أكثر

مشاكل مع قيم NA عند قراءة ملف .DEM مع حزمة R 'raster' في Windows

مشاكل مع قيم NA عند قراءة ملف .DEM مع حزمة R 'raster' في Windows


أحاول قراءة ملف نقطي بتنسيق .DEM على النوافذ باستخدام الحزمة "النقطية" في R.

أواجه مشكلات مع قيم NA ، عند تحميل البيانات في R في Windows 7 ، لكن ليس لدي مشكلة على Mac مع OSX Lion. في النوافذ ، لا يبدو أن قراءة قيم NA بشكل صحيح. السؤال لماذا يحدث هذا؟

تم تنزيل الملف النقطي المستخدم من USGS برمز R التالي:

download.file ('http://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/gtopo30/global/e020n90.tar.gz'، 'e020n90.tar.gz') untar ('e020n90.tar.gz')

ثم قرأت البيانات النقطية إلى R باستخدام الحزمة "النقطية". في الإصدار 2.13.1 من OSX Lion و R64 ، يتم التعرف على قيم NA:

> onMac <- نقطية ('E020N90.DEM')> فئة onMac: أبعاد الطبقة النقطية: 6000 ، 4800 ، 28800000 (nrow ، ncol ، ncell) الدقة: 0.008333333 ، 0.008333333 (x ، y) المدى: 20 ، 60 ، 40 ، 90 (xmin، xmax، ymin، ymax) تنسيق. المرجع. : + proj = longlat + ellps = WGS84 + towgs84 = 0،0،0،0،0،0،0 + قيم no_defs: /Users/Tam/Desktop/E020N90.DEM min value: -9999 max value: 5483> abstract (قيم (onMac)) دقيقة. 1st Qu. متوسط ​​متوسط ​​3rd Qu. الأعلى. NA's -137 85148213213 5483 13046160

ولكن في نظام التشغيل Windows 7 (إصدار 64 بت ، نفس إصدار R) يقوم بتحويل قيم الخلايا التي يجب أن تكون NA إلى أرقام:

> onWindows <- نقطية ('E020N90.DEM')> على فئة Windows: أبعاد الطبقة النقطية: 6000 ، 4800 ، 28800000 (nrow ، ncol ، ncell) الدقة: 0.008333333 ، 0.008333333 (x ، y) المدى: 20 ، 60 ، 40 ، 90 (xmin، xmax، ymin، ymax) تنسيق. المرجع. : + proj = longlat + ellps = WGS84 + datum = WGS84 + no_defs + towgs84 = 0،0،0 قيم: E: /WorldDegreeDays/gsoddata/gtopo/E020N90.DEM الحد الأدنى للقيمة: -9999 أقصى قيمة: 5483> ملخص (القيم (onWindows)) دقيقة. 1st Qu. متوسط ​​متوسط ​​3rd Qu. الأعلى. 1150946 27190 55540 65540

لماذا لا توجد قيم NA في البيانات النقطية عندما قرأتها على Windows؟ كيف يمكنني حلها؟ أعتقد أن الأمر يتعلق بطريقة تخزين الأرقام ، حيث يتم تحويل الكثير من قيم NA إلى 55540.

معلومات من Windows (بعد تحميل البيانات النقطية):

SessionInfo () R الإصدار 2.13.1 (2011-07-08) النظام الأساسي: x86_64-pc-mingw32 / x64 (64 بت) الإعدادات المحلية: [1] LC_COLLATE = English_United States.1252 [2] LC_CTYPE = English_United States.1252 [ 3] LC_MONETARY = English_United States.1252 [4] LC_NUMERIC = C [5] LC_TIME = English_United States.1252 الحزم الأساسية المرفقة: [1] stats Graphics GrDevices utils datasets method أساس الحزم الأخرى المرفقة: [1] rgdal_0.7-1 raster_1 .9-12 sp_0.9-88 محملة عبر مساحة اسم (وغير مرفقة): [1] grid_2.13.1 lattice_0.19-30

معلومات من OSX (بعد تحميل البيانات النقطية):

إصدار R 2.13.1 (2011-07-08) النظام الأساسي: x86_64-apple-darwin9.8.0 / x86_64 (64 بت) الإعدادات المحلية: [1] en_US.UTF-8 / en_US.UTF-8 / C / C / en_US .UTF-8 / en_US.UTF-8 الحزم الأساسية المرفقة: [1] stats الرسومات grDevices utils utils data methods [7] الحزم الأخرى المرفقة الأساسية: [1] rgdal_0.6-33 raster_1.9-12 sp_0.9-88 محملة عبر مساحة اسم (وغير مرفقة): [1] grid_2.13.1 lattice_0.19-33

أحد الحلول هو البحث عن البيانات الأولية ، نظرًا لأن هذا تنسيق ملف بسيط للغاية.

ليس للجميع ، ولكن قد يكون من المفيد رؤية ما يحدث.

## كل هذه التفاصيل موجودة في ملف .HDR NROWS <- 6000 NCOLS <- 4800

في هذه المرحلة ، يمكنك تجربة الخيارات المختلفة لإشارة الأعداد الصحيحة والانتهاء مباشرةً ، وبهذه الطريقة نحقق ما يفعله روبرت باستخدام> 32767التحول بعد قراءة الملف.

x1 <- readBin ("E020N90.DEM"، "عدد صحيح"، الحجم = 2، موقع = TRUE، n = NROWS * NCOLS، endian = "big") range (x1) [1] -9999 5483 x1 [x1 <- 9998] <- NA ## الآن للإسناد الجغرافي البسيط ، أيضًا في ملف HDR ULXMAP <- 20.00416666666667 ULYMAP <- 89.99583333333334 XDIM <- 0.00833333333333 YDIM <- 0.00833333333333 ## ينشئ الآن إحداثيات x / y وعلى مصفوفة البيانات (flip Y) x <- list (x = seq (ULXMAP، ​​by = XDIM، length = NCOLS)، y = seq (ULYMAP - NROWS * YDIM، by = YDIM، length = NROWS)، z = matrix (x1، nrow = NCOLS) ) [، NROWS: 1]) مكتبة (sp) x <- image2Grid (x) مكتبة (نقطية) r <- raster (x) plot (r)

أخيرًا ، قم بتعيين الإسقاط كما يقرأ بواسطة خطوط المسح (وهذا سيعطي نفس نسبة العرض إلى الارتفاع في الرسم الذي يتم رؤيته عند القراءة بهذه الطريقة).

الإسقاط (r) <- "+ proj = longlat + ellps = WGS84 + datum = WGS84 + no_defs + towgs84 = 0،0،0"

تحرير: عفوًا ، لقد نسيت أن تطرح من الأعلى ، تم إصلاحها الآن - لا تزال هناك مشكلة نصف خلية لم أحصل عليها في الجزء السفلي أيضًا.


توجد بعض المشكلات في هذا الملف أو مع GDAL. أنا أستخدم نظام التشغيل windows 7

الإصدار R 2.13.1 (2011-07-08) النظام الأساسي: x86_64-pc-mingw32 / x64 (64 بت)

و

> getGDALVersionInfo () [1] "GDAL 1.7.2 ، تم إصداره في 2010/04/23"> صفوف GDALinfo ('E020N90.DEM') 6000 عمود 4800 نطاق 1 origin.x 20 origin.y 40 res.x 0.008333333 res.y 0.008333333 ysign -1 oblique.x 0 oblique.y 0 driver EHdr projection + proj = longlat + ellps = WGS84 + datum = WGS84 + no_defs file E020N90.DEM ملخص النطاق الظاهري: GDType Bmin Bmax Bmean Bsd hasNoDataValue NoDataValue 199 4412.9 5088.6 صحيح -9999>

لاحظ أن NoDataValue هو نفس قيمة Bmin (-9999) ، وهي قيمة فردية. والأسوأ من ذلك أن GDType هو UInt16 - عدد صحيح ثنائي البايت غير موقعة - مما يعني أنه لا يمكنك الحصول على قيم أقل من الصفر. من المحتمل أن يكون هذا خطأ تم إصلاحه في gdal 1.8.0

يتم توضيح المشكلة عندما تفعل ذلك

ص <- مؤامرة 'E020N90.DEM' (ص)

أعتقد أن الطريقة السريعة لإصلاح هذا هي:

r <- raster ('E020N90.DEM') متعة <- function (x) {x [x> 32767] <- x [x> 32767] - 65536؛ x [x == -9999] <- NA ؛ x} r [] <- fun (قيم (r)) مؤامرة (r) r <- writeRaster (r، 'E020N90.TIF')

يبدو أن المشكلة ناتجة عن مشكلة في التعرف على حقيقة أن البيانات بتنسيق عدد صحيح 2 بايت موقعة. يتم تفسيره بشكل خاطئ على أنه تنسيق عدد صحيح 2 بايت بدون إشارة. لذلك تصبح قيمة nodata الخاصة بك -9999: 2 بايت = 256 * 256 -9999 = 55537

ما أجده غريباً هو أن الحد الأدنى للقيمة: -9999 والقيمة القصوى: 5483 هما نفس الشيء لكل من windows و mac. يبدو أنه في كلتا الحالتين لم يتم تحديد أي بيانات بشكل صحيح عند إنشاء الرؤوس ، ولكن عند استخدامها فعليًا للقيم حدث خطأ.

الحل:

القيم (onWindows) [القيم (onWindows)> 128 * 256] <- القيم (onWindows) [القيم (onWindows)> 128 * 256] -256 * 256 قيمة (onWindows) [القيم (onWindows) == - 9999] <- غير متوفر

للتعمق أكثر: يبدو أن النقطية تستدعي rgdal ، والتي بدورها تستدعي gdal نفسها. على الأرجح لديك إصدار مختلف من gdal على نظامك. تحقق عند تحميل rgdal على سبيل المثال:

وقت تشغيل GDAL المحمل: GDAL 1.8.0 ، تم إصداره في 2011/01/12

لقد أجريت للتو فحصًا سريعًا على نظام Linux: يقوم gdal 1.8 بتحميل الملف جيدًا ، لكن فشل gdal 1.6. لذلك يبدو أن سببها هو gdal.


على الرغم من أنني لست متأكدًا من متطلباتك ، يمكنك التحويل. ملفات DEM في ملفات .GRID. بعد ذلك ، سيتعرف المعالج الجغرافي Arcgis أو R تلقائيًا على .GRIDs بقيم N / A أثناء معالجة البيانات النقطية للشبكة.


التقديم: Tidync # 174

استكشف محتويات مصدر NetCDF (ملف أو عنوان URL) مقدم بتنسيق المتغيرات نظمت من قبل شبكات مع واجهة تشبه قاعدة البيانات. ال فرط_فلتر يُظهر الفعل تأثيرات تعبيرات تقطيع الصفيف حسب القيمة أو الفهرس. يتم تأخير قراءة البيانات الفعلية حتى يتم طلبها بشكل صريح ، كإطار بيانات أو قائمة من المصفوفات.

  • يُرجى تحديد الفئة أو الفئات من [سياسات ملائمة الحزمة]
  1. ضبط البيانات نظرًا لأن نموذج NetCDF عام جدًا بحيث لا يوجد حجم واحد يناسب الجميع ، يوفر tidync سهولة الاستكشاف لتطوير أدوات الوصول الخاصة بالمجال وكذلك لفهم مصدر جديد
  2. استخراج البيانات لأن البيانات يمكن قراءتها فعليًا بواسطة hyper_slice في شكل خام ، مع مخرجات ذات مستوى أعلى يوفرها غلاف hyper_tibble
  • من هو الجمهور المستهدف وما هي التطبيقات العلمية لهذه الحزمة؟

الجمهور المستهدف هو المستخدمون الذين يتعلمون الكثير عن المجال الفرعي الخاص بهم بحيث يصبحون مبرمجين يساعدون الآخرين في هذا المجال. فهم إما يلتفون حول tidync لبناء واجهة لعائلة مصدر NetCDF ، أو يستخدمونها ببساطة لتعلم صياغة مكالمات ذات مستوى أقل مباشرة إلى API (مع حزم RNetCDF ، ncdf4 ، rgdal ، rhdf5 ، إلخ).

  • هل هناك حزم R أخرى تحقق نفس الشيء؟ إذا كان الأمر كذلك ، فكيف تفعل
    تختلف أو تفي [معاييرنا للأفضل في الفئة]

dplyr tbl_cube هو الأقرب والنجوم قيد التطوير لديها بعض التداخل. لكني أعتقد أن تجريد الجدول الافتراضي في tidync جديد ، وإن كان مستوحى بشكل كبير من "كسل" ggplot2 ومنهج الجداول المتعددة في tidygraph. من حيث قابلية الاستخدام بشكل عام - ولكن ليس من حيث العمومية - تعد الحزمة النقطية هي الأفضل ولكنها لا تتعامل مع المصفوفات غير الجغرافية بشكل جيد ، ويمكنها فقط التعامل مع الشرائح ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد من الأشكال الأعلى ، ولا تدعم الشبكات مع غير - إحداثيات منتظمة (غير أفينية).

  • إذا أجريت استفسارًا مسبقًا ، فالرجاء لصق الرابط إلى المشكلة المطابقة أو مشاركة المنتدى أو أي مناقشة أخرى أوtag المحرر الذي اتصلت به.

إليك استعلام التقديم المسبق:

متطلبات

قم بتأكيد كل مما يلي عن طريق تحديد المربع. هذه الحزمة:

  • لا ينتهك شروط الخدمة لأي خدمة يتفاعل معها.
  • لديه ترخيص مقبول CRAN و OSI.
  • يحتوي على README مع إرشادات لتثبيت الإصدار التطويري.
  • يتضمن وثائق مع أمثلة لجميع الوظائف.
  • يحتوي على المقالة القصيرة مع أمثلة على وظائفه واستخداماته الأساسية.
  • لديه مجموعة اختبار.
  • لديه تكامل مستمر ، بما في ذلك الإبلاغ عن تغطية الاختبار ، باستخدام خدمات مثل Travis CI و Coeveralls و / أو CodeCov.
  • أوافق على الالتزام بمدونة قواعد السلوك الخاصة بشركة ROpenSci أثناء عملية المراجعة والحفاظ على الحزمة الخاصة بي في حالة قبولها.

خيارات النشر

  • هل تنوي أن تذهب هذه الحزمة إلى CRAN؟
  • هل ترغب في التقديم تلقائيًا إلى مجلة البرامج مفتوحة المصدر؟ لو ذلك:
    • تحتوي الحزمة على ملف تطبيق بحث واضح حسب تعريف JOSS.
    • تحتوي الحزمة على paper.md يطابق متطلبات JOSS مع وصف عالي المستوى في جذر الحزمة أو في inst /.
    • يتم إيداع الحزمة في مستودع طويل الأجل مع DOI:
    • (لا ترسل حزمتك بشكل منفصل إلى JOSS)
    • الحزمة جديدة وستكون ذات فائدة لقراء المجلة على نطاق واسع.
    • المخطوطة التي تصف الحزمة لا تزيد عن 3000 كلمة.
    • تنوي أرشفة رمز الحزمة في مستودع طويل الأجل يفي بمتطلبات المجلة.
    • (من فضلك لا ترسل الحزمة الخاصة بك بشكل منفصل إلى طرق في علم البيئة والتطور)

    التفاصيل

    المرور محليًا (على نظام Linux) ، ولكن لا تزال هناك مشكلات في travis.

    هل تتوافق العبوة مع إرشادات التعبئة والتغليف rOpenSci؟ يرجى وصف أي استثناءات:

    إذا كانت هذه إعادة تقديم بعد الرفض ، فيرجى توضيح التغيير في الظروف:

    إذا أمكن ، يرجى تقديم توصيات للمراجعين - أولئك الذين لديهم خبرة في حزم مماثلة و / أو مستخدمين محتملين لحزمتك - وأسماء مستخدمي GitHub الخاصة بهم:

    تم تحديث النص بنجاح ، ولكن تمت مواجهة هذه الأخطاء:

    لا يمكننا تحويل المهمة إلى مشكلة في الوقت الحالي. حاول مرة اخرى.

    تم إنشاء المشكلة بنجاح ولكن لا يمكننا تحديث التعليق في الوقت الحالي.


    التنفيذ الأمثل والأداء لخوارزمية توليد خط كفاف متوازي

    يقدم هذا البحث خوارزمية استيفاء لخط الكنتور المتوازي من نموذج الارتفاع الرقمي (DEM). يعد إنشاء الكونتور من DEM هو المهمة الأساسية لرسم الخرائط بمساعدة الكمبيوتر وأحد أهم تطبيقات DEM. مع زيادة دقة DEM ، أصبح تحليل التضاريس الرقمية (DTA) أحد مهام الحوسبة المكثفة في نظم المعلومات الجغرافية. تم إجراء العديد من الدراسات حول تنفيذ خوارزميات DTA المتوازية بناءً على أجهزة وبرامج موازية مختلفة. في هذا البحث ، نستخدم مجموعة أدوات GIS مفتوحة المصدر لتنفيذ خوارزمية توليد كفاف موازية. يتم استخدام معيار واجهة تمرير الرسائل (MPI) لبرمجة الخوارزمية المتوازية. يتم إعداد مجموعة النوافذ المتصلة بشبكة LAN (الشبكة المحلية) المترابطة لتنفيذ واختبار خوارزمية إنشاء خط الكنتور المتوازي. تمت مناقشة طريقة تحسين الأداء للخوارزمية المتوازية على وجه التحديد ، بما في ذلك طريقة تكرار البيانات ، والاتصال الجماعي ، وجمع النتائج ، وطريقة تحسين الذاكرة لدمج النتائج. تظهر النتائج التجريبية القدرة والإمكانات لتنفيذ خوارزميات GIS الموازية بناءً على مجموعة أدوات GIS مفتوحة المصدر في بيئة الكمبيوتر المتصلة بشبكة LAN.

    يسلط الضوء

    تم تصميم وتنفيذ خوارزمية توليد خط كفافي متوازي. تمت مناقشة طريقة تحسين الأداء بالتفصيل. ► تم إعداد مجموعة النوافذ المتصلة بشبكة LAN بشكل بطيء لاختبار الخوارزمية المتوازية.


    نماذج المناخ المحلي وأهميتها

    المناخ والطقس لهما أهمية أساسية لتوزيع ووفرة وتطور الكائنات الأرضية (Uvarov 1931 ، Andrewartha and Birch 1954). يمكن لعلماء البيئة الآن الوصول إلى مجموعة غنية من بيانات المناخ والطقس بمقاييس مكانية وزمنية مختلفة عبر الكوكب ، ولكن هذا لا يكفي للعديد من التطبيقات. بدلاً من ذلك ، فإن ظروف المناخ المحلي - "المناخ بالقرب من الأرض" أو في "الطبقة الحدودية" (Geiger 1950 ، Oke 1992) - مطلوبة. المناخ المحلي هو الظروف الفيزيائية التي تعيشها الكائنات الحية بالفعل ، والتي لها صلة بالعمليات الأساسية للحرارة والتبادل الجماعي. وهي تشمل الإشعاع ذي الموجات القصيرة والطويلة ، ودرجة حرارة الهواء ، وسرعة الرياح ، والرطوبة ، ودرجة حرارة الركيزة ، ورطوبة التربة. تمثل هذه الظروف التفاعل بين الظروف الجوية / المناخية وخصائص الموائل مثل الظل والتضاريس (المنحدر والجانب ومظلة التلال) والغطاء النباتي. يتم إجراء قياسات محطة الطقس على ارتفاع يتراوح ما بين متر واحد إلى مترين فوق سطح الأرض على وجه التحديد لتجنب هذه التأثيرات المحلية ، بحيث توفر مقياسًا أكثر ملاءمة من الناحية الإقليمية ، لأن التأثيرات المحلية يمكن أن تكون كبيرة. على سبيل المثال ، لاحظ مونتيث (1960) أن محطة أرصاد جوية بالقرب من لندن في يوليو سجلت 20 درجة مئوية في منتصف النهار ، ولكن عند حوالي 10 سم فوق سطح الأرض في محصول البرسيم كانت أكثر دفئًا بمقدار 5 درجات مئوية. وأشار إلى أنه سيتعين على المرء أن يسافر حتى فلوريدا في ذلك اليوم بالذات ليجد ظروفًا دافئة مماثلة في نفس ارتفاع محطة الطقس. عندما نريد إجراء اتصال مباشر بين القياسات التجريبية لاستجابات الكائنات الحية لدرجة الحرارة والرطوبة في ظل الظروف الميدانية ، فإن المناخ المحلي هو المطلوب وليس الطقس أو المناخ. يجب أيضًا الحصول على هذه المعلومات بالمقياس المكاني والزماني المناسب. سيختلف المقياس ذو الصلة باختلاف حجم الكائن الحي وهشاشته ، ولكن غالبًا ما يحتاج إلى أن يكون في حدود سم - م ودقائق - ساعات لالتقاط التباين البيئي ذي الصلة وآليات تنظيم السلوك (Helmuth 1998 ، 2002 ، Denny et al. 2006 ، Gilman et. 2006، Pincebourde et al. 2007، Suggitt et al. 2011، Denny and Dowd 2012، Kearney et al. 2012).

    في حين أن قياس ونمذجة الظروف المناخية المناخية كان محل اهتمام علماء البيئة منذ فترة طويلة (Uvarov 1931 ، Jackson 1966 ، Willmer 1982) ، فقد أصبح المناخ المحلي مهمًا بشكل خاص في السنوات الأخيرة لعدد من الأسباب الفنية والموضوعية (Potter et al. 2013 ، Bennie وآخرون 2014 ، هانا وآخرون 2014). أولاً ، كان هناك انفجار في البحث حول القيود المناخية لتوزيع الأنواع عبر طريقة نماذج توزيع الأنواع المترابطة (SDMs) (Elith and Leathwick 2009). تم تسهيل هذا البحث من خلال التوافر المتزايد للبيانات البيئية الشبكية ، وكان الدافع وراءه شبح تأثيرات تغير المناخ البشرية المنشأ على التنوع البيولوجي. وقد أدى هذا بدوره إلى الاهتمام بالأسس الأساسية للارتباطات بين المناخ وظهور الأنواع ، وبالتالي تنشيط الدراسات الفيزيولوجية البيئية للتفاوتات الحرارية والمائية للأنواع. تعتمد الدراسات الأخيرة بشكل حاسم على التوصيف الدقيق للمناخ المحلي. ثانيًا ، سهّل تطوير أجهزة تسجيل البيانات البيئية الرخيصة قياس بعض المتغيرات المناخية الدقيقة على الأقل بما في ذلك درجة حرارة الهواء والتربة والرطوبة النسبية (Suggitt وآخرون 2011 ، Ashcroft and Gollan 2012 ، Gillingham et al. 2012 ، Williams 2013) . ومع ذلك ، فإن القياسات التجريبية للظروف المناخية الدقيقة ستكون دائمًا محدودة في المكان والزمان وفي نطاق المتغيرات المناخية التي يمكن قياسها (على سبيل المثال ، نادرًا ما يتم قياس سرعة الرياح والإشعاع الشمسي ورطوبة التربة). وبالتالي ، هناك فائدة كبيرة في القدرة على نمذجة الظروف المناخية المحلية من قواعد البيانات المفصلة بشكل متزايد للمناخ والطقس والتضاريس والتربة والغطاء النباتي المتاحة الآن لأجزاء مختلفة من العالم.

    تم تطوير عدد من نماذج المناخ المحلي لأغراض أو مواقع محددة (Hungerford et al. 1989 ، Bennie et al. 2008 ، Maclean et al. 2016) ولكن تم توفير القليل منها للاستخدام العام أو توفير جميع المخرجات المطلوبة لحساب الكائنات الحية ميزانيات الحرارة. أحد الاستثناءات هو SNTHERM (الأردن 1991) ، التي تركز بشكل أساسي على الثلج بالإضافة إلى مجموعة من المخرجات المناخية المحلية المفيدة الأخرى. ومع ذلك ، فإنه لا يحتوي على إجراءات للإشعاع الشمسي ، وكبرنامج فورتران قائم بذاته ، لا يمكن الوصول إليه نسبيًا.

    تم تطوير نموذج المناخ المحلي الذي نقدمه هنا في الأصل بواسطة بورتر وزملائه لنمذجة ميزانيات الحرارة للكائنات الحية في بيئة صحراوية ، مع Beckman et al. (1973) وبورتر وآخرون. (1973) يقدم لمحات عامة ، ماكولوغ وبورتر (1971) يصفان خوارزميات الإشعاع الشمسي ، وبورتر وآخرون. (1973) وجيمس وبورتر (1979) يقدمان الاختبارات والتطبيقات الأولية. تم تصميم النموذج لحساب الظروف المناخية الدقيقة بالقرب من الأرض عند نقطة معينة ، مع الأخذ في الاعتبار خصائص الموئل والمعلومات المتعلقة بالظروف الجوية على ارتفاع 1 إلى 2 متر فوق سطح الأرض. لا يحسب الظواهر متوسطة الحجم التي تعتمد على الظروف المحيطة ، مثل تصريف الهواء البارد ، على الرغم من أنه يمكن إضافة هذه التأثيرات مباشرة عبر بيانات إدخال طقس القيادة. كما تفترض أيضًا أن خصائص الموائل موحدة عبر مستوى لانهائي ، وبالتالي لن تلتقط الديناميكيات المكانية الدقيقة بسبب الحرارة الجانبية أو تدفق الرطوبة. تم عمل امتدادات مختلفة للنموذج الأصلي ، بما في ذلك القدرة على محاكاة خصائص الركيزة المتغيرة مع العمق والوقت (Kearney et al. 2014b). علاوة على ذلك ، تم اختبار قدرة النموذج على التنبؤ بدرجة حرارة التربة على نطاق واسع في ظل مجموعة واسعة من المناخات في أستراليا (Kearney وآخرون 2014b) والولايات المتحدة الأمريكية (Kearney وآخرون 2014 أ) ، والتنبؤات بدرجات حرارة التربة لمدة 3 ساعات تكون في حدود 10٪ للقيم المقاسة عندما تكون مدفوعة ببيانات الطقس اليومية الشبكية.

    تم تطبيق نموذج المناخ المحلي هذا في مجموعة واسعة من الظروف البيئية ، بما في ذلك فهم دور التنظيم الحراري في التخفيف من تغير المناخ (كيرني وآخرون. تحديد الجنس المعتمد (ميتشل وآخرون 2008 ، فوينتيس وبورتر 2013) توليد طبقات مقاومة يحركها التبخر تقيد حركة الضفادع (Bartelt et al. 2010) وتتنبأ بمواقع الانتقال للأنواع المهددة بالانقراض (Mitchell et al. 2013) والتنبؤ قيود التوزيع بشكل عام بالنسبة للحرارة الخارجية (Kearney وآخرون 2008 ، Kearney 2012) و endotherms (Porter وآخرون 2002 ، 2006 ، Natori and Porter 2007 ، Kearney et al. 2010 ، Mathewson and Porter 2013 ، Briscoe et al. 2016). تم استخدام النموذج أيضًا لإنتاج مجموعة بيانات عالمية للظروف المناخية الصغرى (كيرني وآخرون 2014 أ). ومع ذلك ، مثل SNTHERM ، تم تطويره في الأصل كبرنامج Fortran مستقل مما حد من إمكانية الوصول إليه ، ولم يتم إتاحته للجمهور حتى الآن.

    يمكن استخدام المخرجات الأولية لنموذج المناخ المحلي مباشرة أو توفيرها كمدخلات لنماذج الحرارة الخارجية أو الحرارة داخل حزمة NicheMapR. تستخدم هذه النماذج الأخيرة (التي سيتم وصفها في ملاحظات البرنامج اللاحقة) مخرجات نموذج المناخ المحلي لطرفي الظل المتطرفين لحساب ميزانيات الحرارة والماء والطاقة بالنظر إلى التشكل المحدد وعلم وظائف الأعضاء وخيارات السلوك ، وتتضمن تنفيذ نموذج ميزانية الطاقة الديناميكي للحساب الطاقة طوال دورة الحياة (Kearney 2012، Kearney et al. 2013). في الجزء المتبقي من هذه المقالة ، نصف هيكل برنامج Fortran والصيغ الأساسية لنموذج المناخ المحلي NicheMapR ، بالإضافة إلى وظائف R التي قمنا بتطويرها للتفاعل مع النموذج. نظهر تطبيقه بقاعدة بيانات مناخية عالمية طورتها New et al. (New et al. 1999 ، 2002) ومع رصدات الطقس كل ساعة من شبكة SCAN.


    مناقشة

    على الرغم من أهمية الظروف في بلدان المنشأ ، إلا أنها لا توفر رؤية كاملة لمحددات هجرة اللجوء. إن توفر الملاذات الآمنة والمستدامة في الجوار المباشر يقلل من الحوافز للتنقل لمسافات طويلة ، كما أن وصول المهاجرين الطامحين إلى الشبكة والمعلومات والموارد يوجه قراراتهم بشأن ما إذا كانوا سيذهبون ومتى وأين يذهبون. علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون للتغييرات غير القابلة للقياس الكمي في سياسات الهجرة في مناطق الوجهة الرئيسية تأثيرات عميقة على إحصاءات الوصول 21،53. على سبيل المثال ، لا يُعد الانخفاض المذكور أعلاه في طلبات اللجوء المقدمة إلى دول الاتحاد الأوروبي الثامنة والعشرين منذ عام 2016 (الشكل 1 أ) مجرد استجابة لانخفاض حدة النزاع في الشرق الأوسط ، ولكنه أيضًا نتيجة لاتفاقية بين الاتحاد الأوروبي وتركيا خفت حدتها. طريق عبور بحر إيجة 17. وبالمثل ، أدى إغلاق الحدود الدولية استجابة لوباء COVID-19 إلى خفض عدد طلبات اللجوء الجديدة المقدمة إلى الاتحاد الأوروبي في عام 2020 بمقدار الثلث 54.

    الهجرة القسرية الدولية ، مثل هجرة اللجوء ، ليست النوع الوحيد ولا الأكثر قبولًا من استجابة الهجرة للظروف البيئية المعاكسة. تأخذ معظم الهجرة في البلدان النامية شكل الهجرة الداخلية من الريف إلى الريف أو من الريف إلى الحضر ، وعادة ما يقتصر النزوح عبر الحدود على الجوار المباشر. فقط مجموعة فرعية صغيرة من المهاجرين قادرة على السفر لمسافات طويلة والتقدم بطلب للحصول على اللجوء في أوروبا أو الولايات المتحدة. على الرغم من أن التوقع المعقول هو أن الهجرة القسرية المدفوعة بالمناخ ستعزز هذه الاتجاهات بدلاً من تغييرها جذريًا 10 ، فإن قيود البيانات تعيق حاليًا إجراء تحقيق منهجي في المساهمة النسبية للمحددات المناخية وغير المناخية في التنبؤ بالنزوح الداخلي بالطريقة التي أجريت هنا 55. وبالمثل ، فإن نتائجنا لا تدحض إمكانية حدوث آثار غير مباشرة طويلة الأجل لتغير المناخ أو المخاوف ذات الأسس الصحيحة بشأن العواقب الوخيمة لتأثيرات تغير المناخ التي قد تنشأ في أجزاء لاحقة من القرن 49. خلص تقرير حديث صادر عن الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ إلى أن تغير المناخ الذي يتجاوز حدود التكيف المحلية يمكن أن يؤدي إلى خسائر متصاعدة ويؤدي إلى الهجرة القسرية ، على الرغم من أن الثقة المعلنة منخفضة ، مما يعكس عدم وجود بحث منهجي في حجم هذه الآثار 56. هذا يشكل أولوية مهمة للبحث في المستقبل.

    تعتبر معالجة تحديات الهجرة العالمية من خلال تحسين الظروف في بلدان المنشأ ركيزة أساسية من ركائز الميثاق العالمي للأمم المتحدة بشأن اللاجئين (57) والميثاق العالمي للأمم المتحدة بشأن الهجرة (58) ، لكن التدخلات السياسية الفعالة تتطلب فهماً صارماً للدوافع الرئيسية للهجرة. تكشف النتائج المقدمة هنا أن التفسيرات المتجذرة في الظروف المناخية تضيف القليل إلى قدرتنا على التنبؤ بهجرة اللجوء ، على الرغم من بروزها المتزايد في الخطابات الأكاديمية والعامة المعاصرة 11 ، 13 ، 59. بدلاً من ذلك ، نظهر أن التعرض للعنف السياسي والقيود الواسعة على الحريات المدنية تشكل إشارات إنذار مبكر مهمة وذات صلة بالسياسة لموجات مستقبلية من الهجرة القسرية عبر الحدود. هذه نظرة ثاقبة مهمة وإيجابية ، لأنها تظهر أن طالبي اللجوء يواصلون استخدام النظام على النحو المنشود ، على الرغم من أن غالبية المتقدمين إلى الاتحاد الأوروبي محرومون في النهاية من وضع الحماية 17،18. في عام 2019 ، بلغ معدل الرفض الإجمالي لقرارات الدرجة الأولى 61.9٪ ، على الرغم من وجود تباين كبير بين أعضاء الاتحاد الأوروبي 60. تم منح ما يقرب من نصف المتقدمين الناجحين وضع اللاجئ مع منح البقية حالة الحماية الفرعية أو تصريح الإقامة لأسباب إنسانية.

    تتمتع المؤسسات السياسية الشاملة التي تعمل بشكل جيد بمجموعة من المزايا الموثقة جيدًا ، بما في ذلك نمو اقتصادي أكثر استقرارًا ، وزيادة الاستثمارات في رأس المال البشري ، وتوزيع أكثر إنصافًا للثروة والامتيازات 61،62،63. الحد من العنف السياسي له أيضًا فوائد فورية من حيث تحسين الأمن الغذائي ، وتسهيل الانتعاش الاقتصادي ، وتقليل حاجة المواطنين إلى الحماية الدولية 22،29. تشير النتائج المعروضة هنا إلى أن الاستثمارات في حل النزاعات وبناء السلام ، وتعزيز جودة الحكم في الدول الهشة أو القمعية تشكل مداخل مهمة لمعالجة المخاطر المستقبلية المتعلقة بهجرة اللجوء.


    نبذة مختصرة

    تم تقديم نهج تكوينات الجوار المرئي (VNCs): نهج جديد لاستكشاف النظريات المعقدة للظواهر المرئية في المناظر الطبيعية من خلال معالجة إجمالي مجال الرؤية. تتعلق هذه النظريات بشكل شائع بتكوين الخصائص المرئية للمناطق المحيطة بالمواقع بدلاً من الخصائص المرئية للمواقع نفسها فقط. وبالتالي ، فإن الطريقة النموذجية لتفسير إجمالي نتائج مجال الرؤية من خلال تصنيف قيم الخلايا هي مشكلة لأنها لا تأخذ المناطق المحلية للخلايا في الاعتبار. يتغلب VNC على هذه المشكلة من خلال تمكين المرء من وصف الجوانب المتعلقة بالمنطقة بشكل رسمي لنظرية الرؤية ، لأنه يتضمن رسميًا المنطقة المحيطة بوجهة نظر معينة: شكل وحجم الأحياء وكذلك ، عند الاقتضاء ، هيكل وتوقع الملكية المرئية القيم داخل الجوار. بعد مراجعة موجزة تعمل على وضع مفهوم VNC في السياق ، يتم شرح طريقة اشتقاق تكوينات الأحياء المرئية بالإضافة إلى أداة تحليل VNC برنامج تم إنشاؤه لتنفيذه. يتم بعد ذلك توضيح استخدام الطريقة من خلال دراسة حالة لمواقع العزلة والاختباء والصيد التي توفرها الإعدادات الحجرية الدائمة في إكسمور (المملكة المتحدة).


    ستنتهي صلاحية وصولك التعليمي إلى منتجات Autodesk في <> أيام. إذا كنت لا تزال مؤهلاً ، فأعد التأكيد الآن لتجديد الوصول التعليمي لسنة إضافية.

    لا يمكننا إعادة تأكيد أهليتك للوصول التعليمي إلى منتجات Autodesk في الوقت الحالي. إذا تغيرت حالة التسجيل الخاصة بك ، فنحن نرحب بك للمحاولة مرة أخرى. إذا كنت تعتقد أن هناك خطأ ما ، فيرجى الاتصال بـ SheerID (مزود خدمة الهوية لدينا) للحصول على المساعدة. يمكنك الاستمرار في الوصول إلى المنتجات من خلال <>

    يبدو أن وصولك التعليمي إلى منتجات Autodesk انتهت صلاحيته في <>. إذا كنت لا تزال مؤهلاً ، فيمكنك إعادة الدخول وإعادة الاشتراك في المنتجات التي تريدها.


    لعرض القائمة الكاملة للأقسام المشاركة ، راجع صفحة اتصل بنا.

    • دليل على أن لديك الحق في تقديم طلب:
      • إثبات الجنسية الكندية ، مثل نسخة من جواز السفر أو شهادة الجنسية الخاصة بك
      • إثبات حالتك كمقيم دائم ، مثل نسخة من بطاقة الإقامة الدائمة الخاصة بك أو
      • إثبات الوضع المؤقت في كندا ، مثل تصريح عمل و / أو دراسة و / أو زيارة.
      • إذا كنت تقدم طلبًا نيابة عن شخص آخر ، فيجب عليك تضمين الموافقة على الإفصاح عن معلوماتهم.
      • يجب توقيع الموافقة وتأريخها من قبل الشخص الذي يصرح بالكشف عن معلوماته.
      • يجب عليك تضمين الموافقة لكل فرد يزيد عمره عن 18 عامًا والذي قد يكون مدرجًا في ملفك.
      • في حالة تقديم طلبك إلى IRCC ، يرجى استخدام الموافقة على الوصول إلى المعلومات وطلب المعلومات الشخصية نموذج (IMM 5744).
      • هناك رسوم طلب 5.00 دولارات لهذه الطلبات. لا توجد رسوم تحت قانون الخصوصية.
      • في نهاية التطبيق ، سيتم توجيهك تلقائيًا إلى أداة الدفع الإلكتروني ، حيث ستتم مطالبتك بدفع رسوم التقديم البالغة 5.00 دولارات باستخدام بطاقة ائتمان Visa أو MasterCard أو American Express.
      • يتكون طلب ATIP عبر الإنترنت من سلسلة من الأسئلة ، والتي يجب الإجابة عليها بالتسلسل للمتابعة (ما لم يكن السؤال اختياريًا).
      • يرجى ملاحظة أن هذا الطلب لن يحفظ معلوماتك وبالتالي يجب عليك إكمال الطلب بالكامل في وقت واحد. أيضا، لا استخدم أزرار التنقل في المتصفح "للخلف" و "للأمام" ، حيث لن تعمل ، وستفقد جميع معلوماتك.
      • إذا لم تكن متأكدًا من كيفية الإجابة على أحد الأسئلة ، فاستخدم "يساعد" الميزة من خلال النقر فوق الرمز الموجود في الزاوية العلوية اليمنى من مربع السؤال. توفر هذه الميزة معلومات لمساعدتك عند الإجابة على الأسئلة.
      • بعد إجابتك على جميع الأسئلة ، سيتم تقديم ملف وثيقة مرجعية، والتي ستدرج المستندات التي تحتاج إلى تقديمها. يجب عليك مسح المستندات الخاصة بك وإرفاقها مع طلبك.
      • بعد إكمال طلبك عبر الإنترنت ودفع الرسوم (إن أمكن) ، ستتلقى رسالة بريد إلكتروني تؤكد أننا تلقينا طلبك. إذا تم إجراؤه تحت الوصول إلى المعلوماتيمثل، ستتلقى أيضًا إيصال دفع في هذا البريد الإلكتروني.
      • الطلبات المقدمة بموجب قانون الوصول إلى المعلومات قد تكون قابلة للتحويل إلى مؤسسة اتحادية ذات اهتمام أكبر في ظل ظروف معينة. لا يمكن نقل طلبات السجلات من مؤسسات متعددة.
      • الطلبات المقدمة بموجب قانون الخصوصية لا يمكن نقلها.
      • إذا كانت المؤسسة التي استلمت الطلب لا تحتفظ بالمستندات المطلوبة ولا يمكن نقل الطلب ، فستتلقى ردًا رسميًا يشير إلى ذلك.

      باستخدام الكلمات الرئيسية ، يمكنك البحث في ملخصات طلبات ATI المكتملة لجميع المؤسسات الحكومية. إذا وجدت معلومات تهمك ، يمكنك طلب المستندات التي تم إصدارها مسبقًا مباشرةً من نتائج البحث. يرجى ملاحظة أن الرسوم غير مطلوبة لمثل هذا الطلب ولا توجد مواعيد نهائية للرد.

      لمزيد من الإرشادات ، يرجى الرجوع إلى الأسئلة الشائعة (FAQs).


      معيار ترميز OGC® GeoPackage

      حقوق النشر © 2017 Open Geospatial Consortium.
      للحصول على حقوق استخدام إضافية ، قم بزيارة http://www.opengeospatial.org/legal/

      هذا المستند هو معيار دولي معتمد من قبل أعضاء OGC. هذا المستند متاح على أساس بدون حقوق ملكية وغير تمييزي. إن متلقي هذه الوثيقة مدعوون إلى تقديم إشعار مع تعليقاتهم بأي حقوق براءات ذات صلة يعلمون بها وتقديم الوثائق الداعمة. هذه مراجعة لـ OGC 12-128r12.

      لاحظ أن النص المعياري لهذا المعيار موجود على موقع OGC على الويب: https://portal.opengeospatial.org/files/12-128r14. في حالة وجود أي اختلافات عن مستند HTML هذا والوثيقة المعيارية ، يكون للوثيقة المعيارية الأسبقية.

      نوع الوثيقة: OGC® Standard
      نوع المستند الفرعي: معيار الترميز
      مرحلة الوثيقة: تمت الموافقة
      لغة الوثيقة: الإنجليزية


      5. الخلاصة

      Using digitized analog seismograms, we have relocated the 1920 epicenter to 105.540E, 36.481N near Haiyuan, resolved the focal mechanism to be predominantly strike-slip on a vertical plane, and modeled the body waves to obtain مدبليو=7.9±0.2 . From horizontal offsets measured from the orthorectified Pleiades satellite imagery and DEM derived from aerial drone photos acquired by a quad-copter, we estimated مدبليو=7.8±0.1 using the average slip and length of the rupture.

      We also measured the phase amplitudes and periods of the waveforms to obtain broadband body wave magnitude مب=7.9±0.3 and the IASPEI standard surface wave magnitude مس(20)=8.1±0.2 . ال مب يساوي م و مب previously reported by Gutenberg and Richter ( 1954 ) and Abe ( 1981 ). Converting مب و م إلى مدبليو and averaging the best estimates from all four approaches, we constrain the magnitude of the 1920 Haiyuan earthquake to be مدبليو=7.9±0.2 , consistent within the uncertainty with the مدبليو 8.0 published by Deng et al. ( 1984 ). ال مس(20) is smaller than the original م 8.5 by Gutenberg and Richter ( 1941 ), suggesting Gutenberg's definition of م is not compatible with that of the modern مس and overestimates the size of earthquakes.

      م reported based on intensity of shaking could be overestimated as well, as in the case of the Haiyuan earthquake, the relationship was derived from Gutenberg's surface wave magnitude م (Gu, 1983 Li, 1960 ). Nevertheless, م can be converted into م using the relation given by Gutenberg and Richter ( 1956 ) and Bormann and Saul ( 2008 ). ال م scale is later known as مب and is a good proxy for the moment magnitude مدبليو within an uncertainty of approximately ± 0.2 (Bormann et al., 2013 Kanamori, 1977 ).


      شاهد الفيديو: Stan na dan jednima zarada, drugima problem