzāka nekā vienādas attāluma kartes projekcijas izmantošana, jo šādas projekcijas ir precīzas tikai starp konkrētiem punktiem. Šīs ģeodēziskās līknes ļauj mums noteikt attālumus starp jebkuriem diviem zemeslodes punktiem.

Piemēram, nākamais attēls ilustrē hipotētiska putna tālsatiksmes migrācijas ceļu. Tas var lidot taisnā līnijā no Urugvajas līdz Aļaskai, taču tikai vienādi attālināta projekcija, kas īpaši iestatīta šim maršrutam, var radīt precīzas attāluma un azimuta vērtības. Ģeodēziskās līknes nepaļaujas uz konkrētām projekcijām, jo ​​tās modelē pasaules faktisko formu 3 dimensijās. Tomēr tie ir atkarīgi no sfēriskā modeļa, un šim paplašinājumam visos ģeodēziskajos aprēķinos tiek izmantots sfēriskais mezgls WGS-80.

Ja tomēr izmantojat opciju Ģeodēziskā līkne, attālumi vienmēr tiks norādīti metros

8) & # 160 Pievienot savienojuma līnijas:& # 160 Jums ir iespēja izveidot grafiskas savienojošās līnijas, lai savienotu katru ievades funkciju ar atbilstošākajām tuvākajām salīdzināšanas funkcijām. & # 160 Šajā dialoglodziņā jūs sākat, atlasot & quot; Tuvuma numurs & quot ;, kas atspoguļo 1., 2., n-tā salīdzināšanas iezīme, kurai jāvelk līnijas. Pēc tam pārbaudiet, vai vēlaties savienot iezīmju centra vai tuvākās malas, un pēc tam, vai vēlaties, lai līnijas būtu cietas vai punktētas. & # 160 Visbeidzot, izvēlieties līnijas krāsu un pievienojiet to sarakstam. Šis paplašinājums radīs grafiskas līnijas visām līnijas / krāsas / stila kombinācijām sarakstā.

Šajā dialoglodziņā var mainīt izmērus, tāpēc jūs varat to izstiept, ja nevarat izlasīt visu aprakstu sarakstā.

9) Norādiet cietā diska atrašanās vietu, lai saglabātu izvadi: & # 160 Jums tiks piedāvāts norādīt vietu cietajā diskā, lai saglabātu tabulu REZULTĀTI un Connecting Lines Shapefile, ja tas tiek pieprasīts. & # 160 Tie ir standarta ArcView dialoglodziņi, un tiem jābūt pazīstamiem lielākajai daļai lietotāju. & # 160 REZULTĀTU tabula ir pastāvīga tabula, un tā netiks dzēsta, kad ArcView tiks izslēgta.

Traucējummeklēšana: Ja rodas kāda dīvaina avārija, lūdzu, izvēlnē Skats vai Projekta palīdzība noklikšķiniet uz izvēlnes vienuma Pārbaudīt tuvākās funkcijas skriptus. Noklikšķiniet uz šī, tiklīdz varat sekot avārijai. Veicot veiksmi, šī funkcija ģenerēs ziņojumu ar pietiekami daudz informācijas, lai autors varētu atrast un novērst problēmu.

Izbaudiet! & # 160 Lūdzu, sazinieties ar autoru, ja jums ir problēmas vai atrodat kļūdas.

Lūdzu, apmeklējiet Jenness Enterprises Vietne ArcView Extensions, lai iegūtu vairāk ArcView paplašinājumu un citas autora programmatūras. & # 160 Mēs piedāvājam arī pielāgotus ArcView balstītus ĢIS konsultāciju pakalpojumus, lai palīdzētu jums apmierināt jūsu specifiskās datu analīzes un lietojumprogrammu izstrādes vajadzības.

K. Džonsons, B.H. Smits, G. Sadoti, T.B. Nevils un P. Nevils. 2004. Biotopu izmantošana un ligzdas vietas izvēle, ligzdojot
Mazie Prairie-Cāļi Ņūmeksikas dienvidaustrumos. Dienvidrietumu naturālists 49 (3): 334-343.

Kopsavilkums: mazie prēriju cāļi (Tympanuchus pallidicinctus) sastopami shinnery ozola (Quercus havardii) un smiltsērkšķu (Artemisia filifolia) zālāju biotopos Ņūmeksikā, Teksasā, Oklahomā, Kanzasā un Kolorādo. Kopš 1800. gada populācijas samazināšanās visā diapazonā ir saistīta ar dzīvotņu, it īpaši ligzdojošo biotopu, zudumu. Izmantojot radiotelemetriju un pētāmās teritorijas veģetācijas karti, mēs pētījām mazāku prēriju vistu vistām paredzēto biotopu izmantošanu ligzdošanas sezonā herbicīdiem apstrādātajās un neapstrādātās ganībās (katra aptuveni 1000 ha liela). Herbicīdu ārstēšana bija efektīva, lai samazinātu shinnery ozola segumu. Vistu mājas diapazonā visbiežāk sastopamie veģetācijas veidi bija tie, kuros dominēja spīdīgais ozols. Vistas tika atklātas biežāk nekā nejauši neapstrādātās ganībās.Lai gan vistas tika atklātas gan apstrādātos, gan neapstrādātos biotopos, 13 no 14 ligzdām atradās neapstrādātās ganībās, un visas ligzdas atradās apgabalos, kur dominē shinnery ozols. Vietām, kas atrodas tieši blakus ligzdām, krūmu sastāvs bija lielāks nekā apkārtējām ganībām. Šis pētījums liecina, ka herbicīdu apstrāde, lai kontrolētu shinnery ozolu, var nelabvēlīgi ietekmēt mazāku prēriju cāļu ligzdošanu.

Mennill, D. J. un Ratcliffe, L. M. 2004. Ligzdas dobuma orientācija melnās cālītēs Poecile atricapillus : vai dobumu akustiskās īpašības ietekmē skaņas uztveršanu ligzdā un pāru pāros? J. Avian Biol. 35: 477-482. (Pieejams šeit).

Anotācija: Putni, kas ligzdo dobumos, var regulēt ligzdas mikroklimatu, orientējot ligzdas ieeju pret sauli vai valdošajiem vējiem. Alternatīvi, putni var orientēt savu ligzdas ieeju attiecībā pret konkrētiem indivīdiem ap tiem, it īpaši, ja dobumu akustiskās īpašības ļauj ligzdojošajiem putniem labāk dzirdēt cilvēkus ligzdas priekšā. Mēs izmērījām 132 ligzdu un 234 izrakumu dobuma ieejas orientāciju melnbaltu vistu Poecile atricapillus, kuriem bija zināma ligzdojošo sieviešu reproduktīvā uzvedība, krāsu joslu populācijā. Lielākā daļa vistu izrakusi dobumus puvušā bērza Betula papyrifera, apses Populus tremuloides un kļavas Acer saccharum. Ligzdu dobumos parādījās nejauša kompasa orientācija ap 3608. gadu, parādot, ka vistu zirnekļi nenovēro savus dobumus attiecībā pret sauli vai valdošajiem vējiem. Mēs arī uzdāvinājām cālītēm ligzdas, kas sakārtotas četrās grupās, kas ar 908 intervāliem orientētas ap to pašu koku. Šajos ligzdu kvartetos uzbūvētajos ligzdos parādījās arī nejauša kompasa orientācija. Lai pārbaudītu ligzdas dobumu akustiskās īpašības, mēs veicām skaņas pārraides eksperimentu, izmantojot mikrofonu, kas uzstādīts cālīšu ligzdā. Atkārtoti ierakstītās dziesmas parāda, ka cālīšu ligzdu dobumiem ir virziena akustiskās īpašības. Dziesmas, kas ierakstītas ar dobuma ieeju, kas orientētas uz skaļruni, bija skaļākas nekā dziesmas, kas ierakstītas ar dobuma ieeju, kas vērsta prom no skaļruņa. Tādējādi cālīšu mātītēm, kuras auglīgā periodā agri no rīta klejo ligzdas dobumā, vajadzētu labāk dzirdēt tēviņus, kuri ligzdas dobuma priekšā dzied ausmas kori. Izmantojot GIS analīzes, mēs pārbaudījām leņķisko-leņķisko korelāciju starp faktisko ligzdas dobuma orientāciju un azimutu no ligzdas koka līdz tuvējo tēviņu teritorijām un ligzdu dobumiem. Parasti ligzdas dobuma ieejās nebija leņķiskās un leņķiskās korelācijas ar apkārtnes teritorijas iezīmēm. Tomēr starp putniem, kuri ievēroja jauktu reproduktīvās stratēģijas principu un ligzdoja bērzu un apses mīkstajā koksnē, ligzdas dobuma ieejas bija vērstas uz viņu partneriem ārpus pāru. Mēs secinām, ka putnu ligzdas orientāciju putnos var ietekmēt gan ekoloģiskie, gan sociālie faktori.

Mennill DJ, Ramsay SM, Boag PT un amp Ratcliffe LM (2004) Ekstrapāra pārošanās modeļi saistībā ar vīriešu dominējošo stāvokli un sieviešu ligzdas izvietošanu melnās vistas. Uzvedības ekoloģija 15: 757-765. (Pieejams šeit).

Kopsavilkums: Seksuāli neizteiksmīgos dzīvniekos mātītes var gūt labumu, ligzdojot tuvu partnera teritorijas malai, lai atvieglotu ekstrapāra kopulācijas. Šajā pētījumā mēs aprakstām melno cepurīšu, Poecile atricapillus, pārošanās pārošanās sistēmu un pārbaudām, vai ligzdu vietas ietekmē konkrēta pievilcība ekstrapāra partneriem. Mēs veicām sieviešu pārošanās stratēģiju telpisko analīzi, izmantojot mikrosatelītu paternitātes analīzi kopā ar ligzdu un teritoriju atrašanās vietu ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS) analīzi. Ekstrapair pēcnācēji sastāvēja no 52 no 351 pēcnācējiem (14,8%) un bija 19 no 57 mazuļiem (33,3%). Sievietes, kuras iepriekšējā ziemas saimju hierarhijā bija savienotas pārī ar tēviņiem ar zemu dominējošā stāvokļa statusu, biežāk iesaistījās jauktā reproduktīvā stratēģijā, nekā sievietes, kas bija savienotas pār vīriešiem ar augstu dominējošā stāvokļa statusu. Mātītēm biežāk nekā ārpus zema līmeņa vīriešiem tika veiktas ekstrapāra kopulācijas un ekstrapāra apaugļošana ar augsta ranga vīriešiem. Ne visas ekstrapāra kopulācijas izraisīja ekstrapāra apaugļošanu. Sievietes ligzdas uzbūvēja 16,8 6 1,0 m attālumā no partnera teritorijas malas, ievērojami tuvāk tuvākā kaimiņa teritorijas malai, nevis sava partnera teritorijas centram. Ārpuspāra tēviņi parasti dalījās teritorijas robežās ar ragnesēm. Mātītes, kas savienotas pārī ar zema ranga tēviņiem, būvēja ligzdas netālu no kaimiņos esošo augsta ranga tēviņu teritorijas malām. Tomēr sievietēm nebija ekstrapāra kopu ar kaimiņam, kas bija vistuvāk viņu ligzdai, vai pat ar augsta ranga kaimiņu, kas bija vistuvāk viņu ligzdai. Mēs secinām, ka īpatnēja pievilcība kaimiņiem var ietekmēt ligzdošanas vietu melnādainajos cāļos, taču tas nedarbojas, veicinot koplaiku ekstrapair. Atslēgas vārdi: melnbaltie cāļi, specifiskā pievilcība, ekstrapāra kopulācijas, ekstrapāra apaugļošana, sievietes izvēle, vīriešu dominēšanas pakāpe, ligzdas atrašanās vieta, Poecile atricapillus. [Behav Ecol 15: 757-765 (2004)]

3.1: & # 160 Novērš problēmu ar grafikas zīmēšanu skatos, izmantojot ģeogrāfiskās projekcijas.

3.2: & # 160 Tiek novērsta kļūda, kas saistīta ar sarežģītiem daudzstūriem (daudzdaļīgiem daudzstūriem un / vai daudzstūriem ar caurumiem) un daudzdaļīgām līnijām. Tas ietver arī iespējas veikt aprēķinus sadaļā Geographic vs View Projections.

3.3: & # 160 Maina viena no dialoglodziņiem lielumu, lai lietotāji, kuru datoros ir iestatīts & quotLarge Type & quot, varētu to izlasīt. Tas arī dod lietotājam iespēju iestatīt attālumus līdz nullei, ja viena funkcija ir ietverta citā.

3.4:  Maina dažus kodus, lai noteiktos apstākļos un daudzu daudzstūru un / vai daudzstūru ar daudz virsotnēm gadījumā analīze darbotos ātrāk. 3.4 atjauninājums arī:

Pievieno progresa mērītāju, kas sniegs aprēķinu par atlikušo laiku.
Maina REZULTĀTU tabulas salīdzināšanas ID lauku tā, lai tas būtu tāda paša veida (ti, virkne vai skaitlis pret datumu utt.) Kā atlasītais ID lauka tips no sākotnējās salīdzināšanas tēmas (izņemot gadījumus, kad tiek izvēlētas vairākas salīdzināšanas tēmas un dažādi ID lauki ir dažāda veida, šajā gadījumā salīdzināšanas ID lauks tiek iestatīts kā virknes tips, kā tas bija sākotnēji).
Ja lauks Salīdzināšanas ID ir iestatīts kā Virknes tips, virknes garums ir mainīts no 16 rakstzīmēm uz 25 rakstzīmēm.
Novērsta kļūda, kurā, ja ievades tēma un salīdzināšanas tēma būtu vienādas un ja dati būtu platuma / garuma koordinātās un attēls tiktu projicēts, paplašinājums izmērītu attālumu no ievades funkcijas līdz pašam un iekļautu šie dati tabulā REZULTĀTI.

3.5:  Pievieno iespēju saglabāt grafiskas savienojošās līnijas atsevišķā Polyline shapefile failā, kas varētu būt noderīgi, ja vēlaties aprēķināt šo līniju raksturlielumus. Motīvu dialoglodziņi.

3.6: Pievieno iespēju ievērojami paātrināt apstrādi un labot dažas kļūdas

Vienkāršoti & quotData for RESULTS Tabula & quot dialoglodziņš un pievienots dialogs & quotPapildu opcijas & quot
Pievienojiet iespēju ierobežot meklēšanas rādiusa attālumu.
Fiksēta & quotVariable theConnectStart nav inicializēta & quot bug.
Fiksētais & quotA (n) CompositeArcInfoPen objekts neatpazīst pieprasījuma SetPattern & quot kļūdu.
Ievietojiet burtu & quotn & quot lauka nosaukumu priekšā, lai tie nesāktos ar skaitli.
Modificēts progresa mērītājs tā, lai tas tiktu atjaunināts tikai vienu reizi sekundē.
Modificēts salīdzinājums tā, ka tajā netiek salīdzināta ievades iezīme ar salīdzināšanas funkciju, ja ievades tēma = salīdzināšanas tēma un ievades funkcija ir tāda pati kā salīdzināšanas funkcija. Iepriekš tas nepārbaudīja, vai ievades tēma = salīdzināšanas tēma.
Ja lietotājs vēlas savienojošo līniju formāta failu, tagad tas tiek pievienots skatam neatkarīgi no skata projekcijas vai lietotāja projekcijas izvēles datu aprēķināšanai.
Grafikas dialogs tagad ir maināms

3.6c: 2002. gada 27. jūlijs: tiek pievienota opcija kārtot salīdzināšanas elementus pēc attāluma starp centraīdiem vai attāluma starp malām.

3.6d: 2002. gada 14. augusts: novērsta kļūda, ko izraisīja modifikācija 7/27/02, kur paplašinājums raksta centroid attālumu līdz izejas failam šādos apstākļos:

1) Kārtot pēc Centroids = True

2) Tiek atlasīti tikai šādi varianti:

a. Var pārbaudīt salīdzināšanas funkcijas ID

b. Var pārbaudīt salīdzināšanas funkciju tēmu

c. Pārbaudīts attālums līdz tuvākajai malai

d. & quotUzstādīt attālumus līdz nullei & quot; tiek pārbaudīts

e. Nav atlasīta neviena grafika

f. & quotPievienoties tabulām & quot, var pārbaudīt

g. Nav atlasītas citas opcijas

3.7: 2004. gada 14. janvāris: pievienots atbalsts daudzpunktu funkcijām.

3.7a: 2004. gada 17. maijs: Novērsta kļūda, kas skata projicēšanas laikā izraisīja neprecīzas attāluma / gultņa vērtības. Ievades pazīmes tika uzskatītas par neprojektētām, savukārt salīdzināšanas pazīmes tika uzskatītas par prognozētām.

3.8: 2004. gada 31. augusts. Pievienota iespēja aprēķināt attālumus un gultņus, pamatojoties uz ģeodēziskajām līknēm virs sfēriskās virsmas, JA gan ievades, gan salīdzināšanas tēmas ir punktu tēmas.

3.8a: 2004. gada 3. decembris: novērsta kļūda, kas radās, iestatot maksimālo meklēšanas attālumu, izveidojot ziņojumu lodziņu, kurā norādīts kaut kas līdzīgs & quotXXX atlasītie ieraksti (12345) & quot; un dažkārt izraisot paplašinājuma avāriju.


Skotijas apkaimes statistikas datu zonu pamatinformācija

Šajā ziņojumā ir izklāstīta pamatinformācija par datu zonu attīstību un izmantošanu, kā arī mērķis ir atbildēt uz jautājumiem, kas radās apspriešanās ar vietējām pašvaldībām pēdējā posmā.

Skotijas apkaimes statistikas datu zonas Pamatinformācija

A PIELIKUMS: Metodoloģija - St Andrews Universitātes ziņojums

Ziņo Skotijas izpildvarai

ATJAUNOTU DATU ZONU KOMPLEKTA RAŽOŠANA, KAD IESAISTĪTU 2001. GADA CENSUS ĢEOGRĀFIJU UN DATUS

Profesors Robins Flordjū
Dr Elspeth Graham
Dr Zhiqiang Feng

Ģeogrāfijas un ģeozinātņu skola
St Andrews Universitāte

2004. gada 27. janvāris

Izstrādāt atjauninātu datu zonu kopu, lai iekļautu 2001. gada tautas skaitīšanas ģeogrāfiju un datus

Šajā ziņojumā aprakstīts profesora Robina Flowerdew, Dr Elspeth Graham, Dr Zhiqiang Feng un David Manley darbs no St Andrews Universitātes Ģeogrāfijas un ģeozinātņu skolas, St Andrews, Fife KY16 9AL. Robins Flowerdjū ir cilvēku ģeogrāfijas profesors, Dr Greiems ir ģeogrāfijas lasītājs, Dr. Feng ir zinātniskais līdzstrādnieks un Manley kungs ir pēcdiploma students. Saziņa par ziņojumu jāvirza profesoram Flowerdew (tālrunis 01334 463853 FAX 01334 463949 e-pasts: [email protected]).

Saturs
  1. Projekts
  2. Metodes
    Datu zonu projektēšana
    Apspriešanās ar vietējām pašvaldībām
    Kvalitātes nodrošināšana
    Rezultāts
  3. Rezultāti
  4. Apspriešanās rezultāti
  5. Secinājums
    Skaitļi
    1. papildinājums
    2. papildinājums
    Atsauces

Projekts

Skotijas kaimiņattiecību statistikas projekta mērķis ir sniegt datus par mazām teritorijām par dažādām tēmām, tostarp par iedzīvotājiem, sociālajiem apstākļiem, mājokļiem, veselību, noziedzību un izglītību. Ir jādefinē ģeogrāfiskās vienības, par kurām var sniegt datus, ideālā gadījumā mikrolīmenī, lai lietotāji varētu apkopot vienības, lai tuvinātu vietas, kas viņus interesē. Tāpēc ir jādefinē piemērotas vienības, tās drīzāk sauc par datu zonām. nekā apkaimes, jo pēdējais termins norāda uz zināmu kopienas identifikāciju ar zonām, ko visā Skotijā ir grūti vai neiespējami konsekventi panākt. Datu zonām jābūt sastāvošām no blakus esošiem veseliem skaitīšanas rezultātiem, un tām jāiekļaujas vietējo pašvaldību robežās. Nosakot datu zonas, aptuvenā svarīguma secībā tika ņemti vērā šādi kritēriji:

  1. aptuvena iedzīvotāju vienlīdzība no 500 līdz 1000 cilvēkiem
  2. formas kompaktums
  3. aptuvens sociālā sastāva viendabīgums
  4. ja iespējams, ir kāda interešu kopiena
  5. - saskaņā ar citām vietējas nozīmes robežām un
  6. saskaņā ar ievērojamām pazīmēm fiziskajā vidē.

Praksē nebija iespējams izpildīt visus šos kritērijus uzreiz, un bija nepieciešams kompromiss.

Apkārtnes definīcijas projekta 2. posmā 2002. gadā tika izveidotas provizoriskas datu zonas. Tomēr dažos gadījumos kopš 1991. gada tautas skaitīšanas bija problēmas, ko izraisīja iedzīvotāju skaits un sociālās pārmaiņas, un no kurām tika ņemti dati. Kad kļuva pieejami 2001. gada tautas skaitīšanas dati un ģeogrāfiskās vienības, bija gan nepieciešams, gan svarīgi pārskatīt šīs zonas.

Novērtējot izveidotās datu zonas, vietējām zināšanām joprojām ir liela nozīme, un ir ļoti pareizi, lai cilvēki ar plašām vietējām zināšanām izpētītu zonas un sniegtu ierosinājumus to uzlabošanai. Šim nolūkam ierosināto datu zonu kartes bija pieejamas vietējo pašvaldību darbiniekiem komentāru un ieteikumu sniegšanai.

Tāpat ir gadījums, ka šī projekta ietvaros izveidotās datu zonas vēlāk var prasīt modifikācijas turpmākas dzīvojamās apbūves vai nojaukšanas vai vietējo pašvaldību robežu izmaiņu rezultātā. Skotijas administrācija būs atbildīga par datu joslu sistēmas atjaunināšanu, un tiks sniegta skaidra un pilnīga informācija, kas tai palīdzēs.

Pēdējo gadu desmitu laikā precīzu un sistemātisku mazo teritoriju sociālo, ekonomisko un demogrāfisko datu pieejamība faktiski ir ierobežota ar mazo teritoriju statistiku (un vietējās bāzes statistiku), kas sagatavota desmitgades tautas skaitīšanai. Skaitīšana ir ierobežota tās aptvertajās tēmās, un tā ilgst daudz laika no datu vākšanas līdz publicēšanai, kā rezultātā faktiski tā ir novecojusi no diviem līdz divpadsmit gadiem. Centrālā un vietējā valdība tagad pastāvīgi uzglabā arvien lielāku datu apjomu, daudzos gadījumos pievienojot pasta indeksus vai citas ģeogrāfiskās atsauču sistēmas. Šādus datus var padarīt pieejamus vietējā līmenī, ievērojot piemērotus privātuma saglabāšanas ierobežojumus, un kaimiņattiecību statistikas programmas ietvaros Anglijā un Velsā un Skotijā ir paredzēts izveidot sistēmu, kas sabiedrībai ļautu viegli piekļūt šiem datiem. Tomēr valdības sociālajā statistikā nav vienas konsekventas maza apgabala ģeogrāfijas, un ne nodaļas, ne pasta indeksa sektori nav pilnībā apmierinoši.

Iepriekš minēto privātuma iemeslu dēļ nav praktiski padarīt datus pieejamus ļoti mazām ģeogrāfiskām vienībām. No otras puses, lai lietotāji varētu tuvināt viņu interesējošos ģeogrāfiskos apgabalus, ir lietderīgi, ja ir mazas vienības, par kurām datus var elastīgi apkopot. Šo jomu noteikšana tomēr ir būtiska problēma. Skotijā tas bija Apkārtnes definīcijas projekta priekšmets, ko Skotijas izpilddirektors finansēja 2001. – 2002.

Projekta pirmais posms bija piecu vietējo pašvaldību (vai vietējo pašvaldību konsorciju) finansējums, lai izveidotu savu sistēmu datu zonu projektēšanai apkaimes statistikai. 2. fāzē, par kuru līgumu noslēdza St Andrews, bija jāizvērtē pieci ieteikumu komplekti un jāizstrādā sistēma, kurā iekļauti labākie no visiem pieciem. Šāda sistēma tika izstrādāta, daļēji balstoties uz Skotijas robežu un Fife grupas ieteikumiem. Datu zonas tika noteiktas visām Skotijas vietējām varas iestādēm. Viņi tika nosūtīti vietējām varas iestādēm, lai sniegtu komentārus un ieteikumus gan par izmantoto metodi, gan par rezultātiem viņu pašu reģionos.

Galvenā šajā uzdevumā identificētā problēma bija tā, ka datu zonas tika balstītas uz 1991. gada tautas skaitīšanas datiem, un dažos gadījumos to populācijas tagad ir pārāk lielas, lai tās varētu salīdzināt ar pārējām datu zonām, turklāt dažām no tām bija ļoti atšķirīgs sociālais sastāvs. Kļuva acīmredzams, ka ir jāņem vērā ģeogrāfiskās izmaiņas un attīstība kopš 1991. gada. Turklāt šķita, ka nav jēgas veidot datu zonas, pamatojoties uz 1991. gada tautas skaitīšanas ģeogrāfiju, lai gan ir veikti daži centieni, izstrādājot izejas apgabalus, kur tas ir praktiski iespējams, lai 2001. gadā saglabātu tās pašas vienības, kuras tika izmantotas 1991. gadā. arī vairāki nelieli uzlabojumi, ko varētu veikt metodikā, piemēram, mājsaimniecību, nevis kopējo iedzīvotāju izmantošana, un Townsend trūkuma indeksa modificētas versijas izmantošana, lai novērtētu lokalizētu sociālo viendabīgumu.

Datu zonu izveidošanas metodikas galvenais elements bija ģeogrāfiskās informācijas sistēmas izmantošana kā lēmumu atbalsta rīks. Lielāko daļu zonu noteikšanā izmantoto kritēriju var parādīt kartes formā, ļaujot operatoram ekrānā vienlaikus parādīt attiecīgās informācijas pārklājumus. Tas ļāva nekavējoties pieņemt apzinātus lēmumus. Varēja arī pieņemt provizoriskus lēmumus par datu zonu izveidi, izpētīt to plašāku ietekmi uz kaimiņu apgabaliem un vajadzības gadījumā mainīt sākotnējos lēmumus.

Metodikas mērķis bija apvienot 2001. gada tautas skaitīšanas rezultātu apgabalus (OA) lielākās vienībās, kuru iedzīvotāju skaits ir no 500 līdz 1000 (izņemot cilvēkus, kuri nedzīvo mājsaimniecībās). Šīm datu zonām pašām ir jābūt ligzdām vietējo pašvaldību teritorijās. Tiem, ciktāl to var pārvaldīt, jāatbilst arī kompaktuma, viendabīguma un citu robežu un vides īpatnību kritērijiem.

Nepieciešamā populācijas lieluma (500–1000 cilvēki mājsaimniecībās) datu zonu izveidošanai ir daudz veidu. Kā sākumpunktu mēs izmantojām bezkonfesijas pamatskolas sateces baseinu robežas, ievērojot Skotijas robežu konsorcija pieeju, kas pieņemta iepriekšējā datu zonas definēšanas vingrinājumā. Konfesionālās pamatskolas piesaistes netika ņemtas vērā. Dažās vietējās pašvaldībās sateces baseina robežas nebija pieejamas digitalizētā formā. Šajos gadījumos Voronoi (Tīsenes) daudzstūri tika uzbūvēti ap pamatskolām, lai tuvinātu sateces baseinus. Šī metode ļāva ikvienu vietējās pašvaldības atrašanās vietu piešķirt ģeogrāfiski tuvākajai pamatskolai. Citas komplikācijas radās, ja sateces baseini tika kopīgi vai nedefinēti vietējās pašvaldības daļās vai kur tie šķērso vietējās pašvaldības robežas. Tomēr gandrīz visām vietējām pašvaldībām bija iespējams izmantot faktisko vai aptuveno sākumskolas sateces baseinu. Par sākuma punktu būtu bijis iespējams izmantot draudzes, apmetnes vai citas robežas, taču nebija vienprātības, un bija nepieciešama metode, kuru varētu izmantot visā Skotijā.

Datu zonas noteikšanas procesa pirmais posms bija katras publiskās pamatskolas sateces baseina robežu tuvināšana ar OA robežām. Tas tika darīts, piešķirot katram OA sateces baseinam, kurā atrodas tā centroidā daļa. Pēc tam tika apsvērtas aptuvenās sateces baseina robežas, lai novērtētu, vai rezultātā iegūtā OA kolekcija bija pārāk maza, pārāk liela vai pareiza apjoma, lai būtu datu zona. Vietās, kur tās bija par mazu, sateces baseins tika apvienots ar vienu vai vairākiem kaimiņiem, līdz tika sasniegts minimālais lielums.Tur, kur tie bija pārāk lieli, sateces baseins tika sadalīts sekcijās, pamatojoties uz kompaktumu, viendabīgumu un atbilstību citām robežām un vides īpatnībām. Ja iegūtās sadaļas veido atbilstošas ​​zonas mērķa populācijas un citu pazīmju ziņā, tās var kļūt par datu zonām. Tomēr tos varētu apvienot arī ar kaimiņu sateces baseina daļām vai visu, ja, šādi rīkojoties, tiktu izveidots apmierinošāks datu zonu kopums par šo teritoriju kopumā.

Tāpēc bezkonfesijas pamatskolas sateces baseini tika izmantoti kā izejas punkts datu zonas noteikšanas procedūrā, taču to robežas ne vienmēr bija svētas. Parasti datu zonas atrodas vienā pamatskolas sateces baseinā, taču ir daudz gadījumu, kad tās šķērso sateces baseina robežas, ja tas dod labāku risinājumu norādīto kritēriju ziņā.

Šī procedūra prasīja vairāku terminu operatīvas definīcijas. Iedzīvotāju vienlīdzības kritērijs (no 500 līdz 1000 cilvēkiem mājsaimniecībās) tika uzskatīts par ļoti svarīgu, un visas datu zonas atrodas šajā iedzīvotāju diapazonā, izņemot gadījumus, kad ir īpaši apstākļi (skat. Rezultātu sadaļu zemāk).

Formas kompaktumam ir vairāki aspekti. Izvairās no vairākiem apgabaliem, tas ir, datu zonas nevar sastāvēt no diviem nepārtrauktiem OA komplektiem, izņemot salas, kur tas ir neizbēgami. Izvairījās arī no gadījumiem, kad vienu datu zonu pilnībā ieskauj cita, šādas konfigurācijas sauc par “virtuļiem”. Tomēr, kā norādīts zemāk, daži virtuļi tika izveidoti pēdējā posmā lietotāju konsultāciju rezultātā. Citus blīvuma aspektus var izmērīt vairākos veidos, taču šī uzdevuma veikšanai tika izmantots perimetra kvadrātā dalīts ar laukumu. Turklāt operators subjektīvi novērtēja datu zonu kompaktumu. Tā kā OA formas dažkārt ir tālu no kompaktām, datu zonas nevar būt tik kompaktas, kā varētu būt ideāli, taču tika uzskatīts, ka zināma kompaktuma pakāpe ir svarīga tikai tāpēc, lai tikai palīdzētu cilvēkiem noskaidrot, kuras mājas, ielas un ciemati atrodas datu zona.

Homogenitāte ir sarežģīts jēdziens, ko šī projekta vajadzībām varētu definēt, ņemot vērā ļoti dažādus sociālos, ekonomiskos, demogrāfiskos vai vides mainīgos lielumus. Apsvērums aprobežojās ar sociālekonomisko viendabīgumu. Tas tika novērtēts, izmantojot plaši pazīstamo Townsend trūkuma indeksu (Townsend un citi. 1988), ko izmanto kā vietēju homogenitātes mērījumu, lai grupētu datu zonas ar līdzīgām sociālajām īpašībām. Indekss tiek definēts kā četru standartizētu skaitītāju procentuālo mainīgo summa - bezdarbs, mājsaimniecības bez automašīnām, mājsaimniecības, kas nav īpašnieki, un mājsaimniecības pārslogotos apstākļos (vairāk nekā 1 persona uz istabu). Katram OA tika izveidots indekss. Datu zonas viendabīgums tika mērīts, redzot, cik līdzīgi Taunsenda rādītāji bija katram datu zonā esošajam OA (sīkāka informācija ir sniegta zemāk). Nelielas izmaiņas iepriekšējā projektā izmantotajā metodikā bija tādas, ka studenti tika izslēgti no bezdarba aprēķina.

Datu zonu projekta vizuālajā pārbaudē ņemtās robežas papildus bezkonfesijas pamatskolas sateces baseiniem ietvēra palātu, kopienu padomju, pasta indeksu sektoru un apmetņu robežas. Apsveramās vides iezīmes ir ezeri un upes, galvenās topogrāfiskās iezīmes, galvenie ceļi, dzelzceļi un rūpniecības objekti. Datu zonas ne vienmēr ievēro šīs robežas vai vides pazīmes, ja, to darot, tika pārkāpti iepriekš apspriestie kritēriji. Sabiedrības attieksme un uzticība tika ņemta vērā tikai ar vietējo pašvaldību ieguldījumu datu zonas projektēšanas procesā.

Procedūras pēdējais solis bija unikālo identifikatoru piešķiršana izveidotajām datu zonām. Nav praktiski izstrādāt nosaukumu kopu zonām, kurās mājsaimniecību iedzīvotāju skaits pilsētās ir tik mazs kā 500–1000, un tāpēc tika izmantoti kodi. Šie kodi tika piešķirti saskaņā ar noteikumiem, kas izstrādāti sadarbībā ar Skotijas biroju. Katrai datu zonai ir unikāls ciparu kods, kodus sakārto vietējā pašvaldība, vietējām pašvaldībām sakot alfabētiskā secībā. Vietējās varas iestādēs zonas tiek sakārtotas no dienvidiem uz ziemeļiem, saskaņā ar datu zonas centroid tīkla atsauci. Tiek piedāvāta uzmeklēšanas tabula, kurā uzskaitīti ar katru datu zonu saistītie OA. Ja ir gadījumi, kad OA sastāv no diviem vai vairākiem daudzstūriem, kas attēloti ĢIS, veselas OA tiek piešķirtas datu zonām, pat ja tas nozīmē, ka tiek ignorēts blakus esošais ierobežojums.

Lielākā daļa šīs procedūras ir automatizēta, izmantojot apvienošanas programmu, kuru FORTRAN rakstījis Zhiqiang Feng. Šīs procedūras darbības ir apkopotas 1. attēlā. Tomēr jāuzsver, ka operators pēc tam rūpīgi pārbaudīja katru no programmas izveidotajām datu zonām. Ja šī pārbaude atklātu problēmas radītajās datu zonās saskaņā ar kādu no kritērijiem, operators varētu apsvērt iespējas pārvarēt problēmu, pārvietojot OA starp datu zonām. Šeit dažreiz bija jāpieņem kompromiss starp dažādiem kritērijiem - piemēram, lai izlemtu, vai sociālā viendabīgums ir vairāk vai mazāk svarīgs nekā formas kompaktums.

No iepriekš aprakstītās metodikas izriet, ka personisks vērtējums bija svarīgs procedūras aspekts. Ir gūti panākumi attiecībā uz zonu projektēšanas sistēmām, kuras pilnībā ģenerētas datorā, piemēram, ZoDE sistēmā, kas tiek izstrādāta Ņūkāslas pie Tainas universitātē (Alvanides). un citi. 2002) un Sauthemptonas universitātē izstrādāto sistēmu (Martin 2002). Tomēr tika uzskatīts, ka tie vēl nav piemēroti pašreizējam mērķim. Tas bija vai nu tāpēc, ka programmatūras maksimizētā mērķa funkcija nebija pietiekami elastīga, vai arī tāpēc, ka ievades zonu skaitam, kas var tikt apstrādāts, bija ierobežojoši ierobežojumi. Var gadīties, ka viena no šīm sistēmām būs pietiekami uzticama un pietiekami rūpīgi pārbaudīta, lai to varētu izmantot dažu gadu laikā, taču pašlaik tiek uzskatīts, ka no mūsu piedāvātās “praktiskās” pieejas var gūt priekšrocības.

Apspriešanās ar vietējām pašvaldībām

Datu zonu izstrāde turpinājās, vienlaikus ņemot vērā nelielu skaitu vietējo pašvaldību. Kad konkrētai vietējai pašvaldībai bija izveidotas datu zonas, tās nosūtīja attiecīgajai vietējai pašvaldībai komentāru un ieteikumu saņemšanai. Tie tika piegādāti formas faila formā, kuru var nolasīt lielākā daļa ĢIS sistēmu, kā arī uzmeklēšanas tabula, kas datu zonas attiecina uz iestādes OA. Mēs izgājām līdzīgu procedūru ar zonu komplektiem, kas noteikti izmēģinājumā 2002. gadā, saņemot daudz noderīgu vietējo varas iestāžu komentāru.

Sākotnēji vietējām pašvaldībām tika dotas aptuveni 4 nedēļas komentāru sniegšanai, precīzi datumi ir atkarīgi no tā, kad tika izsūtītas pagaidu datu zonas. Tomēr komentāru saņemšanas termiņš tika pagarināts līdz 2003. gada 14. novembrim, un praksē komentāri tika saņemti un ņemti vērā visā novembrī un decembra sākumā. Datu zonu atjaunināšanai tika izmantoti komentāri par nesenajām izmaiņām (kopš 2001. gada tautas skaitīšanas) konkrētās jomās. Komentāri par prognozētajām izmaiņām tika atzīmēti turpmākajām datu zonas pārskatīšanai, taču tika nolemts, ka tos pirms datu izveides nevajadzētu izmantot datu zonas noteikšanā. Komentāri, kas argumentēja par īpašām izmaiņām datu joslu sistēmā citu iemeslu dēļ (piemēram, saskaņā ar citām sistēmām, kas izstrādātas vietējās pašvaldības daļām), tika uzskatīti par atbilstošām korekcijām, ja vien ierosinātās izmaiņas nav pārkāpušas principus, kas noteikti attiecībā uz vingrinājumu kopumā. . Šādas korekcijas pēc vajadzības tika apspriestas ar Skotijas izpildvaru. Tika atzīmēti komentāri, kas pamato atšķirīgu pieeju datu zonu definīcijai, taču netika izmantoti, lai pielāgotu datu zonu sistēmu.

Tas bija svarīgs vingrinājuma elements. Cilvēkiem, kas atbildīgi par datu joslu sistēmas izveidi, ĢIS bija vismaz maģistra līmeņa kvalifikācija, un viņi tika pilnībā informēti par izmantojamām metodēm. Viņi varēja konsultēties ar pieredzējušiem darbiniekiem par jautājumiem un problēmām, kas radās darba gaitā.

Pēc vietējo iestāžu datu zonu kopas pabeigšanas pieredzējušais darbinieks pārbaudīja iegūto karti un datu bāzi. Šīs pārbaudes ietvēra pārliecību, ka katrai vietējās pašvaldības OA tika piešķirta viena un tikai viena datu zona un katras datu zonas mājsaimniecību skaits bija no 500 līdz 1000. Turklāt katra kartes datu zona tika pārbaudīta, lai pārbaudītu, vai tā ir kompakta. un viendabīgums. Ja šķiet, ka datu zonu sistēmā ir iespējami uzlabojumi, pārbaudītājs konsultējās ar personu, kas izveidoja sākotnējās zonas, lai noteiktu, kāds būtu labākais risinājums. Nenoteiktības gadījumi tika nodoti projekta vadītājam. Kvalitātes nodrošināšanas process turpinājās, kamēr vietējās varas iestādes pārbaudīja piedāvātās datu zonas, koncentrējoties uz visiem vietējo iestāžu konstatētajiem jautājumiem vai grūtībām.

Projekta iznākumu veido pārskats, pašas datu zonas un uzmeklēšanas tabula, kurā norādīts katras datu zonas identifikators un sastāvs, ņemot vērā OA, kas to veido. Šīs datu zonas, kurās atrodas komunālās iestādes, ir noteiktas tabulā kopā ar mājsaimniecību iedzīvotājiem, komunālajiem uzņēmumiem un kopējo iedzīvotāju skaitu. Robežas tika piegādātas Scottish Executive kā formas faili ESRI programmatūrā.

Galīgais datu zonu kopums tika izveidots saskaņā ar iepriekš aprakstītajām metodēm. Pirms konsultācijas bija 6576 datu zonas. Apspriešanās rezultātā galu galā tika izveidotas 6505 datu zonas.

Pēc diskusijas ar Skotijas izpildvaru tika panākta vienošanās, ka īpašos apstākļos ir pieņemami izveidot zonas, kurās mājsaimniecību iedzīvotāju skaits ir mazāks par 475 un līdz 1100. Tas notika situācijās, kad iegūtai datu zonai bija jēga nekā apkopot, lai vienkārši izpildītu slieksni. Rezultātā 36 datu zonās mājsaimniecību iedzīvotāju skaits ir mazāks par 500, vismazākajā - 476 cilvēki. Ir 213 datu zonas, kurās mājsaimniecību skaits pārsniedz 1000, lielākajā - 1099 cilvēki. Tādējādi 3,82% datu zonu atrodas ārpus sākotnējā 500–1000 mājsaimniecību diapazona.

Datu zonu kopējais skaits (ieskaitot personas komunālajās iestādēs) dažkārt ievērojami pārsniedz mājsaimniecību populāciju. Ir 357 datu zonas, kuru kopējais iedzīvotāju skaits pārsniedz 1000, un 58 vairāk nekā 1100 3 no tām ir vairāk nekā 2000 kopējo iedzīvotāju, un to visu skaits ir liels komunālajās iestādēs. Divas no tām atrodas Edinburgas pilsētā, bet viena - Ārgilā un Butē. Tikai 25 datu zonās kopā ir mazāk nekā 500 cilvēku.

3. attēlā parādīts datu zonu skaits katrā Skotijas vietējā pašvaldībā kopā ar vidējo mājsaimniecību un vidējo iedzīvotāju kopskaitu. Zonu skaits svārstās no 27 Orkney un 30 Shetland līdz 694 Glasgow City un 549 Edinburgh City. Ņemot vērā sākotnējo mērķa zonas lielumu no 500 līdz 1000 iedzīvotājiem mājsaimniecībās, nav pārsteidzoši, ka vidusmēra mājsaimniecību iedzīvotāju skaits ir tuvu 750 lielākai daļai varas iestāžu, tomēr vidējā vērtība ir 750,89. Pastāv tendence, ka lielākām varas iestādēm ir nedaudz lielākas datu zonas - vidējais mājsaimniecību skaits Edinburgā ir 797,44 un Glāzgovā 815,52. Tomēr lielākais vidējais rādītājs pieder Austrumdunbartonshire (842,24). Vismazāk vidēji mājsaimniecību dzīvo Hailendā (703,26) un Orknijā (704,96).

2140 bezkonfesijas pamatskolas sateces baseinu izmantošana kā sākumpunkts datu zonas izveides procesā ir ietekmējis, bet nav noteicis rezultātu. Tas redzams 4. attēlā, kas parāda, ka aptuveni 77% datu zonu pilnībā atrodas vienā pamatskolas sateces baseinā, bet 23% pārklājas pamatskolas sateces baseina robežās. Šajā analīzē ir iekļautas iestādes, kurās sateces baseinus tuvināja Voronoi daudzstūri, bet izslēdz trīs Eilean Siar, Orkney un Shetland salu iestādes, kur Voronoi daudzstūri bija mazāk piemēroti, jo taisnas līnijas attālumi varētu būt slikti pieejamības rādītāji salās un starp tām.

Sociālo viendabīgumu novērtēja, izmantojot Townsend indeksu, kas modificēts, lai izslēgtu studentu bezdarbu. Ir grūti novērtēt datu zonu viendabīgumu, taču to mēģināja izdarīt, izmantojot šādu metodiku. Katrai no 42 604 izejas teritorijām Skotijā tika piešķirts Taunsenda rādītājs. Pēc tam šie rādītāji tika sadalīti decilēs (desmit grupās ar vienādu OA skaitu katrā grupā). Datu zonās vidēji ir aptuveni 6,5 izvades apgabali. Katrai datu zonai ir iespējams atrast OA ar visaugstāko punktu un OA ar zemāko punktu skaitu. Pēc tam tiek aprēķināts viendabīguma rādītājs, no deciļa skaita, kurā ir visaugstākais rādītājs, atņemot deciļa skaitu, kurā ir viszemākais rezultāts. Tas var svārstīties no 0, ja visi datu zonā esošie OA atrodas vienā un tajā pašā Townsend decilē, līdz 9, ja datu zonā ir OA augšējā decilē un vēl viena OA apakšējā decilē.

5.a attēlā parādīta deciļu atšķirība, kas notiek visās datu zonās. Zemas vērtības norāda uz lielāku sociālās viendabīguma pakāpi. Novērtējot rezultātus, tomēr jāatzīmē, ka deciļu skaitļu nejauša piešķiršana sešu OA kopām radītu pārsvaru atšķirībās skalas augšējā galā - paredzams, ka vairāk nekā pusei starpība būs 7 vai lielāks. Tāpat 5.b attēlā parādīti to pašu aprēķinu rezultāti par vēlēšanu nodaļām Skotijā. Var redzēt, ka datu zonas ir ievērojami viendabīgākas nekā palātas.

Tāpēc novērotais modelis norāda uz ievērojamiem panākumiem, lai sasniegtu augstu sociālās viendabīguma pakāpi datu zonās. Pieredze rāda, ka lielāku viendabīguma pakāpi būtu grūti panākt, vienīgi Skotijas trūkuma ģeogrāfijas dēļ. Dažās vietās ir nelielas teritorijas ar lielu relatīvo trūkumu, kuras jāapvieno ar pārtikušākām teritorijām, lai izveidotu atbilstoša lieluma datu zonas. Tā kā pārtikušākie un vistrūcīgākie (vēl jo vairāk) ne vienmēr visi tiek sagrupēti lielās teritorijās, nav iespējams definēt pilnīgi viendabīgus apgabalus. Datu zonas ar augstāku iekšējās viendabīguma pakāpi būtu varējušas sasniegt, ja populācijas mērķis būtu mazāks, bet datu zonu lielums ir jāsabalansē ar (ne skaitīšanas) datu pieejamību un datu zonu izmantojamību. Mūsu interpretācija ir tāda, ka, ņemot vērā visus ierobežojumus, mums ir datu zonu kopums ar tik augstu sociālās homogenitātes pakāpi, cik saprātīgi varēja sagaidīt.

6. attēlā parādīts, cik lielā mērā mums izdevās izveidot kompaktas zonas, un kā kompaktums atšķiras starp vietējām pašvaldībām. Formas jēdzienu ir grūti veiksmīgi uztvert ar vienu mēru, taču parasti tiek izmantots perimetra kvadrātā attiecība pret laukumu kā veids, kā izmērīt vismaz vienu jēdziena aspektu. Zemas vērtības attēlo kompaktākas formas. Tabulā redzams, ka šīs statistikas tipiskās vērtības ir 40. gados. Vidējais rādītājs visā Skotijā ir 43,82, ar standartnovirzi 16,77 diapazons ir no 15,00 līdz 188,13. Salīdzinājumam - ideāla apļa vērtība būtu aptuveni 12,56. Histogrammā ir redzams ļoti novirzīts sadalījums, un lielākajai daļai datu zonu ir relatīvi zemas vērtības, bet nelielam skaitam - ļoti augstas vērtības.

Tabulā redzams, ka dažām vietējām pašvaldībām ir ļoti augstas vidējās vērtības, kuru priekšgalā ir Šetlenda 77.34 un Eilean Siar 58.14, kam seko Orkney un Argyll & amp Bute. Visaugstākās vērtības parasti ir piekrastes vai salu teritorijās, kur perimetru pagarina iegarenas līcis un pussalas. Zemas vērtības parasti rodas mazākām un blīvāk apdzīvotām iestādēm, kas atrodas iekšzemē vai kurām ir samērā taisna krasta līnija. Zemākās vidējās vērtības tiek sasniegtas Midlotiānā (37,08) un Rietumlotianā (37,22), kam seko Renfrušīra un Dandijas pilsēta. Ļoti kompaktas datu zonas dažos gadījumos ir grūti konstruējamas, iespējams, tāpēc, ka sociālās nenodrošinātības ģeogrāfijai nav ļoti kompakta shēma, vai vienkārši tāpēc, ka izvades apgabaliem, no kuriem tiek veidotas datu zonas, var būt izteikti iegarenas vai savītas formas.

Apspriešanās rezultāti

Datu zonas tika izveidotas katrai no 32 Skotijas vietējām pašvaldībām. Tie tika nosūtīti katras iestādes izpilddirektoram ar pavadvēstuli no Roberta Viljamsa (Skotijas izpilddirektors) un Robina Flowerdeva (Sv. Endrjūsas Universitāte). Šī vēstule (sk. 1. pielikumu) izskaidroja projektu un lūdza sniegt atsauksmes par zonām, iekļaujot gan vispārīgus komentārus par izmantoto metodi, gan īpašus komentārus par ierosinātajām zonām. Pīters Vaitshouss (Skotijas izpilddirektors) vietējām pašvaldībām izsūtīja vēl vienu vēstuli (sk. 2. pielikumu), kurā sīkāk paskaidrots uzdevums un pagarināts sākotnējais komentāru iesniegšanas termiņš. Vietējām varas iestādēm, kuras līdz novembrim nebija atbildējušas, pa elektronisko pastu tika nosūtīts atgādinājums.

Atbildes tika saņemtas no visām varas iestādēm, izņemot piecas (Klackmannanshire, East Lothian, Moray, Orkney un West Lothian). Daudzas iestādes, kas sniedza atbildi, sniedza ieteikumus par īpašām izmaiņām datu zonās to robežās, un vairākas ieteica būtiskas izmaiņas, dažas sniedzot savas ieteiktās datu zonas. Tie tika novērtēti simpātiski, un ierosinātās izmaiņas tika iestrādātas, ja tās nepārkāpa nevienu no datu zonu noteikšanā izmantotajiem principiem.

Turpmākajos punktos ir apkopoti katras iestādes galvenie atbilžu punkti.

Aberdīnas pilsēta

Parasti, lai atbalstītu darbu, tika ierosinātas vairākas izmaiņas, lai datu zonas tuvinātu plānošanas vajadzībām izmantoto apkaimes vienību sistēmai. Šīs izmaiņas tika pieņemtas, ņemot vērā iedzīvotāju skaita ierobežojumus.

Aberdeenshire

Kritiski attiecībā uz vingrinājumu, jo īpaši tāpēc, ka datu zonas neatbilda statistikas vienībām, kuras pašlaik tiek izmantotas Aberdīnšīrā. Īpaša kritika par iesniegto datu zonu projektiem ietvēra datu zonas, kas šķērsoja sākumskolas sateces baseina robežas, šķērsoja palātu robežas, sadalīja apdzīvotās vietas un kurām bija nepāra formas.

Tika sniegti ilustratīvi šo problēmu piemēri. Saskaņā ar mūsu vispārējām vadlīnijām mēs ierosinājām veikt izmaiņas, lai apmierinātu dažus no šiem kritikas veidiem.

Tika ierosināti korekcijas datu zonu projektā, pamatojoties uz vietējām zināšanām, lai palielinātu sakritību ar mazo platību robežām, ko izmanto Angus. Ierosinājumi tika pieņemti.

Ārgils un Amps Bute

Komentāri tika izteikti attiecībā uz lauku un salu kopienām šajā apgabalā. Tika pieņemts ierosinājums atļaut datu zonas, kurās mājsaimniecību iedzīvotāju skaits ir nedaudz mazāks par 500.Ieteikums, ka datu zonas varētu padarīt pieņemamākas, pārvietojot izvades apgabala robežas neapdzīvotās zonās, tomēr tika noraidīts, jo tas bija pretrunā ar mūsu norādījumiem, ka datu zonas jāsastāda no pilnām izvades zonām. Tika izteikti un pieņemti konkrēti ieteikumi datu zonas pārskatīšanai.

Dumfries un amp Galovejs

Dievkalpojumi tiek organizēti atbilstoši bijušo rajonu padomju un apgabala komiteju robežām. Tika iesniegts pieprasījums, lai datu zonās būtu ligzdas šajās vienībās, un tika veiktas izmaiņas, lai izpildītu šo pieprasījumu.

Dandijas pilsēta

Tika izteikti vairāki ierosinājumi izmaiņām, galvenokārt balstoties uz diviem kritērijiem. Pieprasījumiem mainīt zonālo sistēmu, kurā tika plānoti jauni notikumi, netika pieņemts, pamatojoties uz to, ka sistēmas pamatā bija jābūt tikai 2001. gada tautas skaitīšanas mājsaimniecību populācijām. Tomēr dažās vietās bija iespējams veikt nelielas izmaiņas, lai tuvākajā nākotnē paredzamās pieauguma zonas tiktu pielāgotas, lai tām būtu relatīvi mazs iedzīvotāju skaits, kaut arī tās joprojām ir 500-1000 mērķa robežās. Pieprasījumi veikt izmaiņas, lai palielinātu sociālo viendabīgumu, izraisīja vairākas zonas robežu izmaiņas, neapdraudot lielumu un citus ierobežojumus.

Austrumu Airšīra

Bija bažas par lauku / pilsētu definīcijām, jo ​​īpaši, ja lauku un pilsētas teritorijas tika sagrupētas vienā un tajā pašā zonā. Šī problēma, kuru izvirzīja arī vairākas citas iestādes, radās, izmantojot sākumskolas sateces baseinus kā izejas punktu - sateces baseinos parasti ietilpst apkārtējie lauku rajoni, kā arī apdzīvotā vieta, kur atrodas skola. Dažreiz apdzīvotā vietā var būt divas skolas, kuru sateces baseini gan apdzīvoto vietu, gan lauku teritoriju sadala uz pusēm. Dažas iestādes paziņoja, ka dod priekšroku sistēmai, kas vienotu apmetni un atdalītu to no lauku teritorijas. Šādas izvēles rezultātā dažkārt rodas datu zonas, kas veidotas kā virtuļi, un pilsētas teritoriju pilnībā ieskauj lauku zona. Mūsu sākotnējais lēmums bija nepieņemt virtuļu formas datu zonas formas dēļ, bet galu galā mēs nolēmām atļaut tādas zonas, kurās vietējā pašvaldība uzskatīja, ka tās būtu noderīgas. Mēs arī atkārtoti pārbaudījām zonas visās apdzīvotās vietās, kurās dzīvo 3000 vai vairāk iedzīvotāju, zonu projektēšanas procesā lielāku uzsvaru liekot uz apdzīvoto vietu robežām. Tas tika darīts arī citās vietējās pašvaldībās, kur tika izteiktas līdzīgas bažas.

Austrumdunbartonshire

Tika minētas vairākas specifiskas problēmas ar datu zonām, un robežas tika pārskatītas, lai mazinātu šīs problēmas. Šī padome pauda viedokli, ka tā būtu vēlējusies plašāk pārzīmēt robežas, ja būtu bijis vairāk laika.

Austrumu Renfrušīra

Padome bija “pietiekami apmierināta” ar ierosinātajām datu zonām, taču ieteica trīs nelielas izmaiņas, kas tika veiktas pienācīgi.

Edinburga, Pilsētas pilsēta

Ierosinātās datu zonas tika labi uztvertas, lai gan tika izteiktas bažas, ka tās nav tuvāk piemērotas skolu sateces baseinam.

Eilean Siar

Tika izteikts konkrēts ieteikums par robežu izmaiņām un rīkojās. Tika izvirzītas vispārīgākas bažas par attieksmi pret salām, apgalvojot, ka salas, kuru iedzīvotāju skaits ir mazāks par 500 ierobežojumiem, jāuzskata par neatkarīgām datu zonām. Kā norādīts iepriekš, tika nolemts atļaut salas, kurās mājsaimniecību skaits ir nedaudz mazāks par 500, būt neatkarīgas datu zonas.

Šī padome ļoti kritiski vērtēja tām nosūtītās provizoriskās datu zonas, pamatojoties uz to, ka tās neievēroja vietējās kopienas vai galvenās vides iezīmes. Padomes amatpersonas uzskatīja, ka pašām ir jādefinē datu zonas. Rezultātā iegūtās zonas atbilda galvenajiem pētījumā izmantotajiem kritērijiem un tika pieņemtas

Kopumā pozitīva atbilde uz vingrinājumu - “vērtīgs un patīkams projekts, par kuru, es esmu pārliecināts, virzīs kaimiņattiecību analīzi uz priekšu lēcieniem un robežām”. Tika ierosinātas dažas izmaiņas divās jomās, kuras tika pienācīgi iekļautas.

Glāzgovas pilsēta

Netika piedāvātas nekādas īpašas izmaiņas, taču tika izteikts viedoklis, ka ieteiktā lieluma zonas ir pārāk mazas un pārāk daudz, lai tās būtu piemērotas Glāzgovai, un tām būtu nevēlama ietekme uz resursiem. Tika paustas arī bažas par laika trūkumu konsultācijām ar citām aģentūrām un par to, kā datu zonas tiktu grupētas datu izplatīšanai, ja datu zonas ir pārāk mazas konfidencialitātes apsvērumu dēļ.

Sākotnēji piedāvātās datu zonas pārskatīja vietējā pašvaldība, jo mūsu metodoloģijas dēļ daži ciemati tika sadalīti (sk. East Ayrshire) un tāpēc, ka padome vēlējās, lai zonas atbilstu bijušajām rajonu robežām. Šie ieteikumi tika pieņemti ar nelielām izmaiņām.

Ieteiktās datu zonas tika pieņemtas, lai gan tika izteiktas bažas, ka datu zonas neatbilst palātas robežām.

Tika uzskatīts par svarīgu, lai datu zonas būtu ierīkotas palātas robežās, un padome izstrādāja jaunu komplektu, lai uzlabotu šo piemērotību. Mēs pieņēmām šīs zonas ar nelielām izmaiņām.

Ziemeļairšīra

Tika paustas bažas par lielo lauku zonu problēmām, kurās ietilpst nesaistītas apdzīvotās vietas, taču tika atzīts, ka tās radušās izejas apgabala konfigurācijās un tās nebija viegli novērst. Uzmanība tika pievērsta arī divām salām - Little Cumbrae un Holy Island -, kuras sākotnēji netika piešķirtas datu zonām, jo ​​tās nebija pārkodētas. Tie tagad ir piešķirti.

Ziemeļu Lanarkshire

Tika paustas bažas par neatbilstību palātas robežām un zonu robežām, kas sašķeļ kopienas. Tika ieteiktas un pieņemtas dažādas izmaiņas zonās, izņemot dažus gadījumus, kad tās neatbilst citiem kritērijiem.

Pertas & amp; Kinross

Tika ierosināti vairāki grozījumi, no kuriem lielākā daļa tika iekļauti. Tie parasti bija domāti plānošanas apgabaliem vai atsevišķu apdzīvotu vietu sadalīšanai. Pārējos gadījumos jautājumi tika atrisināti tā, lai apmierinātu padomes vajadzības, vienlaikus ievērojot citus kritērijus.

Renfrewshire

Tika izteiktas vairākas vispārīgas kritikas par piedāvātajām datu zonām, tostarp bažas, ka daudzas zonas nebija sociāli viendabīgas un neievēroja dabiskās robežas. Zonas tika uzskatītas par pārāk mazām, un tās šķērsoja pilsētu / lauku robežas. Viņi ieteica pārzīmēt robežas, pamatojoties uz vietējām zināšanām un prioritātēm, bet faktiski to nedarīja, iespējams, laika trūkuma dēļ.

Skotijas robežas

Tika iesniegts datu zonu kopums, kas atbilda lielākajai daļai mūsu kritēriju un tika uzskatīts par visnoderīgāko vietējiem mērķiem. Galvenā atšķirība no mūsu komplekta bija tā, ka lauku un pilsētas zonas tika nodalītas, dažos gadījumos novedot pie zonām ar “virtuļu” formām. Sākotnēji mēs apzināti izvairījāmies no šādām formām, bet pēc diskusijas ar Skotijas izpildvaru mēs nolēmām tās atļaut un tādējādi akceptējām jauno zonu kopu.

Šetlandes salas

Lai arī mēs sazinājāmies ar šo padomi, pēc būtības komentāri netika saņemti.

Dienvidu Airšīra

Šī padome pauda bažas par dažu datu zonu viendabīgumu, lai gan tā nevarēja sniegt konkrētus ierosinājumus izmaiņām. Tā atbalstīja zonu izveidi, pamatojoties uz vienības pasta indeksiem.

South Lanarkshire

Izmaiņas tika ierosinātas, pamatojoties uz to, ka tās labāk atbilst dabiskajām vai kopienas robežām, ietverot 199 pārdalīšanu no 2444 izvades apgabaliem. Tie tika pieņemti ar nelielām izmaiņām.

Piedāvātās datu zonas tika pieņemtas ar nelielām izmaiņām, par kurām vienojās ar mums.

West Dunbartonshire

Šī padome izvirzīja vairākus jautājumus par vingrinājumu kopumā, piemēram, par to, kā jāatjaunina datu zonas un kā tiks rīkota informācijas izpaušana. Bažas radīja arī tas, ka datu zonās netika ņemti vērā ierosinātie plānošanas pasākumi, un tas tika nolemts nedarīt. Pēc konsultāciju beigām no šīs padomes tika saņemta vēl viena vēstule. Šajā vēstulē tika norādīts, ka West Dunbartonshire ir atbildējis saskaņā ar sākotnējo diezgan stingro apspriešanās grafiku. Turpinājumā tika izvirzīts jautājums, ka, kaut arī apspriešanās vēstulē bija norādīts, ka vietējām pašvaldībām nav paredzēts veikt visaptverošu pārbaudi, vairākas iestādes to ir izdarījušas. Ja tas būtu zināms, West Dunbartonshire būtu konsultējies plašāk un identificējis un pārzīmējis “problemātiskās zonas”, kā rezultātā izveidojies noderīgāks robežu kopums. Pašreizējā situācijā Padome apgalvo, ka datu zonas vairs nav salīdzināmas starp iestādēm, kas ievērojami samazina pasākuma vērtību.

Vispārīgi komentāri

Šķiet, ka konsultācijas bija ārkārtīgi vērtīgas. Gandrīz visas iestādes varēja ieteikt nelielas vai nozīmīgas izmaiņas, kas no viņu viedokļa ievērojami uzlaboja sistēmu. Tas arī lika mums pārvērtēt dažus abstraktus lēmumus, ņemot vērā pārmaiņām pieņemtos gadījumus. Šī procesa rezultātā tika pieņemtas zonas, kurās mājsaimniecības iedzīvotāju skaits ir nedaudz mazāks par 500 vai lielāks par 1000, ja tas bija pamatots iemesls, kā arī pieņemt “virtuļu formas” zonas, kas sākotnēji nebija atļautas, un vairāk ņēma vērā norēķinu robežas. Mēs arī pieņēmām izmaiņas, kas paredzētas labākai saderībai ar citām teritoriālajām vienībām, kuras tiek uzskatītas par svarīgām konkrētās jomās: tās ietvēra bijušās apgabalu un rajonu robežas, palātu robežas un apkaimes vienības, kuras dažās iestādēs jau izmantoja plānošanas vajadzībām. Lai gan mēs zināmā mērā jūtam līdzjūtību Rietumduntsartšīrā (un, iespējams, arī ar citām varas iestādēm), kuri, iespējams, būtu ieteikuši tālejošākas izmaiņas, ja būtu domājuši, ka tās tiks pieņemtas, mēs neuzskatām, ka tas ir iemesls noraidīt izmaiņas, kas padarīs zonas vēl vairāk noderīga citām iestādēm.

Uzdevums noteikt datu zonas Skotijā noritēja samērā vienmērīgi un apmierinoši. Pamatstruktūra, par kuru panākta vienošanās iepriekšējā projektā, izrādījās efektīva, lai gan pēc vairāku vietējo varas iestāžu veiktajiem gadījumiem tika panākta vienošanās par vairākām pamatnoteikumu izmaiņām. Kritika par sākotnējām datu zonām, kas izsniegtas apspriešanai, bija saistīta ar lēmumiem, kas pieņemti, konsultējoties ar Skotijas izpildvaru. Vissvarīgākā kritika, kas saistīta ar pamatskolas sateces baseinu izmantošanas ietekmi kā sākumpunktu zonu noteikšanai, pretstatā apdzīvoto vietu robežu nepietiekama uzsvēršanai un izvairīšanās no “virtuļu” formām. Dažas iestādes kritizēja arī datu zonas, ka tās ir pārāk lielas vai pārāk mazas, iespējams, tas bija neizbēgami, ņemot vērā lēmumu, ka izmēriem jābūt salīdzināmiem visā Skotijā.

Bez “pamatnoteikumiem”, kas bija jāmaina, mūsu metode darbojās samērā labi. Saskaņā ar mūsu ierobežojumiem ir daudz veidu, kā datu zonas var izveidot jebkurā apgabalā, un bez vietējām zināšanām mēs varējām izvēlēties tikai to, kas šķita vislabākais. Mēs neesam pārsteigti vai nobažījušies, ka lielākā daļa padomju spēja ieteikt uzlabojumus. Pat tad, ja padomes ieteica būtiskas izmaiņas, mēs uzskatām, ka mūsu sākotnējie priekšlikumi bija vērtīgs sākumpunkts. Mēs uzskatījām, ka ir svarīgi pēc iespējas pieņemt vietējo padomju ierosinājumus, pamatojoties uz to, ka datu zonām jābūt pēc iespējas noderīgākām sabiedrībai kopumā, un vietējās pašvaldības, visticamāk, būs starp biežākajiem kaimiņattiecību statistikas lietotājiem.

Noslēgumā mēs vēlamies pateikties vietējo pašvaldību darbiniekiem par viņu darbu, pārskatot un pārskatot mūsu priekšlikumus, parasti draudzīgi un konstruktīvi, un Robert Williams Williams no Skotijas izpildvaras par viņa vadību projektā.

1. attēls Norādījumi datu zonu izveidošanai, pamatojoties uz 2001. gada datiem

Sagatavojiet datu failus:

ArcInfo tiek izmantots datu failu sagatavošanai (var izmantot jebkuras ESRI ArcGIS paketes). Pieņemsim, ka formas fails jau ir ielādēts ArcInfo.

Padomes apgabalam izvēlieties OA robežas formas failu. Atveriet atribūtu tabulu ( ar peles labo pogu noklikšķiniet uz formas faila slāņa un noklikšķiniet uz Atvērt atribūtu tabulu). Pievienot lauku 'oa_id' ( kreisajā apakšējā joslā noklikšķiniet uz Opcijas un noklikšķiniet uz Pievienot lauku, definējot 'oa_id' kā veselu skaitli) un aprēķiniet vērtības, ielādējot: VB makro:

2.1 Atveriet atribūtu tabulu. Pievienot lauku 'x' un lauku 'y' ( definē 'x' un 'y' kā vesels skaitlis). Aprēķiniet vērtības, iekraujot atsevišķi:

2.2 Eksportēt atribūta datus uz dbf failu ( ar peles labo pogu noklikšķiniet uz formas faila slāņa un noklikšķiniet uz Atvērt atribūtu tabulu, noklikšķiniet uz opcijām apakšējā joslā, noklikšķiniet uz Eksportēt, norādiet faila nosaukumu, noklikšķiniet uz Labi, kad tiek parādīts uzaicinājums “Vai vēlaties pievienot tabulu ArcMap?”, noklikšķiniet uz Jā). Nolaižamajā izvēlnē Rīki noklikšķiniet uz “pievienot XY datus”. Atlasiet centraids dbf failu un piešķiriet x laukam 'x' un y laukam 'y'. Noklikšķiniet uz Labi, lai izveidotu punkta formas failu OA centraīdiem.

3.1 Pievienojieties datu failam (sct_pop_town.csv), kurā ir OA populācija un Townsend indekss. Ir divu veidu iedzīvotāji: iedzīvotāju skaits mājsaimniecībās un iedzīvotāju skaits komunālajās iestādēs. Mēs izmantojam iedzīvotāju skaitu mājsaimniecībās, lai noteiktu populācijas lielumu. Ievērojiet, ka iedzīvotāju skaits mājsaimniecībās tiek saukts par “hhpop”.

4.1. Centroid formas failam pievienojiet skolas sateces baseina failu, pamatojoties uz atrašanās vietu (tā ir operācija ar punktu daudzstūrī). Rezultāts ir punkta formas fails, kas attēlo centroid punktus un kam katram OA ir pievienoti skolas atribūti.

4.2 Pievienojiet oa_to_school formas failu OA robežas formas failam ar “Tag”.

4.3. Izšķīdiniet pēc skolas ID, lai iegūtu pseido skolas sateces baseina robežas formas failu.

4.4 Pēc tam pārveidojiet to pārklājumā, izmantojot ArcTools.

4.5 Pievienojiet ArcMap pseido skolas sateces baseina pārklājumu. Atveriet tā atribūtu tabulu un pēc tam apkopojiet atribūtu tabulu pēc skolas_ID.

4.6 Atveriet kopsavilkuma tabulu, kārtojiet pēc skolas_ID skaita. Ja skaitlis ir lielāks par 1, tas nozīmē, ka pseidoskolas sateces baseins ir daudzpakāpju: mums ir vizuāli jāpārbauda OA robežas un jāgroza vai jānoņem OA, lai padarītu pseidoskolas sateces baseinu par vienu daudzstūri.

4.7 Eksportēt atribūtu tabulu.

1. fails (* .dat): oa_id, x, y, populācija, townend, school_id

2. fails (* .con): atbilstības fails

Palaidiet programmu:

Sāciet programmu, ierakstot:

Datazone datafile contiguity_file out_popfile out_zoneid_file min_population max_population weight_for_compactness weight_for_homogeneity

(piemēram, Fife padomei ierakstiet: datazone fife.dat fife.con fife.pop zoneid.txt 500 1000 2 1)

Rezultātu failam ir šāds formāts:

oa_id, zone_id

Pievienojiet šo failu OA formas failam un izšķīdiniet ar zone_id datu zonas formas failā.

Kvalitātes nodrošināšana:

1. Pārbaudiet, vai ir zonas, kas sastāv no blakus esošiem daudzstūriem.

  1. Konvertējiet datu zonas formas failu pārklājumā
  2. Apkopojiet pēc zone_id
  3. Pārbaudiet, vai zonas, kuru skaits pārsniedz 1, ir daudzlīmeņu.

2. Iedzīvotāju skaita pārbaude. Attiecībā uz zonām, kas pārsniedz 1000 vai mazāk par 500 cilvēkiem, pārbaudiet, vai populāciju var sasniegt no 500 līdz 1000, apmainot vienu vai divas OA ar kaimiņu zonām.

3. Pārbaudiet formas kompaktumu:

izmantojiet tikko izveidoto pārklājumu, lai pievienotu jaunu lauka 'attiecību' un aprēķinātu

attiecība = kvadrātā perimetrs / laukums

pārbaudiet zonas ar lieliem rādītājiem.

4. Pārbaudiet saistību ar citām robežām, piemēram, apdzīvotu vietu robežām.

5. Pārbaudiet saistību ar vides pazīmēm (piemēram, ceļiem, upēm, dzelzceļiem), salīdzinot ar Digimap 1:50 k krāsu rastru (topogrāfiskās kartes). Ja nepieciešams, apmainiet OA starp datu zonām.

Galīgie rezultāti:

1. Datu zonas formas fails, kas satur: datu zonas ID, iedzīvotāju skaitu mājsaimniecībās, iedzīvotāju skaitu komunālajās iestādēs

2. Uzmeklēšanas tabula, kas saista OA ar datu zonām

3. Datu zonas kopsavilkums, kas satur vietējās pašvaldības kodu, iedzīvotāju skaitu mājsaimniecībās, iedzīvotāju skaitu komunālajās iestādēs, vidējo Taunsendas punktu skaitu

2. attēls Apvienošanas programma, ko izmanto, lai izveidotu datu zonas

Šī programma ir rakstīta FORTRAN. Programmas procedūra ir šāda:

1. solis Grupējiet OA pēc sākumskolas sateces baseina un aprēķiniet mājsaimniecības iedzīvotāju kopsummu katram sateces baseinam. OA kopu ar centroidiem sākumskolas sateces baseinā sauc par pseido sateces baseinu.

2. solis Izveidojiet datu zonas pa skolām

3. solis Ja pseido sateces baseina iedzīvotāju skaits ir mazāks par 1000, tad pseido sateces baseinā esošās OA tiek turētas kā viena zona. Atgriezieties pie 2. darbības. Pretējā gadījumā pārejiet pie 4. darbības.

4. solis Ja pseido sateces baseina iedzīvotāju skaits pārsniedz 1000, iestatiet zonu skaitu = pseido sateces baseina populācija / 1000, noapaļojot uz augšu populācijas lielumu = pseido sateces baseina populācija / zonu skaits.

5. solis Vispirms izvēlieties dienvidrietumu OA.

6. solis Pārbaudiet, vai OA populāciju summa un gt populācijas lielums. Ja tā, apstājieties un paturiet OA kā vienu zonu un pārejiet pie 5. darbības. Ja nē, pārejiet uz 7. darbību.

7. solis Identificējiet OA, kas atrodas blakus OA zonā.

8. solis Aprēķiniet Eiklida attālumus no izvēlētā OA līdz blakus esošajiem OA.

9. solis Aprēķiniet attālumus starp blakus esošo OA Townsend rādītājiem un izvēlēto OA.

10. solis Atsevišķi ranžējiet ģeogrāfiskos attālumus un Taunsendas attālumus

11. solis Sastādiet kombinēto rezultātu, pievienojot fizisko attālumu (dubultā svērtā) un Taunsendas “attālumu” rindas.

12. solis Izvēlieties OA ar viszemāko punktu skaitu. Ja OA populāciju summa ir mazāka par populācijas lielumu, saglabājiet OA zonā un pārejiet uz 7. darbību, ja nē, pārejiet pie 13. darbības.

13. solis Noņemiet OA ar viszemāko punktu skaitu blakus esošo OA sarakstā un atgriezieties pie 12. darbības.

14. solis Pārbaudiet zonu pēc zonas, vai ir sasniegts iedzīvotāju skaita slieksnis.

15. solis. Ja zonas populācija ir mazāka par 500, pievienojieties citai blakus esošai zonai ar iedzīvotāju skaitu zem 500 vai pievienojieties citai blakus esošai OA no otras zonas, ar nosacījumu, ka vispirms OA noņemšana nesadala otro zonu un, otrkārt, ka populācija otrās zonas paliek 500 vai vairāk.

16. solis Ja zonas populācija pārsniedz 1000, noņemiet OA no zonas ar nosacījumu, ka vispirms OA noņemšana nesadala zonu, un, otrkārt, ka populācija paliek 500 vai vairāk.

3. attēls Vietējo iestāžu datu zonu skaits un lielums


Datu lasīšana un apkopošana¶

Mēs izmantojam Kalifornijas māju cenu datus no 2000. gada tautas skaitīšanas.

Iegūt datus¶

Esmu izvēlējies dažus mainīgos lielumus attiecībā uz mājokli un iedzīvotāju skaitu. Vairāk datu varat iegūt no American Fact Finder http://factfinder2.census.gov (starp citām vietnēm).

Šie ir mainīgie, kas mums ir:

atpūtas mājām paredzēto māju skaits

māju skaits ar nepilnīgu santehniku

māju skaits ar nepilnīgu virtuvi

personu skaits līdz piecu gadu vecumam

to personu skaits, kuras sevi identificē kā baltas (tikai)

to personu skaits, kuras identificē sevi afroamerikāņi (tikai)

to personu skaits, kuras sevi identificē Amerikas indiāņi (tikai)

to personu skaits, kuras sevi identificē kā amerikāņu indiāņus (tikai)

to personu skaits, kuras sevi identificē kā spāņus (tikai)

mājsaimniecībās dzīvojošo personu skaits

vidējais istabu skaits vienā mājā

vidējais guļamistabu skaits vienā mājā

Vispirms dažas masāžas. Tās ir tautas skaitīšanas vērtību vērtības. Es vēlos analizēt šos datus apgabalu līmenī. Tāpēc mums ir jāapkopo vērtības.

Tagad mums ir novadu aprises, bet mums jāiegūst arī interesējošās vērtības novada līmenī.Lai gan apkopošanas funkcijā ir iespējams visu izdarīt vienā solī, es gribētu to darīt soli pa solim. Vienkāršākais gadījums ir tas, kur mēs varam summēt skaitļus. Piemēram, māju skaitam.

Citos gadījumos mums jāizmanto vidējais svērtais. Piemēram, houseValue

Un apvienojiet apkopotos (no skaitīšanas trakta līdz apgabala līmenim) atribūtu datus ar apkopotajiem daudzstūriem

Izveidosim dažas kartes orignal Census trakta līmenī. Mēs šeit izmantojam mazliet progresīvākas (un lēnākas) zīmēšanas metodes. Vispirms mājas vērtība, izmantojot leģendu ar 10 intervāliem.

Tas prasa ļoti ilgu laiku. plankums (levelplot) ir mazliet lēns, izmantojot lielu datu kopu ...

Vidējo mājsaimniecības ienākumu karte.


B pielikums: Vārdnīca

Tīmekļa karšu pakalpojums

Tīmekļa karšu pakalpojums (WMS) ir OGC standarts karšu attēlu apkalpošanai, izmantojot HTTP. Kartes attēlus parasti ģenerē karšu serveris, izmantojot datus no ĢIS datu bāzes. Šis formāts ir līdzīgs karšu elementiem, taču vispārīgāks un nav tik labi optimizēts izmantošanai tīmekļa lietojumprogrammās.

WMS atbalsta virkni dažādu pieprasījumu veidu, taču galvenās darbības ir šādas:

GetCapability - darbība, kas atgriež XML dokumentu, kas apraksta pakalpojumu (atbalstītie parametri, attēlu formāti, pieejamie slāņi utt.).

GetMap - darbība, kas atgriež kartes attēlu noteiktam apgabalam un saturam. Papildinājums izmanto šo darbību, lai iegūtu attēlus no WMS.

Ir svarīgi nejaukt papildinājuma un # 8217s slāņa jēdzienu ar WMS slāni. WMS nodrošina slāņu kopu, kas definēta GetCapability XML dokumentā. Pievienojumprogrammas WMS slānis parāda iegūtos attēlus, ko nodrošina WMS. Šie attēli tiek veidoti, izmantojot vienu vai vairākus WMS slāņus.

Papildinājums nedarbojas GetCapability operāciju, tāpēc informāciju par pieejamajiem slāņiem WMS varat uzzināt vienā no šiem veidiem:

Atrodiet to GetCapilities XML dokumentā. To var iegūt, nosūtot URL pieprasījumu serverim un saņemot atbildi kā XML dokumentu. URL pieprasījums izskatās šādi: BASE_WMS_URL? Request = GetCapability.

Izmantojiet GIS programmatūru (piemēram, QGIS). Šeit ir apmācība par to, kā strādāt ar WMS QGIS.

XYZ ir faktiski OpenStreetMap standarts, kas pazīstams arī kā Slippy Map Tilenames, nosakot shēmu flīzēm, kuras tiek piegādātas, izmantojot tīmekļa serveri.

Šīm plāksnēm var piekļūt, izmantojot vietrādi URL, izmantojot noteiktu modeli: http: // & # 8230 & # 8203 ///.png, kur z ir tālummaiņas līmenis, un x, y identificē elementu.

Flīžu serveri, kuru pamatā ir OpenStreetMap dati.

Flīžu nodrošinātāju priekšskatījums - šeit jūs varat atrast un priekšskatīt dažādus XYZ flīžu pakalpojumus. Daži no tiem ir bez maksas, bet citiem ir nepieciešama reģistrācija, un viņiem var būt ierobežojums bez ierobežojumiem. Pirms to izmantošanas noteikti pārbaudiet pakalpojumu sniedzēju lietošanas politikas.


Skatīties video: Границы кадастрового деления в QGIS (Oktobris 2021).