Бештар

Илова ба ҷадвали мавҷудаи CARTODB?


Ман як ҷадвал бо 9000 сабт (MYdb) ва 4 визуализатсияи ба ҷадвал алоқаманд дорам.
Ман дар ҷое ҳастам, ки ман 800 сабти дигар дорам (update001), ки ба ҷадвали аслӣ илова кунам. Умедворам, ки ман бояд дар як сол се маротиба ин корро кунам.

Маълумот дар ҳарду ҷадвал дар як формат аст.

Ман SQL -и зеринро санҷидаамба MYdb ворид кунед * -ро интихоб кунед Update001

Ин хато эҷод мекунадсутуни "миқдор" аз навъи бутун аст, аммо ифода аз матни навъи аст.

Ягон идея ҳамчун роҳи беҳтарини ин кор?

Ҳама сутунҳо Стрингҳо мебошанд, ба истиснои ду, миқдор ва соле, ки ҳамчун рақам муқаррар карда шудаанд.
Ман ҳарду ҷадвалҳоро барои номи сутун ва формат тафтиш кардам ва ҳардуи онҳо дар ҳарду ҷадвал тафсилоти якхела доранд.


Сутуни сол дар ҷадвал бо пайдарпаии дигар буд.


Чунин ба назар мерасад, ки боргузории дуввуми шумо метавонад намудҳои гуногуни сутунҳоро аз мақолаи аввалаи шумо интихоб карда бошад. Агар (умедворем) маълумоти нави шумо воқеан ҳама намудҳои аслӣ бошад, барои расидан ба ҳадафҳои шумо як касти возеҳ бояд кофӣ бошад.

Боварӣ ҳосил кунед, ки шумо сутунҳоро аз ҷадвали навсозӣ бо ҳамон тартибе, ки дар ҷадвали аслӣ пайдо мешаванд, истинод кунед.

ба MYdb ворид кунед myfirstcolumn, миқдори :: integer, year :: integer аз Update001

Ogr2ogr наметавонад shapefile -ро ба ҷадвали мавҷудаи Postgres замима кунад

Бо истифода аз ogr2ogr дар дохили python (ва Windows 10), ман метавонам як шакли файлро ба Postgres ҳамчун ҷадвали нав бор кунам. Аммо, шакли файли ман аз 10 қисм (10 шакли файл) иборат аст. Ман метавонам .shp аввалро бор кунам, аммо ҳангоми кӯшиши илова кардани .shp навбатӣ ба ҷадвал, ман як ‘Error: қабати аллакай вуҷуд дорад ’. Гарчанде ки ман дар фармони худ теги -append -ро истифода мебарам.

Ин аст фармони ман барои аввалин шаклҳои файл ва шаклҳои зервазифа, ки илова карда мешаванд:

ё аниқтараш (тавре ки ман ’m бо истифода аз python):

ва хатогие, ки ҳангоми кӯшиши илова кардани шакли 2 -юм ба ҷадвали нав сохташуда рух медиҳад:

2 ҷавоб

Ман ҳамон мушкилот доштам. Ман онро ҳал кардам, то ҳама истинод ба имконоти сохтани қабатҳои (-lco): онҳоро танҳо ба занги аввал дохил кунед. Зангҳои зерин бояд чунин бошанд:

Ҷавоб 5 моҳ пеш аз ҷониби Антониа бо 4 овоз

Васеъ кардани ҷавоби Антониа, ки дар он ҳа: хориҷ кардани -lco SCHEMA = schema1 ва ба ҷои он ба схемаи дар -nln ишора кунед, яъне: -nln schema.table кор мекунад.

Мо метавонем тамоми равандро тавассути такрори рӯйхати шаклҳои файл дар директория такмил диҳем ва ҳамаи онҳоро ба ҳамон як ҷадвали нав дар PostgreSQL бор кунем:


Сохтани харита

Мо ба таври васеъ ҳамчун як шарики боэътимод ҳисобида мешавем, ки мизоҷони моро мефаҳмад ва#8217 харитаҳои зебоеро месозад, ки бо аудиторияи васеъ муошират мекунанд. Мо бо шумо барои фаҳмидани ҳадафҳои ниҳоии шумо кор мекунем: Маҳсулоти харитаи мо ба кӯшишҳои банақшагирӣ ва амали шумо дар куҷо мувофиқат мекунад? Маҳсулоте, ки мо барои шумо тарҳрезӣ кардаем, чӣ гуна истифода бурдан мехоҳед?

Бо дарназардошти роҳҳои мухталифи ирсоли маълумот, мо харитаҳо месозем, ки паёмҳои додаҳои шуморо поп ва контексти шуморо возеҳ мекунанд. Мо ба ғайр аз харита дигар воситаҳои ахбори оммаро баррасӣ мекунем ва графика ва ҷадвалҳои маълумотро пешкаш мекунем, то корбарони харитаи шумо тавонманд бошанд, на аз тафсилот.


Боби 11 Картографияи муосир, масъалаҳои сиёсат ва кишварҳои рӯ ба тараққӣ: Риторика ва воқеият

Миллатҳо "як эвфемизмест, ки миллатҳои сарватманд барои тавсифи камбизоатон истифода мебаранд ва пеш аз муҳокимаи баъзе масъалаҳои сиёсат дар боби марбут ба тарзи картографияи муосир дар ҳалли мушкилоти рушд саҳми ин мушкилотро бояд баррасӣ кард . Тадқиқоти Бонки Ҷаҳонӣ оид ба системаҳои иттилоотии экологӣ бо эпилог хотима меёбад, ки шаш мушкилоти асосии давлатҳои рӯ ба тараққиро муайян мекунад, агар системаҳои геоинформационӣ дар нақши муҳимтар дар рушди Африқо муваффақ шаванд. Ҳеҷ яке аз ин мушкилоти асосӣ технология нест. Умумӣ оид ба масъалаҳои рушд ва кишварҳои рӯ ба тараққӣ душвориҳо дорад. Рушд як мафҳуми динамикӣ буда, ҳам барои макон ва ҳам барои вақт мушаххас аст. Дар татбиқи МБТ ва картографияи муосир мисолҳое мавҷуданд, ки халқҳои рӯ ба тараққӣ дар ҷаҳон пешсафанд, ба монанди мисоли Малайзия ва аз ҷониби дигар миллатҳое, ки дар инқилоби иттилоотӣ хеле қафо мондаанд. Пешниҳод кардани он, ки технологияҳои иттилоотӣ ва коммуникатсионӣ (ТИК) ва хусусан GIP ҳама мушкилоти рушдро ҳал хоҳанд кард, ғайривоқеӣ аст, аммо аз тарафи дигар пешниҳод кардан, ки ин технологияҳои номуносиб барои кишварҳои рӯ ба тараққӣ ҳастанд, ҳамон андоза иштибоҳ мекунанд.


Адабиёт

Al-Adamat RAN, Foster IDL, Baban SMJ (2003) Осебпазирии обҳои зеризаминӣ ва харитасозии хавфҳо барои қабати оби зеризаминии ҳавзаи Азраки Урдун бо истифода аз GIS, Дискҳои дурдаст ва DRASTIC. Appl Geogr 23: 303-324

Aller L, Bennett T, Lehr JH, Petty RJ, Hackett G (1987) DRASTIC: системаи стандартизатсияшуда барои арзёбии потенсиали ифлосшавии обҳои зеризаминӣ бо истифода аз танзимоти гидрогеологӣ. Агентии ҳифзи муҳити зисти ИМА EPA/600/2-87/035

Эллисон D (2006) Чӯҷаҳо дар роҳ? Брайан Таймс, Брайан, Огайо, ИМА 58 (61), 14 марти 2006

Angle MP, Ziss B, Bonifas C (2003) Потенсиали ифлосшавии обҳои зеризаминии Вилямс Каунти, Огайо. Департаменти захираҳои табии Огайо, Шӯъбаи об, Қисмати захираҳои об, Ҳисобот 60

Бабикер ИС, Муҳаммад А.А., Хияма Т, Като К (2005) Модели DRASTIC, ки ба GIS асос ёфтааст, барои арзёбии осебпазирии обҳои зеризаминӣ дар Какамигаҳара, Префектураи Гифу, маркази Ҷопон. Sci Total Environ 345: 127-140

Baggett SM (1987) Захираҳои обҳои зеризаминии минтақаи Брайан, Вилямс Каунти, Огайо. Рисолаи магистрӣ, Донишгоҳи Толедо, Толедо, Огайо, ИМА

Беннетт ва Вилямс оид ба масъалаҳои экологӣ, Inc. (2002) Минтақаи муҳофизатшудаи чоҳҳо барои шаҳри Брайан Филд. Ҳисобот барои муниципалитетҳои шаҳри Брайан омода карда шудааст

Муниципалитетҳои Брайан (2006) Ҳисоботи солона, Шаҳри Брайан, Огайо, ИМА

Campagnolo ER, Johnson KR, Karpati A, Rubin CS, Kolpin DW, Meyer MT, Esteban JE, Currier RW, Smith K, Thu KM, McGeehin M (2002) Боқимондаҳои зиддимикробӣ дар партовҳои ҳайвонот ва захираҳои об ба хукҳои калонҳаҷм ва амалиёти таъом додани парранда. Sci Total Environ 299: 89-95

Ceplecha ZL, Waskom RM, Bauder TA, Sharkoff JL, Khosla R (2004) Арзёбии осебпазирии оби зеризаминии Колорадо то консентратсияи нитрат. Ифлосшавии хокҳои ҳавои об 159: 373-394

Coen AW III (1989) Захираҳои обҳои зеризаминии Уилямс Каунти, Огайо, 1984–1986. USGS, Inv Report Resources Inv Report 89-4020

Дэвис AD, Long AJ, Wireman M (2002) KARSTIC: усули ҳассосият барои обанборҳои карбонатӣ дар релефи карст. Environ Geol 42 (1): 65-72

Dixon B (2005) Харитасозии осебпазирии обҳои зеризаминӣ: як воситаи ҳамгирошудаи GIS ва қоидаҳои номуайян. Appl Geogr 25: 327-347

Ducci D (1999) Усулҳои GIS барои харитасозии хавфи ифлосшавии обҳои зеризаминӣ. Nat Hazards 20: 279-294

Эванс БМ, Майерс ВЛ (1990) Муносибати ба GIS асосёфта потенсиали минтақавии ифлосшавии обҳои зеризаминӣ бо DRASTIC. Ҷ. Ҳифзи оби хок 45: 242–245

Fritch TG, McKnight CL, Yelderman JC, Dworkin SI, Arnold JG (2000) Усули пешгӯии моделсозӣ барои арзёбии ҳассосияти обҳои зеризаминии Palify Aquifer, Маркази Техас бо истифода аз системаи иттилоотии ҷуғрофӣ. Environ Geol 39 (9): 1063–1069

Holman IP, Palmer RC, Bellamy PH, Hollis JM (2005) Тасдиқи як методологияи осебпазирии ифлосшавии обҳои зеризаминӣ бо истифода аз пойгоҳи миллии нитрат. Гидрогеол Ҷ 13: 665-674

Hoorman JJ, Shipitalo MJ (2006) Дренажи зеризаминӣ ва поруи моеъ. Ҷ. Ҳифзи оби хок 61 (3): 94-94

King JM (1977) Захираҳои обҳои зеризаминии Каунти Уилямс, Огайо. Рисолаи магистрӣ, Донишгоҳи Толедо, Толедо, Огайо, ИМА

Krapac IG, Dey WS, Roy WR, Smyth CA, Storments E, Sargent SL, Steele JD (2001) Таъсири чоҳҳои поруи хук ба сифати обҳои зеризаминӣ. Паҳншавии муҳити атроф 120: 475-492

Mancl K (1994) Роҳнамои банақшагирии истифодаи об. Варақаи тавсеаи Донишгоҳи давлатии Огайо, AEX-420-94

Naqa AE (2004) Арзёбии осебпазирии обҳои зеризаминӣ бо истифода аз модели DRASTIC дар полигони Руссейфа, шимолу шарқи Урдун. Environ Geol 43: 51-62

Огайо Кодекси аз нав дида баромадашуда, унвони IX, фасли 903, иншооти мутамаркази ғизодиҳии ҳайвонот. http://codes.ohio.gov/orc/903. 10 майи 2007 оварда шудааст

Panagopoulos GP, Antonakos AK, Lambrakis NJ (2006) Оптимизатсияи усули DRASTIC барои арзёбии осебпазирии обҳои зеризаминӣ тавассути истифодаи усулҳои оддии оморӣ ва GIS. Гидрогеол Ҷ 14: 894–911

Randall J, Eastridge ML, Brown LC, Elder KH, Foster SS, Hoorman JJ, Joyce MJ, Keener HM, Mancl K, Monnin MJ, Rausch JN, Smith JM, Tuovinen O, Watson ME, Wicks MH, Widman N, Zhao LY (2006) Дастури идоракунии поруи ҳайвоноти Огайо. Бюллетени васеъкунии Донишгоҳи давлатии Огайо 604–06

Ray JA, O'Dell PW (1993) DIVERSITY: усули нав барои арзёбии ҳассосияти обҳои зеризаминӣ ба ифлосшавӣ. Environ Geol 22 (4): 345-352

Secunda S, Collin ML, Melloul AJ (1998) Арзёбии осебпазирии обҳои зеризаминӣ бо истифода аз модели таркибии DRASTIC бо истифодаи васеи замини кишоварзӣ дар минтақаи Шарони Исроил. Идоракунии J Environ 54: 39-57

Shipitalo MJ, Gibbs F (2005) Ҷараёни имтиёзноки поруи моеъ дар макропораҳо ва тарқишҳо. Ҷамъияти муҳандисӣ дар системаҳои кишоварзӣ, хӯрокворӣ ва биологӣ, рақами коғаз: 052063

Simpkins WW, Brukart MR, Helmke MF, Trenton NT, James DE, Jaquis RJ, Cole KJ (2002) Таъсири эҳтимолии сохторҳои нигаҳдории партовҳо ба захираҳои об дар Айова. J Am Assour Resour Resococ 38 (3): 759-771

Смит Ҷ. Crit Rev Environ Sci Technol 34 (2): 109–139

Thirumalaivasan D, Karmegam M, Venugopal K (2003) AHP-DRASTIC: нармафзор барои арзёбии осебпазирии обҳои мушаххас бо истифода аз модели DRASTIC ва GIS. Модели Environ Softw 18: 645–656

Бюрои барӯйхатгирии ИМА (2003) 2000 Барӯйхатгирии аҳолӣ ва манзил, шумораи аҳолӣ ва воҳиди манзил PHC-3–37, Огайо. Вашингтон, DC

Weatherington-Rice J, Christy AD, Angle MP, Aller L (2006) Танзимоти гидрогеологии DRASTIC барои шикастанашуда тағир дода шудаанд: Қисми 1 Назария. Огайо J Sci 106 (2): 45-50

Wilde FD, Britton LJ, Miller CV, Kolpin DW (2000) Таъсири амалиёти ғизодиҳии ҳайвонот ба захираҳои об ва муҳити зист. Дар: Корҳои эметинги техникӣ, Форт Коллинз, Колорадо, 30 август-1 сентябри 1999. Тадқиқоти геологии ИМА, Ҳисоботи кушодаи файлӣ 00–204


Мушаххасоти ogc барои дастрасӣ ба доноубауэри геопазмии тақсимшуда 217 мушаххасоти ogc барои дастрасӣ.

ХУЛОСА Яке аз мушкилоти асосии байналмилалии сохтани инфрасохтори фазоии додаҳо (SDIs) пайваст кардани захираҳои иттилоотии фазоии тақсимшуда ва гетерогенӣ аз провайдерҳои гуногуни маълумот ба тарзи ба барномаҳо нигаронидашуда ва ба корбар нигаронидашуда мебошад. Мисоле аз системаи иттилоотии шабакаҳои коммуналӣ барои ҳукуматҳои маҳаллӣ, ин ҳуҷҷат роҳи бартараф кардани ин мушкилотро дар асоси мушаххасоти Консорсиуми Гео -Фазоӣ (OGC) шарҳ медиҳад ва баррасӣ мекунад. Системаи иттилоотии шабакаи коммуналӣ ба як платформаи озмоиши беназири бисёрфурӯшии OGC асос ёфтааст. Ин платформа бо мақсади гузаронидани тадқиқот оид ба ҳамоҳангӣ ва истифодаи маълумоти паҳншудаи фазоӣ ва баҳогузорӣ ва мусоидат ба татбиқи мушаххасоти OGC дар амал аз ҷониби Runder Tisch GIS e.V. (Системаҳои иттилоотии ҷуғрофии мудаввар), як созмони ғайритиҷоратии бефоида аз фурӯшанда, ки дар Донишгоҳи технологии Мюнхен (Technische Universitt Mnchen), Олмон ҷойгир аст. Ин платформа дорои маҳсулоти аз ҷиҳати тиҷоратӣ дастрас аз ҳама фурӯшандагони асосии GIS, маҳсулоти аз фурӯшандагони хурди GIS ва инчунин нармафзори сарчашмаи кушод мебошад, ки мушаххасоти OGC Web Service -ро амалӣ мекунад. Дар асоси таҷрибае, ки дар ташкили платформаи озмоиши OGC ба даст омадааст, хулосаҳо бароварда мешаванд ва тавсияҳо оид ба сохтани SDIҳо оид ба афзалиятҳо, маҳсулнокӣ, татбиқшаванда, инчунин потенсиалҳо ва маҳдудиятҳои равиши OGC Web Services.

1.1. Мушкилот: дастрасӣ ба маълумоти фазоии тақсимшуда ва гетерогенӣ

Бисёр провайдерҳои маълумот дар хусусӣ, инчунин дар ҷамъият ва бахши танзимшаванда барои пойгоҳи додаҳои фазоии худ ба фарогирии пурра расидаанд. Ҳамин тариқ, имрӯз шумораи афзояндаи пойгоҳи додаҳои мукаммали паҳншуда, гетерогенӣ ва инчунин миқдори зиёди додаҳои фосилавии фосилавӣ мавҷуданд. Кӯшишҳо ва маблағҳо барои эҷод ва нигоҳдории ин маҷмӯаи маълумот аксар вақт зиёданд, аммо маълумот то ҳол бо иқтидори пурраи худ истифода намешаванд. Дар айни замон, сегментҳои анъанавии бозор барои иттилооти фазоӣ сер шудаанд. Бо мақсади кушодани бозор барои гурӯҳҳои нави корбарон, хусусан барои коршиносони GIS, барномаҳои нави инноватсионии сарчашмаҳои мавҷудаи фазоии маълумот лозиманд [SCHIL-CHER 2004a]. Мисоли ин гуна барномаҳо системаи иттилоотии шабакаҳои тақсимшудаи коммуналӣ мебошад, ки дар ин мақола тавсиф шудааст. Барномаҳои ин гуна маъмулан ба омезиши пойгоҳи додаҳои мавҷудаи паҳншудаи фазоӣ такя мекунанд, то маълумоте гиранд, ки ба ниёзҳои гурӯҳи мушаххаси корбарон ҷавобгӯ бошад. Ҳадафи расидан ба гурӯҳҳои корбарони нав, нигоҳ доштани монеаҳои ибтидоии техникӣ ва молиявӣ барои истифодаи технология то ҳадди имкон ҳам аз ҷониби корбари эҳтимолӣ ва ҳам аз ҷониби провайдер муҳим аст. Ҳангоми баррасии он, ки системаҳои кунунии GI дониш ва малакаҳои назарраси барномавӣ ва инчунин саъю кӯшиши иловагии дастиро дар ҳамгироии маълумот аз сарчашмаҳои тақсимшуда талаб мекунанд, возеҳ мешавад, ки ҳамгироӣ ба фазои фосилавӣ, равиши анъанавии омезиши пойгоҳи додаҳои фазоии тақсимшуда, гетерогенӣ танҳо қисман аст. барои дастрасӣ ба гурӯҳҳои корбарони нав мувофиқ аст, зеро он ҳам аз ҷиҳати техникӣ ва ҳам аз ҷиҳати молиявӣ манъ аст.

1.2. Ҳал: OGC Web Services

Усули нав ва умедбахш оид ба пайваст кардани системаҳои мустақил ва гетерогенӣ бо технологияи хадамоти интернетӣ мавзӯи доғи имрӯза дар илми иттилооти асосӣ мебошад. Ин технология имкон медиҳад, ки фаъолияти муштарак байни системаҳо аз фурӯшандагони гуногун ба роҳ монда шавад. Дар домени GIS, Консорсиуми Кушоди Ҷуғрофӣ (OGC) мушаххасоти стандартикунонии интерфейси хидматҳои фазоии интернетиро таҳия карда истодааст. Хидматҳои веб, ки ин мушаххасотро иҷро мекунанд, OGC Web Services номида мешаванд.

'Ҳафтаи фотограмметрӣ 05' Дитер Фрич, Эд. Вичманн Верлаг, Ҳайделберг, 2005.

Системаи иттилоотии шабакаҳои коммуналӣ, ки дар ин мақола тавсиф шудаанд, ин технологияро истифода мебаранд. Захираҳои иттилоотии фазоии дар ин инфрасохтори фазоии додаҳо (SDI) алоқаманд бо интиқол ва ҳамгиро кардани маълумоти фазоӣ аз якчанд пойгоҳи додаҳо ба як пойгоҳи додаҳои мақсаднок, балки бо дархости маълумот аз якчанд хадамоти интернетии фазоӣ тавассути интерфейсҳои стандартии нармафзор муттаҳид карда намешаванд. Ҳамин тариқ, замимаҳои инноватсионии интернетро метавон таҳия кард, зеро равандҳои серхарҷи интеграция ва такрори маълумот дар махзани мавриди ҳадаф дигар барои чунин барномаҳо талаб карда намешаванд. Дар мисоли системаи иттилоотии шабакаҳои коммуналӣ, ки дар боло зикр шуда буданд, потенсиал ва манфиатҳои OGC Web Services тавсиф карда мешаванд.

1.3. Таҷрибаи Technische Universitt Mnchen дар бораи OGC Web Services

Аз соли 2000 Technische Universitt Mnchen (TUM) ва Runder Tisch GIS e.V. (Мизи гирд Системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ), як созмони ғайритиҷоратии бефоида аз фурӯшанда, ки дар Technische Universitt Mnchen воқеъ аст, дар соҳаи татбиқ, таҳия ва пайваст кардани OGC Web Services аз фурӯшандагони гуногун таҷриба меомӯзад. Таҳқиқот ба мавзӯъҳои зерин нигаронида шудааст:

- дастрасии соддакардашуда ва истифодаи муассиртари маълумоти мавҷудаи мавҷуда, - профили нави корбар (коршиносони ғайри GIS) барои истифодаи маълумоти паҳншудаи фазоӣ, - занҷирбанд кардани хадамоти интернетии фазоӣ бо мақсади эҷоди хидматҳое, ки вазифаҳои калонтарро иҷро мекунанд, - потенсиалҳо ва маҳдудиятҳои равиши хидматрасониҳои веб, - ҳамоҳангии чандвақтаи фурӯшандагон ба воситаи мушаххасоти OGC, - даромаднокӣ ва моделҳои бизнес барои истифодаи маълумоти паҳншудаи фазоӣ.

Яке аз лоиҳаҳое, ки дар соҳаи хидматрасонии веб OGC амалӣ карда мешаванд, ин платформаи озмоиши сершумори OGC мебошад, ки дорои маҳсулоти GIS аз ҳама фурӯшандагони пешбари GIS ва инчунин нармафзори кушодаасос мебошад, ки мушаххасоти OGC-ро амалӣ мекунанд.

Intergraph (GeoMedia Web-Map 5.1b, WMS und WFS адаптер)

ESRI (ESRI ArcIMS 9.0, WMS & amp WFS Connector)

UMN (нармафзори кушодаасос) (Map Server 4.3)

Гео-ITRIWAPLEdocTU MnchenUniBW Mnchen

SDI-и бисёрфурӯшон барои домени амволи ғайриманқул

(санҷиши ҳамоҳангии байни фурӯшандагон аз OGC WMS, 2001)

Системаи иттилоотии шабакаи бисёрфурӯшии коммуналӣ

(санҷиши ҳамоҳангии байни фурӯшандагон аз OGC WFS, 2004)

Минтақаҳои санҷиш Шаҳрҳо ва шаҳристонҳо дар иёлоти Олмон Баден-Вюртемберг, Бавария ва Бранденбург

Таъминкунандагони маълумот-Бахши хусусӣ (масалан, шабакаҳои коммуналӣ)

-Бахши давлатӣ (масалан, аксҳои орто, сабти замин)

AED-SICAD (Internet Suite 6.0)

GeoTask (g. интегратори бизнес 2.0)

(татбиқи якчанд интерфейсҳои OGC)

Тасвири 1: Платформаи санҷиши OGC аз Runder Tisch GIS e.V.

Бо ин платформа, Runder Tisch GIS e.V. Ҳадаф исбот кардан аст, ки: - GIS аз фурӯшандагони гуногун метавонанд дар асоси интерфейсҳои OGC якҷоя кор кунанд, - корбарон аз дастрасӣ ба маълумоти паҳншуда, ки аз ҷониби хусусӣ, оммавӣ ва танзимшаванда таъмин карда мешаванд, баҳра мебаранд.

бахш, - равиши хидматрасонии веб қодир ба қонеъ кардани сенарияҳои воқеии ҷаҳон аст

ва сарчашмаҳои мавҷудаи паҳншуда, гетерогении фазоӣ,- ин муносибат ба вазъият дар Олмон, инчунин дар муҳити наздисарҳадӣ татбиқ карда мешавад.

Хусусиятҳои дигари платформаи озмоиши OGC инҳоянд: - бетарафии фурӯшандаҳо, - дар бар гирадани намудҳои гуногуни тиҷорат, - сенарияҳои наздисарҳадӣ, - ҳамкорӣ байни таъминкунандагони маълумот, провайдерҳои GIS, донишгоҳҳо ва саноати хидматрасонии GIS, - тадқиқот дар асоси ҷаҳони воқеӣ замимаҳое, ки барои ҷомеаи GIS дар амал татбиқ мешаванд - саҳмгузорӣ дар сохтани SDI, - дар таҳқиқоти ба амалия нигаронидашуда оид ба занҷираи хидмат нақши асосиро мебозанд.

Дар соли 2003 платформа исбот кард, ки нармафзори GIS аз фурӯшандагони гуногуне, ки OGC Web Map Specification Service Specification (WMS) 1 -ро амалӣ карда метавонанд, метавонанд бо ҳамдигар ҳамкорӣ кунанд ва функсияи пешниҳоднамудаи WMS барои қонеъ гардонидани талабот дар мавриди озмоиши воқеии ҷаҳонӣ, ки замима дар тиҷорати амволи ғайриманқул [SCHILCHER 2004b]. Дар муқоиса бо санҷишҳои қаблии муштарак, ки Runder Tisch GIS e.V. гузаронида буд, он санҷиш нишон дод, ки мушаххасоти WMS ҳоло устувор аст ва аз ҷониби фурӯшандагони GIS ба таври васеъ қабул карда шудааст. Дар соли 2004, системаи иттилоотии шабакаҳои коммуналӣ, ки дар ин ҷо тавсиф шудааст, таҳия карда шуд, ки мутақобилаи чандвақтфурӯшонро дар асоси Мушаххасоти татбиқи хидматҳои веб-функсияҳои OGC (WFS) 2 исбот мекунад [DONAUBAUER 2004b].

2. МИСОЛИ ИСТИФОДА: СИСТЕМАИ ИТТИЛООТИИ ТОРҲОИ УЛТИ-ФУРУШАНДА, КИ ДАР ХИЗМАТИ ВЕБИ OGC

2.1. Сенария ва талабот

Операторони шабакаҳои коммуналӣ дар Олмон, ба монанди ширкатҳои коммуналӣ ва муниципалитетҳо, вазифадоранд ба дархостҳои шахсони сеюм (шаҳрвандон, муниципалитетҳо, ширкатҳои сохтмонӣ ва муҳандисӣ, инчунин дигар ширкатҳои коммуналӣ ва ғайра) дар бораи мавқеи ҷуғрофии шабакаҳои худ ҷавоб диҳанд. Масалан, вақте ки як муниципалитет мехоҳад роҳро канд, аз ҳама ширкатҳои коммуналӣ дар минтақаи дахлдор бояд пурсида шавад, ки оё шабакаҳои онҳо аз корҳои ба нақша гирифташудаи роҳ зарар мебинанд. Бо назардошти андозаи худ, ширкатҳои коммуналӣ бояд дар як сол то чанд ҳазор дархостро иҷро кунанд, ки имрӯзҳо одатан тавассути факс ё телефон ворид мешаванд. Аз сабаби зиёд будани шабакаҳо (газ, барқ, канализатсия, таъминоти об, шабакаҳои гармидиҳии байнишаҳрӣ ва алоқа) ва


Гирифтан аз ин ҷо ба он ҷо: Нақши география дар қарорҳои интиқоли донишҷӯёни коллеҷи ҷамоатӣ

Коллеҷҳои ҷамоатӣ аз ҷониби сиёсатмадорон диққати нав гирифтанд, ки мехоҳанд сатҳи дохилшавӣ ва хатми коллеҷро афзоиш диҳанд, зеро онҳо дастрасии озодро ба таҳсилоти баъдидипломӣ барои донишҷӯёни таърихан канормонда таъмин мекунанд. Бо вуҷуди ин, сатҳи интиқол аз коллеҷҳои ҷамоатӣ ба муассисаҳои 4-сола паст аст. Нобаробарӣ дар имкониятҳое, ки аз рӯи ҷуғрофия ташаккул меёбанд ва дар тӯли кӯдакӣ омехта мешаванд, метавонад имкониятҳои таҳсилоти олиро барои донишҷӯёни камдаромад ва коллеҷи якумин коллеҷ маҳдуд кунад. Аксари тадқиқотҳое, ки чӣ тавр ҷуғрофия интихоби коллеҷро маҳдуд месозад, диққати худро ба тасмимҳои ибтидоии хонандагони синфҳои болоӣ дар бораи таҳсилоти олӣ равона мекунанд, на донишҷӯёни коллеҷҳои ҷамоатӣ. Мо тақсимоти фазоии "маҷмӯаҳои интихоб" -и донишҷӯёни коллеҷҳои ҷамоатиро, муассисаҳои 4-соларо, ки онҳо интиқол додан мехоҳанд, таҳлил мекунем. Бо истифода аз мусоҳибаҳои сифатӣ ва таҳлили геосистемавӣ, мо дида мебароем, ки чӣ тавр ин қолабҳои фазоӣ байни ду системаи коллеҷҳои ҷамоатӣ дар маркази Техас муқоиса мекунанд. Мо мефаҳмем, ки маҷмӯи интихоби донишҷӯён аз ҷиҳати ҷуғрофӣ маҳдуд аст, аммо барои бисёре аз донишҷӯён ин минтақаҳо аз ҷиҳати ҷуғрофӣ калонанд ва аз он шаҳодат медиҳанд, ки мудохила ва расонидани ҳадафмандона аз донишгоҳҳо метавонад ба донишҷӯён дар муайян ва интихоби доираи васеи имконот кумак кунад. Натиҷаҳои мо барои дастрасӣ ба коллеҷ ва хатм дар байни донишҷӯёни коллеҷи якум ва барои сиёсатҳое, ки мекӯшанд намунаи нобаробарии ба макон алоқамандро қатъ кунанд, таъсири муҳим доранд.

Ин пешнамоиши мундариҷаи обуна, дастрасӣ тавассути муассисаи шумост.


Кор бо маҷмӯи маълумотҳои ронандагии MTA хеле тарбиявӣ буд. Ин раванд дониши маро дар бораи таърихи системаи метрои NYC ва барномаи ронандагии он васеъ кард. Пеш аз ин лоиҳа, ман намедонистам, ки NYC дорои шумораи бештари истгоҳҳои метрои транзитии ҷамъиятӣ дар ҷаҳон аст. NYC дорои 472 истгоҳ аст. Дар давоми ин лоиҳа, ман тавонистам истгоҳи беҳтарини метрои Ню -Йоркро аз маҷмӯи маълумоте, ки аз вебсайти расмии MTA ’s гирифта шудааст, муайян кунам. Бо ин маълумот, ман инчунин тавонистам бо сабтҳои пешинаи ронандагӣ муқоиса кунам. Тавре ки пештар гуфта будам, ман барои ноил шудан ба натиҷаи дилхоҳам аз воситаҳои гуногун истифода кардам. Барои муаррифии визуалӣ, ман Tableau, Carto ва Excel -ро истифода кардам ва барои таҷрибаи корбарии худ ман як пурсишро истифода кардам. Муаррифии маҷмӯи маълумотҳои ман ба шунавандагон кӯмак мекунад, ки маълумотро бештар дарк кунанд, зеро мағзи мо нисбат ба матни оддӣ ба муаррифии визуалӣ беҳтар вокуниш нишон медиҳад. Исбот шудааст, ки муаррифии визуалӣ ба мағзи сар имкон медиҳад, ки ин маводро ба осонӣ истеъмол кунад. Якчанд маҳдудиятҳо мавҷуданд, ба монанди Carto хато мекунад, аммо бо ёрии профессор Крис Сула ҳал карда шуд. Бо вуҷуди ин, гузаронидани ин тадқиқот таҷрибаи бузург буд. Дар оянда, ман метавонам маҷмӯи маълумотамро беҳтар таҳлил ва тасаввур кунам, зеро ман бо ҳама асбобҳои истифодашуда таҷрибаи бештар меомӯхтам. Ман инчунин дар сохтани презентатсияҳои визуалӣ таҷрибаи бештар меёфтам. Аммо кор кардан дар ин лоиҳа ба ман хеле писанд омад. Тавсияи ман ба гурӯҳи таҳлилии ронандагӣ дар метрои Ню -Йорк ин аст, ки онҳо ба маҷмӯи маълумотномаи ронандагон як сутуни буҷетии молиявиро илова мекунанд, ки ин сутун бояд маблағи тахминии пулҳои ҷамъоваришударо нишон диҳад (вуруди савораҳо ба хароҷоти як савор зарб мешавад).

Роҳбарият: Шумораи мусофирон, ки аз шакли муайяни нақлиёти ҷамъиятӣ истифода мебаранд.


Ҷуғрофия дар Ryerson – Powerhouse инноватсионии иҷтимоии шумо

Навовариҳо дар таҳсилоти олӣ ва таҳқиқоти илмӣ ҳамеша як аломати вижаи шӯъбаи ҷуғрофия ва омӯзиши муҳити зист дар Риерсон будааст. Дастовардҳои охирини омӯзгорон ва донишҷӯён мавқеи моро ҳамчун як нерӯи инноватсионии иҷтимоӣ дар шаҳраки донишҷӯён таъкид мекунанд.

Дар озмун барои “RECODE дар Донишгоҳи Риерсон ва#8221 грантҳо, факултаи @RyersonGeo аз ҳашт дархости муваффақ пешсафанд. Ин 37.5% ин лоиҳаҳои инноватсионии иҷтимоӣ дар шаҳраки донишҷӯён аст, ки агар шумо раванди рақобатро бо ҳашт грант дар байни 33 дархост интихоб кунед, сатҳи муваффақият ҳамагӣ 24%.

Бо гранти RECODE, доктор Клэр Освалд, дар ҳамкорӣ бо доктор Клаус Риннер ва ширкати стартапи чопи 3D Think To Thing, ба нақша гирифтааст, ки модели баландии ҳавзаҳои Торонто ва#8220A -ро барои пешбурди илми шаҳрвандӣ дар гидрологияи шаҳр ва захираҳои об истифода барад. . Донишҷӯёни бакалавр аз барномаҳои таҳлили ҷуғрофӣ ва муҳити зист ва устувории шаҳр ба коркарди маълумоти геофазоӣ барои эҷоди модели моддии ҳавзаи дарёи Дон кумак мекунанд. Ин модел бояд барои фарогирии мактаб ва ҷомеа дар масъалаҳои мубрами оби шаҳр истифода шавад.

Доктор Ричард Шакер гранти RECODE барои прототипи “A барои расидан ба устуворӣ тавассути ташаббусҳои маҳаллии такмили тиҷорат гирифт: Roncesvalles Village ”. Дар ҳамкорӣ бо минтақаи такмили тиҷорати Roncesvalles дар Торонто, дастаи доктор Шакер методҳои устувории тарабхонаҳои маҳаллиро барои дастгирии банақшагирӣ ва идоракунии устувори ҷомеа таҳия хоҳад кард.

Ҳадафи пешниҳоди доктор Эндрю Миллвард пешбурди лоиҳаи Citytrees аст: як воситаи инноватсионии иҷтимоӣ, ки одамонро ба кори дастаҷамъона ҷалб мекунад ва шаҳрҳои моро сабзтар ва устувортар месозад ”. Маблағгузории RECODE ба ташкили шарикии нави ҷомеа ва ҷамъоварии маълумоти дарахтон бо GPS дар ҳамкорӣ бо Фонди Торонто Паркҳо ва Дарахтон мусоидат мекунад.

Илова ба грантҳои факултет, донишҷӯёни мо дар дархост барои маблағгузорӣ аз озмуни донишҷӯёни RECODE баробар фаъол ва муваффақ буданд.

Ҷенифер Фишер, донишҷӯи бахши бакалаврии мо дар соҳаи муҳити зист ва устувории шаҳр, як грант барои сохтани “Soul Roots ”, як лоиҳаи хоҷагии қишлоқи шаҳриро гирифт, ки дар он амалияҳои алтернативии кишоварзӣ барои эҷоди зироатҳои ҳосили фаровон дар сайти замини ифлосшуда истифода мешаванд. Бо шарикони музофотӣ ва мунисипалӣ дар ҷамоати Паркдейли Торонто кор карда, лоиҳа инчунин ҳадафи нишон додани таъсири иҷтимоию иқтисодии истеҳсоли маҳсулоти озуқавории маҳаллиро дорад.

Сара Бригел, як донишҷӯи дигари барномаи EUS, маблағҳои RECODE-ро барои таҳияи пилот барои ташаббуси “Microbe-Hub Campus Compost Initiative ” истифода мебарад. Лоиҳа ҳадафи интиқоли ҳама партовҳои органикиро аз факултети санъат ва#8217 Hall Jorgenson Hall 14-ошёна бо истифода аз системаи печонидашудаи вермикомпостинг дорад.

Дигар майдони бозӣ барои навовариҳои иҷтимоӣ, ки @RyersonGeo сохтааст, факултаи санъат ва#8217 Минтақаи SocialVentures мебошад. Аз ҳафт корхонаи иҷтимоии таҳти роҳбарии донишҷӯён, ки ҳоло дар ин минтақа инкубатсия мешаванд, ду муассисаи онро донишҷӯёни мо таъсис додаанд, аз ҷумла Ҷенифер “Soul Roots ”.

Лоиҳаи дигари SocialVenturesZone ин Клэр Стивенсон-Блайт ва#8220Reciprocity ”, платформаи ба барномаҳо асосёфта барои кӯмак ба одамон дар сабти имкониятҳои волонтёрони маҳаллии экологӣ мебошад. Корхонаи Claire ’s ба ҷалби шаҳрвандии фаъол ва мубодилаи ҳалли масъалаҳои устувории замони мо нигаронида шудааст.

Ҷуғрофия дар шакли таҳлилӣ, амалӣ ва ба шаҳр нигаронидашуда, ки дар Риерсон амал мекунад, таъин шудааст, ки навоварони ояндаи иҷтимоӣ ва пешвоёни устуворро илҳом бахшад ва омӯзонад. Барои интишори ахбори бештар дар тамос бошед!


Замина

Суръати тези бадшавии системаҳои мавҷудаи инфрасохтор ва маблағгузории маҳдуд, Департаментҳои нақлиёти ИМА (DOTs) -ро водор сохт, ки ба барқарорсозӣ ё иваз кардани дороиҳои роҳ дар асоси шароити онҳо афзалият диҳанд. Барои дороиҳои пулӣ ва пиёдагард, ки дороиҳои гаронбаҳо ва каммаҳсуланд-бисёр ДОТ-и давлатӣ аллакай системаҳои идоракунии дороиҳоро барои пайгирии инвентаризатсия ва шароити онҳо таъсис додаанд (Golparvar-Fard et al. 2012). Аммо, барои дороиҳои трафик, аксари DOT -ҳои давлатӣ дорои маълумоти хуби умумимиллӣ ва ҳолати давлатӣ нестанд, зеро усулҳои анъанавии ҷамъоварии иттилооти дороиҳо хароҷотро манъ мекунанд ва фоидаи доштани чунин маълумотро ҷуброн мекунанд.

Иваз кардани ҳар як аломате, ки дар ИМА камбизоат арзёбӣ мешавад, метавонад то 75 доллар арзиш дошта бошад ((TRIP) 2014 Moeur 2014). Бо дарназардошти таҷрибаҳои мавҷуда, дар беҳтарин ҳолат, DOTs танҳо дар бораи алтернативаҳои гаронарзиш, ба мисли пурра иваз кардани аломатҳо дар минтақаи трафик ё қитъаи роҳ бидуни бодиққат филтр кардани аломатҳое, ки то ҳол метавонанд барои чанд соли дигар хидмат кунанд, қарор қабул кунанд. Зарурати афзалият додан ба иваз кардани аломатҳои мавҷудаи трафик ва афзоиш ёфтани талабот ба насби нав талаботи DOT-ро барои муайян кардани усулҳои аз ҷиҳати иқтисодӣ самаранок ва дақиқ пайгирӣ кардани шумораи умумӣ, намуд, ҳолат ва ҷойгиршавии ҷуғрофӣ ба вуҷуд овард. аз ҳар як аломати ҳаракат.

Барои қонеъ гардонидани эҳтиёҷоти афзоянда ба инвентаризатсия, бисёр агентиҳои давлатӣ ва маҳаллӣ бо истифода аз мошинҳои бозрасӣ, ки бо камераҳои баландсуръат ва GPS (Системаи Ҷойгиркунии Ҷаҳонӣ) муҷаҳҳаз шудаанд, фаъолона ба наворгирии дороиҳои роҳҳои автомобилгард нигаронида шудаанд. Видеоҳои роҳ дар бораи инвентаризатсия ва ҳолати дороиҳои миқдори зиёди роҳҳои арзон маълумоти дақиқи визуалӣ пешниҳод мекунанд. Дар назди экранҳо нишаста, таҷрибаомӯзон метавонанд дар асоси таҷрибаи худ ва дастури баҳодиҳии вазъ ба таври визуалӣ ҳолати дороиҳоро ошкор ва арзёбӣ кунанд. Маълумоти ҷойгиршавӣ инчунин аз барчаспҳои GPS -и ин тасвирҳо гирифта мешавад. Бо вуҷуди ин, бинобар хароҷоти зиёди арзёбии дастӣ, шумораи санҷишҳо бо ин мошинҳо хеле маҳдуд аст. Ин ба як давраи тадқиқот дар тӯли як сол барои шоҳроҳҳои муҳим ва чандин солҳо беэътиноӣ нисбати ҳамаи роҳҳои дигари маҳаллӣ ва минтақавӣ оварда мерасонад. Ҳаҷми зиёди маълумоте, ки ба таври дастӣ таҳлил кардан лозим аст, бешубҳа ба сифати таҳлил таъсир мерасонад. Ҳамин тариқ, бисёр қарорҳои муҳим дар асоси маълумоти носаҳеҳ ё нопурра қабул карда мешаванд, ки дар ниҳоят ба раванди нигоҳдорӣ ва барқарорсозии дороиҳо таъсир мерасонанд. Чунин усули дақиқ ва бехатари ҷамъоварӣ ва таҳлили маълумот дар асоси видео, агар ба таври васеъ ва такроран татбиқ карда шавад, метавонад раванди ҷамъоварии маълумотро ба тартиб дарорад ва барои DOTs хароҷоти назаррас дошта бошад (Ҳасанайн ва дигарон. 2003 Расдорф ва дигарон. 2009).

Маҳдудиятҳое, ки бо инвентаризатсияи дастӣ ва нигоҳдории сабти дороиҳои роҳ аз видео алоқаманданд, ба рушди усулҳои автоматикунонидашудаи биниши компютерӣ сабаб шуданд. Ин усулҳо (Balali and Golparvar-Fard 2015c Z. Hu and Tsai 2011 Huang et al. 2012) дорои потенсиали беҳтар кардани равандҳои санҷиши ҷорӣ аз ин ҳаҷми зиёди маълумоти визуалӣ мебошанд (Балали ва дигарон. 2013). Бо вуҷуди ин, ду масъалаи асосӣ вуҷуд доранд, ки ҳамчун мушкилоти кушода боқӣ мондаанд:

Гирифтани сабти мукаммал то ҳол ғайриимкон аст. Сабаб дар он аст, ки усулҳои мавҷудаи ҷамъоварии маълумот дар асоси инвентаризатсия одатан наворбардории роҳҳои маҳаллиро дар бар намегиранд ва зуд-зуд нав карда намешаванд.

Омӯзиши усулҳои биниши компютерӣ маҷмӯи зиёди маълумотҳои тасвири аломатҳои мувофиқро, ки дастрас нестанд, талаб мекунад. Аз сабаби суръати баланди позитивҳои бардурӯғ ва камбудиҳо дар усулҳои кунунӣ, арзёбии ҳолат то ҳол дар видеоҳои шоҳроҳ дастӣ гузаронида мешавад.

Имрӯз, якчанд хидматҳои онлайнӣ тасвирҳои панорамии сатҳи кӯчагиро дар миқёси воқеан азим ҷамъ мекунанд. Мисолҳо Google Street View, тарафи кӯчаи Microsoft, Mapjack, Everyescape ва Cyclomedia Globspotter мебошанд. Мавҷудияти ин пойгоҳи додаҳо имкон медиҳад, ки тадқиқоти автоматии аломатҳои роҳ гузаронида шавад (Балали ва дигарон. 2015 I. Creusen ва Hazelhoff 2012) ва ҳалли мушкилоти ҷорӣ. Аз ҷумла, истифодаи тасвирҳои Google Street View метавонад шумораи системаҳои иттилоотии зиёдатии корхонаҳоро, ки инвентаризатсияи трафикро ҷамъоварӣ ва идора мекунанд, коҳиш диҳад. Татбиқи усулҳои биниши компютерӣ ба ин маҷмӯаҳои калони тасвирҳо дорои потенсиали самараноки инвентаризатсияи зарурӣ мебошад. Бояд дар назар дошт, ки берун аз тағирот дар равшанӣ, бетартибӣ/окклюзияҳо, мавқеъҳо ва самтҳои гуногун, тағирёбии дохили синф метавонад вазифаи муайян ва таснифи автоматии аломатҳои ҳаракатро зери шубҳа гузорад.

Using these emerging and frequently updated Google Street View images, this paper presents an end-to-end system to detect and classify traffic signs and map their locations –together with type – on Google Maps. The proposed system has three key components: 1) an API (Application Programming Interface) that extracts location information using Google Street View platform, 2) a computer vision method that is capable of detecting and classifying multiple classes of traffic signs and 3) a data mining method to characterize the data attributes related to clusters of traffic signs. In simple terms, the system outsources the task of data collection and in return provides an accurate geo-spatial localization of traffic signs along with useful information such as roadway number, city, state, zip-code, and type of traffic sign by visualizing them on the Google Map. It also provides automated inventory queries allowing professionals to spend less time searching for traffic signs, rather focus on the more important task of monitoring existing conditions. In the following, the related work for traffic sign inventory management is briefly reviewed. Next, the algorithms for predicting traffic sign patterns and identifying heat map are presented in detail. The developed system can be found at http://signvisu.azurewebsites.net/, and a companion video (Additional file 1) is also provided with the online version of this manuscript.


Results and Discussion

In the sampling area, simulated annual N deposition from the CMAQ model varied from 8.0 to 22.4 kg-N ha −1 (Fig. 1). This range and spatial gradients of the simulated N depositions were well agreed with the observations especially in the mountainous area in previous studies 28, 38, 51 (See comparison in Fig. S4 R 2 = 0.855 and RMSE = 1.12 kg-N ha −1 ). Also, this range is comparable with N deposition for N-saturated forest ecosystems reported in European, North American, and East Asian countries 17, 18, 52 . In all stream samples, (<< m>>_<3>^<->) concentration ranged from 0.07 to 3.31 mg-N L −1 , and its median was 0.56 mg-N L −1 (median absolute deviation ±0.40 mg-N L −1 ) (Fig. 2). The concentration range is generally comparable with that from a Japan-wide stream monitoring campaign (N = 1278) 25 . In the present study, about 25% of samples were greater than 1 mg-N L −1 as (<< m>>_<3>^<->) , which was a larger distribution ratio than that in Japan-wide monitoring 25 . Such high N concentration samples in the study region are comparable with values in European forest 17, 18 and the same Kanto-region forest catchment reported to have N-saturated forests 25,26,27 . However, contrary to the European forests, pH in 99% of samples were >6.5, suggesting streams without acidification despite relatively high acid deposition loadings. Ohte ва дигарон. 53 stated that streams with high (<< m>>_<3>^<->) but not low pH are commonly observed in Japanese N-saturated forest. Their research suggests that this characteristic of Japanese streamwater is attributable to substantial base cations in young volcanic ash material 54 . The high (<< m>>_<3>^<->) concentrations (30.4 ± 17.1 mg L − ) in our samples (Table 1) support this hypothesis.

(<< m>>_<3>^<->) concentrations of forest watersheds in Ibaraki. Background was obtained from ©2016 Google Imagery and ©2016 TerraMetrics. Map was drawn by ggmap package 63 via Google API.

The (<< m>>_<3>^<->) concentrations showed spatial gradients, i.e., high in the south and low in the northern mountainous area (Fig. 2). The random forest model demonstrated that our predictions of base-flow water chemistry at independent validation sites were sufficiently precise and accurate (R 2 = 0.592 for validation dataset) to reveal spatial (<< m>>_<3>^<->) concentration variation (Fig. 3(a)). The RF model showed that N deposition rate was the most important variable in (<< m>>_<3>^<->) concentration variation (Fig. 3(b)), suggesting that the spatial trends substantially originated from spatial N deposition differences between regions (Fig. 3). However, the N deposition rate in RF model was not an actual observation but CMAQ simulation output. CMAQ model provides complete spatial coverage over the study area, which N deposition is reflected in the local emission inventory, micro-climate conditions (differences in precipitation, wind direction by topography), and land-use, by simulating formation and transportation of air pollutants 20 . In this study area, we found good agreement with CMAQ outputs and observations in annual N deposition, though in small sample size (Fig. S4). It is important advantage that the ability to estimate N deposition in locations where monitoring data are not existing. On the other hands, major issues in the simulated N deposition are prediction ability (needs more validation) and coarse resolution (5 km × 5 km = 2500 ha) relative to the small forest catchment scale (mean area in this study was 52 ha). Therefore, the simulated N deposition could not capture adjusted inter-catchment differences of actual N deposition. However, we believed that using the other environmental factors could compensate this inconsistency of scale in the RF model. For example, slope direction (southern index in the present study) might affect N deposition of the catchment as controlled by airflow (Tokyo is south of our sites). In fact, it is difficult to measure accurate N deposition rates at catchment scale дар ҷой, owing to heterogeneity of the topography and forest crown. Hence, the simulated N deposition could be the best approach at present and is useful as an explanatory variable in the regional scale evaluation. In RF model, we also found that the slope, annual temperature and precipitations of the catchment had positive relationship with (<< m>>_<3>^<->) concentrations.

Predicted versus observed values of (<< m>>_<3>^<->) conc. for both training and validation data by RF model (а) and, variable of importance to the (<< m>>_<3>^<->) conc. variation in RF model (б). Variable of importance are shown as mean decrease in accuracy.

Because the N deposition was estimated as a main effect term in the RF model (Fig. 3(b)), we used MOB to identify how the catchment vegetation (afforestation) distribution interacted with the sensitivity to N deposition of spatial (<< m>>_<3>^<->) concentration trends. MOB methods statistically differentiated three subset groups using two factors (ND and BL coverages), whose groups had different coefficients of intercept and slope vs. the N deposition rate (Fig. 4 and Table 3). MOB analysis considerably improved the AIC compared to a linear model of the whole dataset (Table 3). The highest node was firstly differentiated by ND (coniferous coverage of the catchment), which threshold was 82%. The second node (node 2) was clustered by BL, whether the BL is (leqq ) 20.2% or >20.2%. We found the highest regression slope in node 5, which group of the catchments was dominated by ND (Fig. 4 and Table 3). These results suggests the catchment with dominant coniferous coverage (i.e., afforested area) had strong sensitivity to N deposition rate in the base-flow (<< m>>_<3>^<->) concentration (Fig. 4). That is, such catchments in the study area had strong sensitivity to N deposition of N leaching (at least to the base-flow (<< m>>_<3>^<->) concentrations). In the study area, 92% (58%) of artificial forests (including both Japanese cedar and cypress) are greater than 30 (50) years old 55 , partially because of delays in forest management caused by a forestry decline in Japan. Such age compositions in the artificial forest, which are prominent throughout the country, might have produced the strong N-deposition sensitivity in the catchment with high needleleaf coverage. Early works 13, 30, 34 pointed out that growing forests leach less N that mature ones under the same N deposition. Tree age was an important factor for the uptake and maintenance of N in aboveground biomass 14, 34 . This has also been observed in Japanese artificial forest 30, 56 . For example, in the chronosequence of uniformly aged Japanese cedar stands, N uptake by tree biomass decreased, especially for ages greater than 16 years 57 . This is because of the reduction of tree growth with age. In addition, unmanaged old-age forest are likely to have very low biomass in their understory 58 . Another possible mechanism for the varying sensitivity caused by vegetation differences is the ability of deposition absorption by the forest crown, owing to variations in LAI and crown roughness 59 . With the same extent of LAI and canopy heights, coniferous species with needle leaves have higher capture rates than broadleaf trees during dry and fog deposition 60,61,62 . Thus, the canopy structural differences may be attributed to sensitivity varying with the slope of (<< m>>_<3>^<->) concentration vs. simulated N deposition among catchments with different vegetation. Recently, it was reported that N leaching differences between coniferous plantations and evergreen broadleaf forest increased during storm flow conditions in the southwestern part of Japan 56 . Therefore, to evaluate the sensitivity differences of N leaching among forest types under strong N deposition, more careful sampling of base-flow conditions are needed to clarify the impacts of that deposition in Japanese suburban forests.

Recursively partitioned linear regression model of (<< m>>_<3>^<->) concentrations explained by N deposition. Detailed information for fitted model is given in Table 3. ND and BL are Needle and Broaf Leaves trees, respectively. The units for values under the node are % of coverage for each vegetation type.


Видеоро тамошо кунед: How to use CartoDB (Октябр 2021).