أكثر

سؤال ArcMap Python: محاولة حقل حساب نسبة الميل إلى نص

سؤال ArcMap Python: محاولة حقل حساب نسبة الميل إلى نص


لدي طبقة من المضلعات التي ربطتها مكانيًا بطبقة نقطية إلى نقطة من النسب المئوية للانحدار. تحتوي المضلعات الآن على نسبة الميل في حقل يسمى Avg_point. أريد استخدام حاسبة الحقول لأخذ الرقم المئوي (شيء مثل 22.345 أو 56.45 وما إلى ذلك) وتحويله إلى نص في حقل "المنحدر" (كان موجودًا بالفعل في طبقة المضلعات) وأريد أن يقول هذا النص شيء ما يحب "حاد (> 25٪)"

لذلك كتبت سيناريو

SLOPE = slopecorrect (! SLOPE !،! Avg_grid_code!)

بري لوجيك:

def slopecorrect (slope، avg): if avg> 25: ارجع حادًا

لم أحصل على أي أخطاء ولكن حقل "المنحدر" الخاص بي يملأ فقط لقد جربت أشياء أخرى ولكن لا يمكنني ملء هذا الحقل على ما يبدو

لقد نظرت قليلاً واعتقدت أن هذا الموضوع كان مفيدًا ولكن لا يزال لا ينتج نتائج ArcMap حساب الحقل ... إذا كان "نص" في! الحقل!


def slope_correct (slope، avg): if avg> 25: return "holly crap" elif 0 

كيف يتم إنشاء أسهم متجهة تتوافق مع طبقة منحدر نقطي؟

أرغب في إنشاء أسهم متجهة تتوافق مع تضاريس / منحدر مجموعة البيانات النقطية لمنطقة مستجمعات النهر.

لقد قمت بإنشاء شبكة نقاط شبكة صيد السمك في ArcGIS وأود إنشاء سهم واحد لكل نقطة بطول محدد يتبع شكل المنحدر ، أي اتبع المسار الأقل مقاومة ، وسيتبع الخط تدريجيًا أرقامًا صغيرة في شبكة 3 × 3.

أعتقد أنه يمكنني إنشاء سهم متجه باستخدام مخطط المتجه. هل من الممكن تحقيق الخطوط المطابقة للخطوط النقطية؟

200000 سطر أنشأتها من شبكة من النقاط. سأقوم بتحويلها إلى خطوط نقطية باستخدام R وتعيينها على نفس الدقة مثل خطوط المنحدرات النقطية.

أي أفكار حول كيفية وضع خطوط المسح على المنحدر حتى أتمكن من جعل الخطوط تتبع أدنى قيم المنحدر؟


تستخدم خرائط الأساس عبر الإنترنت الإسقاط & # 39Web Mercator & # 39 ، ولكن يتم استخدام الإسقاط & # 39Mercator & # 39 للتنقل. الخط المستقيم المرسوم على الخريطة هو اتجاه تحليق طائرة أو الإبحار بقارب من نقطة البداية إلى الوجهة ، ولكن هذا يشوه بشدة المسافة والمساحة.

فيما يلي الحلول الممكنة لهذه المشكلة.

قم بتعيين إسقاط أكثر ملاءمة لإطار بيانات ArcMap

راجع المقالة التالية ، حدد إسقاط خريطة مناسب أو نظام إحداثي لمزيد من المعلومات. المقالة مرتبطة بجدول الإسقاطات ، الذي يسرد جميع إسقاطات الخريطة المدعومة في ArcGIS for Desktop وخصائصها.

تطبيق الإسقاط المحدد على إطار بيانات ArcMap

  1. انتقل إلى عرض خصائص إطار البيانات & gt & علامة تبويب النظام & gt أنظمة الإحداثيات المتوقعة.
  2. حدد مكان الإسقاط المطلوب الذي يعطي أدق النتائج.
  3. انقر تطبيق و نعم.

احصل على ناتج الحساب الدقيق

  1. في جدول السمات ، انتقل إلى خيارات الجدول، واختر إضافة حقل. إنشاء مزدوج حقل ، وقم بتعيين اسم بدون مسافات ، ولا يزيد طوله عن 10 أحرف. على سبيل المثال ، اسم مثل منطقة_سقكم مناسب لتخزين المساحات بالكيلومترات المربعة.
  2. انقر بزر الماوس الأيمن فوق رأس الحقل ، وحدد احسب الهندسة.
  3. في ال احسب الهندسة مربع الحوار ، حدد الخيار استخدم نظام إحداثيات إطار البيانات، وحدد الوحدات المطلوبة حسب المتطلبات. يتم عرض القيمة المحسوبة في جدول السمات.


استخدام ٪

إجابة بريان (وظيفة مخصصة) هي أبسط شيء وصحيح بشكل عام.

ولكن إذا كنت حقا أراد تحديد نوع رقمي باستخدام عامل تشغيل "٪" (غير قياسي) ، كما تفعل الآلات الحاسبة المكتبية ، بحيث تعني "X٪ Y" X * Y / 100.0 ، ثم من Python 2.6 فصاعدًا ، يمكنك إعادة تعريف عصري() المشغل أو العامل:

قد يكون هذا أمرًا خطيرًا إذا استخدمت عامل التشغيل '٪' عبر مزيج من MyNumberClasswithPct مع أعداد صحيحة أو عوامات عادية.

الأمر الممل أيضًا في هذا الرمز هو أنه يتعين عليك أيضًا تحديد جميع الطرق الـ 21 الأخرى لـ Integral أو Real ، لتجنب الخطأ التالي المزعج والغامض من TypeError عند إنشاء مثيل له


مقدمة

على الرغم من استخدام محاذاة الطريق في العديد من الدراسات المتعلقة بالسلامة المرورية ، غالبًا ما تكون المعلومات المتعلقة بما إذا كان جزء الطريق منحنى أو ظلًا مفقودة في قواعد بيانات شبكة الطرق الأصلية. لا يزال تحديد المنحنيات الأفقية من بيانات شبكة الطرق عملية تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ. علاوة على ذلك ، عند اشتقاق هذا العمل يدويًا ، لا يمكن إعادة إنتاجه في المستقبل. يتم حاليًا تخزين كمية كبيرة من بيانات شبكة الطرق في نظام المعلومات الجغرافية ، مع دقة مكانية كافية تسمح بمعالجة البيانات تلقائيًا. هناك طلب على أداة مؤتمتة بالكامل لاستخراج محاذاة الطريق من البيانات الرقمية (على سبيل المثال ، [1 ، 2 ، 3]).

إن نقص البيانات حول محاذاة الطريق والحاجة إلى تحديد هندسة الطريق يدويًا هو في جميع الاحتمالات وراء العدد المنخفض نسبيًا للمنحنيات الأفقية الفردية المستخدمة في غالبية الدراسات. على سبيل المثال ، كان لدى McBean [4] 100 منحنى أفقي فقط عند العمل مع بيانات من بريطانيا العظمى ، وكذلك عثمان at al. [5] عند دراسة أداء الأمان للمنحنيات الأفقية من بيانات القيادة الطبيعية. فيتزباتريك وآخرون. [6] عملت مع 260 منحنيات. Fink and Krammes [7] و Persaud et al. [8] استخدم عددًا أكبر من البيانات ، أكثر من 500. في المقابل ، Zegeer et al. [9] ، وساكشوج [10] وخان وآخرون. [11] لديه أكثر من 10000 منحنى. لقد حصلوا على معلومات حول هندسة الطرق من قواعد بيانات الطرق الوطنية. لا تحتوي غالبية قواعد بيانات الطرق الوطنية عادةً على مثل هذه المعلومات للشبكة بأكملها.

عمل سابق على التحديد الآلي للمنحنيات الأفقية من البيانات الرقمية

لا توجد أداة أوتوماتيكية بالكامل قادرة على تحديد المنحنيات الأفقية والظلال بدقة من بيانات المتجه الرقمية الموجودة في الوقت الحاضر. التعريف شبه الآلي هو نهج يستخدم بكثرة [12 ، 13]. يحدد الخبير نقاط نهاية المنحنى الأفقي على الشاشة ثم يتم حساب نصف قطرها وطولها تلقائيًا. هذا النهج غير مناسب ، مع ذلك ، لمجموعات البيانات الكبيرة. "حاسبة المنحنى" [14] هي ممثل نموذجي لهذه الطرق.

قدم Xu و Wei [3] طريقة تعتمد على حساب السمت لكل رأس طريق. وهم يجادلون بأن العمل مع نظم المعلومات الجغرافية هو الطريقة الأكثر فعالية من منظور الوقت والاقتصاد ، عند تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. لي وآخرون. [1] طورت طريقة مؤتمتة بالكامل لنظام المعلومات الجغرافية الذي يحسب "زاوية الاتجاه". قاموا بتطبيق عتبة عند الاختيار بين المنحنيات الأفقية والظل. لي وآخرون. [1] ذكر ذلك بالإضافة إلى هذا النهج شبه الآلي, لم يتم العثور على أي أدبيات توثق طريقة تلقائية بالكامل. لذلك, CurveFinder مبتكر وفريد ​​حقًا من خلال توفير الوسائل للحصول تلقائيًا على موقع المنحنى والمعلومات الهندسية من خرائط طرق GIS. سنقدم هنا نهجًا يتفوق في الأداء على CurveFinder ، نظرًا لأن نهجنا يستخدم ، ليس فقط زاوية الاتجاه لتحديد ما إذا كانت قمة الطريق تنتمي إلى منحنى أفقي أو مماس ، ولكن خمسة متغيرات توضيحية أخرى (EVs) لهندسة الطريق والتصنيف إجراء بدلاً من حد بسيط (راجع قسم الأساليب أدناه للحصول على التفاصيل).

عوامل تعديل الأعطال للمنحنيات الأفقية في مختلف البلدان

تعد عوامل تعديل الأعطال (CMFs) للمنحنيات الأفقية من بين المجالات الأكثر تطبيقًا حيث يتم استخدام هندسة الطرق. اخترنا هذا التطبيق لإثبات أداء برنامج ROCA ضمن الدراسات المتعلقة بالسلامة المرورية.

عمل Jurewicz و Pyta [15] بمنحنيات أفقية تم تصنيفها مسبقًا إلى ثلاث مجموعات. وخلصوا إلى أنه إذا تم ضبط عدد حوادث التصادم في المنحنيات التي يزيد نصف قطرها عن 1500 متر على 1 ، فإن القيم المقابلة كانت 1.422 للمنحنيات التي يتراوح نصف قطرها بين 600 و 1500 متر و 2.437 للمنحنيات التي يقل نصف قطرها عن 600 متر. . بيرسود وآخرون. [8] استخدموا بيانات حول منحنيات أفقية ذات نصف قطر بين 87 و 1150 مترًا في بحثهم حول تحديد منحنيات الطرق السريعة الخطرة. ووجدوا أسوأ 15 منحنيًا ذات أعلى مخاطر بناءً على حساب تقدير بايز التجريبي. قدم Elvik [16] دراسة حول CMFs استنادًا إلى بيانات من العديد من الدراسات المنشورة سابقًا من بلدان مختلفة. تعد معدلات التعطل على المنحنيات ، فيما يتعلق بطول الظل السابق ، أيضًا محورًا للبحث (على سبيل المثال ، [17 ، 18]) ، بالإضافة إلى اختلافات معدل الانهيار بين المنحنيات الأفقية والظل (على سبيل المثال ، [19 ، 20] ).

الهدف من هذا العمل هو تقديم برنامج ROCA القادر على زيادة كفاءة الأبحاث المتعلقة بالسلامة على الطرق بشكل كبير حيث يلزم توفير معلومات حول هندسة أجزاء الطريق.


6 إجابات 6

إليك عملية تنظيف لوظيفتك ، لكنها على الأرجح لا تفعل ما تريده أن تفعله. حاليًا ، تحصل على متوسط ​​جميع القيم في جميع الأعمدة:

سأستخدم وحدة csv (مما يجعل تحليل csv أسهل) ، مع كائن عداد لإدارة إجماليات العمود ومدير سياق لفتح الملف (لا حاجة للإغلاق ()):

بادئ ذي بدء ، كما يقول الناس - يبدو تنسيق CSV بسيطًا ، ولكنه قد يكون غير بديهي تمامًا ، خاصةً بمجرد دخول الأوتار في اللعب. لقد قدم لك monkut بالفعل حلين ، الإصدار المُنظف من التعليمات البرمجية الخاصة بك ، والآخر الذي يستخدم مكتبة CSV. سأقدم خيارًا آخر: لا مكتبات ، ولكن الكثير من التعليمات البرمجية الاصطلاحية لمضغها ، والتي تمنحك متوسطات لجميع الأعمدة في وقت واحد.

أشياء يجب ملاحظتها: في التعليمات البرمجية الخاصة بك ، f هي كائن ملف. تحاول إغلاقها بعد إرجاع القيمة بالفعل. لن يتم الوصول إلى هذا الرمز مطلقًا: لا يتم تنفيذ أي شيء بعد معالجة الإرجاع ، إلا إذا حاولت. أخيرًا إنشاء ، أو مع إنشاء (مثلما أستخدم - والذي سيؤدي تلقائيًا إلى إغلاق الدفق).

map (f ، l) ، أو ما يعادلها [f (x) for x in l] ، تنشئ قائمة جديدة يتم الحصول على عناصرها من خلال تطبيق الوظيفة f على كل عنصر في l.

f (* l) سوف "تفكك" القائمة l قبل استدعاء الوظيفة ، مما يعطي الوظيفة f كل عنصر كوسيطة منفصلة.


2 إجابات 2

لقد وجدت الصورة التالية لخاصية الإخراج على ويكيبيديا (لاحظ أن المحور y هو مقياس لوغاريتمي ، وبالتالي فإن تيار التصريف لا يصل أبدًا إلى الصفر). لست على دراية بـ TFET ، ولكن إذا كان المبدأ مشابهًا لمبدأ CMOS ، فسنكون بخير.

سيكون التيار ON هو التيار الذي تحققه عند جهد البوابة المنطقي & quothigh & quot. سيعتمد هذا الجهد العالي على العملية التي تستخدمها. وبالمثل ، فإن التيار OFF سيكون تيار التصريف بجهد البوابة المنطقي & quotlow & quot. أتصور أن النسبة هي نسبة هذين التيارين. تم قياس كلا المنحنيين بجهد مصدر تصريف ثابت ، وإذا كنت ترغب في قياس السيناريو الأسوأ ، فقد ترغب في قياس بعض المنحنيات.

لذلك عليك ببساطة أن تعرف:

من أي نوع من المنحنيات تحصل على هذه الأرقام لا يهم.


هل هناك بديل لاستخدام InsertCursor للكتابة على جدول؟

أفهم المزيد * ما * الذي يحدث لتسبب تعطل الكود الخاص بي ، لكنني غير واضح في تفاصيل السبب لأن CompSci-Fu الخاص بي ضعيف جدًا. على ما يبدو ، هناك بعض المشاكل في الكود الخاص بي نسيان طلب الوصول للقراءة / الكتابة ، وهذا يحدث بسبب بعض المشاكل داخل كود C الأساسي لوظائف Arcpy ، على الأرجح. لدي مصحح أخطاء PyCharm تحت تصرفي ولكني لست متأكدًا حقًا مما أبحث عنه في مصحح الأخطاء لمعرفة ما أحتاج إلى تغييره لجعل الكود الخاص بي سعيدًا.

أرغب حقًا في * عدم * تغيير الكود الخاص بي ولكني لست متأكدًا من أن لدي خيار ما لم يكن لدي بعض التدخل المهني.

يتعطل الكود الخاص بي في مكانين: في وقت ما بين الأسطر 368 و 371 بأعداد مختلفة من التكرارات عبر الحلقة الخارجية أو يتعطل بعد السطر 381 عندما تم تحويل الجدول إلى Excel وحفظه ، ولكن قبل أن ينتهي الرمز من تلقاء نفسه.

يتعطل مع الإشعار التالي في وحدة التحكم: انتهت العملية برمز الخروج -1073741819 (0xC0000005)

هل لديك أي اقتراحات بالنسبة لي؟ لا أحتاج إلى خطوة وسيطة كجدول نظم المعلومات الجغرافية يمكنني كتابتها مباشرة إلى ملف CSV أو Excel ، على ما أعتقد. أشعر بالقلق لأن القيم التي أكتبها تحتوي على فواصل ولا أريد أن يفسد ملف CSV. أنا متردد أيضًا في تقديم مكتبة طرف ثالث لأسباب تتعلق بصيانة الكود.


تحديد وتنفيذ خوارزمية الاتجاه في Django

لدي تطبيق Django أحتاج فيه إلى تنفيذ خوارزمية ترند / ترتيب بسيطة. أنا ضائع جدًا لأنني:

لدي نموذجان ، كتاب وقارئ. كل ليلة ، يتم إضافة كتب جديدة إلى قاعدة البيانات الخاصة بي. يتم تحديث عدد القراء لكل كتاب أيضًا كل ليلة ، أي أن كتابًا واحدًا سيحتوي على سجلات إحصائية متعددة للقارئ (سجل واحد لكل يوم).

خلال فترة معينة (الأسبوع الماضي أو الشهر الماضي أو العام الماضي) ، أود سرد الكتب الأكثر شيوعًا ، ما الخوارزمية التي يجب أن أستخدمها لهذا؟

لا يلزم أن تكون الشعبية في الوقت الفعلي بأي شكل من الأشكال لأن عدد القراء لكل كتاب يتم تحديثه يوميًا فقط.

لقد وجدت مقالًا تمت الإشارة إليه في منشور SO آخر أظهر كيف قاموا بحساب مقالات ويكيبيديا الشائعة ولكن المنشور أظهر فقط كيف تم حساب الاتجاه الحالي.

كما أشار أحدهم إلى SO ، إنها خوارزمية اتجاه أساسية بسيطة جدًا وتحسب فقط المنحدر بين نقطتي بيانات لذا أعتقد أنها تظهر الاتجاه بين الأمس واليوم.

أنا لا أبحث عن خوارزمية شائعة معقدة في uber مثل تلك المستخدمة في Hacker News و Reddit وما إلى ذلك.

لدي محورين فقط للبيانات ، عدد القراء والتاريخ.

أي أفكار حول ماذا وكيف يجب أن أنفذ. بالنسبة لشخص لم يعمل أبدًا مع أي إحصائيات / خوارزمية ذات صلة ، يبدو أن هذا مهمة شاقة للغاية.


4.1 وقت التركيز

وقت التركيز هو الوقت اللازم لسفر الأمطار الزائدة من أبعد نقطة في الحوض إلى المخرج. في نهاية هذا الوقت ، سيساهم الحوض بأكمله في التدفق عند المخرج. في الأدب ، تتوفر العديد من المعادلات لحساب وقت التركيز (ASCE ، 1996). بعد النظر في توافر المعلمات ، يتم اختيار معادلة SCS التالية لهذه الدراسة.

اينج هو وقت التركيز بالدقائق ، إل هو أطول مسار تدفق للحوض بالقدم ، CN هو متوسط ​​قيمة رقم المنحنى لمستجمع المياه و س هو متوسط ​​منحدر مستجمعات المياه. أطول مسار تدفق هو الحد الأقصى لقيمة Flowlength Grid (FlGrid). كما هو موضح في القسم التالي ، يمثل FlGrid مسافة السفر لكل خلية في الحوض إلى المخرج. في هذه الدراسة تم حساب شريحتين FlGrids: لحالة الوزن وليس حالة الوزن. تم تحديد متوسط ​​قيمة CN للحوض على أنه 76. متوسط ​​منحدر مستجمعات المياه مشتق من شبكة المنحدرات (SGrid) للحوض ، والتي يتم الحصول عليها من DEM. بعد قطع SGrid بحدود مستجمعات المياه ، يتم تحديد القيمة المتوسطة لـ SGrid المقطوعة على أنها 0.3327. بإدخال هذه القيم في المعادلة 1 ، يتم الحصول على وقت قيمة التركيز لحوض أولوس 8113.6 دقيقة لحالة شبكة الوزن و 450.8 دقيقة لعدم وجود حالة شبكة الوزن.

4.2 معامل إضعاف التخزين

يُحسب معامل التوهين للتخزين ، الذي يمثل تأثير تخزين قناة التيار ، من مخطط هيدروغرافي للفيضانات المرصودة للحوض. كما هو موضح في الشكل 4 ، يتم حساب R بيانياً كنسبة الحجم تحت الرسم البياني بعد نقطة الانعطاف الثانية (تحت منحنى الركود) إلى قيمة التدفق عند نقطة الانعطاف (POI) (HEC ، 1982).

تم الحصول على الرسم البياني للفيضان المرصود للحوض من الأشغال الهيدروليكية الحكومية في تركيا ، وهي العاصفة التي حدثت في 23-25 ​​يوليو 1995. باستخدام المعادلة 2 ، يتم الحصول على معامل التخزين في صورة 410.1 دقيقة.

الشكل 4. حساب معامل التوهين بالتخزين (R)

4.3 الرسم البياني للمنطقة الزمنية

تنقسم منطقة الحوض إلى مناطق زمنية للسفر. تمثل كل منطقة جزء الحوض ، الذي يستنزف وحدة هطول الأمطار الزائدة إلى المخرج في فترة زمنية معينة. يعطي مخطط هذه المناطق فيما يتعلق بالفترات الزمنية المقابلة الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض. وهو أهم عامل في المنهجية ، حيث يعكس استجابة الجريان السطحي للحوض لهطول الأمطار عند المخرج.

يتم استخدام نموذج الارتفاع الرقمي للحوض بحجم 10 × 10 م لتحديد الرسم البياني للمنطقة الزمنية. لهذا الغرض ، تم تحديد اتجاه التدفق من كل خلية أولاً. بدلاً من تتبع اتجاه التدفق ، يتم حساب مسافة انتقال التدفق من كل خلية إلى مخرج الحوض. يتم تحويل هذه المسافات إلى قيم وقت السفر. أخيرًا عن طريق تحويل عدد الخلايا إلى منطقة ، يتم اشتقاق الرسم البياني للمنطقة الزمنية. يتم شرح هذه الخطوات في الأقسام التالية.

كما هو موضح في الشكل 3 ، للحصول على الرسم البياني للمنطقة الزمنية لحوض أولوس ، يتم أولاً تطوير شبكة طول التدفق (FlGrid) لمستجمعات المياه. يمثل FlGrid لكل خلية ، إجمالي طول السفر لقطرة الماء من تلك الخلية إلى مخرج الحوض على طول اتجاه التدفق. المدخلات المطلوبة للحساب هي شبكة اتجاه التدفق (FdGrid) وشبكة الوزن (WGrid) ، حيث يكون استخدام شبكة الوزن اختياريًا.

في بيئة شبكة مربعة ، تُحاط كل خلية شبكية بثماني خلايا. كما هو موضح في الشكل 5 ، يمكن تمثيل اتجاه التدفق من الخلية عن طريق تعيين رقم يمثل أحد الاتجاهات الثمانية. باستخدام أدوات GIS ، يتم حساب قيمة اتجاه التدفق لكل خلية في الحوض من DEM للحوض ، ثم يتم الحصول على شبكة تحتوي على هذه القيم وتسمى باسم شبكة اتجاه التدفق ، FdGrid.

ستختلف سرعة التدفق في منطقة ما اعتمادًا على التضاريس وظروف استخدام الأرض. سيتحرك الماء ببطء في منحدر معتدل أو فوق منطقة مراعي كثيفة وأسرع على أرض جرداء. لتمثيل مقاومة أو مقاومة الخلية للتدفق ، يمكن إعداد شبكة. تمثل القيمة الموجودة في كل خلية في هذه الشبكة المقاومة لكل وحدة مسافة للتدفق عبر الخلية أو وزن تلك الخلية. تسمى الشبكة التي تحتوي على قيم تمثل وزن كل خلية باسم شبكة الوزن (WGrid).

بعد تحديد اتجاه التدفق من خلية إلى إحدى الخلايا الثمانية المجاورة ، يتم حساب مسافة الانحدار بين الخطوط المركزية لهذه الخلايا. ثم يتم ضرب هذه المسافة بقيمة WGrid للخلية الأولى للحصول على قيمة المسافة الموزونة بين هاتين الخليتين. أخيرًا ، يتم الحصول على قيم خلية FlGrid عن طريق جمع هذه القيم على طول مسار التدفق إلى مخرج كل خلية. كما ذكرنا سابقًا ، عند حساب FlGrid ، يكون استخدام WGrid اختياريًا. في هذه الدراسة بالإضافة إلى حالة شبكة الوزن ، لم يتم أيضًا تحليل حالة شبكة الوزن. بالنسبة للشبكة السابقة ، يتم إعداد شبكة الوزن كما هو موضح أدناه واستخدامها مع شبكة اتجاه التدفق لحساب شبكة طول التدفق. بالنسبة للأخيرة ، يتم استخدام شبكة اتجاه التدفق فقط في الحساب ، حيث يتم قبول وزن كل خلية على أنه هو نفسه ويساوي 1.

4.3.2. شبكة الوزن: من تطبيق معادلة مانينغ لـ التدفق البري

تنطبق معادلة مانينغ (المعادلة 3) ، التي تُستخدم كثيرًا في ميكانيكا الموائع ، أيضًا على التدفق البري. في هذه الدراسة ، تُستخدم معادلة سرعة مانينغ لحساب شبكة السرعة المسماة VGrid. تمثل الشبكة سرعة التدفق في كل خلية. للحصول على شبكة سرعة ، يتم تحضير جميع معلمات المعادلة (n و R و S) في شكل شبكات وإدراجها في المعادلة 3 على النحو الوارد في المعادلة 4.

تسمى الشبكة ، التي تحتوي على قيم تمثل خشونة مانينغ ، باسم nGrid ويتم تحديدها كدالة لنوع الغطاء النباتي أو استخدام الأرض. شبكة المنحدرات للحوض مشتقة من DEM للمنطقة وتسمى SGrid. بالنسبة للقنوات المفتوحة ، فإن نصف القطر الهيدروليكي هو نسبة مساحة التدفق إلى المحيط المبلل ، ولكن بالنسبة للتدفق البري ، يتم قبوله على أنه عمق التدفق. تسمى الشبكة التي تحتوي على قيم نصف قطر هيدروليكي للتدفقات وعمق التدفق لأجزاء أخرى من الحوض باسم RGrid. تعطي معادلة مانينغ قيم VGrid التي تمثل سرعة التدفق في كل خلية.

معامل الخشونة للتدفق البري

معامل الخشونة هو أهم عامل في معادلة مانينغ. يعتمد ذلك على الغطاء النباتي أو نوع استخدام الأرض للمنطقة. الجداول التي تعطي قيم n لأنواع مختلفة من استخدامات الأراضي متوفرة في الأدبيات. يتم تحديد قيم الخشونة لحوض أولوس باستخدام خريطة استخدام الأرض للحوض وجداول المعامل المعدة للاستخدام في معادلة مانينغ للتدفق البري (Fleckenstein ، 1998) ، والتي ترد في الجدول 1. ثم من خريطة استخدام الأرض ، خريطة معامل الخشونة من الحوض باستخدام قيم الجدول 1. يتم تحويل هذه الخريطة بعد ذلك إلى شبكة بدقة 10 م وتسمى nGrid.

الجدول 1. معاملات خشونة مانينغ لأنواع استخدامات الأراضي

نصف القطر الهيدروليكي للتيارات والتدفق البري

المعلمة الثانية في معادلة مانينغ هي قيمة نصف القطر الهيدروليكي. بالنسبة للقنوات المفتوحة ، يتم حساب نصف القطر الهيدروليكي من نسبة منطقة التدفق إلى محيط القناة المبلل. ولكن من أجل الحصول على شبكة السرعة للحوض بالكامل ، بالإضافة إلى قنوات التدفق ، يجب أيضًا تعيين قيم نصف القطر الهيدروليكي للمناطق البرية. تم إعداد شبكة تسمى RGrid تمثل قيمة نصف القطر الهيدروليكي لكل خلية في الحوض. في هذه الدراسة تم أخذ نصف القطر الهيدروليكي في معادلة مانينغ في الاعتبار لحالتين.

أ) التدفق البري: في المكونات الهيدروليكية للقنوات المفتوحة ، من المعروف أن نصف القطر الهيدروليكي للقنوات المستطيلة العريضة يمكن قبوله على أنه عمق التدفق. يتم قبول الخلايا الموجودة في RGrid التي لا تشكل قنوات تيار كمناطق تدفق بري. ستحدث طبقة رقيقة من التدفق في مناطق التدفق البري ، حيث يمكن معالجة هذه الخلايا كقنوات واسعة. نظرًا لأنه سيتم تقييم وحدة الهيدروغراف في نهاية الدراسة ، يتم أخذ عمق الجريان السطحي البالغ 1 مم (0.001 م) على أنه عمق التدفق.

ب) تيارات: يتم حساب نصف القطر الهيدروليكي للقنوات المفتوحة من هندسة القناة. ولكن في التمثيل الشبكي للتضاريس ، من الصعب تقدير الخلايا التي تشكل طبقات تيار. يتم استخدام شبكة تراكم التدفق ، والتي تسمى FaGrid ، للحوض لهذا الغرض. يتم حساب FaGrid من FdGrid التي يتم الحصول عليها من DEM للحوض. تشير أي قيمة خلية لـ FaGrid إلى عدد الخلايا التي تعطي كل مياهها السطحية لتلك الخلية. من شبكة النهر يتم استخلاصها بقبول الخلايا كأحواض مجرى لها قيمة FaGrid أكبر من قيمة عتبة محددة مسبقًا ، والتي تم قبولها على أنها 1000 في هذه الدراسة (Usul ، 2002). على DEM بها شبكات بحجم 10x10 م ، تمثل 1000 خلية منطقة بدء تيار تبلغ 0.10 كم 2 وتشكل الخلايا التي تحتوي على منطقة تصريف أكبر من 0.10 كم 2 شبكة التدفق. بعد تحديد التدفقات ، يتم تقدير قيم نصف القطر الهيدروليكي لهذه الخلايا. في دراسة مشابهة (Fleckenstein 1998) تستخدم معادلة Manning بدقة 30x30 م ، تم استخدام قيم R الواردة في الجدول 2. قيمة عتبة بدء التدفق المستخدمة في تلك الدراسة هي 100 خلية. بعد ذلك ، كما هو موضح في الجدول 2 ، يتم ترتيب عدد الخلايا التي تشكل التيارات في أربع مجموعات وفقًا لقيم تراكم التدفق الخاصة بها ، ويتم تعيين قيمة نصف قطر هيدروليكي واحد لكل مجموعة. في 30x30 m DEM ، تمثل 100 خلية منطقة بدء تيار تبلغ 0.09 كيلومتر مربع. بقبول قيمة هذه الدراسة قريبة بدرجة كافية من القيمة المحددة لحوض Ulus ، يتم استخدام نفس قيم نصف القطر الهيدروليكي في هذه الدراسة ويتم تشكيل شبكة لتمثيل القيم الهيدروليكية (RGrid). بالنسبة للخلايا المتبقية في FaGrid ، والتي لا تشكل شبكة تيار ، يتم تعيين عمق الجريان السطحي البالغ 0.001 متر كقيمة R.

الجدول 2. قيم نصف القطر الهيدروليكي

بعد اشتقاق منحدر الحوض ، يتم الحصول على شبكة السرعة (VGrid) باستخدام معادلة مانينغ (المعادلة 4). يمثل VGrid سرعة التدفق في كل خلية في الحوض ، والتي تُستخدم لحساب شبكة الوزن. يتم حساب شبكة الوزن المستخدمة في هذه الدراسة على أنها معكوس VGrid وتسمى WGrid (المعادلة 5). أخيرًا ، تُستخدم شبكة الوزن هذه (WGrid) لحساب FlGrid للحوض كما هو موضح سابقًا.

ثم يتم تحديد FlGrid للحوض من شبكات الإدخال الخاصة بـ FdGrid و WGrid.

بعد حساب مسافة السفر لكل خلية ( FlGrid )، الخطوة التالية هي حساب قيم وقت السفر. تنتمي القيمة القصوى لـ FlGrid إلى أبعد خلية في الحوض إلى المخرج. يعطي وقت انتقال التدفق من تلك الخلية إلى المخرج وقت قيمة تركيز الحوض. تُستخدم المعادلة 6 لتقسيم قيم FlGrid وتحويلها إلى قيم زمنية (Kull and Feldman ، 1998). ثم يتم تحديد شبكة وقت السفر للحوض من المعادلة 6 وتسمى TtGrid.

في المعادلة 6 ، يمثل "الحد الأقصى لأطوال انتقال الخلية" الحد الأقصى لقيمة FlGrid و Tc هو وقت تركيز قيمة الحوض. يتم حساب شبكتي وقت السفر باستخدام شبكتي طول التدفق والمعادلة 6 ، لشبكة الوزن وبدون شروط شبكة الوزن.

يتم تحديد المعلمة الثالثة لمنهجية كلارك ، الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض من TtGrid للحوض. أولاً ، يتم اشتقاق الرسوم البيانية لـ TtGrid لفترات زمنية مختلفة. يُلاحظ أنه كلما أصبح الشكل الفاصل الزمني أصغر من الرسم البياني ، يشبه الرسم البياني الهيدروغرافي المعقد ، وكلما زاد حجمه ، يبدو الشكل تقريبًا مثل مخطط هيدروغرافي واحد ذروته. الهدف من تجربة عدة قيم للفاصل الزمني هو تحديد شكل مدرج تكراري قريب من شكل هيدروغراف منفرد مع أصغر فاصل زمني ممكن. بعد تجربة عدة قيم ، يتم تحديد فاصل زمني قدره 400 دقيقة لحالة شبكة الوزن و 55 دقيقة لعدم وجود حالة شبكة الوزن (الشكل 6).

الشكل 6. الرسوم البيانية لشبكة وقت السفر مع فترات زمنية مختلفة لعدم وجود حالة شبكة الوزن

سيتم اشتقاق IUH للحوض إذا كان الفاصل الزمني المحدد صغيرًا بشكل لا نهائي. من الناحية العملية ، من المستحيل الحصول على الرسم البياني لـ TtGrid بفاصل زمني قصير للغاية. لذلك يتم تحديد أصغر فترة زمنية ممكنة لتطبيق تقنية كلارك.

يحتوي الرسم البياني لـ TtGrid على قيم زمنية على الإحداثي وعدد الخلايا في الإحداثي. يتم حساب الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض من الرسم البياني لـ TtGrid عن طريق تحويل عدد الخلايا إلى منطقة (100 م 2 لشبكة 10x10 م). يتم الحصول على الرسوم البيانية للمنطقة الزمنية لحوض أولوس لشبكة الوزن (الشكل 7) ولا توجد شروط لشبكة الوزن.

الشكل 7. الرسم البياني للمنطقة الزمنية لحوض أولوس لحالة شبكة الوزن

4.4 هيدروغراف الترجمة

بعد تحديد المعلمات الثلاثة لمنهجية كلارك ، يتم توزيع وحدة هطول الأمطار الزائدة بشكل موحد على الحوض. ثم يتم نقل هذا الترسيب إلى مخرج الحوض بواسطة مخطط هيدروغرافي للترجمة. لهذا الغرض ، يتم استخدام الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض ، والذي تم الحصول عليه في الخطوة السابقة. كما هو معروض في الشكل 7 ، يمثل الرسم البياني للمنطقة الزمنية النسبة المئوية لمنطقة الحوض المساهمة في التدفق عند المخرج في كل فترة زمنية.

بعد التطبيق الفوري لوحدة هطول الأمطار ، يتم تحديد الحجم الإجمالي للمياه التي سيتم ملاحظتها عند مخرج الحوض بضرب مساحة الحوض (955 كم 2) بعمق هطول الأمطار (1 مم). ثم من الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض ، يتم حساب النسبة المئوية للحجم الإجمالي الذي يساهم في التدفق عند المخرج في كل فترة زمنية. ثم يتم تحويل الأحجام إلى عمليات تفريغ لفترات زمنية مقابلة. أخيرًا عن طريق رسم هذه القيم في القيم المتوسطة للفترات الزمنية ، يتم تحديد هيدروغراف الترجمة. على غرار الرسم البياني للمنطقة الزمنية ، يتم الحصول على رسمين هيدروغرافيين للترجمة ، أحدهما لحالة شبكة الوزن (الشكل 8) والآخر لعدم وجود حالة شبكة الوزن.

الشكل 8. هيدروغراف الترجمة لحوض أولوس لحالة شبكة الوزن

4.5 التوجيه الخطي للخزان

كما ذكرنا سابقًا ، يتم نقل وحدة هطول الأمطار الزائدة اللحظية إلى مخرج الحوض بواسطة مكونين: مخطط هيدروغرافي للترجمة وتوجيه خطي للخزان. يمثل مخطط هيدروغراف الترجمة علاقة جريان هطول الأمطار في الحوض عن طريق التدفق السطحي فقط. ينعكس تأثير تخزين قناة التدفق على الهيدروغراف من خلال التوجيه الخطي للخزان. يتم توجيه مخطط هيدروغراف الترجمة الذي تم الحصول عليه في القسم السابق بواسطة المعادلة 7 (HEC ، 2000).

في المعادلة 7 ، I (t) هو مخطط هيدروغراف الترجمة المحسوب ، R هو معامل توهين التخزين و D t هو الفاصل الزمني المحدد للتوجيه. Q (t) التي يتم الحصول عليها بعد التوجيه هي هيدروغراف الوحدة اللحظية للحوض. تستمر عملية التوجيه حتى يتم الحصول على عمق تدفق زائد يبلغ 1 مم تحت الهيدروغراف. يتم الحصول على هيدروغراف الوحدة اللحظية لحوض أولوس لشبكة الوزن ولا توجد شروط لشبكة الوزن بشكل منفصل.

في هذه الدراسة تم الحصول على اثنين من الرسوم البيانية للوحدات اللحظية. أولاً ، يتم إعداد شبكة الوزن واستخدامها كمدخل لاشتقاق الرسم البياني للمنطقة الزمنية للحوض. تعكس شبكة الوزن مقاومة كل خلية في الحوض للتدفق وفقًا لظروف الغطاء الطبوغرافي والنباتي. ثانيًا ، لا يتم استخدام أي صندوق شبكي للوزن حيث يُفترض أن تتمتع جميع الخلايا الموجودة في DEM بالحوض بمقاومة متساوية للتدفق.

ثم تتم مقارنة هذه المخططات الهيدروغرافية مع وحدة الهيدروغراف المرصودة للحوض ، والتي تم تحديدها في دراسة أخرى (Usul ، 2002). نظرًا لأن هيدروغراف الوحدة المرصودة هو لمدة 60 دقيقة ، يتم أيضًا تحديد مخطط هيدروغرافي لوحدة المدة نفسها باستخدام IUHs. وترد المخططات الهيدروغرافية للوحدات الثلاث (الملحوظة ، وزن كلارك ، وزن كلارك - لا وزن) في الشكل 9. ذروة التفريغ ، والوقت حتى الذروة وقيم الوقت الأساسي لثلاثة UH60 ترد في الجدول 3.

الجدول 3. خصائص وحدة الهيدروغراف

كما هو موضح في الشكل 9 ، فإن الهيدروغراف لوحدة وزن كلارك - لا له ذروة مبكرة وأعلى من ذروة وحدة الهيدروغراف المرصودة. نظرًا لعدم استخدام شبكة الوزن في هذه الحالة ، لا يوجد تأخير في التدفق ويتم تكوين قمة هيدروغراف سابقة. علاوة على ذلك ، نظرًا للتطور السريع في التفريغ ، تكون هذه القيمة أعلى من القيمة المرصودة. من أجل تقليل قيمة الذروة ، يجب أن تنعكس مقاومة التدفق في الحوض.

الشكل 9. هيدروغرافيا تركيبية وملحوظة مدتها ساعة واحدة لحوض أولوس

في الحالة الثانية ، يتم إعداد شبكة وزن لتمثيل ظروف الغطاء الطبوغرافي والنباتي للحوض. لكن استخدام شبكة الوزن يؤدي إلى تأخر وصول وتصريف ذروة أقل من ذروة وحدة الهيدروغراف المرصودة. ينتج عن شبكة الوزن ، التي تم تطويرها من معادلة مانينغ ، تأخرًا كبيرًا في التدفق. لذلك حدث تطور التفريغ ببطء وتشكلت ذروة هيدروغراف متأخرة. لذلك ، استنتج أن تأثير المقاومة لمعادلة مانينغ على التدفق أكبر من ظروف الحوض الفعلية. أهم عامل في معادلة مانينغ هو معامل الخشونة. كانت خرائط التربة الورقية وخرائط استخدامات الأراضي المستخدمة للحصول على المعاملات قديمة ، وبالتالي قد لا تعكس ظروف الأرض الفعلية. بعد النظر في الاختلاف الكبير في وحدتي الهيدروغراف التركيبيين ، استنتج أيضًا أن استخدام شبكة الوزن في هذه المنهجية مهم جدًا وأن شبكة الوزن المنقحة قد تصلح التناقضات في النتيجة.

ASCE ، 1996: دليل هيدرولوجيا الجمعية الأمريكية للمهندسين المدنيين ، الطبعة الثانية ، ASCE ، الولايات المتحدة الأمريكية.

كلارك ، سي دي ، 1945: التخزين والوحدة الهيدروغرافية ، معاملات ASCE ، 110 ، ص. 1419-1446.

Esri, 1997: ArcView Watershed Delineator User s Manual, Esri Publ . , USA .

Esri, 1998: ArcView User s Manual, Esri Publ . , USA .

Esri, 1999: Arc/Info User s Manual, Esri Publ . , USA .

Fleckenstein , J., 1998: Using GIS to derive Velocity Fields and Travel Times to Route Excess Rainfall in a Small-Scale Watershed, Univ. of California Davis web site.

HEC, 1982: Hydrologic Engineering Center: HEC-1 Training document No.15, U.S. Army Corps of Engineers, Davis , California , USA .

HEC, 2000: Hydrologic Engineering Center HEC-HMS User s Manual, Davis , California .

Kull , D. W. and Feldman, A. D., 1998: Evaluation of Clark s Unit Graph Method to Hydrologic Engineering Center Spatially Distributed Runoff, Journal of Hydrologic Engineering.

Usul , N., 2002: A Pilot Project for Flood Analysis by Integration of Hydrologic-Hydraulic Models and Geographic Information Systems (in Turkish), METU, Ankara , Turkey


شاهد الفيديو: كيف يمكن حساب النسب المؤية للطبقات الشبكية ArcGis - How to Calculate Percentage