أكثر

ما هو الإسقاط الأفضل لرسم خرائط للولايات المتحدة المتجاورة؟

ما هو الإسقاط الأفضل لرسم خرائط للولايات المتحدة المتجاورة؟


إذا أردت عرض بيانات خطوط الطول والعرض للولايات المتجاورة (الولايات المتحدة باستثناء ألاسكا وهاواي) ، فما الإسقاط الذي سأستخدمه؟ أفضل مسافات أكثر دقة متبوعة بأشكال


إن مخروط منطقة ألبرز المتساوي هو الإسقاط النموذجي لخرائط هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية التاريخية للرقم 48 السفلي ، وهو عبارة عن حل وسط منخفض التشويه للأغراض العامة لنطاقات خطوط العرض المتوسطة والقصيرة والواسعة.

كمرجع لإسقاطات الخريطة ، أحب كتاب ESRI فهم توقعات الخريطة. لا تختلف صفحاته الثلاثين الأولى عن كتاب مدرسي قصير ، متبوعًا بـ 70 صفحة تقريبًا من الملحق حول الإسقاطات الفردية ، واستخداماتها ، ونقاط قوتها ، ونقاط ضعفها ، وما إلى ذلك.

  • ألبرز ، ص 37
  • لامبرت ، ص 66
  • مخروطي متساوي البعد ، ص 53

حددت ESRI ثلاثة توقعات خاصة للولايات المتحدة المتجاورة. تم تضمينها في QGIS أيضًا:

EPSG: 102003 USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic + proj = aea + lat_1 = 29.5 + lat_2 = 45.5 + lat_0 = 37.5 + lon_0 = -96 + x_0 = 0 + y_0 = 0 + datum = NAD83 + الوحدات = m + no_defs pro_Contiguous lcc + lat_1 = 33 + lat_2 = 45 + lat_0 = 39 + lon_0 = -96 + x_0 = 0 + y_0 = 0 + datum = NAD83 + وحدة = m + no_defs EPSG: 102005 USA_Contiguous_Equidistant_Conic + proj = eqdc + lat_0 = 39 + lon_0 = -96 + lat_1 = 33 + lat_2 = 45 + x_0 = 0 + y_0 = 0 + مرجع = NAD83 + وحدة = م + لا توجد بيانات

إذن ، الأمر متروك لك بشأن خصائص الإسقاط التي تحتاجها: مساحة متساوية أو مسافة متساوية أو مطابقة.

قم بزيارة هذه الصفحة لمعرفة الاختلافات: http://www.radicalcartography.net/؟projectref


إذا كان الشكل مهمًا ، ففكر في الإسقاط المطابق المخروطي من نوع لامبرت ، مع خطي عرض قياسيين. ستكون المسافات متسقة في محيط كل من المتوازيات القياسية. يرى

يمكنك أيضًا التفكير في نوع من الإسقاط "متساوي البعد". ومع ذلك ، لن يكون مقياس المسافة صحيحًا في كل مكان ؛ صحيح فقط من نقطة أو نقطتين (في كل الاتجاهات) أو من خط واحد (في اتجاه واحد).


3: المقياس والإسقاطات

  • بمساهمة ستيفن مانسون
  • أستاذ (الجغرافيا والبيئة والمجتمع) بجامعة مينيسوتا
  • مصدرها مكتبات جامعة مينيسوتا

المقياس والإسقاطات سمتان أساسيتان للخرائط لا تحظى عادة بالاهتمام الذي تستحقه. يشير المقياس إلى كيفية ارتباط وحدات الخريطة بوحدات العالم الحقيقي. تتعامل الإسقاطات مع الأساليب والتحديات المتعلقة بتحويل الأرض ثلاثية الأبعاد (ونوعًا متكتلًا) إلى خريطة ثنائية الأبعاد.

سيقدم لك هذا الفصل ما يلي:

  • مقياس وطرق إخبار مستخدم الخريطة بما تقيسه الخريطة على الأرض
  • ميكانيكا الإسقاط وأنواع الإسقاطات وخصائصها

بنهاية هذا الفصل ، يجب أن تكون قادرًا على قراءة مقاييس الخريطة وتحديد الإسقاطات الشائعة جنبًا إلى جنب مع ميزاتها الأساسية واستخداماتها.


CE547 - الواجب رقم 3 (موعد التسليم في 11 فبراير)

تم تصميم هذا الواجب لتعريضك لتخطيط الإسقاطات وتنسيق الأنظمة.

1) رسم خريطة العالم قم بإنشاء عرض للعالم في إسقاط من اختيارك قدم وصفًا موجزًا ​​للإسقاط ومعلماته 2) رسم خرائط للولايات المتحدة إنشاء عرض للولايات المتحدة المتجاورة تحديد خط العرض وخط الطول التقريبي لثلاث مدن ما المسافة بين أوغوستا وأولمبيا بالأميال إذا لم يكن العرض متوقعا؟ ما المسافة بين أوغوستا وأولمبيا بالأميال إذا تم عرض المنظر في منطقة ألبير المتساوية؟ ما هي نفس المسافات بالكيلومترات؟ ما هي العاصمة الأكثر اكتظاظًا بالسكان؟ ما هي العاصمة الأقل اكتظاظًا بالسكان؟ أي عاصمة لديها أعلى ارتفاع؟ 3) رسم خرائط نيو مكسيكو إنشاء عرض لنيو مكسيكو باستخدام منشئ الاستعلام إنشاء ملف شكل يسمى nmgeo.shp استخدم ArcToolbox لمشروع nmgeo.shp في Albers باستخدام خط طول مركزي -106 أعد المضلع المسقط إلى ArcMap أنشئ مخططًا بالحالة ، مع سرد معلمات الإسقاط 4) إضافة خرائط إلى موقع الويب ضع عرضًا مُسقطًا للعالم والولايات المتحدة ونيو مكسيكو على صفحة الويب الخاصة بك. تأكد من الإجابة على الأسئلة أعلاه حول المهمة التي تقوم بتسليمها.

1) رسم خريطة العالم:

أ) قاعدة البيانات الجغرافية الجديدة (gdb): افتح علامة التبويب ArcCatalog وانتقل إلى الموقع الذي تريد حفظ المهمة 3. قد تحتاج إلى استخدام أيقونة الاتصال بالمجلد للوصول إلى مفتاح USB الخاص بك. انقر بزر الماوس الأيمن على المجلد الخاص بك وحدد جديد> قاعدة بيانات جغرافية ملف. أدخل اسمًا وصفيًا.

عند حفظ الملفات في قاعدة بيانات جغرافية على مفتاح USB ، فإنه يجعل إدارة ملفات المشروع أسهل بكثير. بالنسبة لهذه المهام ، حاول الاحتفاظ بملف ArcGIS MXD في نفس المجلد مثل قاعدة البيانات الجغرافية الخاصة بك. يتقدم العديد من مستخدمي نظم المعلومات الجغرافية ذوي الخبرة في الحصول على عدة قواعد بيانات مع ملفات الأشكال والنقطية شائعة الاستخدام التي يشاركونها بين العديد من الخرائط.

ب) أضف البيانات إلى قاعدة البيانات الجغرافية الخاصة بك: انتقل إلى C: Program Files (x86) ArcGIS Desktop10.0 TemplateData TemplateData.gdb. هناك الكثير من البيانات لاستكشافها هنا لكل من الولايات المتحدة الأمريكية والعالم. انقر نقرًا مزدوجًا على أي منهما لرؤية الطبقات المتوفرة. اضغط مع الاستمرار على مفتاح التحكم لتحديد المزيد من طبقات البيانات في كل مرة.

خدعة إدارة البيانات: افتح علامة التبويب ArcCatalog وانتقل إلى المجلد باستخدام TemplateData.gdb وافتح المجلد بقاعدة البيانات الجغرافية لمشروعك. انقر فوق الطبقات المختلفة في TemplateData لمشاهدة معاينة للملف (انقر فوق & # 39 إظهار العرض التالي & # 39 إذا لم تشاهد معاينة). عندما تجد الطبقات التي تعجبك ، اسحبها إلى قاعدة البيانات الجغرافية الخاصة بك. سيكون لديك الآن نسخة لأخذها معك. تأكد من استخدام نسختك عند إنشاء خريطتك. (لقطة شاشة)

ملحوظة: السحب والإفلات يعمل فقط بين gdbs. لإضافة ملف شكل عادي ، انقر بزر الماوس الأيمن في قاعدة البيانات واستخدم قائمة الاستيراد.

ج) خريطة جديدة: اتبع التعليمات من الواجب 2 لإعداد خريطة جديدة. لا تنس تعيين & # 39Document Properties & # 39 & quot؛ تخزين أسماء المسارات النسبية لمصادر البيانات & quot وتغيير موقع قاعدة البيانات الجغرافية الافتراضية إلى قاعدة البيانات التي تم إنشاؤها حديثًا.

د) تغيير إسقاطات إطار البيانات: انتقل إلى عرض & gt خصائص إطار البيانات. وحدد علامة التبويب نظام الإحداثيات. جرب تطبيق توقعات مختلفة للعالم. يتوفر مزيد من المعلومات حول الإسقاطات في الفصل 13 من الكتاب الأخضر وعلى موقع ESRI & # 39s.

عندما تمت إضافة الطبقات أعلاه لأول مرة ، كان النظام المنسق هو GCS_WGS_1984 (المسح الجيوديسي العالمي لنظام الإحداثيات الأرضية 1984). يؤدي تطبيق World Goode Homolosine Land وقليلًا من التخطيط إلى الخريطة النهائية التالية:

2) رسم خرائط الولايات المتحدة:

أ) إضافة البيانات: إنشاء إطار بيانات جديد. أضف مدن الولايات المتحدة والمدن الأمريكية.

ب) إظهار العواصم: انقر بزر الماوس الأيمن فوق طبقة المدن للوصول إلى خصائص الطبقة. حدد علامة التبويب "استعلام التعريف". حدد زر منشئ الاستعلام. في مربع منشئ الاستعلام ، ستقوم بإنشاء استعلام. انقر نقرًا مزدوجًا فوق "CAPITAL" ضمن قائمة الحقول. ثم نقرة واحدة =. انقر فوق & # 39 الحصول على قيم فريدة & # 39 ثم انقر نقرًا مزدوجًا فوق "Y". حدد الزر & # 39Verify & # 39 ، إذا نجح الاستعلام ، فانقر فوق "موافق" ، وإذا لم يكن كذلك ، امسح الاستعلام وابدأ مرة أخرى.

يمكن إجراء العديد من الاستعلامات داخل Query Builder. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام منشئ الاستعلام لرؤية المدن التي يزيد عدد سكانها عن مليون باستخدام "POP1990" و GT 1،000،000. يمكن دمج الاستعلامات مع AND / OR لعزل نتائج الاهتمام فقط.

ج) عرض المدن على أساس عدد السكان: قم بالوصول إلى خصائص الطبقة عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن على اسم الطبقة. انقر فوق علامة التبويب Symbology. ضمن إظهار: حدد الكميات & gtProportional الرموز. ضمن مربع الحقول ، قم بتغيير القيمة إلى POP1990. اخترت إظهار ثلاثة رموز في الأسطورة. يمكنك تغيير لون الرموز بالنقر المزدوج فوق المربع الذي يحتوي على رمز القيمة الدنيا. يمكنك النقر فوق "تطبيق" لمعرفة ما إذا كان العرض يبدو كما تريد قبل النقر فوق "موافق".

د) مدن التسمية: لنقم بتكبير 48 ولاية متجاورة وقم بتسمية المدن عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن فوق الطبقة وتحديد ميزات التسمية. لنقم أيضًا بتغيير اسم الطبقة إلى Capital Cities. قم بالوصول إلى خصائص الطبقة وحدد علامة التبويب عام لتغيير اسم الطبقة.

ه) قياس المسافة: استخدم قائمة Windows المنسدلة للوصول إلى المكبر. ضع النافذة المكبرة فوق أولمبيا ، واشنطن. بعد ذلك ، سنقيس المسافة من أولمبيا إلى أوغوستا بولاية مين. حدد أداة القياس. ثم انقر فوق Olympia. استخدم الماوس لتمييز الشريط الموجود أعلى نافذة التكبير. حرك النافذة بحيث تتركز فوق أوغوستا. بمجرد توسيط النافذة فوق Augusta ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق Augusta لإنهاء تسلسل القياس.

في شريط الحالة (أسفل) ستلاحظ أنه يتم قياس كلٍّ من المقطع والإجمالي. لاحظ أن وحدات القياس عبارة عن درجات عشرية.

نريد تغيير وحدات القياس الخاصة بنا. انقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم إطار البيانات "الطبقات". استخدم علامة التبويب العامة لتغيير الاسم إلى الولايات المتحدة. قم بتغيير وحدات العرض إلى أميال وأعد قياس المسافة بين Olympia و Augusta.

و) تغيير الإسقاط: الآن دعونا نتغير من الإسقاط الجغرافي. انقر بزر الماوس الأيمن فوق الولايات المتحدة للوصول إلى خصائص إطار البيانات. انقر فوق علامة التبويب نظام الإحداثيات. حدد إسقاط منطقة Albers Equal Area في الولايات المتحدة الأمريكية (تحت القاري). (إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التعليمات ، فراجع الفصل 13 من الكتاب الأخضر). اضغط موافق.

أعد قياس المسافة بين المدن. لاحظ أنك قد تحتاج إلى تغيير وحدات العرض (علامة التبويب عام) إذا كنت تريد الأميال.

ز) العثور على مزيد من التفاصيل: دعنا نحدد أكبر عاصمة وأعلى ارتفاع. افتح جدول البيانات بالنقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم الطبقة وتحديد فتح جدول السمات.

عند النقر بزر الماوس الأيمن فوق اسم الحقل ، يكون لديك خيار فرز الجدول. لماذا تعتقد أن هناك عدة قيم مع –99؟

3) رسم خرائط نيو مكسيكو

أ) حدد نيو مكسيكو: استخدم أداة تحديد الميزات (على يمين أدوات التكبير / التصغير) وحدد نيو مكسيكو. يجب تسليط الضوء عليه باللون السماوي.

ب) حفظ الدولة: انقر بزر الماوس الأيمن على طبقة الحالات واختر Data & gt Export Data. في مربع تصدير البيانات ، تأكد من اختيار قاعدة البيانات الجغرافية الافتراضية كموقع للتصدير.

4) إضافة الخرائط إلى الموقع

تصدير الخرائط النهائية التي تعرض توقعات العالم والولايات المتحدة ونيو مكسيكو. حاول تصميم خرائط تنقل معلومات مفيدة وجذابة للمشاهد.


& نسخ The University of New Mexico، Albuquerque، NM 87131، (505) 277-0111


أساليب

بيانات توزيع الخنازير

يصف النظام الوطني لرسم خرائط الخنازير الوحشية [30] ، الذي تم جمعه وصيانته من قبل دراسة أمراض الحياة البرية التعاونية الجنوبية الشرقية (SCWDS) ، توزيع الخنازير البرية عبر الولايات المتحدة الأقل ثمان وأربعين. تتكون مجموعة البيانات المكانية الصريحة هذه ، والتي تم تجميعها على فترات متغيرة من 1982 إلى 2004 وسنوياً منذ عام 2008 ، من مضلعات تصف المدى الجغرافي المعروف لمجموعات الخنازير البرية التي كانت موجودة لمدة عامين أو أكثر ولديها دليل على التكاثر. يتم الإبلاغ عن البيانات على المستوى الوطني من المتخصصين في الحياة البرية في وكالات موارد الحياة البرية بالولاية ووزارة الزراعة بالولايات المتحدة عن طريق الرسم اليدوي للمضلعات باستخدام الخرائط الطبوغرافية للمناطق المرجعية حيث تمت ملاحظة الخنازير.

قمنا بتجميع بيانات SCWDS إلى مستجمعات المياه التي وصفتها قاعدة بيانات رموز الوحدات الهيدرولوجية (HUC) التابعة للمسح الجيولوجي للولايات المتحدة (USGS) (متوسط ​​HUC10 بمساحة 512 ± 255 كم 2) [31]. كان تجميع بيانات المضلع الأصلية لوحدات أخذ العينات المنفصلة ضروريًا لأن المضلعات المرسومة تختلف اختلافًا كبيرًا في الحجم والتفاصيل (على سبيل المثال ، تم تضمين كل تكساس تقريبًا ومعظم كاليفورنيا بواسطة مضلعات كبيرة واحدة) ، ولم تمثل وحدات أخذ عينات متسقة وقابلة للمقارنة . اخترنا مستجمعات المياه كوحدة لأخذ العينات لدينا لأنها وحدات أخذ عينات على مستوى المناظر الطبيعية ذات صلة بيئيًا للدراسات واسعة النطاق [32-34] ، وقد تم استخدامها لنمذجة حدوث الأنواع الأخرى [35 ، 36]. علاوة على ذلك ، من المتوقع أن تمثل مستجمعات المياه مجموعة منفصلة من العوامل الحيوية وغير الحيوية ، وبالتالي تعمل كوحدة أكثر ملاءمة من الناحية البيئية لتجميع المتغيرات المشتركة من شبكة مستطيلة عشوائية. اخترنا حجم مستجمعات المياه (HUC10) الذي كان أكبر بكثير من متوسط ​​حجم نطاق المنزل المقدر للخنازير البرية في الولايات المتحدة (4.92 ± 6.37 كيلومتر مربع) ، وبالتالي كان من المتوقع أن تكون قادرة على استيعاب مجموعة كاملة من الخنازير. (جدول S1). لتجميع بيانات SCWDS إلى مستوى مستجمعات المياه (الشكل 1) ، استخدمنا معيارين لتقرير ما إذا كان سيتم تعيين وجود الخنازير في مستجمعات المياه أم لا: (أ) يجب أن تكون مساحة مجموعة SCWDS الخنازير (المضلع) أكبر من ثلاثة أضعاف متوسط ​​حجم نطاق المنزل للخنازير البرية في الولايات المتحدة (13 كم 2 5 ميل 2) أو ما يقرب من ثلاثة أضعاف متوسط ​​نطاق المنزل الوطني ، و (ب) يجب أن تكون نسبة كل مستجمع مائي يشغلها مجتمع معين أكبر من 2.5٪. يضمن المعيار الأول أن الجزء المشغول من مستجمعات المياه كبير بما يكفي لدعم نطاقات متعددة لخنازير البرية ، ويضمن المعيار الثاني أن الجزء المشغول من مستجمعات المياه الكبيرة كبير بما يكفي بالنسبة للحجم الإجمالي للقيم المتغيرة لربطها بشكل هادف بالبرية حضور الخنزير.

توضح هذه الخريطة الحدوث التراكمي الموثق للخنازير البرية من عام 1982 إلى عام 2012 بناءً على سجلات دراسة أمراض الحياة البرية التعاونية الجنوبية الشرقية (SCWDS) المجمعة لمستجمعات المياه (رمز الوحدة الهيدرولوجية 10). يستمر احتلال المناطق التي تشغلها الخنازير البرية في سنة معينة في السنوات اللاحقة ، باستثناء نادر.

بالإضافة إلى الانتشار محليًا من خلال النمو السكاني والتشتت الطبيعي ، يتم إدخال الخنازير البرية أحيانًا إلى مواقع جديدة من قبل البشر للصيد. نظرًا لأن الأنماط الناتجة عن الانتشار البشري لا تحركها جميع العوامل البيئية نفسها التي تؤثر على الانتشار الطبيعي ، فقد استبعدنا المقدمات المحتملة من بيانات التوزيع. استنادًا إلى التقديرات المنشورة لقدرات التشتت السنوية وتوزيع المسافات المرصودة بين مستجمعات المياه المشغولة حديثًا ومستجمعات المياه التي تم احتلالها في العام السابق ، استبعدنا مجموعات الخنازير الجديدة التي كان من المحتمل جدًا أن يقدمها البشر من التحليل الإضافي (4.4٪ من جميع السجلات ). لاحظ أنه في حالة استمرار احتلال مستجمعات المياه التي كان يُنظر إليها على أنها تؤوي مجموعة سكانية تم إدخالها في السنوات اللاحقة أو إذا تم الإبلاغ عن مستجمعات المياه المجاورة على أنها مأهولة في وقت لاحق ، فقد تم تضمين هذه الأحداث في التحليلات.

نموذج المتغيرات المشتركة

حددنا القيود الفسيولوجية والمتطلبات البيئية التي افترضنا أنها قد تؤثر على الحدوث الملحوظ والمحتمل للخنازير الوحشية عبر الولايات المتحدة المتاخمة ثم حددنا المتغيرات المشتركة التي تمثل هذه العوامل بشكل أفضل ، والتي تشمل الحدود الفسيولوجية التي تفرضها درجة الحرارة والوصول إلى الماء والغطاء الحراري ، والمتطلبات البيئية للأعلاف والغطاء الواقي (الجدول 1). استخدمنا نظام المعلومات الجغرافية (GIS) لاشتقاق طبقات البيانات المكانية لجميع المتغيرات المشتركة على مستوى مستجمعات المياه المحلية (HUC10) عبر الولايات المتحدة المجاورة من مجموعات البيانات الوطنية المتاحة للجمهور (الشكل 2) ، ثم قمنا بتوحيد جميع المتغيرات المشتركة قبل تركيب النموذج ( البيانات متوفرة: دوى: 10.5061 / dryad.vt46n).

تستخدم طبقات المتغير المشترك المعينة لنمذجة احتمالية حدوث الخنازير البرية عبر الولايات المتحدة المتجاورة. يتم وصف جميع القيم المتغيرة باستخدام التصنيف الكمي.

من المعروف أن الخنازير تتمتع بخصائص فسيولوجية تجعلها حساسة لدرجات الحرارة المرتفعة والمنخفضة [37-39]. أفاد بورتر وجيتس [40] (1969) أن نفوق الخنازير ينتج عن التعرض لأشعة الشمس الكاملة عندما تتجاوز درجات الحرارة المحيطة 23 درجة مئوية والتعرض الجزئي لأشعة الشمس عندما تتجاوز درجات الحرارة المحيطة 35 درجة مئوية. يوصي كتيب رعاية الخنازير [41] بتوفير التبريد عندما تتجاوز درجات الحرارة 35 درجة مئوية للخنازير الأليفة في معظم مراحل النمو ، وأنه يجب توفير حرارة إضافية للخنازير عندما تنخفض درجات الحرارة عن -4 درجة مئوية. استخلصنا العدد التراكمي للأيام فوق 35 درجة مئوية وأقل من -4 درجة مئوية لكل مستجمع مائي في سنة معينة من بيانات محطة الطقس التابعة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA). حددنا محطات الطقس على بعد 250 كم من كل نقطة مركزية لمستجمعات المياه (حتى 10 أقرب محطات) ، ثم حسبنا عدد الأيام التي سجلت فيها درجة حرارة قصوى ملحوظة أعلى من 35 درجة مئوية وعدد الأيام مع درجة حرارة دنيا ملحوظة أقل من -4 درجة. ج. قمنا بعد ذلك بتعديل الفرق في الارتفاع بين كل محطة أرصاد جوية والنقطة الوسطى لمستجمعات المياه باستخدام معادلة تصحيح درجة الحرارة لمعدل الحرارة الثابتة [42]: حيث تمثل ΔT تغيرًا في درجة الحرارة يبلغ 6.49 درجة مئوية لكل 1000 متر من الارتفاع المكتسب أو المفقود بين موقع محطة الطقس والنقطة المئوية لمستجمعات المياه. قمنا بحساب المتوسط ​​عبر محطات الطقس المختارة وأكثر من 30 عامًا من الملاحظات ، أو جميع السنوات في فترة زمنية مدتها 30 عامًا كانت البيانات متاحة عنها.

من المتوقع أن يتأثر بقاء الخنازير البرية ونجاحها في التكاثر في درجات حرارة منخفضة في البيئات الطبيعية بوجود الثلوج وعمقها [39،43،44]. تم تقدير متوسط ​​عمق الثلج من خلال نظام استيعاب بيانات الثلج (SNODAS) ، والذي يدمج بيانات الجليد من منصات الأقمار الصناعية ، والمنصات المحمولة جواً ، والمحطات الأرضية ، والنماذج لتقدير الغطاء الثلجي والعمق [45]. باستخدام تقديرات من 1 أبريل ، والتي يفترضها معظم مديري الموارد أن تكون أقرب تاريخ إلى أقصى تراكم للثلوج في خطوط العرض المعتدلة لنصف الكرة الشمالي [45] ، قمنا بحساب متوسط ​​عمق الثلج الأقصى على مدى 10 سنوات ، ثم تم حساب المتوسط ​​داخل كل مستجمع مائي.

تنظم الخنازير البرية حراريًا عن طريق الوصول إلى موارد الظل والماء [46،47] ، ومن المعروف أن الوصول المقيد إلى الماء يتسبب في زيادة معدل وفيات الخنازير [48]. تم اشتقاق متوسط ​​المسافة إلى الماء من National Hydrography Dataset Plus (NHDPlus) [49]. أولاً ، تمت إزالة تيارات ذات متوسط ​​تدفق سنوي منخفض للغاية (& لتر 3 أقدام مكعبة في الثانية) لاستبعاد مصادر المياه سريعة الزوال. تم بعد ذلك قياس المسافات من ميزات التيار المتبقية ومحيط الجسم المائي وتلخيصها بواسطة مستجمعات المياه لإعطاء متوسط ​​المسافة إلى أقرب مصدر للمياه من أي خلية شبكية داخل كل مستجمع مائي. توفر مظلات الغابات أيضًا غطاءًا حراريًا ووقائيًا هامًا للخنازير البرية [44،46،50]. تم اشتقاق توافر الغطاء الحرجي من مجموعة بيانات الغطاء الأرضي الوطنية لعام 2006 عن طريق حساب النسبة المئوية لكل مستجمع مائي مصنف على أنه غابة نفضية أو غابة صنوبرية أو غابة مختلطة أو غطاء أراضي رطبة خشبية.

من المعروف أن الخنازير البرية من الأنواع العامة القابلة للتكيف بدرجة عالية من حيث نطاقها الغذائي [51]. حددنا فئتين رئيسيتين من الأعلاف المتاحة عادة للخنازير البرية على المستوى الوطني ، والمحاصيل [37 ، 39] والصاري الصلب (أي الجوز والمكسرات الأخرى) [37 ، 44 ، 52]. تم اشتقاق غطاء المحاصيل من طبقة بيانات الأراضي الزراعية لخدمة الإحصاءات الزراعية الوطنية التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية (2012). تم تضمين جميع أنواع المحاصيل كمصادر علفية محتملة نظرًا لأن الخنازير البرية معروفة باستهلاك مجموعة متنوعة من المحاصيل ، وكذلك الحشرات ومصادر الغذاء الأخرى المرتبطة بالمحاصيل [51]. تم اشتقاق غطاء إنتاج الصاري من مجموعة بيانات الغطاء الأرضي الوطني لبرنامج تحليل الفجوة USGS (GAP) الإصدار 2 (2011). قمنا بفحص أسماء وأوصاف فئات الغلاف لتحديد تلك التي يهيمن عليها أو تحتوي على وجود كبير لأنواع الأشجار أو الشجيرات المنتجة للصاري الصلبة بما في ذلك البلوط (Quercus spp.) ، جوز (Carya spp.)، كستناء (Castanea spp.)، جوز (Juglans spp.) ، خشب الزان (Fagus spp.) ، خشب البتولا (Betula spp.)، خشب القيقب (أيسر spp.) ، الدردار (Ulmus spp.) والرماد (Fraxinus spp.). قمنا بحساب نسبة المساحة داخل كل مستجمعات المياه المصنفة كغطاء للمحاصيل أو الصاري كمؤشر لتوافر العلف.

أخيرًا ، استنتجنا فهرسًا لعدم تجانس الموائل يمثل مدى توفر الموارد الثلاثة التي تلبي المتطلبات البيئية والفسيولوجية للخنازير البرية - الماء والغطاء والأعلاف - ضمن نطاق نطاق المنزل المتوسط ​​للمجموعة كما تم تقديره في الدراسات السابقة (9) كم 2 استنادًا إلى توزيعات استخدام 95-100٪ للمجموعات المختلطة أو المجموعات الأصيلة جدول S1). من خلال تطبيق نهج النافذة المتحركة على الخرائط النقطية لكل مكون من مكونات الموائل ، قمنا بحساب عدد المكونات الموجودة داخل منطقة نطاق متوسط ​​أسلم متمركز في كل خلية بؤرية. ثم قمنا بعد ذلك بحساب متوسط ​​هذه الأعداد عبر كل مستجمع مائي لتوليد مؤشر مستمر (0-3) من عدم تجانس الموائل.

تركيب النموذج

في إطار نظرية المعلومات [53،54] ، استخدمنا الانحدار اللوجستي والاستدلال متعدد النماذج [54-56] لتقدير دالة التمييز اللوجستي [57،58] التي تمثل الاحتمال النسبي لحدوث الخنازير البرية. تميز الوظيفة بين مستجمعات المياه حيث يوجد نوع ما ومستجمعات المياه "الخلفية" العشوائية بناءً على توزيعات المتغيرات المشتركة المرتبطة بكل منها. يشبه هذا النهج تركيب وظيفة اختيار المورد (RSF) [59] ، ولكنه يختلف في ذلك الوجود ويتم أخذ عينات من مستجمعات المياه في الخلفية بشكل مستقل ، مما يسمح لمستجمعات المياه التي تحدث في عينة التواجد بالحدوث أيضًا في عينة الخلفية. تتجنب وظيفة التمييز اللوجستي الافتراض الإشكالي بأن مستجمعات المياه الخلفية تمثل حالات غياب أو "غيابات زائفة" ، ولكنها تعكس احتمال حدوث الأنواع نظرًا لتوزيع متغيرات الموائل في مستجمعات المياه الموجودة ، بالنسبة لمستجمعات المياه في الخلفية. بينما تم الأخذ في الاعتبار طرق أخرى أكثر حداثة لتقدير احتمالية الحدوث من بيانات الحضور فقط (على سبيل المثال ، MaxEnt [60] ، MaxLike [61] ، الفقد ذي الحدين المتدرج (SBL) [62] ، خوارزمية التعلم في الخلفية التواجد (PBL) [63] ) ، فقد ثبت فشل كل منها في تقدير كمية تتناسب مع الاحتمال المطلق لحدوثها كما تم تقديره من خلال بيانات أكثر اكتمالاً عن الحضور والغياب ، إما بشكل عام (MaxEnt [61،64-66]) أو عند الضرورة الافتراضات البارامترية فيما يتعلق بانتشار الأنواع ( MaxLike [62،67]) أو التقديرات التجريبية للانتشار (SBL ، PBL) لم تكن دقيقة. بدلاً من ذلك ، اخترنا نهجًا أبسط مع تفسير شفاف توقعنا أن يكون أكثر قوة لهذا التطبيق.

تضمنت عينة الوجود جميع مستجمعات المياه التي تم الإبلاغ عن الخنازير البرية فيها طوال فترة أخذ العينات (1982-2012) ، باستثناء تلك التي تم تحديدها على أنها مقدمات بشرية حديثة محتملة (العدد = 4459). قمنا بأخذ عينات من مواقع الخلفية من جميع مستجمعات المياه في الولايات المتحدة المتجاورة ، بما في ذلك تلك التي لها وجود مسجل. اخترنا حجم عينة في الخلفية كان ضعف حجم عينة الوجود وحوالي نصف جميع مستجمعات المياه المتجاورة في الولايات المتحدة. على الرغم من أن اختيار حجم عينة الخلفية كان تعسفيًا وكان من الممكن اختيار عينة أكبر ، إلا أن هذا النهج تجنب تضخيم درجات الحرية في نموذجنا والتداخل المفرط لعينات الوجود والخلفية ، على الرغم من أن نموذج التمييز اللوجستي قوي لعينة التداخل [ 57].

تضمن نموذجنا العالمي مجموعة كاملة من المتغيرات المشتركة (ي) المصطلحات الخطية ، جنبًا إلى جنب مع المصطلح التربيعي لعدد الأيام التي تزيد عن 35 درجة مئوية لأننا افترضنا زيادة احتمالية الحدوث في المناخات الأكثر دفئًا حتى عتبة يمكن بعدها أن تكون الأيام الحارة الإضافية ضارة بالخنازير. اختبرنا العلاقة الخطية المتداخلة عن طريق حساب ارتباطات بيرسون الزوجية وعوامل تضخم التباين ، ولكن لم تتجاوز أي شروط قيم القطع 0.7 أو 10.0 ، على التوالي [68،69] ، وبالتالي لم يكن من الضروري استبعاد المصطلحات من النموذج.

استخدمنا نموذج جميع المجموعات الفرعية في المتوسط ​​والاستدلال متعدد النماذج للوصول إلى وظيفة التمييز اللوجستي التنبؤية النهائية. بدلاً من الاستدلالات الأساسية والتنبؤ على نموذج "أفضل" واحد محدد من مجموعة مسبقة من النماذج ، يمكن أن يعتمد الاستدلال الأكثر قوة على المجموعة الكاملة من النماذج التي تم النظر فيها [54،55]. ينتج النموذج المتوسط ​​عبر جميع مجموعات النماذج الفرعية تقديرات المعلمات والأخطاء التي لا تكون مشروطة بأي نموذج واحد ولكن يتم إبلاغها بواسطة مجموعة النماذج بأكملها [54،55،70]. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما يكون للعديد من النماذج نفس أوزان الأدلة ، أو احتمالية أن تكون النموذج "الأفضل" [56]. يوصى بالمتوسط ​​على جميع المجموعات الفرعية المحتملة للنموذج العالمي على اختيار مجموعات النماذج المرشحة عندما يكون الهدف هو إنتاج نموذج نموذج تنبؤي متوسط ​​، بشرط وجود دعم قوي لإدراج كل متغير في النموذج العالمي لتجنب "رحلة صيد" [70]. تم إثبات تفوق الاستدلالات ذات المتوسط ​​النموذجي مقارنة باستراتيجية اختيار النموذج "الأفضل" بشكل متكرر (على سبيل المثال ، [55،71،72]).

استخدمنا الدالتين "النعرات" و "model.avg" في حزمة MuMIn [73] لـ R [74] لتلائم جميع المجموعات الفرعية المضافة للنموذج العالمي ومعاملات الانحدار المتوسطة للنموذج الحسابي ، والأخطاء المعيارية غير المشروطة (SEs) ، والتراكمية أوزان AIC للأدلة كمقياس لأهمية متغيرة [54-56] ، وفواصل ثقة 95٪ [54،55]. استخدمنا نهج تقدير الانكماش لإنتاج تقديرات معلمات متوسطة غير مشروطة ، حيث تم تخصيص معاملات مشتركة لم تظهر في مجموعة فرعية نموذجية معينة من الصفر لتجنب انحياز تقديرات المعامل بعيدًا عن الصفر [54،75]. استرشد تفسيرنا للقوة التفسيرية لمعاملات الانحدار في نموذجنا بثلاثة مقاييس: 1) أوزان الأدلة ، التي تتراوح من 0 إلى 1.0 ، حيث تشير الأوزان الأعلى إلى أهمية نسبية أكبر 2) فاصل الثقة 95٪ لكل معامل انحدار و 3) أحجام التأثير المشار إليها بكل معامل انحدار.

التحقق من صحة النموذج

تختبر مقاييس التحقق من صحة النموذج القياسي التمييز بين مواقع التواجد والغياب ، وبالتالي فهي غير مناسبة لاختبار الأداء التنبئي لنموذج مصمم للتمييز بين مواقع التواجد والخلفية [76]. بدلاً من ذلك ، استخدمنا "مؤشر مخطط RSF" ، وهو تباين في التحقق من صحة k-fold المصمم لبيانات التواجد فقط ، لتقييم تناسب الاحتمال النسبي للوقوع الذي تنبأ به النموذج وتكرار الحدوث الملحوظ [76]. استنادًا إلى قاعدة هوبرتي [77] ، قمنا أولاً بتقسيم بيانات الخنازير البرية عشوائيًا بين أربعة طيات للتحقق من الصحة. استخدمنا كل مجموعة ممكنة من ثلاث طيات لتلائم نموذجًا تنبئيًا ، مرة أخرى باستخدام متوسط ​​النماذج المتعددة ، والذي استخدمناه بعد ذلك للتنبؤ بالطي الرابع المحجوب. تم حساب متوسط ​​نتائج 100 تكرار لهذه العملية ، لكل منها تخصيص عشوائي جديد للبيانات عبر أربعة طيات للتحقق المتبادل ، لتجنب الاعتماد على نتائج التحقق من الصحة على تخصيص عشوائي واحد للبيانات عبر الطيات.

قمنا باستبعاد القيم المتوقعة من نتائج التحقق المتقاطع ، ثم حسبنا ارتباط بيرسون بين هذه القيم ونسبة مستجمعات المياه داخل كل صندوق تم تسجيل الأنواع فيه على أنها موجودة. نظرًا لأن نتائج التحقق من الصحة يمكن أن تكون حساسة لطريقة binning ، فقد طبقنا وقارننا كل من طرق الفواصل المتساوية وطريقة التجميع الكمي. أخيرًا ، قمنا بتقييم أداء نموذجنا النهائي باستخدام ارتباط بيرسون بدلاً من ارتباط رتبة سبيرمان كما في Boyce et al. [76] لأن الأول يوفر مقياسًا أكثر صرامة للاتفاق الخطي بين احتمالية الحدوث المتوقعة وتكرار الحدوث المرصود.


محتويات

في عام 1901 ، تبنت هيئة المسح الجيوديسي والساحلية بالولايات المتحدة مسندًا أفقيًا وطنيًا يسمى مرجع الولايات المتحدة القياسي ، استنادًا إلى Clarke Ellipsoid لعام 1866. وقد تم تركيبه على البيانات التي تم جمعها مسبقًا للمراجع الإقليمية ، والتي بحلول ذلك الوقت كانت قد بدأت في التداخل. في عام 1913 ، تبنت كندا والمكسيك هذا المرجع ، لذلك تمت إعادة تسميته أيضًا بمرجع أمريكا الشمالية. [3] [4]

كلما تم جمع المزيد من البيانات ، ظهرت تناقضات ، لذلك تمت إعادة حساب المسند في عام 1927 ، باستخدام نفس الشكل الكروي والأصل مثل سابقتها.

اعتمد مسند أمريكا الشمالية لعام 1927 (NAD 27) على مسوحات للقارة بأكملها من نقطة مرجعية مشتركة تم اختيارها في عام 1901 ، لأنها كانت قريبة من مركز الولايات المتحدة المتجاورة كما يمكن حسابها: محطة تثليث عند تقاطع قوس التثليث العابر للقارات لعام 1899 على خط العرض 39 شمالًا وقوس التثليث على طول خط الطول 98 الغربي الذي كان بالقرب من المركز الجغرافي للولايات المتحدة المتجاورة. [5] [6] [7] [8] يوضح المرجع أن محطة Meades Ranch Triangulation في مقاطعة أوزبورن بولاية كنساس هي 39 ° 13′26.686 ″ شمالًا ، و 98 ° 32′30.506 خط طول غربًا. [9] يتم توجيه NAD 27 بإعلان السمت من مزرعة ميدس إلى محطة والدو (أيضًا في مقاطعة أوزبورن ، على بعد حوالي 4.5 ميل (7.2 كم) شمال غرب والدو ، مقاطعة راسل) [10] ليكون 255 درجة 28′14.52 ″ من الشمال . يعتمد خط العرض وخط الطول لكل نقطة أخرى في أمريكا الشمالية على المسافة والاتجاه من Meades Ranch: إذا كانت النقطة X متر في السمت Y درجات من Meades Ranch ، تم قياسها على Clarke Ellipsoid لعام 1866 ، ثم خط العرض وخط الطول على هذا الشكل الإهليلجي تم تعريفه ويمكن حسابه.

بيضاوي نصف المحور الرئيسي
(حسب التعريف)
محور سيمينور
(حسب التعريف)
التسطيح المعكوس
(محسوب)
كلارك 1866 6،378،206.4 م 6،356،583.8 م 294.978698214

هذه هي الأبعاد المحددة لـ NAD 27 ، لكن كلارك عرّف بالفعل كروي الشكل عام 1866 كـ أ = 20926.062 قدمًا بريطانيًا ، ب = 20855121 قدم بريطاني. يستخدم التحويل إلى أمتار نسبة كلارك البالغة 1865 بوصة للمتر والبالغة 39.370432. لم يكن من الممكن عمليًا قياس طول القدم أو المتر في ذلك الوقت ليكون أفضل من حوالي 0.02 ملم. [11]

تم نشر معظم الخرائط الطبوغرافية USGS في NAD 27 والعديد من المشاريع الكبرى من قبل فيلق المهندسين بالجيش الأمريكي والوكالات الأخرى تم تحديدها في NAD 27 ، لذلك يظل المرجع مهمًا ، على الرغم من توفر المزيد من المسندات المكررة.

نظرًا لأن الأرض تنحرف بشكل كبير عن الشكل الإهليلجي المثالي ، فإن الشكل الإهليلجي الذي يقترب بشكل أفضل من شكله يختلف من منطقة إلى أخرى في جميع أنحاء العالم. تم مسح Clarke 1866 ، و North American Datum لعام 1927 معها ، لتناسب أمريكا الشمالية بشكل أفضل. وبالمثل ، من الناحية التاريخية ، استخدمت معظم مناطق العالم الأشكال الإهليلجية المقاسة محليًا لتناسب تقلبات شكل الأرض في مواقعها. مع ضمان أكبر قدر من الدقة محليًا ، فإن هذه الممارسة تجعل تكامل ونشر المعلومات عبر المناطق أمرًا مزعجًا.

مع وصول تكنولوجيا الجيوديسيا الساتلية والاستشعار عن بعد إلى دقة عالية وإتاحتها للتطبيقات المدنية ، أصبح من الممكن الحصول على المعلومات المشار إليها في شكل بيضاوي عالمي واحد. وذلك لأن الأقمار الصناعية تتعامل بشكل طبيعي مع الأرض كجسم موحد. لذلك ، تم تطوير المجسم الإهليلجي GRS 80 للحصول على أفضل تقريب للأرض ككل ، وأصبح الأساس لمرجع أمريكا الشمالية لعام 1983. على الرغم من أن GRS 80 وقريبه المقرب ، WGS 84 ، لا يكونان بشكل عام أفضل ملاءمة لأي معين. المنطقة ، تتبخر الحاجة إلى أقرب ملاءمة إلى حد كبير عندما يتم دمج مسح عالمي مع أجهزة الكمبيوتر وقواعد البيانات والبرامج القادرة على تعويض الظروف المحلية.

بيضاوي نصف المحور الرئيسي
(حسب التعريف)
محور سيمينور
(حسب التعريف)
التسطيح المعكوس
(محسوب)
جي ار اس 80 6،378،137 م 6،356،752.3141 م 298.257222101

قد يتم إزاحة نقطة لها خط عرض وخط طول معينين في NAD 27 بترتيب عشرات الأمتار من نقطة أخرى لها نفس خط العرض وخط الطول في NAD 83 ، لذلك من المهم تحديد الإسناد جنبًا إلى جنب مع الإحداثيات. The North American Datum of 1927 is defined by the latitude and longitude of an initial point (Meades Ranch Triangulation Station in Kansas), the direction of a line between this point and a specified second point, and two dimensions that define the spheroid. The North American Datum of 1983 is based on a newer defined spheroid (GRS 80) it is an Earth-centered (or "geocentric") datum having no initial point or initial direction.

NOAA provides a converter between the two systems. [12] The practical impact is that if you use a modern GPS device set to work in NAD 83 or WGS 84 to navigate to NAD 27 coordinates (as from a topo map) near Seattle, you would be off by about 95 meters (not far enough west), and you'd be about 47 meters off near Miami (not far enough north-northeast), whereas you would be much closer for points near Chicago.

The definition of NAD 83(1986) is based on the GRS 80 spheroid, as was WGS 84, so many older publications indicate no difference. WGS 84 subsequently changed to a slightly less flattened spheroid. Subsequent measurements therefore produce a difference on the order of a meter over much of the United States. Each datum has undergone refinements with more accurate and later measurements.

In addition, NAD 83 is defined to remain constant over time for points on the North American Plate, whereas WGS 84 is defined with respect to the average of stations all over the world. Thus the two systems naturally diverge over time. For much of the United States the relative rate is on the order of 1 to 2 cm per year. Hawaii and the coastal portions of central and southern California west of the San Andreas Fault are not on the North American plate, so their divergence rate differs.

The United States National Spatial Reference System NAD 83(2011/MA11/PA11) epoch 2010.00, is a refinement of the NAD 83 datum using data from a network of very accurate GPS receivers at Continuously Operating Reference Stations (CORS).

To improve the National Spatial Reference System NAD 83, along with North American Vertical Datum of 1988 (NAVD 88), is set to be replaced with a new GNSS- and gravimetric geoid model-based geometric reference frame and geopotential datum in 2022. [2]

The new reference frames will rely primarily on Global Navigation Satellite Systems (GNSS), such as the Global Positioning System (GPS), as well as on a gravimetric geoid model resulting from our Gravity for the Redefinition of the American Vertical Datum (GRAV-D) Project.

These new reference frames are intended to be easier to access and to maintain than NAD 83 and NAVD 88, which rely on physical survey marks that deteriorate over time. [2]


More on Equidistance Projections

Equidistant map projections make the distance from the centre of the projection to any other place on the map uniform in all directions. Take note that no map provides true-to-scale distances for any measurement you might make.

Use an equidistant projection when the main purpose of the map involves similar to showing distances from the epicentre of an earthquake or other point of location, or mapping the flight routes from one city airport to all destination cities.


How Data Analysis Can Go Wrong

I won’t perform any in-depth analysis but will highlight how performing spatial data analysis using the Web Mercator projection can yield inaccurate results. It is good practice to convert all your data to a common projection when performing geoprocessing and spatial analysis tasks.

The figure above is a count of the census tracts that intersect the 200km buffer zones of each of the two projections, Web Mercator and USA Contiguous Equidistant Conic. It is easy to see that if you are going to be analysing demographic data based on location around a certain point that the two projections will yield contrasting results. In fact, major contrasting results for most locations. Big decisions are often reliant on spatial analysis. Analysing your data in a non-suited projection system can steer these decisions completely off course, future plans may be scrapped based on the Mercator results, and this decision may have been made in error as the Equidistant Conic results could have shown that the project should have proceeded.

Similarly, if you need to preserve the area of features, such as land parcels for analysis and visual display you might consider an equal-area projection like the USA Contiguous Albers Equal Area Conic تنبؤ. Equal-area projections are also essential for dot density mapping, and other density mapping such as population density. Equal-area maps can be used to compare land-masses of the world and finally put to bed that Greenland is a lot smaller than South America.

According to Kenneth Field (a.k.a. the Cartonerd)…

“If you’re going to be comparing areas either for city comparison or for thematics you really do need an equal area projection unless all of your cities sit on the same degree of latitude. If not, you’re literally pulling the wool over the eyes of your map readers and they leave with a totally distorted impression of the themes mapped.”

Check out vis4.net for an example of the Albers Equal Area Conic projection. If Area is important to the underlying data being visualised for the United States, then this is one of the projections you should be using to display your data.

“Projections in a web browser are terrible and you should be ashamed of yourself.” – Calvin Metcalf

If you are using a web portal to perform data analysis through spatial analysis or visual analysis techniques, even if the final visualisation is in Web Mercator, at the very least, make sure that the underlying algorithms churning away in the background producing your output are using the appropriate projection to achieve better accuracy. If you are paying a vendor for their services make sure that their applications are providing you with accurate data analysis for better decision making. You will often here a saying that ‘GIS analysis is only as good as the data used for the analysis’, and while this strongly holds true, the best of data can produce misleading results because of a poor projection choice.

With the ability to produce your own map tiles and JavaScriptlibraries such as D3.js to overlay vector data in the correct map projection, OpenLayerscan also handle projections and there is a مشروع 4plugin for Leaflet, and also CartoDB,there are little excuses to allow the dictatorship of the Web Mercator to continue.

But Web Mercator isn’t all that bad. Projections are not important when people are only interested in the relative location of features on a map. So if you are simply dropping location markers on a map without the need for analysing the data, go ahead, use the Web Mercator. But if analysis of data is being performed it is a sin to use the Web Mercator.

ملاحظة. I am still a Mercator sinner when it comes to display. I’m working on my penance.


Mercator Projector - direct & inverse solution of UTM Projection

The Universal Transverse Mercator coordinate system was developed by the United States Army Corps of Engineers in the 1940s. The system was based on an ellipsoidal model of Earth. For areas within the contiguous United States the Clarke Ellipsoid of 1866 was used. For the remaining areas of Earth, including Hawaii, the International Ellipsoid was used. The WGS84 ellipsoid is now generally used to model the Earth in the UTM coordinate system, which means current UTM northing at a given point can be 200+ meters different from the old. For different geographic regions, other datum systems (e.g.: ED50, NAD83) can be used.

App Details

App Screenshots

App Store Description

The Universal Transverse Mercator coordinate system was developed by the United States Army Corps of Engineers in the 1940s. The system was based on an ellipsoidal model of Earth. For areas within the contiguous United States the Clarke Ellipsoid of 1866 was used. For the remaining areas of Earth, including Hawaii, the International Ellipsoid was used. The WGS84 ellipsoid is now generally used to model the Earth in the UTM coordinate system, which means current UTM northing at a given point can be 200+ meters different from the old. For different geographic regions, other datum systems (e.g.: ED50, NAD83) can be used.

Prior to the development of the Universal Transverse Mercator coordinate system, several European nations demonstrated the utility of grid-based conformal maps by mapping their territory during the interwar period. Calculating the distance between two points on these maps could be performed more easily in the field (using the Pythagorean theorem) than was possible using the trigonometric formulas required under the graticule-based system of latitude and longitude. In the post-war years, these concepts were extended into the Universal Transverse Mercator / Universal Polar Stereographic (UTM/UPS) coordinate system, which is a global (or universal) system of grid-based maps.

[UTM zone]
Simplified view of US UTM zones, projected with Lambert conformal conic.
The UTM system divides the Earth between 80°S and 84°N latitude into 60 zones, each 6° of longitude in width. Zone 1 covers longitude 180° to 174° W zone numbering increases eastward to zone 60, which covers longitude 174° to 180° E.

Each of the 60 zones uses a transverse Mercator projection that can map a region of large north-south extent with low distortion. By using narrow zones of 6° of longitude (up to 800 km) in width, and reducing the scale factor along the central meridian to 0.9996 (a reduction of 1:2500), the amount of distortion is held below 1 part in 1,000 inside each zone. Distortion of scale increases to 1.0010 at the zone boundaries along the equator.

In each zone the scale factor of the central meridian reduces the diameter of the transverse cylinder to produce a secant projection with two standard lines, or lines of true scale, about 180 km on each side of, and about parallel to, the central meridian (Arc cos 0.9996 = 1.62° at the Equator). The scale is less than 1 inside the standard lines and greater than 1 outside them, but the overall distortion is minimized.

[Features]
1) support direct and inverse solution of UTM Projection.
2) support several types of reference ellipsoid.
3) support using GPS to get the location, and transform it to UTM coordinate.
4) support moving the pin on the map to obtain the latitude and longitude of the location, and transform them.
5) support saving the UTM projection results, and the history records can be viewed, deleted, cleaned up, and shared.
6) Every the historical record can be shown on the map, and each of them can be reduced again.

[Location Input Method]
1) using the keyboard input by hand.
2) using the GPS positioning.
3) moving the pin on the map.
4) shake your iOS device.

[Instructions]
Direct solution of the UTM Projection:
1) Select the Reference Ellipsoid.
2) Tap the “GPS” button to get the location.
3) Or Input the location using keyboard.
4) Inputed the number, tap the “Done” button, then you can get the UTM Coordinate.

Inverse solution of the UTM Projection:
1) Select the Reference Ellipsoid.
2) Input the zone number.
3) Input the UTM Coordinate components (Northing, Easting).
4) Inputed the number, tap the “Done” button, then you can get the Geodetic Coordinate.


محتويات

Cartography or map-making is the study and practice of crafting representations of the Earth upon a flat surface (see History of cartography), and one who makes maps is called a cartographer.

Road maps are perhaps the most widely used maps today, and form a subset of navigational maps, which also include aeronautical and nautical charts, railroad network maps, and hiking and bicycling maps. In terms of quantity, the largest number of drawn map sheets is probably made up by local surveys, carried out by municipalities, utilities, tax assessors, emergency services providers, and other local agencies. Many national surveying projects have been carried out by the military, such as the British Ordnance Survey: a civilian government agency, internationally renowned for its comprehensively detailed work.

In addition to location information, maps may also be used to portray contour lines indicating constant values of elevation, temperature, rainfall, etc.

اتجاه الخريطة هو العلاقة بين الاتجاهات على الخريطة واتجاهات البوصلة المقابلة في الواقع. The word "orient" is derived from Latin oriens, meaning east. In the Middle Ages many maps, including the T and O maps, were drawn with east at the top (meaning that the direction "up" on the map corresponds to East on the compass). The most common cartographic convention is that north is at the top of a map.

Maps not oriented with north at the top:

  • Maps from non-Western traditions have oriented a variety of ways. Old maps of Edo show the Japanese imperial palace as the "top", but also at the center, of the map. Labels on the map are oriented in such a way that you cannot read them properly unless you put the imperial palace above your head. [بحاجة لمصدر] European T and O maps such as the Hereford Mappa Mundi were centered on Jerusalem with East at the top. Indeed, before the reintroduction of Ptolemy's جغرافية to Europe around 1400, there was no single convention in the West. Portolan charts, for example, are oriented to the shores they describe.
  • Maps of cities bordering a sea are often conventionally oriented with the sea at the top.
  • Route and channel maps have traditionally been oriented to the road or waterway they describe. of the Arctic or Antarctic regions are conventionally centered on the pole the direction North would be towards or away from the center of the map, respectively. Typical maps of the Arctic have 0° meridian towards the bottom of the page maps of the Antarctic have the 0° meridian towards the top of the page. ، المعروف أيضًا باسم Upside-Down maps أو South-Up maps, reverse the North is up convention and have south at the top. Ancient Africans including in Ancient Egypt utilized this orientation, as some maps in Brazil do today. [1] 's Dymaxion maps are based on a projection of the Earth's sphere onto an icosahedron. The resulting triangular pieces may be arranged in any order or orientation.

Many maps are drawn to a scale expressed as a ratio, such as 1:10,000, which means that 1 unit of measurement on the map corresponds to 10,000 of that same unit on the ground. The scale statement can be accurate when the region mapped is small enough for the curvature of the Earth to be neglected, such as a city map. Mapping larger regions, where the curvature cannot be ignored, requires projections to map from the curved surface of the Earth to the plane. The impossibility of flattening the sphere to the plane without distortion means that the map cannot have a constant scale. Rather, on most projections, the best that can be attained is an accurate scale along one or two paths on the projection. Because scale differs everywhere, it can only be measured meaningfully as point scale per location. Most maps strive to keep point scale variation within narrow bounds. Although the scale statement is nominal it is usually accurate enough for most purposes unless the map covers a large fraction of the earth. At the scope of a world map, scale as a single number is practically meaningless throughout most of the map. Instead, it usually refers to the scale along the equator.

Some maps, called cartograms, have the scale deliberately distorted to reflect information other than land area or distance. For example, this map (at the right) of Europe has been distorted to show population distribution, while the rough shape of the continent is still discernible.

Another example of distorted scale is the famous London Underground map. The basic geographical structure is respected but the tube lines (and the River Thames) are smoothed to clarify the relationships between stations. Near the center of the map, stations are spaced out more than near the edges of the map.

Further inaccuracies may be deliberate. For example, cartographers may simply omit military installations or remove features solely to enhance the clarity of the map. For example, a road map may not show railroads, smaller waterways, or other prominent non-road objects, and even if it does, it may show them less clearly (e.g. dashed or dotted lines/outlines) than the main roads. Known as decluttering, the practice makes the subject matter that the user is interested in easier to read, usually without sacrificing overall accuracy. Software-based maps often allow the user to toggle decluttering between ON, OFF, and AUTO as needed. In AUTO the degree of decluttering is adjusted as the user changes the scale being displayed.

Geographic maps use a projection to translate the three-dimensional real surface of the geoid to a two-dimensional picture. Projection always distorts the surface. There are many ways to apportion the distortion, and so there are many map projections. Which projection to use depends on the purpose of the map.

The various features shown on a map are represented by conventional signs or symbols. For example, colors can be used to indicate a classification of roads. Those signs are usually explained in the margin of the map, or on a separately published characteristic sheet. [2]

Some cartographers prefer to make the map cover practically the entire screen or sheet of paper, leaving no room "outside" the map for information about the map as a whole. These cartographers typically place such information in an otherwise "blank" region "inside" the map—cartouche, map legend, title, compass rose, bar scale, etc. In particular, some maps contain smaller "sub-maps" in otherwise blank regions—often one at a much smaller scale showing the whole globe and where the whole map fits on that globe, and a few showing "regions of interest" at a larger scale to show details that wouldn't otherwise fit. Occasionally sub-maps use the same scale as the large map—a few maps of the contiguous United States include a sub-map to the same scale for each of the two non-contiguous states.

The design and production of maps is a craft that has developed over thousands of years, from clay tablets to Geographic information systems. As a form of Design, particularly closely related to Graphic design, map making incorporates scientific knowledge about how maps are used, integrated with principles of artistic expression, to create an aesthetically attractive product, carries an aura of authority, and functionally serves a particular purpose for an intended audience.

Designing a map involves bringing together a number of elements and making a large number of decisions. The elements of design fall into several broad topics, each of which has its own theory, its own research agenda, and its own best practices. That said, there are synergistic effects between these elements, meaning that the overall design process is not just working on each element one at a time, but an iterative feedback process of adjusting each to achieve the desired gestalt.

    : The foundation of the map is the plane on which it rests (whether paper or screen), but projections are required to flatten the surface of the earth. All projections distort this surface, but the cartographer can be strategic about how and where distortion occurs. [3] : All maps must be drawn at a smaller scale than reality, requiring that the information included on a map be a very small sample of the wealth of information about a place. Generalization is the process of adjusting the level of detail in geographic information to be appropriate for the scale and purpose of a map, through procedures such as selection, simplification, and classification. : Any map visually represents the location and properties of geographic phenomena using map symbols, graphical depictions composed of several visual variables, such as size, shape, color, and pattern.
  • Composition: As all of the symbols are brought together, their interactions have major effects on map reading, such as grouping and Visual hierarchy. : Text serves a number of purposes on the map, especially aiding the recognition of features, but labels must be designed and positioned well to be effective. [4] : The map image must be placed on the page (whether paper, web, or other media), along with related elements, such as the title, legend, additional maps, text, images, and so on. Each of these elements have their own design considerations, as does their integration, which largely follows the principles of Graphic design.
  • Map type-specific design: Different kinds of maps, especially thematic maps, have their own design needs and best practices.

Maps of the world or large areas are often either 'political' or 'physical'. The most important purpose of the political map is to show territorial borders the purpose of the physical is to show features of geography such as mountains, soil type, or land use including infrastructures such as roads, railroads, and buildings. Topographic maps show elevations and relief with contour lines or shading. Geological maps show not only the physical surface, but characteristics of the underlying rock, fault lines, and subsurface structures.

Electronic maps Edit

From the last quarter of the 20th century, the indispensable tool of the cartographer has been the computer. Much of cartography, especially at the data-gathering survey level, has been subsumed by Geographic Information Systems (GIS). The functionality of maps has been greatly advanced by technology simplifying the superimposition of spatially located variables onto existing geographical maps. Having local information such as rainfall level, distribution of wildlife, or demographic data integrated within the map allows more efficient analysis and better decision making. In the pre-electronic age such superimposition of data led Dr. John Snow to identify the location of an outbreak of cholera. Today, it is used by agencies of humankind, as diverse as wildlife conservationists and militaries around the world.

Even when GIS is not involved, most cartographers now use a variety of computer graphics programs to generate new maps.

Interactive, computerized maps are commercially available, allowing users to zoom in أو تصغير (respectively meaning to increase or decrease the scale), sometimes by replacing one map with another of different scale, centered where possible on the same point. In-car global navigation satellite systems are computerized maps with route planning and advice facilities that monitor the user's position with the help of satellites. From the computer scientist's point of view, zooming in entails one or a combination of:

  1. replacing the map by a more detailed one
  2. enlarging the same map without enlarging the pixels, hence showing more detail by removing less information compared to the less detailed version
  3. enlarging the same map with the pixels enlarged (replaced by rectangles of pixels) no additional detail is shown, but, depending on the quality of one's vision, possibly more detail can be seen if a computer display does not show adjacent pixels really separate, but overlapping instead (this does not apply for an LCD, but may apply for a cathode ray tube), then replacing a pixel by a rectangle of pixels does show more detail. A variation of this method is interpolation.
  • Typically (2) applies to a Portable Document Format (PDF) file or other format based on vector graphics. The increase in detail is limited to the information contained in the file: enlargement of a curve may eventually result in a series of standard geometric figures such as straight lines, arcs of circles, or splines.
  • (2) may apply to text and (3) to the outline of a map feature such as a forest or building.
  • (1) may apply to the text as needed (displaying labels for more features), while (2) applies to the rest of the image. Text is not necessarily enlarged when zooming in. Similarly, a road represented by a double line may or may not become wider when one zooms in.
  • The map may also have layers that are partly raster graphics and partly vector graphics. For a single raster graphics image (2) applies until the pixels in the image file correspond to the pixels of the display, thereafter (3) applies.

Climatic maps Edit

The maps that reflect the territorial distribution of climatic conditions based on the results of long-term observations are called climatic maps. These maps can be compiled both for individual climatic features (temperature, precipitation, humidity) and for combinations of them at the earth's surface and in the upper layers of the atmosphere. Climatic maps show climatic features across a large region and permit values of climatic features to be compared in different parts of the region. When generating the map, spatial interpolation can be used to synthesize values where there are no measurements, under the assumption that conditions change smoothly.

Climatic maps generally apply to individual months and the year as a whole, sometimes to the four seasons, to the growing period, and so forth. On maps compiled from the observations of ground meteorological stations, atmospheric pressure is converted to sea level. Air temperature maps are compiled both from the actual values observed on the surface of the earth and from values converted to sea level. The pressure field in the free atmosphere is represented either by maps of the distribution of pressure at different standard altitudes—for example, at every kilometer above sea level—or by maps of baric topography on which altitudes (more precisely geopotentials) of the main isobaric surfaces (for example, 900, 800, and 700 millibars) counted off from sea level are plotted. The temperature, humidity, and wind on aeroclimatic maps may apply either to standard altitudes or to the main isobaric surfaces.

Isolines are drawn on maps of such climatic features as the long-term mean values (of atmospheric pressure, temperature, humidity, total precipitation, and so forth) to connect points with equal values of the feature in question—for example, isobars for pressure, isotherms for temperature, and isohyets for precipitation. Isoamplitudes are drawn on maps of amplitudes (for example, annual amplitudes of air temperature—that is, the differences between the mean temperatures of the warmest and coldest month). Isanomals are drawn on maps of anomalies (for example, deviations of the mean temperature of each place from the mean temperature of the entire latitudinal zone). Isolines of frequency are drawn on maps showing the frequency of a particular phenomenon (for example, the annual number of days with a thunderstorm or snow cover). Isochrones are drawn on maps showing the dates of onset of a given phenomenon (for example, the first frost and appearance or disappearance of the snow cover) or the date of a particular value of a meteorological element in the course of a year (for example, passing of the mean daily air temperature through zero). Isolines of the mean numerical value of wind velocity or isotachs are drawn on wind maps (charts) the wind resultants and directions of prevailing winds are indicated by arrows of different lengths or arrows with different plumes lines of flow are often drawn. Maps of the zonal and meridional components of wind are frequently compiled for the free atmosphere. Atmospheric pressure and wind are usually combined on climatic maps. Wind roses, curves showing the distribution of other meteorological elements, diagrams of the annual course of elements at individual stations, and the like are also plotted on climatic maps.

Maps of climatic regionalization, that is, division of the earth's surface into climatic zones and regions according to some classification of climates, are a special kind of climatic map.

Climatic maps are often incorporated into climatic atlases of varying geographic ranges (globe, hemispheres, continents, countries, oceans) or included in comprehensive atlases. Besides general climatic maps, applied climatic maps and atlases have great practical value. Aeroclimatic maps, aeroclimatic atlases, and agroclimatic maps are the most numerous.

Non-geographical spatial maps Edit

Maps exist of the Solar System, and other cosmological features such as star maps. In addition maps of other bodies such as the Moon and other planets are technically not geographical maps. Floor maps are also spatial but not necessarily geospatial.

Topological maps Edit

Diagrams such as schematic diagrams and Gantt charts and treemaps display logical relationships between items, rather than geographical relationships. Topological in nature, only the connectivity is significant. The London Underground map and similar subway maps around the world are a common example of these maps.

General-purpose maps Edit

General-purpose maps provide many types of information on one map. Most atlas maps, wall maps, and road maps fall into this category. The following are some features that might be shown on general-purpose maps: bodies of water, roads, railway lines, parks, elevations, towns and cities, political boundaries, latitude and longitude, national and provincial parks. These maps give a broad understanding of the location and features of an area. The reader may gain an understanding of the type of landscape, the location of urban places, and the location of major transportation routes all at once.

List of map types Edit

Some countries required that all published maps represent their national claims regarding border disputes. فمثلا:

  • Within Russia, Google Maps shows Crimea as part of Russia. [5]
  • Both the Republic of India and the People's Republic of China require that all maps show areas subject to the Sino-Indian border dispute in their own favor. [6]

In 2010, the People's Republic of China began requiring that all online maps served from within China be hosted there, making them subject to Chinese laws. [7]


Understanding spatial variability of air pollutant concentrations is critical for public health assessments. Our goal is to examine ground-level ozone and comparatively evaluate method performance for predicting and mapping national concentrations across the United States, while assessing the importance of accounting for spatial variability.

Cross-sectional US EPA ozone monitoring data was acquired for three days in 2006, plus environmental covariates of land use, traffic, temperature, elevation, and population. Evaluation of ozone variability was assessed with land use regression (LUR) and spatially explicit kriging models. Ozone concentration was predicted with four approaches, including LUR, inverse distance weighting (IDW), ordinary kriging, and universal kriging, and evaluated with a Monte Carlo cross-validation simulation. Results were mapped for the continental United States.

Temperature, elevation, and distance to major roads were significantly related to ozone concentrations and examination of spatial dependence on LUR models revealed the presence of residual spatial variation. Cross-validation results found kriging outperformed both LUR and IDW in terms of root mean squared prediction error. We demonstrate that national-level ozone is best evaluated using the statistically optimal kriging models, which account for residual spatial variation. Universal kriging was preferred over ordinary kriging by allowing us to assess the significance of environmental covariates both for inference and prediction of ozone concentrations.


شاهد الفيديو: ArcMap - تعرف على اسقاط الخرائط Map Projection