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Encontre um ponto próximo aos pontos da tabela Postgis


Eu tenho uma tabela de pontos postgis com uma grande lista de cidades.

Preciso encontrar duplicatas nele, mas apenas se elas estiverem 10km próximas, o que significa que é a mesma cidade.

Por exemplo, eu tenho 5 pontos chamados 'Eneby', e suponha que 4 deles estão 10 km próximos uns dos outros, e o 5 está a 300 km de distância, o que significa que é outra cidade de Eneby. A consulta, neste caso, deve mostrar apenas 4 pontos.

Então, eu fiz esta consulta, mas não está mostrando o resultado esperado:

Selecione p1.id, p2.id, * dos pontos como p1, pontos como p2, onde p1.name = 'Eneby' e st_dwithin (p1.geom, p2.geom, 0.1, true) e p1.id = p2.id

O resultado são os mesmos 5 pontos, não importa a distância (em graus) que eu definir. Estou tentando com diferentes valores de distância, mas sempre dá o mesmo resultado.

Alguém sabe se há algum erro nesta consulta?

Estive pesquisando neste fórum e encontrei algumas perguntas semelhantes, mas não consigo encontrar exatamente esse problema.


Supondo que id é a chave primária para sua tabela de pontos, e que você deseja agrupar ids de pontos que estão separados por 10 km para selecionar o melhor ponto de cada coleção. Observe que seu parâmetro de distância, neste caso, deve ser o assumido diâmetro de sua cidade, não o raio. Este código irá primeiro, para cada ponto, criar uma matriz ordenada de pontos dentro do diâmetro compartilhando o mesmo nome de cidade.

WITH point_arrays AS (SELECT p1.name, ARRAY_AGG (p2.id) ORDER BY p2.id FROM pontos p1, pontos p2 WHERE p1.name = p2.name AND st_dwithin (p1.geom, p2.geom, 0.1, true) E p1.name = 'NAME' - omite se quiser fazer isso para todos os pontos da cidade GROUP BY p1.name)

Então, por causa da redundância no primeiro bloco, encontre a matriz distinta de ids de ponto para cada nome de cidade.

SELECIONE o nome DISTINCT, point_array FROM point_arrays

Pode ser uma solução:

1 crie buffers com raio 5 para cada ponto, mantenha atributos; 2 buffers selecionados que se cruzam com o mesmo nome; 3 manter as "melhores" cidades;

O que você acha ?


Penso que a suap1.id = p2.idé o problema. Se você mudar parap1.id <> p2.ide adicione ump1.name = 'Eneby, Acho que você vai conseguir o que procura.

com cidades como (selecione 1 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (10, 10) geom union selecione 2 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (11, 11) geom union selecione 3 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (11, 12) geom union selecione 4 ID, 'City B' como CityName, ST_MakePoint (50, 50) geom union selecione 5 ID, 'City B' como CityName, ST_MakePoint (51, 52) geom union selecione 6 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (500, 500) geom) selecione ST_DWithin (p1.geom, p2.geom, 300) está dentro, ST_Distance (p1.geom, p2.geom) dist, p1.ID, p2.ID ID2, p1.CityName das cidades p1, cities p2 onde p1.ID <> p2.ID e p1.CityName = 'Eneby' e p2.CityName = 'Eneby' e ST_DWithin (p1.geom, p2.geom, 300)

E se você quisesse fazer todas as cidades, acho que poderia obter todas as distâncias entre os pontos e, em seguida, agrupar os nomes das cidades pelo nome e se eles estão comxdistância um do outro:

com cidades como (selecione 1 ID, 'City A' como CityName, ST_MakePoint (10, 10) geom union selecione 2 ID, 'City A' como CityName, ST_MakePoint (11, 11) geom union selecione 3 ID, 'City A' como CityName, ST_MakePoint (11, 12) geom union selecione 4 ID, 'City B' como CityName, ST_MakePoint (50, 50) geom union selecione 5 ID, 'City B' como CityName, ST_MakePoint (51, 52) geom union select 6 ID, 'City A' como CityName, ST_MakePoint (500, 500) geom) selecione a.CityName, within300, ST_AsText (ST_Collect (geom2)) como geomcoll de (selecione c1.geom, c2.geom geom2, c1.ID, c2.ID ID2, c1.CityName, c2.CityName CityName2, ST_Distance (c1.geom, c2.geom), CASE WHEN ST_Distance (c1.geom, c2.geom) <300 THEN 1 ELSE 0 END dentro de 300 das cidades c1, cities c2 onde c1.ID <> c2.ID) a onde CityName = CityName2 agrupar por a.CityName, dentro de 300

Comportamentos de busca de informações de saúde da população e variações geográficas de derrame na Malásia: uma correlação ecológica e estudo de série temporal

O AVC surgiu como um grande problema de saúde pública na Malásia. Nosso objetivo foi determinar as tendências e associações temporais de comportamentos de busca de informações de saúde em tempo real (HISB) e incidências de AVC na Malásia. Conduzimos uma correlação ecológica em todo o país e um estudo de série temporal usando um novo fluxo de dados multitemporal da Internet de 6.282 pesquisas de sucesso e dados de vigilância convencionais de 14.396 casos de AVC. Pesquisamos termos de pesquisa populares relacionados a acidente vascular cerebral no Google Trends entre janeiro de 2004 e março de 2019. Exploramos as tendências comparando os volumes médios de pesquisa relativa (RSVs) por mês e clima por meio de métodos de inicialização de regressão linear. As variações geográficas entre regiões e estados foram determinadas por meio de análises espaciais. A análise de correlação ecológica entre RSVs e incidências de AVC foi determinada por meio das correlações de Pearson. O modelo previsto foi obtido por meio de suavização exponencial. O HISB apresentou padrões cíclicos e sazonais. O RSV médio foi significativamente maior durante a Monção do Nordeste quando comparado com a Monção do Sudoeste (P & lt 0,001). “Alertas vermelhos” foram encontrados em regiões e estados específicos. Correlações significativas existiam em consultas relacionadas a AVC e casos reais de AVC. O modelo previsto mostrou que, à medida que o HISB continua a aumentar, a incidência de AVC pode diminuir ou atingir um patamar. Os resultados forneceram informações valiosas para intervenções imediatas de políticas de saúde pública.


Introdução

A distribuição populacional de genes para um número crescente de doenças autossômicas recessivas pode agora ser estudada diretamente no nível mutacional. Novas técnicas baseadas na reação em cadeia da polimerase (PCR) melhoraram muito a velocidade e a simplicidade da detecção de mutações. Os estudos genéticos populacionais são prolíficos em particular para doenças como fenilcetonúria (PKU), com extensa heterogeneidade de mutação [1] e muitos marcadores normais no gene da fenilalanina hidroxilase (PAH) para fornecer haplótipos RFLP altamente informativos [2, 3]. A distribuição de 5 mutações PKU prevalentes (R158Q, R261Q, IVS10nt546, R408W e IVS12ntl) em toda a Europa foi recentemente investigada [4]. As fortes associações entre haplótipos RFLP específicos e essas mutações de PAH sugerem que a distribuição atual na Europa se deve em grande parte aos efeitos fundadores e à deriva genética aleatória. No entanto, um estudo mais detalhado da distribuição das mutações na PKU em um único país pode estender essa hipótese. A este respeito, a Noruega (4,3 milhões de habitantes, 324.000 km 2, 1.752 km medidos pelo seu longo eixo) pode ser particularmente adequada para estudos devido à sua estrutura populacional relativamente estável durante séculos e curta distância conjugal média [5]. Observações anteriores sugeriram que as mutações norueguesas na PKU podem ter se originado de populações celtas [6]. Treacy et al. [7] propuseram que as mutações PKU I65T no haplótipo 9.8 e R408W no haplótipo 1.8 são marcadores para genes PKU ‘Celtic’. A última mutação tem seu pico de incidência na população irlandesa, mas também é comum em várias outras populações do noroeste da Europa, incluindo a norueguesa. Esta distribuição pode ser compatível com a hipótese de um alelo PKU "celta" [8]. Nós relatamos anteriormente a identificação e caracterização dos alelos PKU 'noruegueses' G272X [9, 10], F299C [11], R408Q [11] e G46S [12], bem como uma série de alelos de ocorrência única [13-16 ] A análise de mutação é aqui estendida para 236 alelos PKU. Combinamos os resultados da análise de mutação com os da análise de haplótipos de PAH e observamos as origens geográficas de mutações e haplótipos de duas gerações atrás, a fim de mapear a distribuição de cada mutação PKU na Noruega.


Visualização bibliométrica: uma aplicação na pesquisa de crise turística e gestão de desastres

Um número limitado de estudos aplicou a visualização bibliométrica para explorar a estrutura de rede do conhecimento do turismo acadêmico. Este estudo usa CiteSpace analisar e visualizar a estrutura intelectual do campo de gestão de crises e desastres do turismo (TCDM). O uso de novas técnicas de visualização bibliométrica traz uma contribuição metodológica para o mapeamento e apresentação de dados bibliométricos na pesquisa em turismo. Potenciais para usar esses métodos para fornecer novos insights sobre os padrões e lacunas de pesquisa são ilustrados com uma análise da literatura TCDM. O estudo demonstra como a visualização bibliométrica pode fornecer novos insights em uma área da literatura, comunicando melhor as principais descobertas, facilitando a exploração de dados e fornecendo informações valiosas aos leitores. As descobertas indicam que a pesquisa do TCDM mudou de tópicos mais amplos para questões mais específicas, com um foco mais recente na resiliência e nas crises econômicas. A visualização das redes de coautoria revela que as principais redes colaborativas são baseadas na proximidade geográfica e institucional, dominadas por acadêmicos nos Estados Unidos, Reino Unido e Austrália. Sete grandes grupos de pesquisa são identificados a partir da visualização de uma rede de cocitação. A identificação de buracos estruturais e papéis de ponte chama a atenção para lacunas de pesquisa e futuras oportunidades de pesquisa no campo TCDM.


Modelagem de estratégias de gestão para avaliação espacial da vulnerabilidade a desastres de terremotos em Bangladesh

Este artigo explora estratégias de gestão sustentável para mitigar a suscetibilidade espacial de terremotos a desastres geológicos destrutivos em Bangladesh, localizada ao sul da planície de Piemonte nas cordilheiras do Himalaia, no sul da Ásia. Durante o tempo contemporâneo, o terremoto é considerado o desastre geológico mais destrutivo devido ao seu impacto devastador no ambiente físico, infraestrutura socioeconômica, vida das pessoas, meios de subsistência e biodiversidade do mundo. Em Bangladesh, a vulnerabilidade à destruição do terremoto é o resultado de dois fatores naturais principais (formação geológica, estrutura das placas tectônicas, margem da placa, localização geográfica, localização da falha e dobra) e intervenção humana (tremendo aumento da população, construção de edifício de concreto de vários andares no ambiente urbano, rápido crescimento da urbanização e industrialização). Fatores físicos e provocados pelo homem aceleraram o desastre de terremotos extremos que impactou no estilo de vida sustentável e nos padrões de subsistência dos povos pobres como uma nação em desenvolvimento, Bangladesh, no mundo todo. Para garantir estratégias de gestão sustentável da suscetibilidade espacial a terremotos, o objetivo deste artigo é selecionado para acessar a suscetibilidade a terremotos usando modelagem geoestatística para a produção de risco detalhado para apoiar a abordagem de mitigação de terremotos no presente e no futuro em Bangladesh. Para este estudo, quase 94 amostras de terremotos foram coletadas do Google Earth durante o período (1961–2018) no interior de Bangladesh. Neste estudo, o mapa de suscetibilidade espacial foi desenvolvido através da aplicação de modelos geoestatísticos com abordagem GIS que se baseiam na magnitude dos terremotos (escala Richter) e profundidade do foco (km). O mapa de suscetibilidade espacial preditivo a terremotos e o processo de estimativa de risco ajudarão geólogos, geomorfólogos, engenheiros ambientais, planejadores urbanos, organizações governamentais e não governamentais para avaliação de vulnerabilidade incluindo estrutural (planejamento de assentamento, materiais de construção e desenvolvimento de código de construção) e mitigação não estrutural (abordagem de preparação para desastres : pré-desastre, durante e pós-desastre), estimativa de risco espacial, crise de desastre e mitigação de conflitos, distribuição de socorro a nível nacional e global.

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A variação geográfica das chamadas de contato sugere modos distintos de transmissão vocal em um morcego que se empoleira

Espera-se que as populações que têm estado historicamente isoladas umas das outras difiram em algumas características hereditárias. Esta divergência pode ser devido à deriva (e outros mecanismos de evolução neutra) ou adaptação diferencial das populações às condições locais. Discriminar entre essas duas trajetórias evolutivas pode ser difícil, mas, quando possível, esses dados fornecem uma visão crítica da história evolutiva de uma espécie. Aqui, examinamos os padrões de variação geográfica de dois sinais de contato produzidos regularmente por morcegos com asas de disco, Thyroptera tricolor, e discutir os possíveis processos que levam aos padrões de diferenciação observados. Comparamos populações alopátricas separadas por uma barreira de elevação e a distância genética estimada usando locos microssatélites nucleares. Nossas descobertas revelaram que o cume da montanha é permeável ao fluxo gênico. A divergência acústica foi explicada significativamente por fatores genéticos e espaciais, apoiando a noção de que fatores estocásticos são os principais motores da divergência de sinal. No entanto, encontramos diferentes padrões de variação geográfica entre os dois tipos de chamadas. Examinamos como essa variabilidade nos padrões de divergência acústica pode sugerir modos distintos de transmissão de sinal dentro e entre as populações (ou seja, transmissão social vs genética). Este trabalho fornece mais suporte sobre o papel da mudança aleatória que molda os sistemas de comunicação em mamíferos e destaca a importância de estudar vários elementos de um repertório de espécies para avaliar os processos subjacentes que conduzem a evolução do sinal.

Declaração de significância

Apesar do crescente interesse no estudo de padrões de divergência acústica, a contribuição relativa dos processos adaptativos e estocásticos subjacentes à variação dos sinais acústicos permanece pouco compreendida, particularmente em mamíferos. Nosso estudo examina a divergência de sinal nos morcegos com asas de disco de Spix, Thyoptera tricolor, com o objetivo de compreender os processos subjacentes que impulsionam a evolução do sinal. Especificamente, estudamos se os padrões de variação geográfica de dois sinais sociais regularmente emitidos por T. tricolor são congruentes com os padrões de distância genética entre populações separadas por uma barreira geográfica. Demonstramos que a distância genética e espacial explica a variação acústica, que aponta para os processos estocásticos como os principais impulsionadores da divergência de sinal em T. tricolor. Notavelmente, descobrimos que os padrões de variação geográfica diferem entre os dois tipos de chamadas estudados. Sugerimos que essa variação resulta de modos distintos de transmissão vocal dentro das populações. A comparação de diferentes tipos de sinais fornece uma visão adicional das pressões sociais que moldam o design da chamada.


Dados estendidos Fig. 1 Exposição / isolamento espacial versus espacial.

Distribuição nacional (n = 180.660.202) de isolamento partidário individual espacial (esquerda) e a-espacial (direita) e exposição separadamente para democratas (azul) e republicanos (vermelho). As linhas verticais sólidas representam os valores médios e as linhas tracejadas representam os valores medianos. As distribuições são ponderadas pelas probabilidades partidárias posteriores.

Dados estendidos Fig. 2 Diferenças individuais na exposição / isolamento espacial versus espacial.

Distribuição nacional (n = 180.660.202) de mudanças em nível individual em Exposição partidária e isolamento separadamente para democratas (azul) e republicanos (vermelho). Os histogramas à esquerda mostram a diferença de pontos percentuais na exposição espacial e a-espacial, enquanto os histogramas à direita mostram a mudança percentual. As linhas verticais sólidas representam os valores médios e as linhas tracejadas representam os valores medianos. As distribuições são ponderadas pelas probabilidades partidárias posteriores.

Dados estendidos Fig. 3 Diferenças absolutas individuais na exposição / isolamento espacial versus espacial.

Distribuição nacional (n = 180.660.202) de mudanças absolutas em nível individual em Exposição partidária e isolamento separadamente para democratas (azul) e republicanos (vermelho). Os histogramas à esquerda mostram a diferença absoluta em pontos percentuais na exposição espacial e espacial, enquanto os histogramas à direita mostram a mudança percentual absoluta. As linhas verticais sólidas representam os valores médios e as linhas tracejadas representam os valores medianos. As distribuições são ponderadas pelas probabilidades partidárias posteriores.

Dados estendidos Fig. 4 Exposição e isolamento com imputação versus sem imputação.

Distribuição nacional (n = 180.660.202) de isolamento partidário espacial individual e exposição com imputação de partidarismo (esquerda) e sem (direita) separadamente para democratas (azul) e republicanos (vermelho). As linhas verticais sólidas representam os valores médios e as linhas tracejadas representam os valores medianos. A distribuição à esquerda é ponderada pelas probabilidades partidárias posteriores.

Dados estendidos Fig. 5 Porcentagem de autorrelato da categoria partidária por probabilidade partidária posterior.

Linhas LOESS traçando a relação entre a probabilidade partidária posterior (republicanos no topo, democratas embaixo) e as taxas de respondentes da pesquisa relatando o partidarismo correspondente. A correlação é limitada ao subconjunto de respondentes da pesquisa (n = 7, 087) que não estão registrados em um partido político importante. As linhas pretas traçam a curva LOESS com pesos de levantamento incorporados, linhas vermelhas / azuis sem pesos de levantamento. A linha cinza de 45 graus traça uma relação perfeita de 1 para 1 entre a probabilidade partidária posterior e o partidarismo autorrelatado. As linhas pontilhadas horizontais mostram as taxas nas quais os respondentes da pesquisa que são democratas / republicanos registrados relatam partidarismo em concordância (ou discordância nas linhas inferiores) com seu registro partidário real. Ou seja, a linha pontilhada azul (vermelha) superior representa a proporção de entrevistados que sabemos serem democratas (republicanos) registrados que se autodenominam democratas (republicanos), e a linha pontilhada inferior representa a proporção que não se autodenominam como Democratas (republicanos). Essas linhas representam os limites inferior e superior de quão preciso podemos esperar que nossa previsão apareça quando medida em relação aos dados da pesquisa. O histograma na parte inferior representa a distribuição de frequência das probabilidades partidárias posteriores em todo o subconjunto não afiliado.

Dados estendidos Fig. 6 Segregação partidária vs. segregação partidária não-hispânica, apenas branca.

Distribuição para eleitores brancos não hispânicos (n = 115.736.045) das diferenças entre a segregação partidária calculada a partir de todos os 1.000 vizinhos mais próximos e a segregação partidária calculada apenas a partir de vizinhos brancos não hispânicos. Os valores de isolamento positivo significam que um eleitor parece menos isolado pelo partidarismo quando olhamos apenas para seus vizinhos brancos não hispânicos. Valores de exposição positivos significam que um eleitor parece ter menos exposição entre partidos quando olhamos apenas para seus vizinhos brancos. As distribuições são plotadas separadamente para democratas (azul) e republicanos (vermelho). As linhas sólidas representam os valores médios e as linhas tracejadas representam os valores medianos. As distribuições são ponderadas pelas probabilidades partidárias posteriores.


Uma estrutura para anotar objetos OpenStreetMap usando tweets com geo-tag

Os últimos anos testemunharam uma explosão de dados geoespaciais, especialmente na forma de Informações Geográficas Voluntárias (VGI). Como um exemplo proeminente, o OpenStreetMap (OSM) cria um mapa do mundo editável gratuitamente de um grande número de contribuidores. Por outro lado, as plataformas de mídia social como Twitter ou Instagram fornecem feeds sociais dinâmicos ao nível da população. Como muitos desses dados são geomarcados, há um alto potencial na integração de mídia social com OSM para enriquecer o OSM com anotações semânticas, o que complementará as anotações orientadas à descrição objetiva existentes para fornecer uma gama mais ampla de anotações. Neste artigo, propomos uma estrutura abrangente na integração de dados de mídia social e dados VGI para derivar conhecimento sobre objetos geográficos, especificamente, as principais anotações relevantes de tweets para objetos no OSM. Primeiro, integramos tweets com geomarcação com dados OSM com consultas espaciais escalonáveis ​​em execução no MapReduce. Propomos um método baseado em frequência para anotar objetos geográficos baseados em fronteira (um polígono), e um método baseado em probabilidade para anotar objetos geográficos baseados em pontos (Latitude e Longitude), levando em consideração o ruído. Avaliamos nossos métodos usando um grande corpus de tweets geo-marcados e objetos geográficos representativos do OSM, o que demonstra resultados promissores por meio de comparação de fatos reais e estudos de caso. Somos capazes de produzir até 80% de nomes corretos para objetos geográficos e descobrir informações implicitamente relevantes, como exposições populares de um museu, os apelidos ou impressões dos visitantes de uma atração turística.

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Avaliando o projeto Essentials for Childhood do Colorado por meio de lentes de impacto coletivo

Este estudo de caso examina o desenvolvimento do projeto Colorado Essentials for Childhood, um esforço coletivo de impacto para prevenir maus-tratos a crianças, durante um período de cinco anos (setembro de 2013 a agosto de 2018). Conduzimos entrevistas semiestruturadas com informantes-chave com 26 partes interessadas do projeto para entender como as prioridades do projeto evoluíram, juntamente com os desafios que encontrou e o sucesso que alcançou. Os entrevistados incluíram membros da Equipe de Ação de Liderança, representantes dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças e funcionários do projeto durante toda a sua história. Permitindo que os autores usem o NVivo 12 para organizar e codificar transcrições de entrevistas, um serviço de transcrição transcreve cada entrevista gravada. Este artigo resume a experiência do Colorado no contexto das cinco condições para o sucesso do impacto coletivo (uma agenda comum, sistemas de medição compartilhados, atividades que se reforçam mutuamente, comunicação contínua e organizações de apoio de backbone) com a intenção de informar outros esforços semelhantes. A revisão desta avaliação oferece recomendações para direções futuras e como superar desafios semelhantes na implementação de uma abordagem de impacto coletivo, particularmente em um ambiente de recursos limitados.

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Disparidades regionais na participação na escola primária em países em desenvolvimento

Educação para Todos concentrou a atenção internacional nas metas de educação primária universal e na melhoria da qualidade da educação. No entanto, os indicadores nacionais relacionados a essas metas muitas vezes mascaram diferenças significativas entre grupos demográficos e sociais, bem como entre regiões geográficas dentro dos países. Este artigo, baseado em um estudo encomendado pela equipe do Relatório de Monitoramento Global da UNESCO, examina as disparidades dentro do país (regionais) na participação na educação primária entre 55 e 60 países na África Subsaariana, Ásia e Pacífico, América Latina e Árabe Estados. Depois de revisar a metodologia usada na análise, o documento compara as disparidades dos países nas taxas de matrícula líquidas antes e depois que o Marco de Dakar foi estabelecido em 2000, mudanças no período pré e pós-Dakar e uma comparação das taxas de matrícula líquidas com alunos. rácios de professores - uma das medidas padrão de qualidade da educação. No geral, a análise encontra diferenças significativas na magnitude das disparidades regionais na participação primária entre os países, com as menores disparidades na América Latina e as maiores na África Subsaariana. Embora pouco mais da metade dos países com dados pré e pós-Dakar tenham mostrado melhorias durante o período, houve pouca mudança nas classificações dos países sobre as medidas de disparidades durante este período.

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Assista o vídeo: Tutorial Optika 1 menentukan Kekuatan Lensa Kacamata - Fisika SMP (Outubro 2021).