أكثر

في ArcMap ، عند استخدام إضافة معلومات السطح ، لماذا تكون جميع قيم avg_slope موجبة؟

في ArcMap ، عند استخدام إضافة معلومات السطح ، لماذا تكون جميع قيم avg_slope موجبة؟


لدي ملف شكل متعدد الخطوط ومجموعة بيانات ارتفاع LIDAR. لقد استخدمت بنجاح إضافة معلومات السطح (من محلل ثلاثي الأبعاد) لحساب متوسط ​​المنحدر (avg_slope) لكل مقطع خط. تكمن المشكلة في أن جميع القيم موجبة ، بغض النظر عما إذا كان الخط يتجه إلى أسفل أو صعودًا. لقد تحققت من هندسة مقاطع الخط للتأكد من أن نقاط البداية للقطاعات التي أعتقد أنها تتجه إلى أسفل المنحدرات هي بالفعل على ارتفاع أعلى من نقاط النهاية ... وهي كذلك. عند إنشاء رسم بياني محيطي باستخدام المحلل المكاني ، يخبرني أن المنحدر ينحدر.

أنا أعمل مع مجموعة كبيرة من الخطوط ، ولا أرغب في التحقق يدويًا من كل جزء لمعرفة ما إذا كان يجب أن يكون له قيمة انحدار موجبة (صعودًا) أو سالبة (هبوطًا). وبالتالي،

  1. لماذا لا تقوم هذه الأداة بتعيين قيم سالبة لخطوط الانحدار ، و
  2. ما هي العملية التلقائية التي ستحسب أجزاء المنحدرات باعتبارها ذات قيم انحدار سالبة؟

طريقة بديلة لتوضيح السؤال هي: إذا كان للخط متعدد الخطوط مقطع يمتد من النقطة A (ارتفاع 200 قدم) إلى النقطة B (ارتفاع 100 قدم) ومقطع آخر يعود من النقطة B إلى النقطة A ، فإن أداة Add Surface Information ستكون إرجاع نفس القيمة بالضبط لـ avg_slope ، عندما يجب أن يكون المرء موجبًا (B إلى A ، صعودًا) ويجب أن يكون الآخر سالبًا (A إلى B ، يتجه إلى أسفل).

كيف أحقق هذه النتيجة؟


يستخدم سطح الانحناء المشتق لوصف مدى تعقيد قاع البحر حول سانت جون ، USVI

تم الحصول على الصور الصوتية لـ VICRNM في مهمتين منفصلتين على متن سفينة NOAA ، نانسي فوستر. تمت المهمة الأولى في الفترة من 18/2/2004 إلى 3/5/2004. البعثة الثانية تمت في الفترة من 2/1/05 إلى 2/12/05. في كلتا المهمتين ، تم تعيين أعماق قاع البحر بين 14 إلى 55 مترًا باستخدام مستشعر RESON SeaBat 8101 ER (240 كيلو هرتز) MBES. يقيس هذا النظام المثبت على العمود أعماق المياه عبر رقعة 150 درجة تتكون من 101 شعاعًا فرديًا 1.5 درجة × 1.5 درجة. تداخلت العوارض المؤدية إلى ميناء وأيمن الحضيض (أي تحت السفينة مباشرة) مع خطوط المسح المجاورة بحوالي 10 أمتار. كانت سرعة مسح السفينة بين 5 و 8 عقدة عقدة.

في عام 2004 ، تم تحديد موقع السفينة بواسطة نظام Trimble DSM 132 DGPS ، والذي وفر دفق بيانات تفاضلي RTCM من محطة مرجعية تعمل باستمرار لخفر السواحل الأمريكي (CORS) في بورت إيزابيل ، بورتوريكو. تم الحصول على مصححات الدوران والتأرجح والنغمة واللف باستخدام بوصلة جيروسكوبية Ixsea Octans. في عام 2005 ، تم تحديد موقع السفينة واتجاهها بواسطة Applanix POS / MV 320 V4 ، وهي وحدة الحركة بالقصور الذاتي بمساعدة GPS (IMU) التي توفر قياسات التدحرج والخطوة والاتجاه. حصل POS / MV على مواقعه من هوائيين Trimble Zephyr GPS مزدوجي التردد. قدم نظام Trimble DSM 132 DGPS الإضافي دفق بيانات تفاضلي RTCM من الولايات المتحدة لخفر السواحل CORS في بورت إيزابيل ، بورتوريكو. لكلا العامين ، تم أخذ قياسات CTD (الموصلية ودرجة الحرارة والعمق) كل 4 ساعات تقريبًا باستخدام Seabird Electronics SBE-19 لتصحيح سرعات الصوت المتغيرة في عمود الماء. في عام 2004 ، تم تسجيل البيانات الأولية في .xtf (تنسيق triton الممتد) باستخدام برنامج Triton ISIS 6.2. في عام 2005 ، تم تسجيل البيانات الأولية في .gsf (تنسيق مستشعر عام) باستخدام برنامج SAIC ISS 2000.

تمت الإشارة إلى البيانات من عام 2004 إلى نظام الإحداثيات الأفقي WGS84 UTM 20 N ، وتمت الإشارة إلى البيانات من عام 2005 إلى نظام الإحداثيات الأفقي NAD83 UTM 20 N. تمت الإشارة إلى البيانات من كلا المشروعين إلى نظام إحداثيات المد والجزر العمودي المتوسط ​​المنخفض للمياه (MLLW). تم تصحيح كل من بيانات قياس الأعماق MBES لعامي 2004 و 2005 من أجل إزاحة المستشعر ، والكمون ، واللف ، والنغمة ، والانعراج ، والجذب الساكن ، وسرعة الصوت المتغيرة في عمود الماء وتأثير المد والجزر في CARIS Hips & amp Sips 5.3 و 5.4 ، على التوالي. تم بعد ذلك تجميع بيانات عام 2004 لإنشاء سطح نقطي 1 × 1 م ، وتم وضع بيانات عام 2005 في سلة لإنشاء سطح نقطي 2 × 2 م. بعد إنشاء هذه الأسطح النهائية ، تم تحويل مسند الأسطح الباثيمترية لعام 2004 من WGS84 إلى NAD83 باستخدام وظيفة & quotProject Raster & quot في ArcGIS 9.1. تم تحويل سطح عام 2004 بحيث يكون له نفس مسند سطح عام 2005. تم بعد ذلك أخذ عينات من سطح قياس الأعماق لعام 2004 من 1 × 1 إلى 2 × 2 م باستخدام وظيفة & quotResample & quot في ArcGIS 9.1. تمت إعادة تشكيل سطح عام 2004 بحيث يكون له نفس الدقة المكانية مثل سطح عام 2005. مع وجود نفس أنظمة الإحداثيات والدقة المكانية ، تم دمج البيانات النقطية لقياسات الأعماق النهائية لعامي 2004 و 2005 باستخدام وظيفة حاسبة البيانات النقطية & quotMerge & quot في ملحق محلل مكاني ArcGIS لإنشاء سطح قياس أعماق سلس لكامل منطقة VICRNM جنوب سانت جون. للحصول على وصف كامل لمعلمات الحصول على البيانات ومعالجتها ، يرجى الاطلاع على تقارير الحصول على البيانات ومعالجتها (DAPRs) للمشاريع: NF-04-06-VI و NF-05-05-VI (Monaco & amp Rooney، 2004 Battista & amp Lazar ، 2005). معلومات إضافية: Depth_System_Definition Depth_Datum_Name متوسط ​​منخفض منخفض للمياه Depth_Resolution انظر تقرير الحصول على البيانات ومعالجتها (DAPR) للمشروع NF-04-06-VI و NF-05-05. Depth_Distance_Units meter Depth_Encoding_Method تنسيق العمق الصريح المضمن مع الإحداثيات الأفقية


    هذه مجموعة بيانات نقطية. يحتوي على أنواع البيانات النقطية التالية:
    • الأبعاد 8412 × 17629 × 1 ، نوع بكسل

    Grid_Coordinate_System_Name: مستعرض مركاتور العالمي مستعرض مركاتور العالمي:UTM_Zone_Number: 20 مستعرض_مرسكاتور:Scale_Factor_at_Central_Meridian: 0.999600 خط الطول_of_Central_Meridian: -63.000000 Latitude_of_Project_Origin: 0.000000 خطأ_الصوم: 500000.000000 خطأ في القيمة: 0.000000 إحداثيات مستوية مشفرة باستخدام الصف والعمود
    يتم تحديد Abscissae (إحداثيات س) لأقرب 2.000000
    يتم تحديد المراتب (إحداثيات ص) لأقرب 2.000000
    الإحداثيات المستوية محددة بالأمتار
    المرجع الأفقي المستخدم هو مرجع أمريكا الشمالية لعام 1983.
    الشكل البيضاوي المستخدم هو النظام المرجعي الجيوديسي 80.
    المحور شبه الرئيسي للقطع الناقص المستخدم هو 6378137.000000.
    تسطيح الشكل الإهليلجي المستخدم هو 1 / 298.257222.

من الذي انتج مجموعة البيانات؟

    (قد يشمل المؤلفين الرسميين والمجمعين الرقميين والمحررين)
    • وزارة التجارة (DOC) ، الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) ، خدمة المحيطات الوطنية (NOS) ، مركز مراقبة وتقييم السواحل (CCMA) ، فرع الجغرافيا الحيوية
وزارة التجارة (DOC) ، الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) ، خدمة المحيطات الوطنية (NOS) ، مركز مراقبة وتقييم السواحل (CCMA) ، فرع الجغرافيا الحيوية

NOAA - أفراد NMAO و R / V NANCY FOSTER


تقييم جودة المياه والتنبؤ بها في مصبات وأنهار بحيرة تايهو

التقييم الصحيح لنوعية المياه وثيق الصلة باستعادة موائل مصبات الأنهار. يعد تحديد العوامل المهينة للبيئة المائية والتنبؤ باتجاه التخثث عاملين أساسيين لاستعادة الموائل. من خلال مؤشر المستوى الغذائي (TLI) ، ومؤشر جودة المياه (WQI) ، ومؤشر تلوث Nemerow المعدل (NPI) ، ونموذج Random Forest (RF) ، تم تقييم عينات المياه التي تم جمعها من مصبات الأنهار المختلفة لبحيرة Taihu من 2017 إلى 2019. للتنبؤ بتطور جودة المياه ، تم وضع أربعة سيناريوهات. S1: إضافة أو إزالة المخزن المؤقت البيئي ، S2: زيادة أو تقليل العناصر الغذائية الخارجية ، S3: فتح أو إغلاق السد / البوابة ، و S4: زيادة أو تقليل الإطلاق الداخلي. في بحيرة Wuli ، كانت تركيزات المغذيات في مناطق الأنهار أعلى منها في مناطق البحيرة ، بينما لوحظ اتجاه معاكس في خليج Gonghu. كانت جودة مياه مصبات الأنهار في موسم الجفاف (WQI = 40.91، NPI = 1.73) أسوأ من تلك التي كانت في موسم الأمطار (WQI = 47.27، NPI = 1.67). من ناحية أخرى ، فإن حالة التخثث في موسم الأمطار (TLIمبلل = 57.93) كان أسوأ من موسم الجفاف (TLIجاف = 57.23). تحسنت جودة مياه مصبات الأنهار في بحيرة تايهو من عام 2017 إلى عام 2019 ولكنها لا تزال تنتمي إلى المستوى المتوسط. كشف تحليل المكون الرئيسي (PCA) أن بناء السدود ، وأنواع استخدام الأراضي ، والظروف الهيدروديناميكية غير المستقرة ، والمصب على شكل بوق كانت العوامل الرئيسية التي أدت إلى تفاقم تدهور نوعية المياه. يتمتع نموذج التردد الراديوي بقدرات تنبؤية قوية لجودة مياه مصبات الأنهار. عندما تكون مصبات الأنهار قريبة من المناطق السكنية والصناعية ، فإن التحكم في الجريان السطحي وتحسين كفاءة معالجة مياه الصرف الصحي هما أكثر التدابير فعالية لتحسين جودة المياه. في مصبات الأنهار ، عادة ما تتأثر الرواسب بفعل موجات الرياح. بشكل قاطع ، الحد من اضطراب الرواسب وتراكم التلوث الداخلي عن طريق التدابير البيولوجية والهندسية هو مفتاح استعادة مصبات الأنهار.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


تطوير واستخدام نظام المعلومات البيئية لانبعاثات الغلاف الجوي لمحطة الطاقة

تم استخدام ArcInfo لتطوير نظام المعلومات البيئية لبيانات الغلاف الجوي. يجمع النظام بين الإخراج من نماذج الكمبيوتر الخاصة بمكدس الغلاف الجوي وتشتت عمود برج التبريد وترسبه مع بيانات جودة الهواء المراقبة ، ومجموعات بيانات الطرف الثالث (مثل حدود SSSI) ، لتوفير مجموعة من المعلومات حول انبعاثات مكدس محطة الطاقة ، وتشتتها وتأثيراتها البيئية المحتملة. يشتمل هذا التطبيق متعدد المستخدمين على شبكة مخصصة ومرئيات محيطية ، وتوليد أسطورة تلقائي حساس للسياق ، وإكمال وتحميل & quot & & quot & & quotsaving & quot لجميع شاشات العرض. يستخدم البرامج النصية AML و C و AWK و UNIX لبيئات OpenWindows أو Motif.

جدول المحتويات

  • مقدمة
  • نظرة عامة على وظائف EIS الرئيسية
    • نماذج الكمبيوتر المعنية
      • ماتادور
      • UKADMS
      • الرؤية
      • ماتادور
      • UKADMS
      • الرؤية
      • مجموعات بيانات نظام التشغيل
        • بلدان
        • المقاطعات
        • المستوطنات الرئيسية / المناطق الحضرية
        • الطرق
        • مجموعة بيانات الويلزية SSSI
        • مجموعة بيانات اللغة الإنجليزية SSSI
        • تكامل SSSI
        • لماذا استخدام نهج معياري؟
        • المجالات الوظيفية المقترحة
        • تحديد الدالتين & quotcommon & quot و & quotpeculiar & quot
        • التمثيل التخطيطي: - نقطة بداية & quot؛ & quot؛ & quot؛ سهلة & quot؛
        • نقاط البداية المشتركة والتعاون
        • التسليم على مراحل
        • بيئة المستخدم
        • استيراد ملفات بيانات نموذج جودة الهواء
        • استيراد ملفات بيانات النقطة
        • اعتبارات متعددة المستخدمين
        • تصور الشبكة المخصصة
        • تصور كفاف مخصص
        • إنشاء مفتاح الخريطة الديناميكية
        • مقارنة طبقات البيانات
        • تحميل وحفظ
        • رسم بياني لملوثات السلاسل الزمنية
        • إنشاء مؤامرة مخصصة

        ناشونال باور هي أكبر مولِّد للكهرباء في المملكة المتحدة مع حوالي 25٪ من سوق المملكة المتحدة واستثمار متزايد في توليد الكهرباء في جميع أنحاء العالم.

        الإدارة الفعالة للبيئة أمر حيوي للنجاح التجاري لشركة National Power. بالإضافة إلى إدارة الأصول الحالية مع وضع البيئة في الاعتبار ، من الضروري تطوير إستراتيجية العمل لمراعاة الاتجاه المحتمل للتشريعات والتكنولوجيا المستقبلية - وآراء كل من له مصلحة في الأعمال التجارية.

        • لدمج العوامل البيئية في قرارات العمل.
        • لمراقبة الامتثال للوائح البيئية ولأداء أفضل مما تتطلبه ، عند الاقتضاء.
        • لتحسين الأداء البيئي بشكل مستمر.
        • المراجعة الدورية على مستوى مجلس الإدارة ، والإعلان عن الأداء البيئي للشركة.
        • لتأسيس سمعة للإدارة البيئية الفعالة.
        • فهم تأثيرها على البيئة
        • إدارتها بشكل فعال من حيث التكلفة
        • توصيل أدائها وتقدمها.

        يتم دعم الأداء البيئي NP من قبل فريق من المتخصصين في البيئة الذين يقدمون الخبرة العلمية والتقنية الأساسية.

        تستخدم وحدة البيئة معلومات نموذجية ومقاسة حول التأثيرات البيئية لتشغيل محطة الطاقة من أجل تطوير استراتيجية بيئية ولإدخال تقييمات الأثر البيئي الخاصة بالموقع وتقييمات الأثر.

        • يقلل من عدد أنظمة البرامج المنفصلة التي تحتاج إلى دعم.
        • إنه يوفر العديد من الفرص للتآزر بين المناطق المدمجة (غير متوقعة في بعض الأحيان).
        • تضيف القدرة على وضع إطار لمخرجات النموذج باستخدام مجموعات البيانات الأخرى بشكل كبير إلى فعالية الاستخدام وسهولة التفسير.
        • يوفر نهجًا موحدًا لإدارة البيانات.

        تصف هذه الورقة تطوير مثل هذا النظام المتكامل للمعلومات البيئية (EIS) باستخدام ArcInfo ، لاستخدامه في شكله الأولي للدراسات البيئية في الغلاف الجوي. كانت إحدى سمات المشروع أنه كان يحتوي على جداول زمنية ضيقة للغاية لتسليم طرق العمل المقدمة لضمان إكمال ناجح تمت مناقشتها أدناه.

        تم تحديد ثلاثة مجالات رئيسية عامة للوظائف:

        1. إدارة وتصور ومعالجة مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات الأساسية.

        2. الإدارة والتصور والتلاعب بالمخرجات من النماذج الحاسوبية.

        3. تحليل الآثار البيئية من خلال الجمع بين 1 و 2.

        تُستخدم ثلاثة نماذج حاسوبية رئيسية حاليًا في National Power لحسابات التشتت الجوي على نطاق محلي أو على نطاق المملكة المتحدة: MATADOR و UK-ADMS و VISPACT. كان الهدف من الإصدار الأولي من EIS هو أخذ ملفات الإخراج القياسية من هذه النماذج وإحضارها إلى نظام المعلومات الجغرافية كطبقات بيانات لعمليات العرض والتحليل. لم تتم محاولة تنفيذ المهمة الأكثر تعقيدًا للتكامل المباشر (من عملية إلى عملية) للنماذج داخل ArcInfo في هذه المرحلة.

        • لتكون قادرًا بشكل تفاعلي على تحديد ملف الإخراج من MATADOR.
        • لاستيراد جميع الحقول في ملف الإخراج هذا وتحويلها إلى شبكات ARC.
        • لتكون قادرًا على عرض حقول الإخراج هذه كشبكات وكبيانات محددة.
        • لاستجواب قيم المجال في أي خلية شبكية بشكل تفاعلي.

        UK-ADMS هو نموذج للتشتت الجوي للإطلاقات الغازية في الغلاف الجوي ، وعادة ما يستخدم من نقطة الانبعاث إلى مسافة 50 كم. قد تشير النتائج إلى عمود واحد & quotinstantaneous & quot ، أو إلى النتيجة المتراكمة للانبعاثات على مدى فترة أطول. يتم إخراج المعلومات حول تركيزات الغلاف الجوي في الخطة ، على عدد من الارتفاعات الرأسية فوق الأرض.

        • لتكون قادرًا بشكل تفاعلي على تحديد ملف الإخراج من UK-ADMS
        • لاستيراد جميع الحقول في ملف الإخراج هذا وتحويلها إلى أغلفة ARC المقابلة للبيانات في المستوى xy ، لكل عدد من المواقع الرأسية.
        • لتكون قادرًا على عرض حقول الإخراج هذه كشبكات وكبيانات محددة وكأرقام تعريفية.
        • لاستجواب قيم المجال في أي خلية شبكية بشكل تفاعلي.

        VISPACT هو نموذج للتشتت الجوي ورؤية بخار الماء والقطرات من أبراج التبريد ، وعادةً ما تستخدم من نقطة الانبعاث إلى مسافة 5 كم. تشير النتائج إلى التكرار المتراكم لحدوث الضباب على مستوى الأرض.

        • لتكون قادرًا بشكل تفاعلي على تحديد ملف الإخراج من VISPACT.
        • لاستيراد جميع الحقول في ملف الإخراج هذا وتحويلها إلى أغلفة ARC المقابلة للبيانات في المستوى xy.
        • لتكون قادرًا على عرض حقول الإخراج هذه كأرقام (أي القيم الرقمية المرسومة كعناوين على الخريطة) ، كبيانات محيطية وكأرقام تعريفية.
        • لاستجواب قيم الحقل بشكل تفاعلي عند أي نقطة إخراج.

        في هذا المجال تضيف قدرات التحليل المكاني للنظام قيمة معينة. عدد من العمليات الحسابية التي تم إجراؤها كان من الممكن أن تكون معقدة للغاية للكتابة من البداية باستخدام لغة برمجة. فيما يلي بعض الأمثلة على وظائف التحليل المطلوبة للنظام.

        تتضمن وظائف التحليل التي سيتم ربطها بالنماذج ما يلي:

        • لحساب ترسب الكبريت أو النيتروجين في الغلاف الجوي الرطب أو الجاف أو الكلي أ) إلى أي مقاطعة ، ب) إلى إنجلترا وويلز واسكتلندا ، وج) إلى المملكة المتحدة.
        • لحساب الترسب الرطب والجاف أو الكلي أ) إلى SSSIs في إنجلترا وويلز واسكتلندا ب) إلى أي مجموعة محددة تفاعليًا من SSSIs.
        • للمقارنة ، على نفس الشبكة ، قيم الترسيب وقيم الأحمال الحرجة ولعرض أ) تلك المربعات الشبكية التي من أجلها ترسب و GT الحمل الحرج و ب) قيمة (الترسيب - الحمل الحرج) لهذه المربعات المتجاوزة.
        • لتركيب ناتج UK-ADMS على خريطة نقطية أساسية أو خريطة متجهة.
        • لربط مخرجات ADMS ، مدمجة اختياريًا مع مخرجات MATADOR ، بمعلومات حول الكثافة السكانية المحيطة.
        • لدمج الناتج من VISPACT مع مجموعات بيانات المتجهات للطرق والبلدات وحدود موقع محطة الطاقة لحساب مخاطر الضباب الناجم عن برج التبريد
        1. على الطرق المحيطة
        2. في المدن المجاورة
        3. على حدود الموقع.

        يوضح هذا القسم بعض مشكلات جودة البيانات التي تمت معالجتها أثناء المعالجة المسبقة لمجموعات بيانات الخلفية الناشئة من موردي الطرف الثالث والمستخدمين في EIS. لذلك ، لا يوفر هذا القسم قائمة شاملة لجميع مجموعات البيانات الأساسية المستخدمة في EIS ، ولكنه يركز بدلاً من ذلك على مجموعات البيانات التي توفر الجودة الرديئة حجر عثرة أمام تكامل البيانات في النظام. بالنسبة لأي مطور يفكر في دمج بيانات الطرف الثالث في نظم المعلومات الجغرافية الخاصة به ، نأمل أن توفر مشكلات الجودة المثارة هنا بعض الإرشادات في عملية الحصول على البيانات. النقطة الرئيسية التي يمكن تحديدها هي أنه من أجل تقليل إعادة المعالجة ، يجب أن يكون مطور نظم المعلومات الجغرافية قادرًا على تعداد النطاق الجغرافي ومتطلبات الجودة لكل مجموعة بيانات لاستخدامها داخل نظامهم ، قبل التسوق للحصول على البيانات. عكس هذا المطلب هو أن مزودي البيانات في المملكة المتحدة يجب أن يبدأوا في تقديم معلومات شاملة لجودة البيانات تستهدف تمييز مستخدمي نظم المعلومات الجغرافية.

        قام نظام التشغيل بتزويد National Power بمجموعة بيانات OS GB Base Data. مجموعة البيانات هذه منتج جاهز للاستخدام. تتطلب جميع مجموعات البيانات المستخرجة من داخل بيانات نظام التشغيل شكلاً من أشكال المعالجة المسبقة قبل استخدامها داخل نظام معلومات الأثر.

        تم توفير البيانات الأصلية في مربعات جغرافية بتنسيق DXF ، وتحويلها إلى طبقات بيانات موضوعية بتنسيق ArcInfo ، وكان مستوى المعالجة المسبقة الإضافية اللازمة لمجموعات البيانات يعتمد على جودة البيانات الأصلية والمطالب النهائية لـ EIS على البيانات . توضح مجموعات البيانات المدرجة أدناه بعض المشكلات التي كان علينا معالجتها.

        لم يتم تحديد ملكية الدولة للجزر الواقعة خارج الكتلة الأرضية الرئيسية في المملكة المتحدة ضمن مجموعة بيانات نظام التشغيل الأصلية. تم تعديل مجموعة البيانات هذه لتشمل تفاصيل ملكية الدولة.

        لم يتم تحديد ملكية المقاطعة للجزر الواقعة خارج الكتلة البرية الرئيسية في المملكة المتحدة ضمن مجموعة بيانات نظام التشغيل الأصلية ، ولم يتم تضمين حدود جناح البحر للعديد من المقاطعات. تمت إضافة الحدود ، وتم تخصيص الجزر للمقاطعات (مثل جزيرة وايت إلى هامبشاير) أو تم إعطاؤهم معرف & quotcounty & quot (مثل جزر شتلاند).

        • بعد الدمج ، كان لبعض مضلعات المناطق الحضرية عدة نقاط مركزية. أوضح مثال على ذلك كان لندن الكبرى.
        • بعد الدمج ، لم يكن لبعض المضلعات أي نقطتين الوسطى. تم ترميز هذه على أنها مستوطنات غير معروفة.
        • بعض النقط الوسطى المعطاة على الطبقة النقطية الوسطى ، ليس لها حدود مضلع مرتبطة. بدلاً من إزالة البيانات من مجموعات بيانات الإدخال ، تم إسقاط هذه البيانات في طبقة بيانات المدن الصغرى.

        تميزت مجموعة البيانات هذه بتفتيت تعريفات الطرق الجغرافية. على سبيل المثال ، تم تمثيل الطريق السريع M25 بحوالي مائتي قوس.

        كان من المقرر توفير بيانات تعريف مضلع موقع الاهتمام العلمي الخاص (SSSI) من السلطات الإنجليزية والويلزية والاسكتلندية المناسبة.

        تسلط المشاكل التي واجهتها مجموعات البيانات هذه الضوء على أهمية مرونة بيئات التطوير التي تستخدمها وكالات الطرف الثالث التي توفر البيانات ، وأهمية التنسيق عبر الدول بين الوكالات التي تقدم بيانات مماثلة إلى المنفعة النهائية لمجموعة بيانات نظم المعلومات الجغرافية.

        من حيث الاكتمال والدقة العامة وسهولة الاندماج في EIS ، كانت البيانات الويلزية هي أفضل مجموعة بيانات تابعة لجهة خارجية تمت إضافتها إلى EIS. ربما يعكس هذا حقيقة أن مجلس الريف في ويلز يستخدم بالفعل ArcInfo لاحتياجات نظم المعلومات الجغرافية الخاصة به. كانت البيانات المقدمة صحيحة طوبولوجيًا ، بتنسيق ArcInfo ، وفي الإسقاط الصحيح. ومع ذلك ، كما سيتم توضيحه أدناه ، تضمنت مجموعة Welsh SSSIs بعض مضلعات SSSI التي تقع ضمن الحدود الإنجليزية الحالية.

        قدمت English Nature مجموعة بيانات SSSI الإنجليزية. تم توفير ذلك بتنسيق ملف تصميم Intergraph (DGN). تم توفير كل SSSI في إنجلترا كملف تصميم منفصل ، وتملأ مجموعة البيانات الكاملة شريطين بحجم 500 ميغا بايت بالكامل. (لإعطاء فكرة عن حجم البيانات التي تتم إدارتها ، كان وقت المعالجة ثلاثة أيام وقت ثابت لوحدة المعالجة المركزية لـ Sun Sparc 10.) تعني المشكلات المتعلقة بالبيانات المقدمة في الأصل أن المعالجة المسبقة الكاملة للبيانات يجب أن تتم مرتين .

        واجهت البيانات عددًا من المشكلات في دمجها في EIS بما في ذلك حدود SSSI المفقودة ، وحدود SSSI غير المغلقة ، ونقاط SSSI المفقودة.

        كان من متطلبات EIS دمج جميع مجموعات بيانات SSSI في تغطية واحدة. عند المقارنة بين حدود SSSI الإنجليزية والويلزية ، شوهد العديد من التداخل بين البلدين. بالنسبة لبعض SSSIs ، يبدو أن كل من الوكالات الإنجليزية والويلزية مسؤولة عن مراقبتها وإدارتها. في النهاية ، تم تقسيم ملكية SSSI إلى أي من البلدين وفقًا لموقع الحدود الوطنية الحالية لإنجلترا وويلز.

        تم الحصول على ثلاث مجموعات بيانات. احتوى أحدهما على إحصائيات التعداد لجميع مناطق التعداد (EDs) في المملكة المتحدة (بحجم ثلاثين ميغا بايت) ، واحتوى أحدهما على تعريفات الحدود لجميع قطاعات الرمز البريدي داخل المملكة المتحدة ، والآخر احتوى على حدود ED لشمال شرق إنجلترا.

        • نظرًا للطريقة التي يتم بها جمع التعداد ، لا يمكن حساب الكثافة السكانية للرمز البريدي لبعض أجزاء المملكة المتحدة بدقة. على سبيل المثال ، تستخدم المرتفعات الغربية وجزيرة مان وجزر القنال طريقة مختلفة قليلاً لجمع التعداد عن بقية المملكة المتحدة مما يجعل تجميع ED غير قابل للتطبيق. هذا بشكل عام لأن مساحة جمع التعداد لعداد واحد في هذه المناطق أكبر من كل من EDs القياسية أو الرموز البريدية للوحدة.
        • لم يتم تغطية أيرلندا الشمالية في مجموعة بيانات إحصاءات ED المقدمة.
        • تحتوي العديد من المناطق الساحلية على رموز بريدية للوحدة تشمل الجزر. لذلك ، فإن حساب الكثافة السكانية للرمز البريدي يحتاج إلى تضمين المنطقة المدمجة لجميع المضلعات التي تنتمي إلى الرمز البريدي للوحدة.

        تم تصحيح حالة الخطأ الثالثة أعلاه في تغطية الكثافة السكانية للرمز البريدي الناتج باستخدام معالجة المؤشر المعقدة. في حالة عدم وجود معلومات إضافية ، لا يمكن تصحيح أول حالتي خطأ بشكل كامل. لذلك هناك بعض أجزاء المملكة المتحدة في تغطية الرمز البريدي للإخراج حيث يتم تعيين قيم الكثافة السكانية على وجه التحديد على NULL للإشارة إلى البيانات المفقودة.

        يتطلب التصميم الأولي لـ EIS تطبيق الفلسفة والأساليب العامة لتحليل وتصميم الأنظمة الرسمية بطريقة تحدد بوضوح هيكل و & quot ؛ & quot ؛ الحل النهائي ، دون أن يكون منيعًا ، أو يستغرق وقتًا طويلاً لإكماله.

        التقسيم المعقول لحل نظم المعلومات الجغرافية إلى مجموعة من المجالات الوظيفية ، ومن تلك النقطة ، توفر مجموعة من الوظائف بشكل حاسم فريق التطوير بهيكل للعمل حوله ، ويوفر للمطور والعميل فرصة للتحدث مع بعضهما البعض باستخدام إطار مرجعي مشترك. بدون تقسيم معقول ، قد يكون نظام المعلومات الجغرافية فوضويًا في التنمية ، ومن غير المرجح أن يلبي جميع متطلباته الأصلية.

        يمكن أن تكون مقامرة إذا كان عملاؤك المستهدفون لا يحبون أفكارك ، ولكن يجب محاولة التقسيم قبل تقديم اقتراح لنظام جديد. يعد هذا مهمًا بشكل خاص للمشاريع قصيرة المدى حيث ستحدد القدرة على الخروج من الأرض والاستغناء عنها من اليوم الأول غالبًا ما إذا كان المشروع سيكون في الوقت المحدد والميزانية.

        • مجال وظيفي عالي المستوى. سيبدأ هذا المجال الوظيفي جلسة EIS ، وإدارة البيئة التشغيلية لـ EIS ، وسيوفر واجهة وإطارًا مشتركًا لجميع المجالات الوظيفية الأخرى.
        • المجال الوظيفي لملاحة الخريطة العامة. ستوفر هذه المنطقة الوظيفية الأدوات الملاحية اللازمة للاختيار المنطقي لمجموعات البيانات من أغطية الخلفية والشبكات والصور داخل EIS. يجب أيضًا أن تكون جميع التسهيلات داخل هذه المنطقة متاحة من داخل المجالات الوظيفية الأخرى أدناه من أجل & quontextualise & quot؛ النموذج ومجموعات البيانات النقطية.
        • المجال الوظيفي لجودة الهواء. كان من المهم السماح بتمديد EIS ، وبالتالي تم تمثيل جودة الهواء في قائمة EIS الرئيسية كخيار زر ، ولكن لم يتم تحديد الوظيفة داخل هذه المنطقة.

        لذلك ، حتى في مرحلة الاقتراح ، كان من الممكن تقديم إطار عمل شامل يعتمد على المجالات الوظيفية المحددة التي من شأنها أن تشكل الهيكل الواسع لـ EIS النهائي.

        بعد تحديد جميع المجالات الوظيفية داخل EIS ، كان من الممكن البدء في تعيين متطلبات النظام في العمليات الفعلية داخل كل مجال وظيفي. في مرحلة الاقتراح ، يمكن أن يُعزى نجاح هذه العملية أو عدم نجاحها إلى حد كبير إلى الإحساس المألوف والخبرة مثل أساليب التصميم الرسمية.

        على سبيل المثال ، كان & quot ؛ إحساسًا شائعًا & quot أن كل مجال من المجالات الوظيفية للنموذج الرئيسي (MATADOR ، ADMS ، VISPACT) ستحتاج إلى إجراءات استيراد مرنة للسماح بإنشاء الشبكات وأرقام التعريف الضريبية من ملفات نموذج ASCII المدخلة ، وإلا فلن يكون التحليل اللاحق قد تم ممكن. من ناحية أخرى ، فإن وجود مطلب صريح لرسم بيانات السلاسل الزمنية الموجودة في مواقع نقطة داخل نظام معلومات الأثر يعني أن هناك حاجة إلى إنشاء وظيفة مناسبة لتحقيق هذه الغاية. سواء باستخدام & quot؛ المعنى المألوف & quot أو العمل من خلال المتطلبات المشتقة من ITT ، فمن الضروري التأكد من إمكانية تعيين كل متطلب إلى وحدة مقترحة ضمن الحل النهائي.

        لذلك ، كانت عملية تحديد الوظائف الرئيسية داخل كل مجال وظيفي تكرارية ، ولم تتوقف إلا بعد أن تقرر عدم إمكانية إحراز مزيد من التقدم دون البدء الفعلي في تحليل المتطلبات التفصيلي.

        مع معظم تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية ، يمكن أن تكون الوظيفة المحددة في هذه العملية التكرارية إما وظائف مشتركة في معظم إن لم يكن جميع المجالات الوظيفية داخل النظام المقترح ، أو وظائف & quot ؛ خاصة & quot في مجال وظيفي واحد فقط.

        من منظور التصميم ، كلما زاد عدد الوظائف المحددة & quotcommon & quot ، قل عدد البرامج في النظام النهائي ، وكلما زاد تكامل تشغيل النظام ككل.

        كان الإجراء الأخير لتحليل وتصميم النظام الأولي هو إنشاء مخططات توضح تفاعل عمليات & quotcommon & quot و & quotpeculiar & quot في كل مجال وظيفي. كانت هذه المخططات تقاطعًا بين مخططات تدفق بيانات Yourdon (DFDs) ومخططات تصميم الواجهة. كان الهدف من المخططات هو تحديد هيكل النظام المقترح لكل منطقة وظيفية من خلال الإشارة إلى العلاقات بين واجهات قائمة النظام المقترحة والوظائف التي تم بدؤها من القوائم.

        غالبًا ما تفرض البيئة التنافسية اليوم أن أي حل لنظم المعلومات الجغرافية يجب أن يكون فعالاً من حيث التكلفة وسريعًا وكاملاً. في مثل هذه البيئة ، يعد التعاون الوثيق بين المطور وعملائه أمرًا ضروريًا لحل الأمور بسرعة. لكي يعمل RAD ، يجب أن يكون التعاون فعالًا. لكي يكون التعاون فعالاً ، يجب أن يكون لدى المطور والعميل فهم متبادل واضح لمتطلبات نظام المعلومات الجغرافية والحلول المقترحة.

        كانت المرحلة الأولى من المشروع عبارة عن تحليل تفصيلي للمتطلبات. كان الهدف من هذه المرحلة هو تحديد & quotbaseline & quot المشتركة لأعمال التطوير التي يمكن أن يتفق عليها كل من National Power و NRSC.

        تم استخدام مخططات DFD الأولية من قبل كلا الطرفين كنقطة انطلاق لهذا التحليل. على مدى عدة أيام من المناقشات التعاونية التي شملت جميع الموظفين المعنيين ، تم تحديد المتطلبات التفصيلية ، التي تركز على الوظيفة المشار إليها في DFDs.

        يتطلب أي مشروع لنظام المعلومات الجغرافية إطارًا للإبلاغ المنظم المستمر عن التقدم المحرز ، وبالتالي فرصة لحل أي مشكلات قد تنشأ بمجرد ظهورها. بالنسبة لـ EIS ، تضمن النهج المتبع التسليم المرحلي للنظام النهائي.

        تم التطوير في كل من مقر NRSC ومقر الطاقة الوطنية وتم تحديد التواريخ المستهدفة لإكمال كل مجال وظيفي. في نهاية كل فترة زمنية ، تم تسليم المنطقة الوظيفية المكتملة المناسبة وتركيبها وعرضها في المقر الرئيسي للطاقة الوطنية. تم طرح أي مشكلات أو مشكلات في هذا الإصدار من المجال الوظيفي هناك وبعد ذلك. في التاريخ المستهدف التالي ، وكذلك في المجال الوظيفي التالي المستحق ، تم تسليم أي مراجعات للمجالات الوظيفية المثبتة.

        أعطى هذا البرنامج المتداول لإصدار المنطقة الوظيفية فرصة لتعديل المجالات الوظيفية مع تقدم المشروع ، ومنح شركة National Power الفرصة لمعرفة ما إذا كان النظام سيكون كما هو متوقع طوال فترة التطوير. نقترح أن التسليم التدريجي هو أنسب طريقة للتنفيذ السريع لحل نظم المعلومات الجغرافية. ومع ذلك ، فمن المسلم به أنه لن تسمح كل المشاريع بذلك ، إما بسبب العلاقة الضعيفة بين المطور والعميل ، أو لأن أعمال التصميم الأولية لم تكن ممكنة في مرحلة الاقتراح.

        في نهاية المشروع ، تم اختبار EIS أيضًا مقابل وثيقة مواصفات الاختبار التي تمثل إعادة صياغة للمتطلبات التفصيلية. نظرًا لأن النظام قد خضع للتسليم المرحلي ، فإننا نعتقد أن عدد حالات الفشل والإغفالات والمشكلات قد تم تقليله إلى الحد الأدنى ، حيث بحلول الوقت الذي بدأ فيه اختبار قبول الموقع ، كان فريق National Power يعرف بالفعل جزءًا مما يمكن توقعه.

        يهدف EIS إلى توفير وظائف لمجموعة واسعة من المستخدمين داخل National Power. يتضمن ذلك المتخصصين في حزم النمذجة التي يلبيها EIS ، والمستخدمين الذين يحتاجون إلى معرفة ماهية البيانات التي تمتلكها National Power ، وتحتاج الإدارة إلى معرفة كيفية تقدم & quot المشروع & quot.

        ينظم المجال الوظيفي عالي المستوى العمل الذي يتم داخل EIS على أساس & quot المشروع & quot. يتم تحديد المشروع من خلال النموذج ومجموعات البيانات النقطية المتاحة له عبر شبكة الطاقة الوطنية. قد يركز ناتج النموذج على منطقة معينة داخل المملكة المتحدة ، أو قد يركز على ملوث معين ، أو قد يركز على مجموعة من البيانات الجديدة التي يجب إضافتها إلى مقتنيات بيانات EIS.

        يعني استخدام المشاريع وجود آلية الآن داخل National Power لتنظيم الناتج المنطقي من مجموعة متنوعة من أنظمة النمذجة في مجموعة متماسكة في موقع واحد على الشبكة.

        يقدم هذا القسم وصفًا موجزًا ​​لتلك المجالات داخل النظام حيث يكون المحتوى الفني هو الأكثر أهمية.

        بالنسبة للمجالات الوظيفية الرئيسية للنموذج (MATADOR ، ADMS ، VISPACT) ، يوفر EIS تسهيلات استيراد مخصصة لجلب البيانات من أنظمة النمذجة. تحتوي كل منطقة وظيفية على مجموعة معينة من تسهيلات الاستيراد ، حيث يختلف تعقيد ومحتويات ملف الإدخال بين كل أنظمة النمذجة.

        • أنواع معينة من ملفات إدخال النموذج.
        • ملوثات معينة أو مجموعات ملوثات من داخل ملف نموذج
        • Particular model criteria that will alter the output.

        For the UKADMS and MATADOR functional areas, one model file can produce many different output grids and tins depending on what set of data within a model file the user chooses.

        Within the UKADMS and MATADOR functional areas, a user can also specify the output grid resolution in metres for the chosen model data. This gives a user the chance to specify the level of detail required for the output grid.

        The import facilities use an AML front-end, with an ANSI C process running in the background that interrogates the chosen model file to obtain the user's data preferences, and then restructures the chosen set of data within the file into a suitable format for ArcInfo to handle.

        • A user can import the location and attribute values of new point features from a selected file.
        • A user can update the attribute values of existing point features from a selected ASCII file.

        The data files conform to a pre-defined format that the SAS package may produce, as SAS is where most of the point data are currently stored. The functionality uses AWK and NAWK to restructure the chosen input file into a format that AML can read. The process makes sure that the all the attribute names and values in the file are valid for the destination coverage. Having confirmed its validity, the data is automatically added to the destination coverage.

        This functionality places no internal restrictions on the size of the files provided, so can be used for "long-haul" automatic batch additions or updates to existing points coverages.

        The EIS is multi-user. The first thing a user does on entering the EIS is "open" an existing project or create a new project. The act of entering either a new or an existing project creates a unique temporary workspace under the project directory for that user. In this way, each user has a unique workspace during an EIS session. This overcomes problems that can occur if many users share the same workspace, and allows the EIS to "tidy up" after itself when a user exits the system by deleting the temporary workspace that was being used.

        Additionally, the EIS implements a simple coverage locking mechanism to ensure that features on a particular coverage are only edited by one user at a time. Although there are many different methods for implementing locking, the EIS uses a "lock file" approach. If a user requests facilities to edit a dataset and a "lock file" exists for that coverage, then that user will be informed that someone else is already editing the coverage. On completion of an editing function, the "lock file" will be removed to allow other users to perform editing activities.

        The coverage level locking provided is sufficient for the EIS, given that the only real dataset editing occurs in the Points functional area, when an authorised user is either adding, deleting, or updating points features and their attributes. These operations are reasonably infrequent given that power stations are not built every day! Depending on whether the appropriate modules are purchased, the locking facilities may well be extended in the future to allow feature level locking rather than coverage level locking.

        • The EIS can be used to create a default legend with which to display a grid. The default legend holds eight classes, scaling from "cold" colours for low values to "hot" colours for high values.
        • A user can create a legend for a grid by reference to the minimum, maximum, mean, and standard deviation values of the input grid. Up to ten classes can be defined, and a choice of over 100 colour shades is available for each set class. The new grid legend scheme can then be saved to file for future use.
        • A user can choose an existing grid legend scheme from the list of the saved grid legend scheme within the current project.

        On specifying a particular visualisation option, the input grid will be drawn using the applied legend schemes, and the legend definition will be added to the overall key display area.

        The EIS allows for the custom visualisation of a contour surface derived from a pollution model grid or tin.

        A user can create a contour surface by reference to the minimum, maximum, mean, and standard deviation values of an input grid, and the minimum, maximum, and mean values of an input tin. The EIS prompts for a starting contour value and a fixed interval from that value in order to define the limits of the surface to be contoured, and the density of the output contour map. A user can also choose whether to include the contour values as text on the map display as well as in the contour legend.

        The contouring functionality currently available within ArcInfo is less rich than that provided by modern scientific visualisation packages. This can lead to some frustration in users familiar with these alternatives.

        The general screen display within the EIS is split between a map area and a key area. Every screen display within the EIS holds a dynamic key. During the operation of the system, the key changes dynamically to reflect the current contents on display in the map area. If a dataset is added to the display then the complete key classes within that dataset are also added. If a dataset is removed from display then the key classes for that dataset will also be removed from the display.

        This dynamic key is implemented as a logical sub process of the main "draw" routine. Whenever the screen is refreshed to display new sets of data in the "draw" routine, the key generation process picks up the details and appropriate symbology for all the datasets on show, from point, polygon, or line datasets, to grid and TIN datasets.

        The EIS allows a user to compare two data layers for example depositions and critical loads for selected areas in the UK. The logical and graphical selection tools available for polygon features in the General Map Navigation functional area are all available to this function, so a user can custom define the set of areas for which this calculation is applied.

        The functionality provides a difference grid for the selected polygons highlighting those areas where pollution exceeds the sustainable load, and provides a statistical analysis of the differences observed. The EIS also provides the ability to graphically query the output grid to identify the difference values in selected cells, and the output grid can be saved for future reference or additional analysis.

        Throughout the EIS, there is functionality to save the current display to a named directory, and functionality to load previously saved displays to the screen. This allows an user to treat a session within the EIS as an on-going process. Displays can be saved in the same way as a user would save a document within a word-processor, the only difference being that the EIS has to deal with map "documents".

        Saving a display involves recording the current map extent, recording the logical contents of the display, creating a listing of all the datasets currently on display and their internal characteristics, and also involves copying any temporary datasets from a user's unique workspace to the named save directory.

        From the information described above a display can be re-created, exactly as it was when saved. The EIS load functionality provides a listing of all the saved displays available within a project, and a user can choose which saved display to load to the screen to replace the current view.

        The EIS provides functionality to create customised line graphs of time-series pollution variables stored against point features such as power stations. This functionality is available from the top-level menu within the points functional area. On choosing a point feature against which time-series data is stored, a user is presented with a graphing menu. From the menu a user can choose a set of variables to graph, choose the time period to graph between, and choose the symbology for each line on the graph. The graph key holds the variable names and measurement units, and a user can pick any printer or plotter visible from the local workstation to print the output graph. As the menu stays up until explicitly dismissed, the functionality allows for the quick generation of multiple graphs for a selected point feature.

        Throughout the EIS, functionality exists to allow a user to produce hard-copy maps of the current screen display. From the custom print menu, a user is able to specify the output size of a plot (A4 or A3), the orientation of a plot (landscape or portrait), the plot title, whether to add a scale bar, and whether to add a north arrow. On confirmation of the menu, the EIS displays the custom plot file as it will appear in hard-copy, and gives a user the option to print or not. A user can then either specify any printer or plotter visible from the host workstation to send the plot to, or send the plot to a named PostScript file for use outside the system.

        • The development of the EIS highlights the changing demands users now place on GIS datasets, and highlights increasing demands for well engineered solutions.
        • Users now expect to purchase high quality GIS datasets, where "quality" can be defined as the ease with which a dataset can be integrated into a proposed solution. The continued growth in the use of information technology and the consequent exposure of people to well engineered low cost software packages means that the GIS user community has increasingly high expectations for any proposed GIS solution. Consequently GIS applications development is slowly integrating with mainstream computing, where systems engineering skills are at a premium.
        • Increased market demand for quality data and quality solutions can only be a positive force. How well data and system providers meet the increased expectations of the user community will define the future success and acceptance of GIS as a commercially "viable" widespread technology.

        The system is now in use and has already proved its value as a means both of gaining added insight into the interpretation of atmospheric dispersion models and how they may be used, and also in communicating the results of environmental effects analyses both internally and externally. It has also acted as a catalyst in the generation of new ideas from users about additional functionality and areas of application that would be of value.

        This paper is published by permission of National Power PLC and the National Remote Sensing Centre Ltd.

        Jim Ball,
        Senior Applications Engineer,
        National Remote Sensing Centre Ltd.,
        Delta House,
        Southwood Crescent,
        Southwood,
        Farnborough,
        Hampshire,
        GU14 0NL,
        UK

        Telephone.: (01252) 541464
        Fax: (01252) 375016
        email: [email protected]

        Dr Ian Rodgers,
        Senior Consultant,
        National Power PLC,
        Electron Building,
        Windmill Hill Business Park,
        Whitehill Way,
        Swindon,
        Wiltshire
        SN5 6PB,
        UK


        PH and Water

        pH is a measure of how acidic/basic water is. The range goes from 0 to 14, with 7 being neutral. pHs of less than 7 indicate acidity, whereas a pH of greater than 7 indicates a base. The pH of water is a very important measurement concerning water quality.

        PH and Water

        No, you don't often hear your local news broadcaster say "Folks, today's pH value of Dryville Creek is 6.3!" But pH is quite an important measurement of water. Maybe for a science project in school you took the pH of water samples in a chemistry class . and here at the U.S. Geological Survey we take a pH measurement whenever water is studied. Not only does the pH of a stream affect organisms living in the water, a changing pH in a stream can be an indicator of increasing pollution or some other environmental factor.

        PH: Definition and measurement units

        By the way. for a solution to have a pH, it has to be aqueous (contains water). Thus, you can't have a pH of vegetable oil or alcohol.

        pH is a measure of how acidic/basic water is. The range goes from 0 to 14, with 7 being neutral. pHs of less than 7 indicate acidity, whereas a pH of greater than 7 indicates a base. pH is really a measure of the relative amount of free hydrogen and hydroxyl ions in the water. Water that has more free hydrogen ions is acidic, whereas water that has more free hydroxyl ions is basic. Since pH can be affected by chemicals in the water, pH is an important indicator of water that is changing chemically. pH is reported in "logarithmic units". Each number represents a 10-fold change in the acidity/basicness of the water. Water with a pH of five is ten times more acidic than water having a pH of six.

        Importance of pH

        The pH of water determines the solubility (amount that can be dissolved in the water) and biological availability (amount that can be utilized by aquatic life) of chemical constituents such as nutrients (phosphorus, nitrogen, and carbon) and heavy metals (lead, copper, cadmium, etc.). For example, in addition to affecting how much and what form of phosphorus is most abundant in the water, pH also determines whether aquatic life can use it. In the case of heavy metals, the degree to which they are soluble determines their toxicity. Metals tend to be more toxic at lower pH because they are more soluble. (Source: A Citizen's Guide to Understanding and Monitoring Lakes and Streams)

        Diagram of pH

        As this diagram shows, pH ranges from 0 to 14, with 7 being neutral. pHs less than 7 are acidic while pHs greater than 7 are alkaline (basic). Normal rainfall has a pH of about 5.6—slightly acidic due to carbon dioxide gas from the atmosphere. You can see that acid rain can be very acidic, and it can affect the environment in a negative way.

        The pH scale ranges from 0 to 14, with 7 being neutral. pHs less than 7 are acidic while pHs greater than 7 are alkaline (basic).

        Credit: robin_ph / stock.adobe.com

        Measuring pH

        The U.S. Geological Survey analyzes hundreds of thousands of water samples every year. Many measurements are made right at the field site, and many more are made on water samples back at the lab. pH is an important water measurement, which is often measured both at the sampling site and in the lab. There are large and small models of pH meters. Portable models are available to take out in the field and larger models, such as this one, are used in the lab.

        To use the pH meter in the photograph below, the water sample is placed in the cup and the glass probe at the end of the retractable arm is placed in the water. Inside the thin glass bulb at the end of the probe there are two electrodes that measure voltage. One electrode is contained in a liquid that has a fixed acidity, or pH. The other electrode responds to the acidity of the water sample. A voltmeter in the probe measures the difference between the voltages of the two electrodes. The meter then translates the voltage difference into pH and displays it on the little screen on the main box.

        A portable electronic pH meter.

        Before taking a pH measurement, the meter must be "calibrated." The probe is immersed in a solution that has a known pH, such as pure water with a neutral pH of 7.0. The knobs on the box are used to adjust the displayed pH value to the known pH of the solution, thus calibrating the meter.

        Taking pH at home or school

        One of the most popular school science projects is to take the pH of water from different sources. Chances are your school (and certainly not you) does not have an electronic pH meter lying around, but you can still get an estimate of pH by using litmus paper. Litmus paper, which can be found at pet-supply stores (to check the pH of aquariums) is simply a strip of paper that, when a sample of water is dropped onto it, turns a certain color, giving a rough estimate of pH.

        PH and water quality

        Excessively high and low pHs can be detrimental for the use of water. High pH causes a bitter taste, water pipes and water-using appliances become encrusted with deposits, and it depresses the effectiveness of the disinfection of chlorine, thereby causing the need for additional chlorine when pH is high. Low-pH water will corrode or dissolve metals and other substances.

        Pollution can change a water's pH, which in turn can harm animals and plants living in the water. For instance, water coming out of an abandoned coal mine can have a pH of 2, which is very acidic and would definitely affect any fish crazy enough to try to live in it! By using the logarithm scale, this mine-drainage water would be 100,000 times more acidic than neutral water -- so stay out of abandoned mines.

        Variation of pH across the United States

        The pH of precipitation, and water bodies, vary widely across the United States. Natural and human processes determine the pH of water. The National Atmospheric Deposition Program has developed maps showing pH patterns, such as the one below showing the spatial pattern of the pH of precipitation at field sites for 2002. You should be aware that this contour map was developed using the pH measurements at the specific sampling locations thus, the contours and isolines were created using interpolation between data points. You should not necessarily use the map to document the pH at other particular map locations, but rather, use the map as a general indicator of pH throughout the country.


        In ArcMap, when using Add Surface Information, why are all avg_slope values positive? - Geographic Information Systems

        Screen recordings are a powerful tool to help display and share animations from your RAS model. You can create screen&hellip

        The Final Version of HEC-RAS 6.0 is now available!

        The FINAL release of HEC-RAS 6.0 is now available! See below message from HEC for more info. &hellip

        Lateral Structure on River Bends

        Lateral structures can be used in HEC-RAS for transferring flow from a river/reach to another river/reach, 2D area or storage&hellip

        HEC-RAS 6.0 beta 2 is now available!

        The beta 2 release of HEC-RAS 6.0 is now available. This fixes the bug with 2D bridges in SI&hellip

        HEC-RAS 6.0 New Features – Interview with HEC-RAS Team Leader Gary Brunner (Parts 1 & 2)

        HEC-RAS Friends- You do not want to miss these Full Momentum Vodcasts. In Episode 12 (Part 1), Ben and Chris&hellip

        HEC-RAS 6.0 beta is now available!

        RAS Users! Go get your copy of HEC-RAS 6.0 beta. It’s now available. I’ve had the opportunity to test drive&hellip

        An Adaptive Time-Step Optimization Method for 2D HEC-RAS Simulations

        Computation Interval Time Series of Divisors. Explanation and Case Study by Jaison Renkenberger.

        Online Class: 1D/2D Modeling with HEC-RAS – Fall Webinar Series!

        Registration is open for the Oct 7 - Nov 11 2020 online course offering of 1D/2D HEC-RAS.

        Steady Unsteady? 1D, 2D, 3D? Modeler Application Guidance

        Hey RAS Users. HEC just put out this very informative document that helps and guides the modeler with the decision&hellip

        Search for Posts

        Welcome to the RAS Solution

        You’ve arrived at The RAS Solution. The best help site for all things HEC-RAS. Use the Search bar above to find topics you are interested in. Whether you are new to HEC-RAS or a seasoned expert, I think you’ll find a lot of great stuff in here. تفحص ال HEC-RAS Vodcast (video podcast) I do with Ben Cary called Full Momentum.

        The Author

        Chris Goodell, Principal Consultant for H&H at Kleinschmidt Associates, is a former HEC-RAS Development Team member and teaches HEC-RAS courses around the world. He is the author of the popular book “Breaking the HEC-RAS Code” and co-host of the Full Momentum vodcast.


        Demo-genetic dynamics of the introduction

        Haplotype diversity estimated from single DNA locus (mitochondrial DNA) reveals a reduced number of haplotypes among invasive populations as compared to the native ones (Blekhman et al., 2020 ) confirming their most likely same NAM origin (Blekhman et al., 2020 Lombaert et al., 2010 ). Diversity estimates from multilocus microsatellites support the role of introduction modalities with lower allelic richness in single introductions from NAM (SAM and SAF) and higher expected heterozygosity in EU than in both parents (BIO and NAM) (Lombaert, Guillemaud, et al., 2014 ). Based on the topology of introductions (Facon, Hufbauer, et al., 2011 ) computed ABC analysis to infer the demographic parameters during introduction in NAM and found a bottleneck of intermediate intensity (150 individuals and 20 generations).


        Open Research

        All data used in this manuscript have already been published or archived and can be accessed via Figshare http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.4234850 (Dyer, Redding, & Blackburn, 2016), GBIF.org (2018) (for a complete list of GBIF occurrence downloads, see Supporting Information Table S9), the WorldClim database (Hijmans et al., 2005), available for download from http://www.worldclim.org, 0.5 km MODIS-based Global Land Cover (Broxton, Zeng, Sulla-Menashe, & Troch, 2014), available for download from https://archive.usgs.gov/archive/sites/landcover.usgs.gov/global_climatology.html, and BirdLife International & NatureServe (2014), available for download from http://datazone.birdlife.org/species/requestdis

        Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.


        Extended Data Fig. 1 OSL data.

        أ, ب, OSL decay curve (Tn) from a representative grain of sample GHN 1 (أ) and the dose–response curve from the corresponding grain (ب). ج, ه, ز, أنا, Equivalent dose distributions are shown as radial plots for GHN 1 (ن = 233) (ج), GHN 2 (ن = 386) (ه), GHN 3 (ن = 346) (ز) and GHN 6 (ن = 340) (أنا). The grey bars show 2σ equivalent dose ranges centred on the weighted mean equivalent dose values of the components fitted using the FMM. د, F, ح, ي, The main FMM component ده value (left ذ axis, 1σ uncertainties) and corresponding proportions of grains (right ذ axis) are plotted for various FMM fits with σ values ranging from 20 to 35% for GHN 1 (د), GHN 2 (F), GHN 3 (ح) and GHN 6 (ي). The red circle indicates the best FMM fit used for age calculation on that basis of the optimized combination of number of components, σ value and the BIC and llik statistical parameters, as described in Methods.

        Extended Data Fig. 2 Lithic artefacts and ochre from the DBSR.

        أ, Recurrent unidirectional prepared core showing upper, lateral, lower and platform view (specimen number 4642 chalcedonic black chert). Arrows show the direction of removal circles indicate the presence of a negative bulb of percussion. ب, Ochre, two views (specimen number 4576). ج, Point showing dorsal and platform view (specimen number 2198 banded ironstone formation). د, Point with minimal retouch on right lateral (specimen number 4281 tuff). ه, Blade (specimen number 13968 banded ironstone formation).

        Extended Data Fig. 3 Geological sources of calcite on Ga-Mohana Hill.

        أ, ب, Irregular calcite crystals (<1 cm in maximum dimension) have formed at the base of a tufa flow on the south side of the shelter. ج, د, Small veins of bladed calcite aggregates (<1–2 cm in maximum width) occur within the dolomitic bedrock exposed at the north end of the shelter. ه, Thin veins of bladed calcite aggregates (<1–2 cm in maximum width) in the ceiling of GHN.

        Extended Data Fig. 4 Geological source of calcite located 2.5 km from GHN.

        أ, Dotted line indicates the dolomite exposure at which calcite crystal was collected. Scale bar, 1 km. ب, Collected sample of calcite spar with rhomboidal cleavage, three views. Scale bar, 5 cm. ج, Close-up image of cleavage planes. Scale bar, 5 cm.

        Extended Data Fig. 5 Artefact distributions and context in the DBSR.

        أ, A georeferenced section photograph of the east wall of area A, highlighting locations of plotted finds (white dots) crystals and OES are indicated in colour. ب, Calcite crystals (plotted find numbers 5033 and 5069) in situ in lot 300 of the DBSR. ج, Calcite crystal (plotted find number 4929) in situ, infield sketch on tablet (lot 300 of the DBSR). د, Overview of GHN area A excavation. Photograph faces the southeast corner north is to the left of the image. Boxed area shows the quadrants in the DBSR that contained the highest density of calcite crystals.

        Extended Data Fig. 6 Laser ablation maps of 238 U and 232 Th concentrations in dated tufa samples.

        أ, ب, Sample 18-17 (أ) and sample 18-16 (ب). Areas of low thorium and as high uranium as possible were selected for U–Th dating, and are marked with open freeform outlines.

        Extended Data Fig. 7 Rainfall attribution at GHN.

        أ, Map showing the position of GHN (black star), and the cores MD96-2048 46,47 and RC11-120 48 . Red oval indicates area of warmer SST needed for increased rainfall over South Africa blue oval indicates the area of cooler SST needed to increase rainfall. ب, Winter seasonality index of South Africa 103 generated with Worldclim 2 at 2.5-min resolution 104 . Green indicates year-round rainfall zone blue indicates winter rainfall zone red indicates summer rainfall zone. Black contour lines indicate total annual precipitation in mm. GHN is indicated by a black star. ج, Change in SST (°C) versus time (thousands of years) taken from core MD96-2048 (purple plot indicating SST calculated from long chain alkenones and blue plot using glycerol dibiphytanyl glycerol tetraethers) and RC11-120 (red plot is summer SST, black plot is winter SST). Time range represented by GHN tufas is shown in the yellow box. د, Correlation of September Southern Oscillation index to November precipitation. Plot shows a positive 0.2–0.4 correlation close to GHN, but an indistinguishable correlation at the site. GHN is indicated by the black star. ه, Correlation of September dipole mode index to November precipitation. Plot shows a negative 0.3–0.4 correlation in and around GHN. GHN is indicated by the black star.