Mais

A ferramenta ModelBuilder produz resultados diferentes ao usar o botão Executar e executar como uma ferramenta


Descobri que posso executar uma ferramenta que criei no ModelBuilder clicando no botão Executar depois de clicar para editar a ferramenta. No entanto, não produz os mesmos resultados se eu executar a ferramenta depois de clicar nela usando a janela ArcCatalog.

Isso não funciona:

Mas isso faz:

Saída correta:

Saída incorreta:

Alguém sabe por que isso pode estar acontecendo?


Fiz a classe de recurso de saída da parte do buffer da minha ferramenta (CSRS_ORN_NER_Buffer% n%) um parâmetro de modelo e, embora quando o executo, diga que há um conflito de dados, parece funcionar bem tanto na janela ArcCatalog quanto no aplicativo ModelBuilder .


Quantas vezes você foi até um sistema em seu escritório e precisou clicar em várias janelas de diagnóstico para se lembrar de aspectos importantes de sua configuração, como nome, endereço IP ou versão do sistema operacional? Se você gerencia vários computadores, provavelmente precisa BGInfo. Ele exibe automaticamente informações relevantes sobre um computador Windows no plano de fundo da área de trabalho, como o nome do computador, endereço IP, versão do service pack e muito mais. Você pode editar qualquer campo, bem como as cores da fonte e do plano de fundo, e pode colocá-lo em sua pasta de inicialização para que seja executado a cada inicialização, ou mesmo configurá-lo para ser exibido como plano de fundo para a tela de logon.

Porque BGInfo simplesmente grava um novo bitmap da área de trabalho e sai, você não precisa se preocupar com isso consumindo recursos do sistema ou interferindo em outros aplicativos.

Sysinternals BgInfo


confira SCons. Por exemplo, Doom 3 e Blender fazem uso dele.

Tenho muitos amigos que juram pelo CMake para desenvolvimento de plataforma cruzada:

É o sistema de construção usado para VTK (entre outras coisas), que é uma biblioteca C ++ com ligações de plataforma cruzada Python, Tcl e Java. Acho que é provavelmente a coisa menos complicada que você encontrará com tantos recursos.

Você sempre pode tentar as ferramentas automáticas padrão. Os arquivos do Automake são muito fáceis de montar se você estiver executando apenas no Unix e se você se limitar a C / C ++. A integração é mais complicada e as ferramentas automáticas estão longe de ser o sistema mais simples de todos os tempos.

doit é uma ferramenta python. É baseado nos conceitos de ferramentas de construção, porém mais genéricos.

  • você pode definir como uma tarefa / regra é atualizada (não apenas verificando os carimbos de data / hora, os arquivos de destino não são necessários)
  • dependências podem ser calculadas dinamicamente por outras tarefas
  • as ações da tarefa podem ser funções python ou comandos shell

Alguns dos projetos GNOME estão migrando para o waf.

É baseado em Python, como o Scons, mas também autônomo - então, em vez de exigir que outros desenvolvedores tenham sua ferramenta de compilação favorita instalada, você apenas copia o script de compilação autônomo em seu projeto.

Eu recomendo usar Rake. É a ferramenta mais fácil que encontrei.

Outras boas ferramentas que usei, no entanto, se Ruby não é sua praia, são:

Esteja ciente da ferramenta de compilação ninja (v1.8.2 setembro de 2017), que é influenciada por tup e redo.

O gerador de arquivo de compilação cmake (por exemplo, para Unix Makefiles, Visual Studio, XCode, Eclipse CDT,.) Também pode gerar arquivos de compilação ninja desde a versão 2.8.8 (abril de 2012) e, afaik, ninja agora é até mesmo a ferramenta de compilação padrão usada por cmake.

Supõe-se que ele supere a ferramenta make (melhor rastreamento de dependência e também é paralelizado).

cmake é uma ferramenta bem estabelecida. Você sempre pode escolher mais tarde a ferramenta de construção sem modificar seus arquivos de configuração. Portanto, se uma construção melhor for desenvolvida no futuro, que será suportada pelo cmake, você pode alternar para ela convenientemente.

Observe que, para c / c ++, melhorar o tempo de compilação às vezes é limitado por causa dos cabeçalhos incluídos através do pré-processador (em particular ao usar libs apenas de cabeçalho, por exemplo boost & amp eigen) que esperançosamente serão substituídos pela proposta de módulos (em uma revisão técnica de c ++ 11 ou eventualmente em c ++ 1y). Confira esta apresentação para detalhes sobre este assunto.


GIS-SWIAS: Ferramenta para Resumir o Status de Intrusão da Água do Mar e Vulnerabilidade na Escala de Aquíferos

Neste artigo, apresentamos o GIS-SWIAS, um novo ArcGIS ArcToolbox generalizado que ajuda a analisar o status de intrusão de água do mar (SWI) e vulnerabilidade em escala de aquífero (SWIAS). É uma ferramenta amigável que pode ser aplicada a qualquer aquífero e está totalmente integrada no ambiente ArcGIS, que é uma ferramenta de software amplamente disponível. É a primeira ferramenta ArcGIS com essas características com foco em análises SWI que podemos encontrar na literatura. O GIS-SWIAS é capaz de lidar com informações georreferenciadas, é fácil introduzir os dados necessários (entradas) e executar com eficiência as exigentes operações computacionais exigidas. Seus resultados são na forma de formas, relatórios e imagens (mapas, seções transversais conceituais e séries temporais de índices concentrados) para resumir a magnitude, intensidade e evolução temporal de SWI dentro de um aquífero para datas específicas ou mostrando estatísticas para um período de tempo escolhido. Pode ser aplicado para avaliar a dinâmica histórica de SWI nos casos em que não existe um modelo de fluxo de água subterrânea. Nesses casos, a distribuição espacial é avaliada pela aplicação de técnicas de interpolação simples. No entanto, se quisermos uma análise quantitativa racional da sustentabilidade de cenários de gestão alternativos ao problema SWI, a ferramenta GIS-SWIAS requer que as informações sobre a carga hidráulica e a distribuição da concentração de cloreto sejam geradas a partir de simulações de seus impactos por um fluxo dependente da densidade calibrado modelo. Nesses casos, as estratégias de adaptação para cenários futuros potenciais - cujos impactos distribuídos devem ser propagados dentro dos modelos calibrados anteriormente - poderiam ser analisadas e comparadas com o uso desta ferramenta. Dadas todas essas formas de aplicação da ferramenta GIS-SWIAS, ela fornece uma ferramenta valiosa para o pesquisador e o técnico avaliar a dinâmica do SWI e a resiliência do aquífero em diferentes cenários. Pode apoiar o processo de tomada de decisão, ajudando a fazer uma seleção racional de estratégias de gestão sustentável. Seu desempenho para a análise de cenários futuros históricos e potenciais foi testado e confirmado em dois estudos de caso descritos em trabalhos de pesquisa anteriores.

1. Introdução

A intrusão de água do mar (SWI) em aquíferos costeiros é um problema mundial que afeta os ecossistemas dependentes das águas subterrâneas e a saúde humana. Nas últimas décadas, a consciência da sociedade sobre o assunto tem crescido e isso tem se refletido no arcabouço jurídico de muitos países. Por exemplo, a Diretiva-Quadro da Água da União Europeia (DQA) exige que os planos de bacias hidrográficas abordem a obtenção de um bom estado qualitativo e quantitativo das massas de água subterrâneas [1]. Em corpos d'água subterrâneos costeiros, a intrusão é uma das principais questões que precisam ser consideradas para alcançar ou manter um bom estado das águas subterrâneas.

Os impactos da SWI nas águas subterrâneas têm uma distribuição heterogênea. As análises da distribuição espaço-temporal de SWI requerem que a salinidade ou a concentração de cloreto sejam mapeadas para datas diferentes. Dependendo do problema a ser abordado e das informações disponíveis, o SWI pode ser aproximado usando vários modelos. SWI pode ser mapeado aplicando modelos de interpolação simples [2, 3] para dados de pontos existentes ou simulando os processos físicos usando modelos de fluxo de águas subterrâneas dependentes da densidade transitória [4, 5]. Os resultados obtidos com esses modelos de processos físicos podem ser aplicados para avaliar estratégias de manejo sustentável, ou seja, estratégias que evitam a deterioração do recurso aquífero devido a SWI [6]. Eles podem até mesmo ser empregados para propagar impactos de potenciais cenários de mudanças climáticas locais (CC) [7] ou mudanças globais (GC) e para identificar estratégias de adaptação [8].

Com base nos mapas de salinidade ou concentração de cloreto em datas diferentes, alguns autores definiram índices para resumir SWI [9-12]. Esses índices fornecem uma visão geral da intensidade e distribuição espacial ou porcentagem de SWI na escala do aqüífero. Tais índices precisam oferecer resultados descritivos e sintéticos para que o status do SWI em diferentes aqüíferos e em diferentes períodos possa ser comparado. Esses métodos de índice [9, 13] estabelecem valores de limiar para cloreto para definir a base de SWI que foi definida de várias maneiras: referenciando os níveis naturais de fundo e / ou levando em consideração as concentrações necessárias para proteger os ecossistemas dependentes ou a saúde humana [14].

Quando a interpolação simples é usada para desenhar os mapas usados ​​para definir os índices, as análises devem ser limitadas ao período histórico para o qual existem dados. Em contraste, os modelos de processos físicos podem ser aplicados para propagar várias condições potenciais e, assim, os mapas podem ser obtidos para diferentes cenários (por exemplo, cenários de gerenciamento alternativos ou cenários futuros de CC em potencial), neste último caso, a saída pode ser usada para determinar a estratégia ótima e, portanto, apoiar o processo de tomada de decisão [15].

Além do status e da dinâmica do SWI, outra questão importante a levar em consideração na identificação de estratégias de gestão sustentável para aquíferos costeiros é a vulnerabilidade do aquífero ao SWI. Na literatura encontramos vários métodos para mapear a vulnerabilidade SWI, como o método GALDIT [16]. Então, aplicando um método para expressar a vulnerabilidade como um índice, podemos também obter uma visão geral da intensidade e distribuição espacial ou porcentagem de SWI na escala do aquífero [13].

2. Trabalhos Relacionados

Na literatura, encontramos muitas ferramentas para avaliar e analisar problemas de recursos hídricos [17-19]. O sucesso dessas ferramentas de software está em sua usabilidade. Um ambiente amigável e a implementação em softwares comumente usados ​​são fatores-chave para seu sucesso e uso popular. Por exemplo, estudos de águas subterrâneas geralmente empregam Sistemas de Informação Geográfica (SIG), uma vez que são ferramentas poderosas e amplamente disponíveis que podem lidar com grandes quantidades de informações georreferenciadas espaciais [20] e fazer cálculos de forma eficiente para fornecer resultados rápidos [21]. A análise e o mapeamento de dados hidrogeológicos fornecem informações espaço-temporais úteis para os tomadores de decisão [22].

Ferramentas GIS têm sido amplamente utilizadas para diferentes propósitos relacionados às questões de água subterrânea [23, 24]. Vários autores desenvolveram diferentes códigos-fonte dentro do ambiente GIS (Alcaraz et al. [25] Bhatt et al. [26]) para modelagem hidrogeológica. Um módulo de código aberto gratuito incluído no FREEWAT foi desenvolvido por Criollo et al. [19] para analisar dados hidroquímicos e hidrogeológicos a fim de simplificar a caracterização dos corpos d'água subterrâneos em risco químico. Almeida et al. [27] acoplou um modelo de fluxo de água subterrânea em um ambiente GIS para simular o fluxo transiente em um aquífero confinado. Akbar et al. [28] e Ríos et al. [29] apresentou modelos baseados em GIS para simular contaminantes lixiviando para as águas subterrâneas.

Em áreas costeiras, um modelo de fluxo de água subterrânea baseado em GIS tridimensional foi desenvolvido [30] para simular a resposta do aquífero às mudanças climáticas anteriores. Uma nova ferramenta ArcGIS para simulação de fluxo de água subterrânea e visualização de resultados também foi implementada por [19]. Outros autores (De Filippis et al. [31]) aplicaram uma ferramenta baseada em GIS previamente desenvolvida (AkvaGIS), além de um modelo de fluxo de água subterrânea, para estudar os impactos do bombeamento na intrusão de água do mar em aquíferos costeiros em Malta e Itália. Esta ferramenta foi utilizada em outros estudos (Perdikaki et al. [32]) para analisar parâmetros hidroquímicos em um aquífero costeiro que apresentava problemas de intrusão de água do mar.

No entanto, até onde sabemos, não existe uma ferramenta ArcGIS com foco na análise do status de intrusão de água do mar (SWI) e vulnerabilidade em escala de aquífero.

Neste artigo, descrevemos o desenvolvimento de uma nova ferramenta ArcGIS chamada GIS-SWIAS, que é a implementação do método baseado em índice para avaliar o status do aquífero e vulnerabilidade a SWI proposto por [13, 15]. Ajuda a analisar o status e / ou vulnerabilidade do SWI na escala do aquífero usando uma análise mista distribuída concentrada. É uma caixa de ferramentas do ArcGIS® amigável que executa todos os cálculos necessários para datas ou períodos temporais específicos dentro de um ambiente GIS. As entradas de dados para o modelo são mapas de carga hidráulica e de concentração de cloreto. A ferramenta oferece duas opções para mapear essas variáveis: a primeira é usar dados pontuais aplicando técnicas de interpolação integradas ao GIS-SWIAS, enquanto a segunda é pegar esses dados de modelos externos distribuídos existentes. A segunda abordagem permite que diferentes cenários climáticos e / ou de gestão sejam avaliados e comparados. A partir desses mapas, cálculos extensivos foram totalmente automatizados em GIS-SWIAS para exibir os resultados como mapas distribuídos de volumes afetados e não afetados (em um momento específico ou ao longo de um período de tempo), seções transversais conceituais médias e um índice concentrado (Ma e L_Vul) para analisar a intensidade global e a dinâmica de SWI.

Embora existam muitas ferramentas baseadas em SIG na literatura que permitem simular o fluxo da água subterrânea e analisar a qualidade da água subterrânea, nenhuma delas realiza análises espaciais e temporais sobre a qualidade da água subterrânea e questões de vulnerabilidade. Além disso, esta nova ferramenta fornece imagens simples que resumem a área afetada proporcional dentro do aquífero de acordo com um limiar de cloreto. Para este propósito, GIS-SWIAS foi aplicado para analisar o problema de intrusão de água do mar, mas esta ferramenta poderia ser aplicada para representar o estado global de um aquífero para qualquer contaminante. O principal objetivo do GIS-SWIAS é fornecer uma ferramenta fácil de usar por meio de uma interface amigável que pode ser usada por usuários em diferentes níveis de especialização para resumir o problema SWI na escala do aquífero. Permite analisar longos períodos de tempo com baixo custo de computação.

3. Descrição da ferramenta GIS-SWIAS: Modelos, entradas e saídas

O GIS-SWIAS é um ArcGIS ArcToolbox que contém os modelos necessários para analisar o status SWI e a vulnerabilidade em escala de aquífero, de acordo com a metodologia descrita em trabalhos anteriores [13, 15]. A Figura 1 mostra a estrutura da ferramenta, que inclui entradas, etapas e modelos, bem como as saídas geradas.

Para determinar o estado geral do aquífero, o entradas para a ferramenta incluir variáveis ​​(para caracterizar a evolução histórica da carga hidráulica e concentração de cloreto) e parâmetros (para definir a geometria do aquífero e comportamento hidrodinâmico). Os dados que descrevem a evolução histórica podem vir de observações diretas (rede de monitoramento) ou outras técnicas (aplicações geofísicas, etc.). Para a avaliação da vulnerabilidade, uma entrada adicional é necessária: um mapa de índice de vulnerabilidade distribuído, que vem de outras informações intrínsecas (tipo de aquífero, condutividade, distância da linha costeira e concentração de bicarbonato).

Os resultados/saídas produzidos para resumir o status e a vulnerabilidade a SWI por meio de exibições visuais e séries temporais são os seguintes: (1) mapas de volumes de aquíferos afetados por SWI (2) seções transversais conceituais 2D (com penetração média no interior e espessura média em datas específicas, ou valores médios ao longo de um período de tempo) (3) índice concentrado (massa de cloreto que faz com que a concentração em algumas áreas exceda o limite SWI e índice de vulnerabilidade concentrado) para resumir a dinâmica global de SWI dentro do aquífero.

3.1. Descrição dos resultados: Fundamentos teóricos

A fim de avaliar os mapas de volumes de aqüíferos afetados por SWI para diferentes datas, precisamos compilar (A) mapas de concentração de cloreto ou vulnerabilidade para mapas de SWI (B) de volumes de água subterrânea para datas específicas (C) limiar de concentração de cloreto ou vulnerabilidade que será usado para marcar quais partes do aquífero são impactadas (áreas com concentração de cloreto ou índice de vulnerabilidade excedendo o limite). A ferramenta oferece duas opções em relação aos mapas de entrada (A) (mapas de cloro ou vulnerabilidade) e (B), calculando os mapas internamente a partir de dados pontuais, aplicando técnicas de interpolação integradas no GIS-SWIAS ou tomando os mapas de dados externos existentes modelos a segunda opção significa que vários cenários potenciais climáticos e / ou de gestão podem ser comparados e avaliados. Mapas de volume de água subterrânea são calculados combinando carga hidráulica, geometria e coeficiente de armazenamento. Os mapas de volume de água subterrânea e concentração de cloreto são combinados para avaliar o volume do aquífero afetado pelo uso de um limite de cloreto (Vr) Este limite é considerado igual ao nível de fundo natural do aquífero, ou o padrão de qualidade de referência determinado pelas autoridades a fim de manter um bom estado das águas subterrâneas. O volume afetado é definido como o volume de água subterrânea do recurso cuja concentração de cloreto está acima do limite estabelecido.

A seção transversal conceitual 2D representa a magnitude do processo de intrusão no aquífero em um momento específico, ou os valores médios em um período de tempo. A seção transversal é definida ortogonalmente à linha da costa. Ele resume a geometria média do volume afetado, ou seja, a espessura média e a penetração no interior do volume do aquífero com concentração de cloreto acima do limite. A espessura média afetada Tha(m) e penetração no interior P(m) da intrusão pode ser calculado somando os valores em cada célula eu da malha do aquífero onde a concentração de cloreto excede o limite:

Onde Vi (& gtVr) é o volume de água subterrânea (m 3) na célula eu com uma concentração de cloreto (ou vulnerabilidade) excedendo Vr Seu é a área de superfície (m2) da célula eu com concentração de cloreto (ou vulnerabilidade) excedendo Vr beu é a espessura saturada (m) dentro da célula eu com concentração de Cl (ou vulnerabilidade) acima Vr αeu é o coeficiente de armazenamento na célula i Lcosta é o comprimento da linha costeira (m).

A concentração média de cloreto (C) do volume afetado é

onde é a concentração de cloreto (mg / l) na célula eu Veu(& gtVr) são os volumes de água subterrânea (m 3) na célula eu com uma concentração superior a Vr é o volume total de água subterrânea (m 3) da área afetada.

O incremento da concentração de cloreto (IC) acima do limite (Vr) no volume afetado é

Ambas as variáveis, a seção transversal conceitual e o índice IC, fornecem uma visão geral da magnitude e intensidade do processo de intrusão por metro linear de costa em um momento específico no tempo.

O índice concentrado Ma (massa de cloreto que faz com que a concentração em algumas áreas ultrapasse o limite) para resumir a dinâmica global de SWI dentro do aquífero é obtido multiplicando o incremento de concentração (IC) pela penetração (P) e espessura afetada (Tha) de (1) e (3).

A vulnerabilidade ao SWI (ou vulnerabilidade à contaminação em geral) é avaliada e resumida seguindo as mesmas etapas para avaliar o status do SWI. Neste caso, em vez de valores de concentração de cloreto, um mapa distribuído de vulnerabilidade da água subterrânea deve ser gerado pela aplicação de qualquer método baseado em índice (por exemplo, GALDIT) e o limite aplicado para identificar a área afetada é definido por uma classe de vulnerabilidade específica (por exemplo , vulnerabilidade alta ou muito alta).

O volume afetado corresponde à água subterrânea que apresenta valores de vulnerabilidade acima do limite (por exemplo, vulnerabilidade muito alta). A espessura afetada média Tha(m) e a penetração no interior P (m) são calculados aplicando (1).

O índice concentrado para avaliar a vulnerabilidade é

onde é o valor do índice de vulnerabilidade (-) na célula eu.

O conceito de Ma e L_Vul envolve algumas simplificações, de acordo com a definição das seções conceituais. Enquanto mapas 2D e seções transversais resumem a extensão e magnitude de SWI e vulnerabilidade em um aquífero em um momento específico, os índices Ma e L_Vul mostram a intensidade concentrada e a dinâmica temporal do SWI e a vulnerabilidade a SWI na escala do aquífero.

3.2. Programação de ferramentas no ArcGIS

GIS-SWIAS é um ArcGIS ArcToolbox composto por uma cadeia de modelos programados no ModelBuilder. ModelBuilder é uma linguagem de programação visual que permite encadear e sequenciar diversas ferramentas ArcGIS de geoprocessamento por meio de uma interface amigável. O ModelBuilder está disponível na barra de ferramentas do ArcGIS. Ele permite a adição de qualquer ferramenta de geoprocessamento do ArcGIS, vinculando e fornecendo sua saída e transferindo-a para outra ferramenta como entrada.

A programação no ModelBuilder nos permite automatizar um fluxo de trabalho para criar um modelo, que pode ser documentado e compartilhado como uma ferramenta ArcGIS. ModelBuilder contém uma ferramenta de script para vincular a scripts Python e outros modelos. Também permite a iteração de um fluxo de trabalho, por isso pode ser muito útil para analisar a evolução dos processos hidrogeológicos históricos.

Os três modelos que compõem o GIS-SWIAS foram compilados adicionando diferentes ferramentas do ArcToolbox para criar formas a partir de dados de ponto, para interpolar, etc. A Figura 2 mostra o fluxo de trabalho de um dos três modelos.

Embora o ModelBuilder seja uma ferramenta intuitiva e fácil de usar, a integração de muitos geoprocessos no mesmo modelo pode ser difícil. Como vários geoprocessos possuem parâmetros dinâmicos e a interação do usuário é necessária, o GIS-SWIAS foi dividido em três etapas (modelos) que devem ser executados seguindo o fluxo de trabalho mostrado na Figura 1.

3.3. Descrição dos modelos em GIS-SWIAS

O GIS-SWIAS contém três modelos ModelBuilder (Figura 2) que podem ser aplicados individualmente ou usados ​​sequencialmente para produzir uma avaliação agregada completa do SWI na escala do aquífero. O GIS-SWIAS pode ser compartilhado com outros usuários e pode ser adicionado como uma caixa de ferramentas, conforme mostrado na Figura 3. A sequência de execução segue a ordem mostrada no fluxo de trabalho (Figura 1): "Mapa de concentração de cloreto", "Mapa de cabeça hidráulica" e “Resumindo SWI”. Esses modelos podem ser executados na janela do ArcToolbox, fornecendo uma interface gráfica de usuário amigável.

3.3.1. Modelo de “mapa de concentração de cloreto”

O modelo de “mapa de concentração de cloreto” gera um shapefile de concentração de cloreto classificado a partir de uma tabela de características de pontos em formato de texto usando a técnica de interpolação Inverse Distance Weighting (IDW) (outras técnicas de interpolação podem ser implementadas nesta ferramenta). Ele também pode importar campos de concentração de cloreto de arquivos Visual MODFLOW. A caixa de diálogo mostrada na Figura 4 é aberta clicando duas vezes na ferramenta de modelo na janela do ArcToolbox.

O modelo requer um shapefile poligonal do aquífero e a área de trabalho contendo um arquivo de texto para cada data a ser analisada. Os arquivos de texto devem incluir X e coordenadas Y UTM que definem as localizações das características do ponto e valores de concentração de cloreto (mg / l) nos poços de observação. Os arquivos de texto também devem incluir o cabeçalho da coluna, conforme mostrado na Figura 4. O nome do arquivo de texto não pode exceder oito caracteres nem incluir espaços em branco ou caracteres especiais (sublinhado pode ser usado como um substituto). Não é necessário que todos os pontos contenham dados de todas as datas do período a ser analisado.

O usuário deve indicar os campos (colunas) na tabela de entrada que contém o X e Y coordenadas e o valor da concentração de cloreto para cada ponto (Figura 5). As configurações opcionais relativas às técnicas de interpolação IDW podem ser alteradas pelo usuário. Uma reclassificação dos valores após a interpolação também é necessária. Finalmente, o usuário deve escolher uma pasta onde os shapefiles de saída serão salvos.

Quando todos os parâmetros necessários forem preenchidos, o modelo pode ser executado clicando em “OK” na parte inferior da caixa de diálogo. A tela de execução (Figura 6) mostra os processos em execução e pode ser fechada quando a execução for concluída com sucesso.

O modelo de "mapa de concentração de cloreto" fornece os seguintes shapefiles para cada data analisada: (1) shapefile de ponto de dados de concentração de cloreto (2) raster de interpolação de dados (3) shapefile de polígono de interpolação cobrindo a extensão padrão e (4) shapefile de polígono de interpolação recortada na forma do aquífero.

3.3.2. Modelo de “Mapa de Cabeça Hidráulica”

O modelo “Mapa de cabeçote hidráulico” gera um shapefile de cabeçote hidráulico classificado a partir de uma tabela de recursos de pontos em formato de texto. Ele também gera um shapefile contendo variáveis ​​do aquífero (concentração de cloreto e valores de carga hidráulica) e parâmetros do aquífero (coeficiente de armazenamento e fundo do aquífero). A caixa de diálogo é mostrada na Figura 7.

Este modelo tem os mesmos requisitos de entrada do modelo “Mapa de concentração de cloreto”, mas se concentra nos dados de carga hidráulica (m.a.s.l.). Também permite que os campos hidráulicos sejam importados do Visual MODFLOW. O nome dos arquivos de texto do cabeçote hidráulico deve ser o mesmo dos arquivos de texto de concentração de cloreto para cada período de tempo analisado.

O usuário deve indicar a localização dos shapefiles de cloreto gerados no modelo anterior (modelo “Mapa de concentração de cloreto”). Também requer shapefiles de polígono de coeficiente de armazenamento e inferior (m) do aquífero como entradas.

O modelo gera shapefiles de dados de carga hidráulica de forma análoga ao modelo de “mapa de concentração de cloreto”. Além disso, fornece um shapefile poligonal contendo variáveis ​​para cada data analisada (concentração de cloreto e valores de carga hidráulica) e parâmetros (fundo e coeficiente de armazenamento) do aquífero. Este arquivo de forma é denominado “union_% nome do arquivo de texto do cabeçote hidráulico% _hh.shp”, onde “% nome do arquivo de texto do cabeçote hidráulico%” é variável se datas diferentes forem analisadas.

3.3.3. Modelo “Resumindo SWI”

Para o modelo “Resumindo SWI”, a metodologia proposta em Baena-Ruiz et al. [13,15] e descrito na Seção 3.1 foi implementado no ambiente ArcGis. Esta ferramenta gera tabelas Excel® contendo estatísticas que resumem o SWI na escala do aquífero. Ele também gera seções transversais conceituais (.shp), onde os volumes médios afetados e não afetados são desenhados para o aquífero (valores médios em um período de tempo ou valores instantâneos em uma data específica). Se datas diferentes são analisadas, ele mostra gráficos que representam a evolução temporal das variáveis ​​Pa e Ta, porcentagem do volume afetado, concentração de cloreto dentro do aquífero e índice Ma (ou índice de vulnerabilidade concentrada). A caixa de diálogo para avaliação de status global é mostrada na Figura 8.

O modelo “Resumindo SWI” requer que seja especificado o caminho da pasta onde os resultados do “Modelo de cabeçote hidráulico” foram salvos anteriormente. Nesta pasta, o arquivo de forma denominado “union_% nome do arquivo de texto do cabeçote hidráulico% _hh.shp” contém os campos de concentração de cloreto, cabeçote hidráulico, fundo do aquífero e coeficiente de armazenamento. O usuário deve selecionar na lista suspensa a coluna correspondente no arquivo de forma de entrada para cada campo, conforme mostrado na Figura 9.

O próximo parâmetro necessário nesta ferramenta é o “Limite de cloreto”. É definido como o valor de concentração de cloreto acima do qual o aqüífero é considerado afetado por SWI. Este limite pode ser definido como o nível de fundo natural do aquífero ou como os padrões de qualidade ambiental relevantes. Hinsby et al. [14] propôs um método para calcular os valores limites da água subterrânea com base nesses critérios.

O comprimento da costa (m) também é necessário para cálculos subsequentes.

X e Y eixos estabelecem o sistema de coordenadas das seções transversais conceituais. A ferramenta GIS-SWIAS fornece shapefiles de polilinha para X e Y eixos localizados em (0,0), mas o usuário pode traduzi-los para outra origem de coordenadas ou criar novas.

O fator de escala vertical é usado para redimensionar a magnitude vertical (Ta) da seção transversal conceitual se o fator Ta / Pa for muito pequeno. Se o fator de escala vertical = 1, a seção transversal conceitual manterá a proporção do tamanho real.

Finalmente, são necessários dois caminhos onde os resultados de saída serão salvos. A “estatística do espaço de trabalho de saída” conterá relatórios de variáveis ​​agrupadas em formato de tabela do Excel para cada data analisada (Figura 10) e estatísticas médias para todo o período. Quatro gráficos também serão salvos neste caminho: (1) evolução temporal das variáveis ​​Pa e Ta (2) porcentagem do volume afetado (3) índice Ma e (4) concentração de cloreto dentro do aquífero (concentração média de cloreto no aquífero, cloreto médio concentração no volume afetado e o incremento da concentração dentro do volume afetado acima do limite).

"Resultados do espaço de trabalho de saída" conterão os shapefiles de polígono que permitem a (1) seção transversal conceitual média afetada e (2) seção transversal conceitual não afetada dentro do aquífero para cada data analisada a ser desenhada, (3) a cruz conceitual média afetada e (4) seção dentro de um período de tempo, e a (5) seção transversal máxima afetada por um período de tempo. Esses dois caminhos podem ser iguais para todos os resultados, mas devem ser diferentes dos caminhos de saída dos modelos anteriores.

A Figura 11 e a Tabela 1 mostram os resumos gráficos e estatísticos, respectivamente, da ferramenta GIS-SWIAS.

Variáveis ​​agrupadas (tabela do Excel)
Em um momento específico no tempoEstatísticas para um período de tempo
Volume total do aquíferoVolume médio do aquífero
Volume total do aquífero afetadoVolume afetado médio do aquífero
Concentração total de cloreto

A ferramenta GIS-SWIAS pode fornecer resultados para cada data em que a informação está disponível, estes são obtidos pela aplicação iterativa do método descrito. O GIS-SWIAS permite que períodos históricos [13] e futuros [15] sejam analisados ​​se a carga hidráulica e os mapas de cloreto vêm de um modelo de fluxo dependente da densidade. Desta forma, GIS-SWIAS pode ser usado para analisar estratégias de adaptação [15] em termos de redução de SWI, levando em consideração cenários potenciais futuros que podem incluir CC e / ou GC, considerando também cenários de mudança de uso do solo projetados (novas áreas urbanizadas, transformações de culturas) [15].

Além disso, esta ferramenta também pode ser usada para resumir a vulnerabilidade do SWI, para qualquer método de índice aplicado para avaliá-la. Nesse caso, em vez dos mapas de concentração de cloreto, gerados pela execução do modelo de "Mapa de concentração de cloreto", arquivos de formas poligonais do índice de vulnerabilidade (previamente preparados pelo usuário) seriam usados ​​como entradas do modelo "Resumo da vulnerabilidade SWI" (Figura 12), que também exigirá o shapefile “Mapa da cabeça hidráulica” gerado pela ferramenta, conforme descrito anteriormente.

Os mapas de índice de vulnerabilidade devem ser incluídos como campos numéricos (valores obtidos antes de definir as classes de vulnerabilidade). A fim de gerar as seções transversais conceituais que resumem o volume do aquífero "afetado", ou seja, onde a vulnerabilidade ao SWI é identificada, a ferramenta requer que um limite de vulnerabilidade seja inserido que represente o valor de referência escolhido para distinguir entre os volumes afetados e não afetados. Esse limite também será usado para avaliar o índice de vulnerabilidade concentrado.

Assim como na definição do índice Ma, o valor global concentrado de vulnerabilidade no aquífero em uma data específica é obtido pela ponderação da pontuação de vulnerabilidade em cada célula com seu armazenamento de água. Este índice concentrado também permite uma análise da dinâmica de vulnerabilidade SWI do sistema em escala de aquífero a ser realizada. O índice concentrado também pode ser obtido usando diferentes valores de limiar [13, 15].

4. Discussão

GIS-SWIAS é uma ferramenta ArcGIS polivalente amigável que fornece uma visão geral abrangente do status SWI e vulnerabilidade em escala de aquífero. Ele integra três modelos, que são documentados para explicar resumidamente a descrição da ferramenta, sua utilidade e os dados necessários para cada item. Esta ferramenta pode ser aplicada por cientistas e tomadores de decisão, que podem não ser usuários avançados de GIS, para resumir os problemas de SWI. Muitas ferramentas baseadas em GIS demonstraram ser poderosas e econômicas para analisar questões de água subterrânea (Criollo et al. E Perdikaki et al. [19, 32]). Além disso, modelos GIS como modelos ModelBuilder podem ser integrados em outras plataformas usando a ferramenta de script Python (Menezes e Inyang [33]).

Devido à distribuição heterogênea da intrusão de água do mar, informações distribuídas e avaliações são obrigados a estudar seus impactos [8, 30]. Por este motivo, o métodos para modelagem [34, 35] impactos SWI e as ferramentas amigáveis ​​desenvolvidas com base neles [36–38] também requerem entradas e cálculos distribuídos. O GIS-SWIAS é uma ferramenta que pode ser classificada como uma ferramenta de pós-processamento para resumir e auxiliar na análise dos impactos de SWI em escala de aqüífero. Essa ferramenta produz resultados distribuídos e concentrados em escala de aqüífero, mas, logicamente, também requer insumos e avaliações distribuídas, conforme descrito nas seções anteriores. Nesse grupo de ferramentas de pós-processamento, encontramos na literatura, por exemplo, [39]. O GIS-SWIAS é uma nova ferramenta, na qual o método proposto por [13, 15] foi implementado. Uma novidade significativa deste método em relação a outros métodos desenvolvidos anteriormente é que o índice concentrado proposto para resumir o status SWI na escala do aquífero é baseado em uma variável com significado físico (massa de cloreto que faz com que a concentração em algumas áreas exceda o limite natural ) Por outro lado, um aspecto inovador desta ferramenta é que, a partir das informações e cálculos distribuídos, o GIS-SWIAS permite fácil cálculo do volume afetado contendo uma concentração de cloreto acima de um limite. Esta ferramenta também ajuda a produzir resultados concentrados de SWI (índices) em escala de aqüífero. Ele produz informações valiosas que ajudam a tirar conclusões sobre a dinâmica na escala do aquífero, em termos de volume afetado e intensidade global de SWI. Assim, ele também fornece uma visão sobre a resiliência e as tendências dos aquíferos. Portanto, ajudará a identificar as massas de água subterrâneas costeiras que requerem a implementação de novas estratégias de gestão para atingir um bom estado.

A identificação de SWI (o fenômeno que queremos analisar) requer um valor limite estabelecido que define o ponto de inflexão a partir do qual o aquífero começa a registrar um impacto. Pesquisas anteriores mostram que o impacto do SWI é significativamente sensível à escolha do valor limite adotado [13]. As incertezas significativas em torno da determinação desses valores de limiar [14] e a sensibilidade de se o aquífero é relatado como sendo impactado por SWI ou não aumentam o interesse prático da ferramenta GIS-SWIAS: é capaz de realizar os cálculos extensos necessários para resumir SWI na escala do aquífero, para a análise de cenários históricos e potenciais, considerando diferentes valores de limiar, que permitem a comparação dos resultados.

Com relação aos mapas empregados como entradas, a ferramenta permite duas opções: gerar mapas a partir dos dados disponíveis usando diferentes técnicas de interpolação integradas na ferramenta e extrair os mapas diretamente dos arquivos SEAWAT. Esta funcionalidade - que permite que os mapas sejam gerados a partir de dados pontuais ou carregados de outras ferramentas comumente empregadas - também foi implementada em outras ferramentas de avaliação SWI [36, 37]. Porém, até onde sabemos, não está disponível nas ferramentas de pós-processamento. Nos casos em que as entradas do mapa são obtidas a partir de modelos dependentes da densidade, uma avaliação comparativa de diferentes cenários (condições climáticas e / ou estratégias de gestão) pode ser realizada. A abordagem de processo físico pode ser aplicada para propagar e comparar várias condições potenciais e, portanto, neste caso, os mapas podem ser obtidos e comparados para diferentes cenários (por exemplo, cenários de gerenciamento ou cenários futuros de CC em potencial), o que significa que a saída da ferramenta pode apoiar o processo de tomada de decisão [15]. Em contraste, quando os mapas empregados para definir os índices são obtidos pela aplicação de abordagens de interpolação simples, a análise é limitada ao período histórico para o qual os dados estão disponíveis.

A ferramenta também ajuda a analisar a vulnerabilidade à intrusão de água do mar em escala de aqüífero. Na literatura, encontramos diferentes métodos para avaliar a vulnerabilidade das águas subterrâneas, dependendo das causas da poluição (Aller et al., Vias et al., E Baena-Ruiz e Pulido-Velazquez [40-42]), bombeamento (Pulido-Velazquez et al. [43, 44]) e SWI [12, 16]. Ferramentas amigáveis ​​surgiram para auxiliar nesta avaliação, algumas delas foram desenvolvidas em um ambiente GIS [45]. Porém, não existem ferramentas que auxiliem na avaliação da vulnerabilidade do SWI com foco no pós-processamento. Portanto, esta é a primeira ferramenta de pós-processamento descrita que integra o status de SWI e a avaliação de vulnerabilidade, que são informações muito valiosas para ajudar a identificar a importância dos problemas de SWI em aquíferos e soluções sustentáveis ​​em potencial.

A ferramenta GIS-SWIAS foi aplicada a dois estudos de caso diferentes na área mediterrânea da Espanha (Plana de Oropesa Torreblanca e Plana de Vinaroz), obtendo os resultados descritos em trabalhos anteriores [13, 15].Em [13], a automação do processo para gerar os mapas interpolados permitiu aos autores analisar o status SWI e a vulnerabilidade ao longo de um período de tempo estendido (1977–2015) e provar a sensibilidade dos resultados ao valor de limiar de cloreto (dois valores de limiar foram analisados: 250 mg / le 1100 mg / l) nos aquíferos Plana de Oropesa-Torreblanca e Plana de Vinaroz. Em [15], os impactos de cenários futuros de GC foram analisados ​​no aquífero Plana de Oropesa-Torreblanca. A metodologia de [13] foi adaptada para comparar seis potenciais cenários futuros, incluindo estratégias de adaptação. O período histórico foi de 1973 a 2010 e os seis cenários futuros cobriram o período de 2011-2035.

A metodologia subjacente implementada no GIS-SWIAS foi aplicada em [13] interpolando mapas de cloreto e carga hidráulica de pontos de observação, enquanto a informação para gerar os mapas de campo em [15] foi carregada do modelo SEAWAT. Os resultados desses estudos para o aquífero Plana de Oropesa-Torreblanca mostram diferenças que revelam que as aproximações SWI do processo físico obtidas usando o modelo de fluxo dependente da densidade fornecem uma representação mais precisa. Apesar dessas diferenças, os resultados são da mesma ordem de magnitude. Outros autores que desenvolveram índices relacionados ao SWI [6, 9] também provaram que os resultados não diferem consideravelmente ao incluir dados tridimensionais de salinidade. Além disso, a aproximação obtida por interpolação dependerá do número de observações e da distribuição desses pontos dentro do aquífero.

Embora esta ferramenta tenha sido desenvolvida para analisar o problema SWI, ela poderia ser aplicada para estudar o impacto concentrado de qualquer contaminante nas águas subterrâneas e / ou a vulnerabilidade das águas subterrâneas aplicando qualquer índice de vulnerabilidade. Neste caso, em vez do parâmetro "Comprimento da linha costeira" para gerar a seção transversal, outros comprimentos equivalentes (por exemplo, o comprimento do aquífero ortogonal à direção do fluxo de água subterrânea) devem ser considerados. Portanto, o GIS-SWIAS atende aos requisitos de flexibilidade, robustez, facilidade de interação e facilidade de uso, o que o torna uma ferramenta útil no processo de tomada de decisão. Permitirá utilizá-los como “modelos / ferramentas de visão compartilhada” para auxiliar na discussão de alternativas de gestão entre stakeholders e representantes da administração [46]. Muitas ferramentas de Sistemas de Apoio à Decisão não tiveram sucesso porque não eram amigáveis ​​ao usuário [47, 48].

4.1. Suposições e limitações

Nesta seção, resumimos as principais premissas / limitações da ferramenta GIS-SWIAS e da metodologia implementada.

4.1.1. Metodologia Subjacente
4.1.2. Ferramenta GIS-SWIAS

5. Conclusões

Neste artigo, descrevemos uma nova ferramenta geral, GIS-SWIAS. É uma ferramenta baseada em ArcGIS, projetada para analisar o status SWI e vulnerabilidade em escala de aquífero aplicando o método apresentado por [13, 15]. É uma ferramenta amigável que permite o tratamento da informação georreferenciada, é fácil introduzir os dados (entradas) necessários e realizar com eficiência as exigentes operações computacionais exigidas. Seus resultados são na forma de relatórios e imagens para resumir a magnitude, intensidade e evolução temporal de SWI dentro de um aquífero.

A ferramenta GIS-SWIAS pode ser aplicada para avaliar a dinâmica histórica de SWI em estudos de caso onde não temos um modelo anterior. No entanto, se quisermos analisar em uma análise quantitativa racional dos vários cenários alternativos de gestão para gerenciar SWI de uma maneira sustentável, a ferramenta GIS-SWIAS precisará obter informações sobre a carga hidráulica e distribuição de concentração de cloreto gerada a partir de simulações de seus impactos por um modelo de fluxo dependente da densidade calibrado. Nesses casos, estratégias de adaptação a potenciais cenários futuros, cujos impactos distribuídos devem ser propagados dentro dos modelos previamente calibrados, poderiam ser analisadas e comparadas com o uso desta ferramenta. O GIS-SWIAS pode ser aplicado para avaliar não apenas o status do SWI na escala do aquífero, mas também a vulnerabilidade a qualquer contaminante.

Dadas todas essas formas de aplicação da ferramenta GIS-SWIAS, ela fornece uma ferramenta valiosa para pesquisadores e técnicos avaliarem a dinâmica SWI e a resiliência do aquífero em diferentes cenários de gestão. Pode apoiar o processo de tomada de decisão na seleção racional de estratégias de manejo sustentável. O desempenho da ferramenta foi testado e confirmado em dois estudos de caso descritos em trabalhos de pesquisa anteriores.

Pode ser aplicado a qualquer estudo de caso. O fluxo de trabalho fácil de usar e os poucos dados de entrada necessários facilitam sua aplicação a um grande número de estudos de caso para comparar SWI.

Disponibilidade de dados

O software desenvolvido neste estudo pode ser liberado mediante solicitação aos autores, que podem ser contatados em [email protected] ou [email protected]

Conflitos de interesse

Os autores declaram não haver conflito de interesses quanto à publicação deste artigo.

Agradecimentos

Este trabalho foi apoiado pelos projetos GeoE.171.008-TACTIC e GeoE.171.008-HOVER da Organização GeoERA financiada pelo Programa de Pesquisa e Inovação Horizonte 2020 da União Europeia e pelo projeto SIGLO-AN (RTI2018-101397-B-I00) do Ministério da Espanha de Ciência, Inovação e Universidades (Programa Estatal de I + D + I orientada a los Retos de la Sociedad).

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Direito autoral

Copyright & # xa9 2021 Leticia Baena-Ruiz e David Pulido-Velazquez. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob a Licença de Atribuição Creative Commons, que permite o uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o trabalho original seja devidamente citado.


A ferramenta ModelBuilder produz resultados diferentes ao usar o botão Executar e funcionar como uma ferramenta - Sistemas de Informações Geográficas

Você pode usar o Simulink & # x00AE para modelar um sistema e, em seguida, simular o comportamento dinâmico desse sistema. As técnicas básicas que você usa para criar um modelo simples neste tutorial são as mesmas que você usa para modelos mais complexos. Este exemplo simula o movimento simplificado de um carro. Normalmente, um carro está em movimento enquanto o pedal do acelerador é pressionado. Depois que o pedal é solto, o carro fica inativo e para.

Um bloco Simulink é um elemento de modelo que define uma relação matemática entre sua entrada e saída. Para criar este modelo simples, você precisa de quatro blocos Simulink.

Nome do BlocoObjetivo do BlocoObjetivo do modelo
Gerador de pulso Gere um sinal de entrada para o modeloRepresente o pedal do acelerador
Ganho Multiplique o sinal de entrada por um valor constanteCalcule como pressionar o acelerador afeta a aceleração do carro
Integrador, segunda ordem Integre o sinal de entrada duas vezesObtenha a posição da aceleração
Outport Designar um sinal como saída do modeloDesignar a posição como uma saída do modelo

Simular este modelo integra um breve pulso duas vezes para obter uma rampa. Os resultados são exibidos em uma janela Escopo. O pulso de entrada representa o pressionamento do pedal do acelerador & # 8212 1 quando o pedal é pressionado e 0 quando não está. A rampa de saída é a distância crescente do ponto inicial.

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Blocos contínuos & # 8212 para sistemas com estados contínuos

Blocos discretos e # 8212 para sistemas com estados discretos

Operações matemáticas & # 8212 Blocos que implementam equações algébricas e lógicas

Pias & # 8212 Blocos que armazenam e mostram os sinais que se conectam a eles

Fontes & # 8212 Blocos que geram os valores de sinal que conduzem o modelo

De Simulação guia, clique no Navegador da biblioteca botão .

Configure o Navegador da Biblioteca para ficar no topo das outras janelas da área de trabalho. Na barra de ferramentas do navegador da biblioteca Simulink, selecione o Fique no topo botão .

Para navegar pelas bibliotecas de blocos, selecione uma categoria e, em seguida, uma área funcional no painel esquerdo. Para pesquisar todas as bibliotecas de blocos disponíveis, insira um termo de pesquisa.

Por exemplo, encontre o bloco do gerador de pulso. Na caixa de pesquisa da barra de ferramentas do navegador, digite pulso e pressione Enter. O Simulink procura nas bibliotecas os blocos com pulse em seu nome ou descrição e, em seguida, exibe os blocos.

Obtenha informações detalhadas sobre um bloco. Clique com o botão direito no bloco do gerador de pulso e selecione Ajuda para o bloco do gerador de pulso. O navegador da Ajuda é aberto com a página de referência do bloco.

Os blocos normalmente têm vários parâmetros. Você pode acessar todos os parâmetros do bloco clicando duas vezes no bloco.

Adicionar blocos a um modelo

Para começar a construir o modelo, navegue na biblioteca e adicione os blocos.

Na biblioteca Sources, arraste o bloco Pulse Generator para o Simulink Editor. Uma cópia do bloco do gerador de pulso aparece em seu modelo com uma caixa de texto para o valor do Amplitude parâmetro. Digite 1.

Os valores dos parâmetros são mantidos ao longo da simulação.

Adicione os seguintes blocos ao seu modelo usando a mesma abordagem.

Adicione um segundo bloco Outport copiando o existente e colando-o em outro ponto usando os atalhos do teclado.

Seu modelo agora tem os blocos de que você precisa.

Organize os blocos clicando e arrastando cada bloco. Para redimensionar um bloco, arraste um canto.

Blocos de conexão

Conecte os blocos criando linhas entre as portas de saída e as portas de entrada.

Clique na porta de saída no lado direito do bloco do gerador de pulso.

A porta de saída e todas as portas de entrada adequadas para uma conexão são indicadas por um símbolo de divisa azul .

Aponta para para ver a sugestão de conexão.

Clique na sugestão. O Simulink conecta os blocos com uma linha e uma seta indicando a direção do fluxo do sinal.

Conecte a porta de saída do bloco Gain à porta de entrada no bloco Integrator, Second-Order.

Conecte as duas saídas do integrador, bloco de segunda ordem aos dois blocos Outport.

Salve seu modelo. No Simulação guia, clique Salve .

Adicionar Visualizador de Sinal

Para visualizar os resultados da simulação, conecte a primeira saída a um Signal Viewer.

Clique no sinal. No Simulação guia sob Preparar, clique Adicionar visualizador. Selecione Alcance. Um ícone de visualizador aparece no sinal e uma janela de escopo é aberta.

Você pode abrir o escopo a qualquer momento clicando duas vezes no ícone.

Executar Simulação

Depois de definir os parâmetros de configuração, você está pronto para simular seu modelo.

No Simulação guia, defina o tempo de parada da simulação alterando o valor na barra de ferramentas.

O tempo de parada padrão de 10,0 é apropriado para este modelo. Este valor de tempo não tem unidade. A unidade de tempo no Simulink depende de como as equações são construídas. Este exemplo simula o movimento simplificado de um carro por 10 segundos e # 8212 outros modelos podem ter unidades de tempo em milissegundos ou anos.

Para executar a simulação, clique no Corre botão .

A simulação é executada e produz a saída no visualizador.

Refinar modelo

Este exemplo pega um modelo existente, moving_car.slx, e modela um sensor de proximidade baseado neste modelo de movimento. Nesse cenário, um sensor digital mede a distância entre o carro e um obstáculo a 10 m (30 pés) de distância. O modelo emite a medição do sensor e a posição do carro, levando estas condições em consideração:

O carro para quando chega ao obstáculo.

No mundo físico, um sensor mede a distância de forma imprecisa, causando erros numéricos aleatórios.

Um sensor digital opera em intervalos de tempo fixos.

Alterar os parâmetros do bloco

Para começar, abra o modelo moving_car. Na linha de comando do MATLAB, digite:

Primeiro, você precisa modelar a parada rígida quando a posição do carro chegar a 10. O bloco Integrador de Segunda Ordem possui um parâmetro para esse fim.

Clique duas vezes no bloco Integrator, Second-Order. A caixa de diálogo Block Parameters é exibida.

Selecione Limite x e digite 10 para Limite superior x. A cor de fundo do parâmetro muda para indicar uma modificação que não é aplicada ao modelo. Clique OK para aplicar as alterações e fechar a caixa de diálogo.

Adicionar novos blocos e conexões

Adicione um sensor que mede a distância do obstáculo.

Modifique o modelo. Expanda a janela do modelo para acomodar os novos blocos conforme necessário.

Encontre a distância real. Para encontrar a distância entre a posição do obstáculo e a posição do veículo, adicione o bloco de subtração da biblioteca de operações matemáticas. Adicione também o bloco Constant da biblioteca Sources para definir o valor constante de 10 para a posição do obstáculo.

Modele a medição imperfeita que seria típica de um sensor real. Gere ruído usando o bloco Band-Limited White Noise da biblioteca Sources. Colocou o Poder de ruído parâmetro para 0,001. Adicione o ruído à medição usando um bloco Add da biblioteca de operações matemáticas.

Modele um sensor digital que dispara a cada 0,1 segundos. No Simulink, a amostragem de um sinal em um determinado intervalo requer uma amostra e espera. Adicione o bloco Zero-Order Hold da biblioteca Discrete. Depois de adicionar o bloco ao modelo, altere o Tempo da Amostra parâmetro para 0,1.

Adicione outro Outport para conectar à saída do sensor. Mantenha o valor padrão do Número da porta parâmetro.

Conecte os novos blocos. A saída do integrador, bloco de segunda ordem já está conectada a outra porta. Para criar uma ramificação nesse sinal, clique com o botão esquerdo do mouse no sinal para destacar as portas potenciais para conexão e clique na porta apropriada.

Anotar sinais

Adicione nomes de sinais ao modelo.

Clique duas vezes no sinal e digite o nome do sinal.

Para terminar, clique fora da caixa de texto.

Repita essas etapas para adicionar os nomes conforme mostrado.

Compare vários sinais

Compare o sinal de distância real com o sinal de distância medido.

Crie e conecte um Scope Viewer ao sinal de distância real. Clique com o botão direito no sinal e selecione Criar e conectar visualizador & gt Simulink & gt Scope. O nome do sinal aparece no título do visualizador.

Adicione o sinal de distância medida ao mesmo visualizador. Clique com o botão direito no sinal e selecione Conectar ao visualizador & gt Scope1. Certifique-se de estar se conectando ao visualizador criado na etapa anterior.

Execute o modelo. O Viewer mostra os dois sinais, distância real em amarelo e distância medida em azul.

Amplie o gráfico para observar o efeito do ruído e da amostragem. Clique no Ampliação botão . Clique com o botão esquerdo e arraste uma janela ao redor da região que deseja ver mais de perto.

Você pode aumentar o zoom repetidamente para observar os detalhes.

No gráfico, observe que a medição pode se desviar do valor real em até 0,3 m. Esta informação se torna útil ao projetar um recurso de segurança, por exemplo, um aviso de colisão.


4 respostas 4

  1. Instale R-4.0.0
  2. Instale Rtools35
  3. Edite $ R_HOME / etc / x64 / Makeconf (para R-4.0.0-x64)
  4. Rcmd INSTALAR RDCOMClient

A resposta de Rik foi incrivelmente útil e fez uma versão funcionar, no entanto, depois de passar um dia nela, consegui aprimorá-la. Quero colocar isso aqui, caso tenha que fazer de novo. A principal melhoria é ser capaz de construir um pacote funcional para arquiteturas de 32 e 64 bits. Por padrão, R instala ambos, e isso torna as coisas mais fáceis ao instalar pacotes dependentes.

As duas primeiras etapas são iguais:

Se (como eu) você já instalou o rtools40, uma variável de ambiente do sistema chamada RTOOLS40_HOME é criada. A primeira etapa é mudar isso para:

Se você não tiver o rtools40 instalado, crie a variável de ambiente do sistema RTOOLS40_HOME.

Duas mudanças ainda são necessárias nos arquivos do make. Eles são encontrados no diretório de instalação do R.

Em etc x64 Makeconf, adicione sublinhados para corresponder à estrutura de diretório rtools35 definindo estes valores:

Faça o mesmo em etc i386 Makeconf:

Não faça defina BINPREF como uma variável de ambiente, ou isso irá sobrescrever as mudanças do makefile (como RTOOLS40_HOME faz). Com isso completo, termine com as mesmas etapas que Rik descreveu:

Abra o prompt de comando do Windows e mude para o diretório que contém o subdiretório RDCOMClient e digite:

R CMD INSTALAR RDCOMClient –- build RDCOMClient.zip

Isso instala o RDCOMClient na instalação local do R-4.0.0 e, adicionalmente, cria o arquivo RDCOMClient_0.94-0.zip que pode ser instalado em outros sistemas usando o seguinte comando:


A ferramenta ModelBuilder produz resultados diferentes ao usar o botão Executar e funcionar como uma ferramenta - Sistemas de Informações Geográficas

Estrutura da ferramenta online MPM

- A ferramenta online MPM é uma ferramenta de modelagem de sistemas de informação geográfica (GIS) para modelagem de prospectividade mineral no norte da Finlândia.

- A ferramenta online MPM é composta por conjuntos de dados geoespaciais de código aberto GTK e ferramentas de modelagem de lógica fuzzy.

- Os dados de entrada, ou seja, camadas raster e outro conjunto de dados GIS ajudando a localizar e avaliar os resultados da modelagem, estão localizados no lado esquerdo da ferramenta sob as 'Camadas' (Fig. 1). Os 'derivados' são gerados a partir dos dados geológicos GIS, como distância às estruturas e densidade das estruturas. Os dados geofísicos aerotransportados consistem em dados de medição interpolados magnéticos e eletromagnéticos. Os dados geoquímicos são interpolados de glacial até dados de ensaio (consulte Dados para especificações). Infelizmente, na versão atual da ferramenta online MPM, o alongamento do histograma da escala de cores não pode ser executado pelo usuário.

- A representação espacial das camadas de entrada e saída e outras camadas de dados relacionadas à exploração podem ser visualizadas no 'Mapa' (Fig. 1).

- Ferramentas difusas, ou seja, ferramentas 'Fuzzy Membership' e 'Fuzzy Overlay' estão localizadas no canto superior direito da ferramenta online MPM (Fig. 1).

Fig. 1. A interface do usuário da Mineral Prospectivity Modeler Online Tool.

- Para produzir um modelo de prospectividade, os dados de entrada e as ferramentas de modelagem fuzzy são organizados em um modelo de geoprocessamento para o 'Model Builder' localizado no lado direito da ferramenta online MPM (Fig. 2).

- 'Marcadores' na parte inferior esquerda da ferramenta MPM online pode ajudar a ampliar uma área de foco.

Construção de um modelo de prospecto mineral no Model Builder

- Os dados de entrada e ferramentas difusas podem ser arrastados com o botão esquerdo do mouse e soltos um conjunto de dados ou uma ferramenta por vez no Model Builder (Fig. 2). A cópia e colagem das elipses de dados e retângulos da ferramenta não é possível na versão atual da ferramenta MPM.

- Uma entrada e saída raster podem ser removidas clicando na elipse raster (os contornos ficam verdes) e pressionando o botão delete no teclado.

- Um conjunto de dados raster de entrada pode ser conectado a uma ferramenta Fuzzy Membership trazendo o cursor no topo de uma elipse que representa o raster de entrada (ver Fig. 3). Quando o cursor se transformar em um ícone de mão, clique na elipse com o botão direito do mouse. Mantenha o botão direito do mouse pressionado e mova o cursor para a ferramenta Fuzzy Membership. Solte o botão do mouse e a camada raster de entrada e a ferramenta difusa devem ser conectadas com uma seta.

Figura 3. Conecte uma camada de entrada (ap_resistivity) à ferramenta Fuzzy Membership desenhando uma seta no Model Builder. A saída de Fuzzy Membership neste caso de exemplo é raster (15).

- Para que o resultado da modelagem seja significativo, cada conjunto de dados de entrada deve ser transformado com a ferramenta Fuzzy Membership antes do Fuzzy Overlay. A lógica difusa como uma técnica de aprendizado de máquina dirigida por especialistas é descrita em 'Lógica difusa' e os detalhes das ferramentas difusas em http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/an -overview-of-the-overlay-tools.htm

- A adesão é sempre escalada entre 0 e 1. Assim, se a adesão mínima real for maior que 0 ou o máximo real menor que 1, as adesões devem ser transformadas para o intervalo correto usando outras ferramentas que ainda não estão disponíveis no Ferramenta MPM Online.

- Os parâmetros da ferramenta Fuzzy Membership são descritos resumidamente na tabela 1. Para obter informações mais detalhadas, vá para http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/fuzzy-membership.htm e clique em para ver as especificações de cada função.

Parâmetro da ferramenta de associação difusa

A função de transformação de pertinência difusa 'Grande' define a forma da função de pertinência difusa como uma função crescente de forma de S. Os pequenos valores dos dados de entrada serão próximos a 0 e os grandes valores próximos a 1.

Define a forma da função de pertinência difusa como uma função em forma de sino gaussiano. Os valores pequenos e grandes dos dados de entrada serão próximos a 0 e os valores próximos do ponto médio próximo a 1.

A função Near é semelhante à função de pertinência nebulosa Gaussiana, exceto que a função Near tem uma distribuição mais estreita.

Define a forma da função de pertinência difusa como uma função decrescente em forma de S. Os pequenos valores dos dados de entrada serão próximos a 1 e os grandes valores próximos a 0.

Define o valor dos dados de entrada com uma associação difusa de 0,5. O valor padrão do ponto médio é a média do conjunto de dados se o campo do ponto médio na ferramenta for deixado vazio. A extensão do processamento é considerada quando o valor médio é calculado.

Define a propagação de uma função. Para as funções Large e Small, os valores de dispersão variam de 1 a 10, para Gaussian de 0,01 a 1 e para Near de 0,001 a 1. Valores maiores resultam em uma distribuição mais íngreme do ponto médio.

Definir um hedge aumenta ou diminui os valores de pertinência difusos que modificam o significado de um conjunto difuso. As sebes são úteis para ajudar a controlar os critérios ou atributos importantes.

NENHUMA - Nenhuma cobertura é aplicada. Este é o padrão.

SOMEWHAT 'Conhecido como dilatação, definido como a raiz quadrada da função de pertinência difusa. Esta cobertura aumenta as funções de pertinência difusa.

MUITO - Também conhecido como concentração, definido como a função de pertinência difusa ao quadrado. Esta cobertura diminui as funções de pertinência difusa.

Tabela 1. Parâmetros das funções de Fuzzy Membership e suas especificações.

- Para especificar os parâmetros, uma ferramenta Fuzzy Membership pode ser aberta clicando duas vezes no retângulo Fuzzy Membership. Uma janela adicional se abre para especificar os parâmetros (Fig. 4).

Figura 4. A ferramenta Fuzzy Membership. Especifique o tipo de associação difusa, ponto médio, propagação e cobertura.

- A determinação do ponto médio é crítica para o sucesso da modelagem. Na versão atual da ferramenta online MPM, não há nenhuma ferramenta para estudar a distribuição dos dados, por exemplo, como um histograma ou estatística descritiva além da média. Se o campo do ponto médio na ferramenta Fuzzy Membership for deixado vazio, a ferramenta usará a média dos dados de entrada como um ponto médio. Nesse caso, a extensão escolhida é considerada.É uma prática aconselhável executar uma ferramenta Fuzzy Membership primeiro com um campo de ponto médio vazio e anotar o ponto médio usado que é relatado no 'Modelo de execução. '-window e atualizado de volta para a ferramenta se foi originalmente deixada vazia. Desta forma, o usuário saberá o valor médio dos dados e poderá então começar a aumentá-lo ou diminuí-lo manualmente para as próximas execuções do modelo.

- Conecte os rasters de saída de Fuzzy Membership entre si com a ferramenta Fuzzy Overlay. A suposição é que o usuário escalou as entradas entre 0 e 1 antes de combiná-las com uma função Fuzzy Overlay. Para especificar os parâmetros, a ferramenta Fuzzy Membership pode ser aberta clicando duas vezes no retângulo Fuzzy Overlay. Uma janela adicional se abre para especificar os parâmetros (Fig. 5).

- Os tipos de Fuzzy Overlay e sua definição curta são fornecidos na tabela 2.

- Para visualizar os parâmetros ativos da ferramenta, passe o mouse sobre a ferramenta e a dica é aberta.

Retorna o valor mínimo de todos os rasters de evidência de entrada para cada célula.

Retorna o valor máximo de todos os rasters de evidência de entrada para cada célula.

Calcula o produto das desfavoráveis ​​de todos os rasters de entrada e subtrai isso da unidade para cada célula. Tende a valores grandes se até mesmo uma das entradas tiver um valor grande ou se muitas entradas tiverem valores intermediários.

Calcula o produto dos valores de todos os rasters de entrada para cada célula. Tende a valores pequenos, se apenas uma das entradas tiver um valor pequeno ou se muitas entradas tiverem valores intermediários.

O tipo GAMMA é normalmente usado para combinar dados mais básicos. Quando gama é 1, o resultado é o mesmo que SOMA difusa. Quando é 0, o resultado é o mesmo que PRODUTO difuso. Valores entre 0 e 1 permitem combinar evidências para produzir resultados entre os dois extremos estabelecidos por E difuso ou OR difuso.

Tabela 2. Parâmetros das funções Fuzzy Overlay com uma breve explicação. Editado em http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/fuzzy-overlay.htm.

Figura 4. A ferramenta Fuzzy Membership. Especifique o tipo de associação difusa, ponto médio, propagação e cobertura.

- A determinação do ponto médio é crítica para o sucesso da modelagem. Na versão atual da ferramenta online MPM, não há nenhuma ferramenta para estudar a distribuição dos dados, por exemplo, como um histograma ou estatística descritiva além da média. Se o campo do ponto médio na ferramenta Fuzzy Membership for deixado vazio, a ferramenta usará a média dos dados de entrada como um ponto médio. Nesse caso, a extensão escolhida é considerada. É uma prática aconselhável executar uma ferramenta Fuzzy Membership primeiro com um campo de ponto médio vazio e anotar o ponto médio usado que é relatado no 'Modelo de execução. '-window e atualizado de volta para a ferramenta se foi originalmente deixada vazia. Desta forma, o usuário saberá o valor médio dos dados e poderá então começar a aumentá-lo ou diminuí-lo manualmente para as próximas execuções do modelo.

- Conecte os rasters de saída de Fuzzy Membership entre si com a ferramenta Fuzzy Overlay. A suposição é que o usuário escalou as entradas entre 0 e 1 antes de combiná-las com uma função Fuzzy Overlay. Para especificar os parâmetros, a ferramenta Fuzzy Membership pode ser aberta clicando duas vezes no retângulo Fuzzy Overlay. Uma janela adicional se abre para especificar os parâmetros (Fig. 5).

- Os tipos de Fuzzy Overlay e sua definição curta são fornecidos na tabela 2.

- Para visualizar os parâmetros ativos da ferramenta, passe o mouse sobre a ferramenta e a dica é aberta.

Retorna o valor mínimo de todos os rasters de evidência de entrada para cada célula.

Retorna o valor máximo de todos os rasters de evidência de entrada para cada célula.

Calcula o produto das desfavoráveis ​​de todos os rasters de entrada e subtrai isso da unidade para cada célula. Tende a valores grandes se até mesmo uma das entradas tiver um valor grande ou se muitas entradas tiverem valores intermediários.

Calcula o produto dos valores de todos os rasters de entrada para cada célula. Tende a valores pequenos, se apenas uma das entradas tiver um valor pequeno ou se muitas entradas tiverem valores intermediários.

O tipo GAMMA é normalmente usado para combinar dados mais básicos. Quando gama é 1, o resultado é o mesmo que SOMA difusa. Quando é 0, o resultado é o mesmo que PRODUTO difuso. Valores entre 0 e 1 permitem combinar evidências para produzir resultados entre os dois extremos estabelecidos por E difuso ou OR difuso.

Tabela 2. Parâmetros das funções Fuzzy Overlay com uma breve explicação. Editado em http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/fuzzy-overlay.htm.

Figura 5. A ferramenta Fuzzy Overlay. Especifique o tipo Fuzzy Overlay e o valor Gamma (padrão 0,9).

Especificando a extensão do processamento

- A extensão de processamento padrão da ferramenta online MPM é o norte da Finlândia.

- Um retângulo menor para a extensão do processamento pode ser desenhado no mapa. No caso de modelos complexos, isso pode ser preferível para limitar o tempo de processamento. O retângulo de extensão pode ser desenhado usando uma ferramenta de retângulo (Fig. 5) em "ModelBuilder" localizado no lado esquerdo da ferramenta online MPM (Fig. 1). Após selecionar a ferramenta, desenhe uma área no mapa clicando em um canto da extensão com o botão esquerdo do mouse, mantendo o mouse pressionado e soltando-o no canto oposto da extensão.

Figura 6. A ferramenta Model Builder. Especifique a extensão do processamento com a ferramenta retângulo e os depósitos conhecidos e o tipo de depósito modelado em "Selecionar uma camada para pontos de amostra".

- Selecione o tipo de depósito modelado em "Selecionar uma camada para pontos de amostra". A seleção do tipo de depósito é feita apenas para validação do modelo com curvas de características de operação do receptor (ROC) e seu valor sob a curva de área (AUC) (consulte a LÓGICA FUZZY para explicação). Os dados estão em formato de arquivo de ponto vetorial e são derivados do "banco de dados de depósitos minerais" GTK. Escolha Nenhum se não quiser validar seu modelo com a ferramenta ROC. Naturalmente, a precisão do modelo é validada com base nesta seleção, independentemente de quais entradas raster você selecionou para o modelo.

- Quando o modelo de geoprocessamento no Model Builder está pronto, a extensão do processamento é desenhada no mapa e o tipo de depósito selecionado é selecionado, o modelo pode ser executado pressionando o botão Executar modelo localizado na ferramenta online MPM (Fig. 6).

- O modelo é validado e a ordem de execução é determinada executando a classificação topológica sobre os nós da ferramenta no gráfico. Isso garante que o modelo seja executado na ordem correta.

- Quando o modelo está executando, uma janela de informações "Modelo em execução" é aberta automaticamente na parte superior do navegador.

- Todos os rasters de entrada no modelo devem ser conectados a uma ferramenta, caso contrário, um aviso aparecerá no modelo em execução. a janela e o modelo irão parar de funcionar.

- Ao executar o modelo, a ferramenta Fuzzy pisca em vermelho. Quando o cálculo é concluído, ele fica verde e plota a caixa AUC ao lado dos retângulos Fuzzy Membership ou Fuzzy Overlay.

- As camadas de saída da análise raster aparecerão no Model Builder quando cada etapa do modelo for concluída. Uma camada é gerada para saídas Fuzzy Memberships e Fuzzy Overlay para visualização.

- Quando o modelo está em execução, a qualidade do modelo está sendo avaliada para cada entrada separadamente com as curvas ROC. A AUC da curva ROC é relatada em uma caixa após cada associação Fuzzy e etapa Fuzzy Overlay do modelo. A curva ROC pode ser visualizada clicando na caixa AUC que aparece ao lado das ferramentas Fuzzy no Model Builder (Fig. 7).

- A caixa AUC aparecerá verde quando AUC & gt0.5 e vermelha quando AUC & lt0.5 (Fig. 7).

- O modelo Running. janela de informações irá informá-lo quando o processamento do modelo for concluído. Pressione "Fechar" para sair da janela.

Figura 7. Um exemplo de modelo de lógica difusa feito para depósitos de ouro orogênicos.

- Uma camada de saída aparecerá sob uma camada de grupo no ModelBuilder.

- Você pode remover as camadas de saída do modelo criadas do ModelBuilder e mapear com o botão Limpar rasters de geoprocessamento localizado no ModelBuilder. O modelo deve ser executado novamente para recriar as saídas.

- A paleta de cores do arco-íris (vermelho-amarelo-verde-azul) com alongamento do histograma de clipe de porcentagem (1%) é usada como padrão. Infelizmente, na versão atual da ferramenta online MPM, o alongamento do histograma ou a classificação das cores não pode ser executado pelo usuário.

- Quando você reexecutar o modelo novamente, as novas camadas de saída aparecerão sob uma nova camada de grupo. As novas camadas de saída nas camadas de análise Raster têm os mesmos nomes de camada como nas execuções anteriores do modelo. No caso de desejar comparar modelos, você deve ter cuidado e manter suas próprias notas sobre como as versões das entradas e parâmetros do modelo diferem em diferentes execuções de modelo.

- O botão Novo modelo remove o modelo atual da ferramenta online MPM e abre uma nova janela de construtor de modelo vazia. O modelo antigo não será salvo. Não pressione o botão a menos que queira criar um modelo completamente novo do zero.

Avaliação visual dos resultados do modelo

- As saídas finais do modelo podem ser visualizadas no mapa e sobrepostas por dados de fundo de GTK e outras fontes.

- Os valores mínimo e máximo das saídas podem ser vistos em Layers & gt layer name & gt Selite.


Abstrato

O desenvolvimento de abordagens de planejamento e gestão espacial é necessário para aumentar o espaço disponível para a produção de aqüicultura e para apoiar a crescente demanda global por recursos alimentares. Durante um projeto financiado pela Europa, um grande exercício de consulta destacou que o envolvimento das partes interessadas é uma necessidade para um planejamento bem-sucedido e deve ser um processo contínuo como parte do desenvolvimento de uma ferramenta de tomada de decisão. Neste estudo, apresentamos uma ferramenta de apoio à decisão construída em uma interface dinâmica baseada na web para Sistemas de Informações Geográficas que facilita o acesso a informações relacionadas à seleção de locais, interações ambientais e gestão em aqüicultura. É derivado do conceito AkvaVis e usa funções interativas que exibem instantaneamente os resultados dos parâmetros espaciais escolhidos pelo usuário. Adaptamos a ferramenta para uso em quatro estudos de caso que lidam com escalas muito diferentes da aquicultura e questões relacionadas à aquicultura em quatro países diferentes. Os principais pontos fortes de nossas ferramentas estão relacionados à capacidade de gerenciar e exibir dados espaciais de diferentes fontes de forma transparente, a capacidade de usar e exibir uma série de indicadores integrados e o potencial de desenvolvimento de longo prazo possibilitado pela manutenção estratégia das ferramentas, serviços e depósito de dados. Consultas e reuniões proporcionaram uma visão precisa das expectativas das partes interessadas, bem como feedback sobre o desenvolvimento e aplicabilidade da ferramenta, auxiliando a ferramenta a cumprir o pré-requisito para ferramentas de tomada de decisão operacional.


Os clientes se comunicam com o Workspace ONE UEM em nome do dispositivo. Existem dois clientes de gerenciamento principais:

Os clientes atendem a seus próprios objetivos distintos e contam com diferentes serviços para estabelecer comunicação em tempo real com o Workspace ONE UEM. A tabela a seguir os compara com mais detalhes.

  • Comunicação do dispositivo
  • Registro de dispositivo
  • Configuração de perfil usando Microsoft CSPs
  • Entrega de metadados de distribuição de software usando VMware CSPs
  • Configuração de perfil
  • Aplicação da política local
  • Sensores, scripts e fluxos de trabalho de amp
  • Baselines
  • Catálogo de aplicativos unificado
  • Serviços de hub
  • Provisionamento de produto

O Server Manager é instalado por padrão com todas as edições do Windows Server 2012 R2 e Windows Server 2012. Não existem requisitos de hardware adicionais para o Server Manager.

O Server Manager é instalado por padrão com todas as edições do Windows Server 2012. Embora você possa usar o Server Manager para gerenciar as opções de instalação do Server Core do Windows Server 2012 e do Windows Server 2008 R2 em execução em computadores remotos, o Server Manager não é executado diretamente no Server Opções de instalação do núcleo.

Para gerenciar totalmente os servidores remotos que executam o Windows Server 2008 ou Windows Server 2008 R2, instale as seguintes atualizações nos servidores que deseja gerenciar, na ordem mostrada.

Para gerenciar servidores que executam o Windows Server 2012, Windows Server 2008 R2 ou Windows Server 2008 usando o Gerenciador de Servidores no Windows Server 2012 R2, aplique as seguintes atualizações aos sistemas operacionais mais antigos.

Windows Management Framework 4.0. O pacote de download do Windows Management Framework 4.0 atualiza os provedores de Instrumentação de Gerenciamento do Windows (WMI) no Windows Server 2012, Windows Server 2008 R2 e Windows Server 2008. Os provedores WMI atualizados permitem que o Gerenciador de Servidores colete informações sobre funções e recursos instalados nos servidores gerenciados . Até que a atualização seja aplicada, os servidores que executam o Windows Server 2012, Windows Server 2008 R2 ou Windows Server 2008 têm um status de gerenciabilidade de Não acessível.

A atualização de desempenho associada ao artigo 2682011 da Base de Dados de Conhecimento permite que o Gerenciador de Servidores colete dados de desempenho do Windows Server 2008 e Windows Server 2008 R2. Esta atualização de desempenho não é necessária em servidores que executam o Windows Server 2012.

Para gerenciar servidores que executam o Windows Server 2008 R2 ou Windows Server 2008, aplique as seguintes atualizações aos sistemas operacionais mais antigos.

Windows Management Framework 3.0 O pacote de download do Windows Management Framework 3.0 atualiza os provedores de Instrumentação de Gerenciamento do Windows (WMI) no Windows Server 2008 e no Windows Server 2008 R2. Os provedores WMI atualizados permitem que o Gerenciador do Servidor colete informações sobre funções e recursos instalados nos servidores gerenciados. Até que a atualização seja aplicada, os servidores que executam o Windows Server 2008 ou Windows Server 2008 R2 têm um status de gerenciabilidade de Não acessível - verifique se as versões anteriores executam o Windows Management Framework 3.0.

A atualização de desempenho associada ao artigo 2682011 da Base de Dados de Conhecimento permite que o Gerenciador de Servidores colete dados de desempenho do Windows Server 2008 e Windows Server 2008 R2.

O Gerenciador do Servidor é executado na Interface Gráfica do Servidor Mínima, ou seja, quando o recurso Shell Gráfico do Servidor é desinstalado. O recurso Server Graphical Shell é instalado por padrão no Windows Server 2012 R2 e Windows Server 2012. Se você desinstalar o Server Graphical Shell, o console do Server Manager será executado, mas alguns aplicativos ou ferramentas disponíveis no console não estarão disponíveis. Os navegadores da Internet não podem ser executados sem o shell gráfico do servidor, portanto, páginas da Web e aplicativos como a Ajuda em HTML (a Ajuda F1 do MMC, por exemplo) não podem ser abertos. Você não pode abrir caixas de diálogo para configurar a atualização automática do Windows e comentários quando o Shell Gráfico do Servidor não está instalado, os comandos que abrem essas caixas de diálogo no console do Gerenciador do Servidor são redirecionados para execução sconfig.cmd.


Assista o vídeo: ADD MANAGEMENT TOOLS ON WINDOWS (Outubro 2021).