Mais

Escolher a escala do mapa (1: nnn) para a dimensão raster fornecida


Pontos de partida:

  • vamos definir o tamanho da imagem raster, digamos: 1800x900 pixels
  • Quero desenhar meu próprio mapa de imagem raster - desenhando polígonos, por exemplo Como "desenhar linha de pixel com coordenadas x100y100 a pixel x100y103"
  • é fácil converter as coordenadas geográficas do conjunto de dados em coordenadas de pixel
  • pode escolher entre 3 conjuntos de dados, cada um com diferentes escala
    • 1: 10mil
    • 1: 50mil
    • 1: 110mil

A questão é:

  • como escolher o conjunto de dados necessário (então, como escolher a escala de mapa necessária)
  • para desenhar o mapa da dimensão real dada (por exemplo, terra inteira ou área de 2.000 x 1.000 km)
  • com a minimização de vários desenhos da mesma linha, por ex. minimizar as coordenadas de subpixel?

Provavelmente a pergunta está mal formulada, então tente explicar de forma mais precisa:

  • tendo a "largura" da terra é de aprox. 40.000km.
  • por exemplo. para a imagem com largura de 1.800 pixels, 1 pixel equivale a 22 km.
  • Então, desenhando o mapa do mundo em uma imagem de 1800x900 a partir de qualquer dado que tenha maior "resolução" do que 22km / pixel é inútil, porque será necessário traçar uma linha de um pixel coodinates x100y100 a x100y100 (por exemplo, do pixel fornecido para o mesmo pixel, porque os dados do mapa são desnecessários muito precisos e após a conversão para pixels o resultado dá o mesmo pixel)
  • então, como determinar a escala do conjunto de dados necessária?

Espero que agora esteja mais claro - desculpe, meu inglês não é meu nativo ...

Li muitas perguntas aqui, como:

  • Análise dimensional / problema de conversão: escala do mapa para resolução da imagem (dpi)
  • Como determinar o tamanho do mapa mundial em pixels, dados esses dados?
  • Mapserver, TMS, níveis de zoom de escalas e como lidar com tudo isso
  • e muitos outros - mas ainda não descobri um "algoritmo" razoável.

Dimensionando arte para um banner [duplicado]

Pediram-me para fazer um banner grande com o tamanho de 46 pol. X 81 pol. E a única outra informação que recebi com este projeto é que seria impresso em 300dpi.

Que tamanho e resolução de documento devo produzir e como você calculou isso?

Que tipo de informação devo solicitar na próxima vez que fizer um design para uma impressão grande?

Esta imagem incluirá uma coleção de várias imagens raster menores. Qual é uma boa maneira de torná-las bem ampliadas?

Edit: Peço desculpas por não ser muito claro. Acho que minha pergunta é se estou produzindo uma imagem que precisa caber em um espaço de 46 x 81, devo projetar uma imagem de 46 x 81 ou uma imagem menor que corresponda à mesma proporção?


Análise geoespacial com GIS e GPS

Após a década de 1980, a reorganização dos mercados mundiais por meio da penetração global dos valores do consumidor ocidental ampliou as funções de consumo da maioria das economias, criando novos espaços de consumo. No entanto, as forças socioeconômicas e culturais interpretaram os processos econômicos globais de maneiras diferentes em diferentes países, produzindo composições semelhantes e contrastantes. Da mesma forma, nos países em desenvolvimento, apesar da penetração dos valores de consumo global acompanhada por uma modernização das formas de varejo, estruturas distintas de varejo evoluíram.
Na geografia humana, por um lado, o surgimento da perspectiva da economia política e, por outro, a virada cultural na geografia humana crítica levou ao surgimento da chamada perspectiva da “nova geografia” no varejo. Então, o estudo da geografia do varejo mudou o foco da homogeneização para a diferenciação do espaço de varejo. Nos países em desenvolvimento, sob os pressupostos da nova geografia do varejo, o debate mudou da concepção de transformação do varejo como a substituição gradual das formas tradicionais por redes de lojas para a complementaridade do tradicional e do moderno à medida que a modernização avança.
Na Turquia e em Istambul, a década de 1980 testemunhou a notável disseminação dos supermercados como os novos espaços de consumo. A transformação no varejo criou paisagens urbanas particulares e diferenças qualitativas surgiram entre diferentes áreas. Assim, tornou-se cada vez mais importante desenvolver uma estrutura geográfica para analisar a transformação do varejo em um contexto cultural, social e econômico como a nova geografia do varejo sugere, para entender por que e como Istambul produziu espaços de consumo distintos no mundo, na Turquia e em si mesma.

Palavras-chave: consumo e varejo, nova geografia do varejo, países em desenvolvimento, Istambul, supermercados de autosserviço.

DEĞİŞEN KENTSEL TÜKETİM VE PERAKENDE COĞRAFYASI TEORİSİ - GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER PERSPEKTİFİNDEN İSTANBUL DA 1990 SONRASI DÖNEMDE DÖNÜŞEN PERAKENDE PEYZAJININ MEKANSAL YANSAL

Doktora, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü

Tez Danışmanı: Doç. Dr. Murat Güvenç

1980’lerden sonra dünya pazarlarının tüketim değerlerinin küresel düzeyde yayılarak yeniden yapılanması, birçok ekonomide tüketim fonksiyonlarının ğçoalmasına ve yenimas tüketim mebkanlaru seturı se. Ancak sosyo-ekonomik ve kültürel güçler küresel ekonomik süreçleri farklı ülkelerde farklı şekillerde algıladı ve benzer olmanın yanı sıra karşıt yapılar üretti. Benzer şekilde gelişmekte olan ülkelerde küresel tüketim değerlerinin yayılması ve beraberinde gelen perakende formlarının modernizasyonu farklı perakende yapıları oluşturdu.
Sosyal coğrafyada bir yandan politik ekonomi yaklaşımı, diğer tarafta eleştirel sosyal coğrafyadaki kültürel dönüm, perakende çalışmalarında yeni perakande coğrafyası yaklaşımıbaya ort ı yaklaşımıçnu çn. Bu yaklaşım sonucunda perakende coğrafyasının temel odağı perakende mekanlarının aynılaşıyor olduğu kabulünden farklılaşıyor olduğu kabulüne doğru yöneldi. Yeni perakende coğrafyasının varsayımları penceresinden bakıldığında gelişmekte olan ülkelerde ise perakendecilikde dönüşüm, modernleışme sürdükçe gelenekselin yerini yavaş yavaşindile
1980’ler Türkiye’de ve Istanbul’da süpermarketlerin gözle görülür şekilde yeni tüketim mekanları olarak yayıldığına tanıklık etti. Perakendecilikte yaşanan bu dönüşüm kendine tem tüketim peyzajları yarattı ve bunun sonucunda da farklı bölgeler birbirinden nitelik olarak farklı tüketim alanları olarak ortaya çıktı. Istanbul'da, yeni perakende coğrafyasının önerdiği gibi, perakendedeki dönüşümün mekansal çerçevede analizini kültürel, sosyal ve ekonomik bağlamda ELE almanın ve İstanbul'un dünyada, Türkiye'de ve kendi içinde neden ve nasıl farklı tüketim mekanları ürettiğinin anlaşılmasının ONEMI giderek arttı.

Anahtar kelimeler: tüketim ve perakende, yeni perakende coğrafyası, gelişmekte olan ülkeler, Istanbul, self-servis süpermarketler


Um SIG para gestão de irrigação

Este trabalho descreve o desenvolvimento, as funcionalidades operacionais e as aplicações de modelagem espacial de um sistema de gestão de irrigação baseado em Sistemas de Informação Geográfica (SIG), a ser utilizado por consórcios de irrigação e instituições governamentais locais. O sistema fornece ferramentas para a exploração de bancos de dados espacialmente referenciados relevantes para irrigação e avaliação de cenários de irrigação sob diferentes condições de solo, clima e manejo. O sistema de gerenciamento de água de irrigação faz uso do ArcView GIS e da linguagem de programação Avenue para customização de aplicações GIS e desenho de novas ferramentas para modelagem de necessidades de água de irrigação e identificação de áreas com déficit hídrico. Os requisitos de irrigação podem ser estimados levando em consideração diferentes cenários de padrão de cultivo, condições climáticas (do ano seco ao úmido), método de irrigação aplicado, volume de água disponível para irrigação e características hidráulicas do sistema de distribuição de água. O sistema de gestão da água de irrigação funciona em diferentes escalas de unidades de irrigação (do campo de irrigação aos consórcios de irrigação) e administrativas (do município para a região). A integração de dados espaciais climáticos e de solo é baseada no formato “false-raster”, uma camada vetorial composta por células quadradas regulares. O tamanho das unidades de simulação é uma função da área de superfície em consideração, o que significa que a exploração do banco de dados GIS e o desenvolvimento de cenários de irrigação fornecem dados mais detalhados em escala de campo e município e menor número de informações em consórcios e escalas regionais. Um exemplo de funcionalidade operacional do sistema de gestão de água de irrigação baseado em GIS é dado para a região da Apúlia, no sul da Itália.


Referências

M.-F. Aculair-Fortier, D. Ziou, C. Armenakis e S. Wang. “Levantamento das obras de extração de estradas em imagens aéreas e de satélite”. Relatório técnico. Universite de Sherbrooke, (2000).

P. Agouris, A. Stefanidis e S. Gyftakis. “Cobras diferenciais para detecção de mudanças em segmentos de estradas”. Engenharia Fotogramétrica e Sensor Remoto, Vol. 67 (12): 1391–1399, dezembro de 2001.

T. Barclay, J. Gray e D. Stuz. “Microsoft TerraServer: um data warehouse espacial”. Nos procedimentos de ACM SIGMOD 2000, 307-318 2000.

M.D. Berg, M.V. Kreveld, M. Overmars e O. Schwarzkopf. “Geometria computacional: algoritmos e aplicações”, Springer-Verlag 1997.

R. Cao e C.L. Bronzeado. “Separação de texto / gráficos em mapas”. Nos Anais do 4º Workshop Internacional sobre Algoritmos e Aplicações de Reconhecimento de Gráficos, Ontário, Canadá, pp. 167-177, 2001, 7–8 de setembro.

D.E. Cardoze e L.J. Schulman. “Correspondência de padrões para conjuntos de pontos espaciais”. Nos Anais do Simpósio IEEE sobre Fundamentos de Ciência da Computação, 156–165 1998.

C.-C. Chen. “Combinando dados vetoriais de estradas, mapas de ruas e ortoimagens de maneira automática e precisa”. Ph.D. Dissertação. Departamento de Ciência da Computação. Universidade do Sul da California. Los Angeles, CA, 2005.

C.-C. Chen, CA. Knoblock e C. Shahabi. “Combinando automaticamente dados vetoriais de estradas com ortoimagens”. Geoinformatica, Vol. 10 (4): 495–530, dezembro de 2006.

C.-C. Chen, CA. Knoblock, C. Shahabi, Y.-Y. Chiang e S. Thakkar. “Combinando ortoimagem e mapas de ruas de maneira automática e precisa”. Nos Proceedings of the 12th ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems (ACM-GIS'04), ACM Press, Washington, D.C, pp. 47-56, 2004 novembro 12-13.

C.-C. Chen, C. Shahabi, C.A. Knoblock e M. Kolahdouzan (2006a). “Combinando redes rodoviárias de forma automática e eficiente com atributos espaciais em sistemas de geometria desconhecidos”. Nos Anais do Terceiro Workshop sobre Gerenciamento de Banco de Dados Espacial-Temporal (co-localizado com VLDB2006), Seul, Coréia, pp. 1–8, setembro de 2006.

C.-C. Chen, S. Thakkar, CA. Knoblok e C. Shahabi. “Anotando automaticamente e integrando conjuntos de dados espaciais”. Em Proceedings of the International Symposium on Spatial and Temporal Databases, LNCS 2750, Springer-Verlag, Ilha de Santorini, Grécia, pp. 469-488, julho 24-27, 2003.

L.P. Chew, M.T. Goodrich, D.P. Huttenlocher, K. Kedem, J.M. Kleinberg e D. Kravets. “Correspondência de padrões geométricos sob movimento euclidiano”. In the Proceedings of the Fifth Canadian Conference on Computational Geometry, pp. 151-156, 1993.

Y.-Y. Chiang, CA Knoblock e C.-C. Chen. “Extração automática de cruzamentos de estradas de mapas raster”. Nos Anais do 13º Simpósio Internacional ACM sobre Avanços em Sistemas de Informação Geográfica, Bremen, Alemanha, pp. 267-276, 4 a 5 de novembro de 2005.

M. Cobb, M.J. Chung, V. Miller, H.I. Foley, F.E. Petry e K.B. Shaw. “Uma abordagem baseada em regras para a fusão de dados vetoriais atribuídos”. GeoInformatica, Vol. 2 (1): 7–35, 1998.

P. Dare e I. Dowman. “Uma nova abordagem para o registro automático baseado em recursos de imagens SAR e SPOT”. Arquivos Internacionais de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto, Vol. 33 (B2): 125-130, 2000.

S. Filin e Y. Doytsher. “Uma abordagem de fusão linear para a integração de informações fotogramétricas e dados GIS”. Arquivos Internacionais de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto, Vol. 33: 282–288, 2000.

M.A. Fischler e R.C. Bolles. “Consenso de amostra aleatória: um paradigma para ajuste de modelo com aplicações para análise de imagens e cartografia automatizada”. Comunicações do ACM, Vol. 24 (6): 381–395, 1981.

M. Flavie, A. Fortier, D. Ziou, C. Armenakis e S. Wang. “Atualização automatizada de informações rodoviárias a partir de imagens aéreas”. In the Proceedings of American Society Photogrammetry and Remote Sensing Conference, Amsterdã, Holanda, julho, 16-23, 2000.

M.F. Goodchild e G.J. Caçador. “Uma medida simples de precisão posicional para recursos lineares”. Jornal Internacional de Ciências da Informação Geográfica, Vol. 11 (3): 299-306, 1997.

A. Habib, Uebbing, R., Asmamaw, A. “Extração automática de primitivas para fusão de mapas raster”. Relatório técnico. The Center for Mapping, The Ohio State University, 1999.

H. Hild e D. Fritsch. “Integração de dados vetoriais e imagens de satélite para geocodificação”. Arquivos Internacionais de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto, Vol. 32 (Parte 4): 246-251, 1998.

J.-R. Hwang, J.-H. Oh e K.-J. Li. “Método de transformação de consulta por triangulação de Delaunay para sistemas de banco de dados espaciais distribuídos de fontes múltiplas”. Nos procedimentos do 9º Simpósio ACM sobre Avanços em Sistemas de Informação Geográfica, pp. 41–46, 9–10 de novembro de 2001.

S. Irani e P. Raghavan. “Resultados combinatórios e experimentais para algoritmos de correspondência de pontos aleatórios”. Geometria Computacional, Vol. 12 (1–2): 17–31, 1999.

M.T. Musavi, M.V. Shirvaikar, E. Ramanathan e A.R. Nekovei. “Um método baseado em visão para automatizar o processamento de mapas”. Reconhecimento de padrões, Vol. 21 (4): 319-326, 1988.

A. Saalfeld. “Conflação: compilação automática de mapas”. Jornal Internacional de Ciências da Informação Geográfica, Vol. 2 (3): 217–228, 1988.

A. Saalfeld. “Conflação: compilação automática de mapas”. Laboratório de Visão Computacional, Centro de Pesquisa em Automação, Universidade de Maryland, 1993.

T. Sato, Y. Sadahiro e A. Okabe. “Um procedimento computacional para fazer folhas de mapa sem costura”. Relatório técnico. Centro de Ciências da Informação Espacial, Universidade de Tóquio, 2001.

T.J. Sebok, L.E. Roemer e J. Malindzak, G.S. “An algorithm for line intersection identification”. Reconhecimento de padrões, Vol. 13 (2): 159-166, 1981.

G. Seedahmed e L. Martucci. “Registro de imagem automatizado usando clustering de espaço de parâmetros invariante geometricamente (GIPSC)”. Arquivos Internacionais de Fotogrametria, Sensoriamento Remoto e Ciências da Informação Espacial, Vol. 34 (3A): 318–323, 2002.

V. Walter e D. Fritsch. “Combinando conjuntos de dados espaciais: uma abordagem estatística”. Jornal Internacional de Ciências da Informação Geográfica, Vol. 5 (1): 445–473, 1999.

EM. White e P. Griffin. “Transformação linear por partes do mapa da folha de borracha”. O cartógrafo americano, Vol. 12 (2): 123–131, 1985.

S. Yuan e C. Tao. “Desenvolvimento de componentes de fusão.”Nos Procedimentos de Geoinformática, pp. 19–21, 1999.


Escolha da escala do mapa (1: nnn) para a dimensão raster dada - Sistemas de Informação Geográfica

Informação em papel

Informação do diário

American Journal of Geographic Information System

p-ISSN: 2163-1131 e-ISSN: 2163-114X

Desenvolvimento de framework de cibercartografia para ambiente móvel

Departamento de Engenharia Topográfica, Faculdade de Engenharia Shoubra, Universidade Benha, Cairo, Egito

Correspondência para: Amr H. Ali, Departamento de Engenharia Topográfica, Faculdade de Engenharia Shoubra, Universidade Benha, Cairo, Egito.

E-mail:

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Este trabalho foi licenciado pela Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

De acordo com as diferentes aplicações de mapeamento para dispositivos inteligentes, um novo paradigma de princípios cartográficos é necessário, onde a Cibercartografia está representando esta nova era da cartografia. O principal objetivo desta pesquisa é propor um arcabouço conceitual para Cibercartografia que lida com teorias e tecnologias de visualização cartográfica dinâmica de dados espaciais e seu uso interativo em dispositivos inteligentes. Esta estrutura consiste em dois domínios principais, o domínio de visualização e o domínio de tecnologia. A fim de provar a viabilidade da estrutura proposta, um aplicativo customizado é desenvolvido usando o kit de desenvolvimento de software móvel (SDK) padrão que é usado para construir uma solução genérica de mapeamento GIS móvel altamente focada com recursos off-line. Será sobre a codificação de geoinformações para dispositivos inteligentes, juntamente com o manuseio da simbolização dinâmica e a manutenção dos padrões de qualidade para a renderização do mapa.

Palavras-chave: Cibercartografia, dispositivos móveis, visualização espacial, mapeamento móvel, API


Usando o conjunto de dados do vulcão, podemos obter um exemplo reproduzível simples que não requer o download de dados de um link remoto:

Ao plotar rasters (usando raster :: plot):

  1. A forma da caixa delimitadora é determinada pela proporção (formato) da janela do dispositivo na qual ela é plotada.
  2. O tamanho da escala é forçado a ser o mesmo nas direções xey, pois essa é uma prática padrão para dados espaciais (porque não queremos distorcer a forma dos dados espaciais estendendo-os para caber na caixa). Podemos ver isso no gráfico de exemplo acima pelo fato de que o raster é exatamente quadrado.

Dadas essas duas restrições, a necessidade de preencher a caixa delimitadora com áreas em branco segue como uma consequência direta.

Então, como evitar isso? Uma maneira é simplesmente alterar a proporção entre a altura e a largura da janela de plotagem ou arquivo de saída.


Discussão

O ano de 2010 tem um significado particular para a política de saúde global da malária, tendo sido definido como um marco de avaliação: primeiro pelos chefes de estado africanos na declaração de Abuja [4], posteriormente reafirmado pelo Plano Estratégico Global Roll Back Malaria / Organização Mundial da Saúde 2005 -2015 [5] e posteriormente endossado em seu Plano de Ação Global contra a Malária (GMAP) [6]. Este estudo apresenta um modelo substancialmente revisado e atualizado de P. falciparum endemicidade da malária para 2010 que se baseia em três vezes mais dados e técnicas aprimoradas para substituir a versão anterior de 2007 [3] e fornecer a representação contemporânea mais robusta do risco global. Além disso, modelos simples foram usados ​​para estender este trabalho para incluir previsões globais dos outros dois P. falciparum Métricas de transmissão da malária necessárias para formar uma base racional para decisões de controle e eliminação: Pf EIR e PfRc. Esses novos mapas podem servir como uma avaliação de base enquanto a comunidade de saúde global olha para a próxima série de marcos almejados em 2015 dentro do GMAP e vinculados aos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio das Nações Unidas.

Endemicidade da malária e populações em risco em 2010

Os padrões geográficos de endemicidade aqui apresentados reforçam, em escala continental, aqueles identificados no mapa anterior de 2007 [3]. O risco de P. falciparum a malária em 2010 varia dramaticamente em toda a sua gama e esta heterogeneidade tem implicações fundamentais para o controle regional da doença e ambições de eliminação de longo prazo. Os níveis mais altos de P. falciparum o risco de transmissão está fortemente associado ao continente africano, que constitui 99% da área global e 95% da população com mais ou igual a 40% Pf PR2-10. Esta classe de risco representa os maiores obstáculos técnicos e financeiros para o controle eficaz da doença, com o valor de endemicidade limite de Pf PR2-10 = 40% proposto [17] como um nível máximo realista de intensidade de transmissão acima do qual a distribuição em massa de mosquiteiros tratados com inseticida (ITNs) sozinha [64, 65] é improvável que reduza a prevalência de infecção abaixo de um nível alvo de 1% para endemia estável eficaz controle [66–68]. O fato de 342 milhões de pessoas permanecerem expostas em 2010 a esses riscos de transmissão muito elevados, exigindo a implantação em grande escala de conjuntos de intervenção integrados, sublinha a importância crítica de grandes investimentos sustentados [69, 70] para reduzir a morbidade e mortalidade por malária nessas regiões, distintas de a agenda paralela de eliminação.

No entanto, embora essas áreas endêmicas altamente estáveis ​​da África apresentem os desafios mais sérios de controle, é vital evitar a noção simplista de que este nível de risco caracteriza a África como um todo quando, na realidade, o continente apresenta uma endemicidade altamente diversa dentro de seus limites de transmissão. Cerca de 203 milhões de pessoas vivem em regiões de risco estável intermediário (entre 5% e 40% Pf PR2-10), onde a interrupção da transmissão da malária foi proposta como um objetivo realista se a cobertura universal de MTI puder ser alcançada [14]. Os restantes 273 milhões de africanos em risco de P. falciparum ocupar regiões de transmissão estável ou instável, onde reduções rápidas e pronunciadas na transmissão são mais viáveis ​​sob metas realistas de cobertura de intervenção [16]. O mais importante é o reconhecimento da presença na África de ecologias de malária muito diferentes, cada uma exigindo suítes de intervenção distintas para maximizar a eficácia do controle da doença. Uma abordagem espacialmente adaptada para otimizar as estratégias de controle nacional está em conflito com aspectos das diretrizes atuais que promovem a cobertura universal, mas pode se tornar cada vez mais importante à medida que o financiamento internacional para o controle fica sob pressão.

A estratificação do risco fora da África é mais direta. Enquanto os bolsões localmente importantes de transmissão intermediária ou alta na Ásia demandam esforços concertados e específicos para o controle apropriado para essas intensidades de transmissão mais altas, a grande maioria do continente (95% da área e 99% da população em risco) experimenta baixas estável (onde Pf PR2-10 é inferior a 5%) ou endemicidade instável. Como na África, a viabilidade epidemiológica de reduções significativas na transmissão nessas regiões de menor endemicidade está estabelecida, mas os desafios técnicos, logísticos e econômicos associados ao aumento da cobertura de intervenção em mais de um bilhão de pessoas em risco são evidentes. A região das Américas é universalmente classificada para esses dois estratos de menor risco, mas tanto aqui como na Ásia qualquer avaliação de opções e viabilidade para controle ou eliminação para P. falciparum também deve estar ciente da exposição paralela das populações a Plasmodium vivax[71–73]. O trabalho está em andamento dentro do MAP para fornecer um recurso cartográfico equivalente para este parasita da malária menos estudado [74].

Interpretando a incerteza

A extensão neste estudo de mapas de endemicidade para previsões em escala global de Pf EIR e PfRc fornece uma nova visão sobre intensidades de transmissão em todo o mundo. Em contraste com Pf PR2-10, tanto o desenvolvimento metodológico quanto a interpretação desses mapas estão em um estágio relativamente inicial. As superfícies previstas permitem que os insights obtidos a partir de modelos matemáticos sejam ampliados de estudos validados localmente para inferências em escala muito maior sobre controle, desfechos de doenças e epidemiologia dentro de uma estrutura matemática e biológica coerente. Ao triangular dessa forma com os limites de modelagem e decisão, essas novas previsões podem começar a preencher a lacuna entre os mapas que simplesmente descrevem a variação no risco e a conversão desses mapas em diretrizes baseadas em evidências e geograficamente explícitas para o controle ideal. De suma importância neste processo é a interpretação apropriada da incerteza modelada. Esta incerteza surge de pelo menos três fontes distintas, mas interativas: esparsidade na base Pf PR2-10 dados de pesquisa, incerteza nas relações biológicas entre Pf PR2-10, Pf EIR e PfRc[9, 20], e heterogeneidade espacial e temporal inerente na intensidade de transmissão [75] que não pode ser explicada ou capturada pelos dados e abordagens de modelagem.

Uma vez que as previsões de todas as três métricas de transmissão são baseadas em dados de pesquisas de taxa de parasitas, todas dependem da disponibilidade de pesquisas em uma determinada região para estimativas precisas. A densidade espacial dos levantamentos necessários varia de um lugar para outro em função do grau de heterogeneidade espacial na transmissão subjacente, com regiões altamente diversas necessitando de mais levantamentos. Uma regra equivalente se aplica na dimensão temporal: onde a endemicidade permaneceu relativamente constante ao longo do tempo, ou mudou de forma previsível, então pesquisas mais antigas são mais úteis para previsões contemporâneas do que naqueles lugares que experimentam mudanças rápidas ou imprevisíveis na intensidade de transmissão. A análise da variação geográfica na disponibilidade e incerteza dos dados deve ser moderada por uma consideração da população subjacente: a incerteza é mais importante onde as populações são densas. O índice de incerteza ponderado pela população (Figura 3C) traz à tona a escassez de dados robustos nas regiões de alta endemicidade e alta população da Índia, Mianmar, Nigéria e RDC. Em algumas regiões atualmente sub-pesquisadas, novas pesquisas nacionais sobre a malária estão planejadas ou concluídas, o que significa que as iterações futuras deste mapa irão melhorar substancialmente. Estes incluem Uganda, Malawi e RDC [76, 77]. Para as demais nações de alta incerteza, entretanto, há menos causa imediata para otimismo e o mandato para novos investimentos substanciais para apoiar pesquisas nacionais sobre a malária nesses países é claro. Em contraste, alguns países estão gerando dados abundantes sobre a taxa de parasitas e têm um apetite crescente para gerar mapas em nível nacional sob medida para atender às necessidades de planejamento de controle local. Nesses casos, o MAP tem feito parceria com países para desenvolver mapas e trabalhar com programas nacionais de controle da malária, sendo o exemplo mais recente a Indonésia [78, 79].

Os mapas apresentados de Pf EIR e PfRc dependem de modelos que vinculam essas métricas ao subjacente Pf PR2-10 previsões. A análise independente da transmissão usando esse mesmo banco de dados MAP, mas com diferentes modelos matemáticos [13, 21, 23, 25, 62, 80], inevitavelmente levaria a estimativas diferentes. As diferenças entre os modelos são frequentemente difíceis de resolver devido aos problemas intrínsecos com a identificabilidade e a dificuldade de obter os tipos certos de dados, e estudos de modelagem independentes são urgentemente necessários para validação cruzada de modelos externos. De fato, uma consulta recentemente concluída para definir uma agenda de pesquisa de modelagem para a erradicação global da malária [13] recomendou a comparação modelo-modelo como uma forma de avaliar a robustez das previsões do modelo e construir um consenso para o planejamento estratégico global.

O aspecto restante da incerteza surge da variação espacial ou temporal na intensidade de transmissão que ocorre em escalas espaciais ou temporais curtas. A cartografia inicial do risco de malária visava classificar áreas amplas em estratos de risco [81], e isso levou a uma tendência de pensar na endemicidade como um fenômeno que varia suavemente. Na realidade, entretanto, uma área considerada pertencente a uma 'classe' de endemicidade específica provavelmente apresentará uma grande variação, com as taxas de parasitas amostradas em aldeias próximas frequentemente diferindo dramaticamente, independentemente do tamanho da amostra. Reconhecer essa heterogeneidade não quantificada é vital porque os bolsões de transmissão mais alta podem ter um efeito desproporcional sobre a eficácia e o provável sucesso populacional dos esforços de intervenção [82]. O modelo geoestatístico captura esse componente de variação como aleatoriedade e garante que o grau de aleatoriedade seja medido e incorporado nas distribuições posteriores previstas em cada pixel [75, 83]. Uma discussão adicional dessas saídas de incerteza e sua interpretação é fornecida no Arquivo Adicional 8.

Este mapa de 2010 é o segundo de uma série contínua do MAP. À medida que as versões atualizadas se tornam disponíveis, a tentação é fazer comparações diretas com os mapas anteriores como meio de enumerar as mudanças na endemicidade. Embora seja provável que seja amplamente informativo sobre as mudanças, uma comparação entre este mapa de 2010 e os mapas do início de 2007 não é a abordagem mais apropriada para quantificar formalmente as mudanças durante o período intermediário. A adição de muito mais dados de entrada nesta nova versão, muitos dos quais anteriores a 2007, junto com a metodologia refinada significa que o novo mapa deve ser visto como uma substituição contemporânea direta, ao invés de um comparador, da versão anterior.

Lançamento público de mapas, modelo de saída e dados subjacentes

Os mapas apresentados neste documento estão disponíveis gratuitamente no site do MAP [36], incluindo mapas regionais e individuais para cada país endêmico de malária, além da visão global apresentada aqui. Os usuários podem escolher baixar imagens de mapas individuais em formato PNG ou PDF, ou baixar a superfície GIS global como um arquivo GeoTIFF ou binário flutuante (para mapas raster) ou CSV delimitado por vírgulas ou arquivo Excel (para mapas vetoriais). Essas superfícies GIS permitirão que os usuários integrem esse trabalho em suas próprias análises ou produzam sobreposições e exibições de dados sob medida.

Espera-se que as previsões de Pf PR2-10, Pf EIR, e PfRc apresentado aqui irá promover diretamente a calibração, teste de cenário e aumento de escala da modelagem epidemiológica da malária. Este artigo discutiu a importância das distribuições posteriores previstas como sendo totalmente representativas da incerteza encapsulada nas saídas do modelo. Eles também estão disponíveis gratuitamente para as três métricas de transmissão na forma de histogramas de 100 divisões para cada pixel, contidos em um único arquivo de dados no formato HDF5. Os usuários que desejam acessar os arquivos devem contatar os autores correspondentes ou poderão utilizar o contato no site do MAP [36].

Finalmente, um princípio central do MAP desde sua fundação em 2005 é que os conjuntos globais de dados de taxas de parasitas devem ser disponibilizados gratuitamente no domínio público: permitindo que outros cientistas, funcionários de saúde pública e o público em geral usem esses dados para apoiar diversos objetivos em epidemiologia da malária e pesquisa em saúde pública, tomada de decisão e educação [1]. Paralelamente aos esforços para montar essas bases de dados, está em andamento o trabalho de engenharia de uma infraestrutura online que permitirá aos usuários visualizar a localização de todos os dados da pesquisa disponíveis para exportação e baixar todos os dados usados ​​nos modelos para os quais as permissões apropriadas estão disponíveis. Este explorador de dados também pode ser encontrado no site do MAP.


3. Aplicação e derivação de dados:

A importância do legado de perturbação do passado pode ser avaliada, conforme representado pela estrutura de idade da floresta atual em diferentes regiões dos EUA e Canadá, analisando as causas de perturbações da gestão da terra e da natureza ao longo dos séculos e em várias escalas. Essas informações podem ser usadas com dados de inventário para analisar oportunidades de gestão de carbono. Ao combinar informações geográficas sobre a idade da floresta com a dinâmica estimada de C por tipo de floresta, é possível realizar uma análise simples, mas poderosa, da absorção líquida de CO2 pelas florestas e do potencial para aumentar (ou diminuir) essa taxa como resultado de humanos diretos intervenção no estado de perturbação / idade. Forest age data can be used in large-scale carbon modeling, both for land-based biogeochemistry models and atmosphere-based inversion models, in order to improve the spatial accuracy of carbon cycle simulations.


GMT PARAMETERS

The following is a list of the parameters that are user-definable in GMT. The parameter names are always given in UPPER CASE. The parameter values are case-insensitive unless otherwise noted. The system defaults are given in brackets [ for SI (and US) ]. Those marked * can be set on the command line as well (the corresponding option is given in parentheses). Note that default distances and lengths below are given in both cm or inch the chosen default depends on your choice of default unit (see MEASURE_UNIT) You can explicitly specify the unit used for distances and lengths by appending c (cm), eu (inch), m (meter), or p (points). When no unit is indicated the value will be assumed to be in the unit set by MEASURE_UNIT. Note that the printer resolution DOTS_PR_INCH is always the number of dots or pixels per inch. Several parameters take only TRUE or FALSE.
ANNOT_FONT_PRIMARY

Font used for upper annotations, etc. [Helvetica]. Specify either the font number or the font name (case sensitive!). The 35 available fonts are:

Font size (> 0) for map annotations [14p].

Font to use for time axis secondary annotations. See ANNOT_FONT_PRIMARY for available fonts [Helvetica].

Font size (> 0) for time axis secondary annotations [16p].

If the angle between the map boundary and the annotation baseline is less than this minimum value (in degrees), the annotation is not plotted (this may occur for certain oblique projections.) Give a value in the range 0&minus90. [20]

If an annotation would be plotted less than this minimum distance from its closest neighbor, the annotation is not plotted (this may occur for certain oblique projections.) [0]

Distance from end of tickmark to start of annotation [0.2c (or 0.075eu)]. A negative offset will place the annotation inside the map border.

Distance from base of primary annotation to the top of the secondary annotation [0.2c (or 0.075eu)] (Only applies to time axes with both primary and secondary annotations).

Sets which axes to draw and annotate. Case sensitive: Upper case means both draw and annotate, lower case means draw axis only. [WESN].

Color used to draw map boundaries and annotations. Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. Prepend &rsquo+&rsquo to replicate this color to the tick-, grid-, and frame-pens. [0/0/0] (black).

Choose between inside, graph, plain and fancy (thick boundary, alternating black/white frame append + for rounded corners) [fancy]. For some map projections (e.g., Oblique Mercator), plain is the only option even if fancy is set as default. In general, fancy only applies to situations where the projected x and y directions parallel the lon and lat directions (e.g., rectangular projections, polar projections). For situations where all boundary ticks and annotations must be inside the maps (e.g., for preparing geotiffs), chose inside. Finally, graph is used for linear projections only and will extend the axis by 7.5% and add arrow heads.

Names the eight bit character set being used for text in files and in command line parameters. This allows GMT to ensure that the PostScript output generates the correct characters on the plot.. Choose from Standard, Standard+, ISOLatin1, ISOLatin1+, and ISO-8859-x (where x is in the ranges 1-10 or 13-15). See Appendix F for details [ISOLatin1+ (or Standard+)].

Color used for the background of images (i.e., when z < lowest colortable entry). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [0/0/0] (black)

Color used for the foreground of images (i.e., when z > highest colortable entry). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [255/255/255] (white)

Selects which operator to use when rendering bit-mapped color images. Due to the lack of the colorimage operator in some PostScript implementations, as well as some PostScript editors inability to handle color gradations, GMT offers two different options:

adobe (Adobe&rsquos colorimage definition) [Default].

tiles (Plot image as many individual rectangles).

Selects if color palette files contain RGB values (r,g,b in 0-255 range), HSV values (h in 0-360, s,v in 0-1 range), or CMYK values (c,m,y,k in 0-1 range). UMA COLOR_MODEL setting in the color palette file will override this setting. Internally, color interpolation takes place directly on the RGB values which can give unexpected hues, whereas interpolation directly on the HSV values better preserves the hues. Prepend the prefix "+" to force interpolation in the selected color system (does not apply to the CMYK system). For this additional option, the defaults take precedence over the color palette file [rgb].

Color used for the non-defined areas of images (i.e., where z == NaN). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [128/128/128] (gray)

Output format (C language printf syntax) to be used when printing double precision floating point numbers. For geographic coordinates, see OUTPUT_DEGREE_FORMAT. [%.12g].

Determines what symbol is used to plot the degree symbol on geographic map annotations. Choose between ring, degree, colon, or none [ring].

Resolution of the plotting device (dpi). Note that in order to be as compact as possible, GMT PostScript output uses integer formats only so the resolution should be set depending on what output device you are using. E.g, using 300 and sending the output to a Linotype 300 phototypesetter (2470 dpi) will not take advantage of the extra resolution (i.e., positioning on the page and line thicknesses are still only done in steps of 1/300 inch of course, text will look smoother) [300].

The (case sensitive) name of the ellipsoid used for the map projections [WGS-84]. Choose among:

WGS-84 : World Geodetic System [Default] (1984)
OSU91A : Ohio State University (1991)
OSU86F : Ohio State University (1986)
Engelis : Goddard Earth Models (1985)
SGS-85 : Soviet Geodetic System (1985)
TOPEX : Used commonly for altimetry (1990)
MERIT-83 : United States Naval Observatory (1983)
GRS-80 : International Geodetic Reference System (1980)
Hughes-1980 : Hughes Aircraft Company for DMSP SSM/I grid products (1980)
Lerch : For geoid modelling (1979)
ATS77 : Average Terrestrial System, Canada Maritime provinces (1977)
IAG-75 : International Association of Geodesy (1975)
Indonesian : Applies to Indonesia (1974)
WGS-72 : World Geodetic System (1972)
NWL-10D : Naval Weapons Lab (Same as WGS-72) (1972)
South-American : Applies to South America (1969)
Fischer-1968 : Used by NASA for Mercury program (1968)
Modified-Mercury-1968 : Same as Fischer-1968 (1968)
GRS-67 : International Geodetic Reference System (1967)
International-1967 : Worldwide use (1967)
WGS-66 : World Geodetic System (1966)
NWL-9D : Naval Weapons Lab (Same as WGS-66) (1966)
Australian : Applies to Australia (1965)
APL4.9 : Appl. Physics (1965)
Kaula : From satellite tracking (1961)
Hough : Applies to the Marshall Islands (1960)
WGS-60 : World Geodetic System (1960)
Fischer-1960 : Used by NASA for Mercury program (1960)
Mercury-1960 : Same as Fischer-1960 (1960)
Modified-Fischer-1960 : Applies to Singapore (1960)
Fischer-1960-SouthAsia : Same as Modified-Fischer-1960 (1960)
Krassovsky : Used in the (now former) Soviet Union (1940)
War-Office : Developed by G. T. McCaw (1926)
International-1924 : Worldwide use (1924)
Hayford-1909 : Same as the International 1924 (1909)
Helmert-1906 : Applies to Egypt (1906)
Clarke-1880 : Applies to most of Africa, France (1880)
Clarke-1880-Arc1950 : Modified Clarke-1880 for Arc 1950 (1880)
Clarke-1880-IGN : Modified Clarke-1880 for IGN (1880)
Clarke-1880-Jamaica : Modified Clarke-1880 for Jamaica (1880)
Clarke-1880-Merchich : Modified Clarke-1880 for Merchich (1880)
Clarke-1880-Palestine : Modified Clarke-1880 for Palestine (1880)
Andrae : Applies to Denmark and Iceland (1876)
Clarke-1866 : Applies to North America, the Philippines (1866)
Clarke-1866-Michigan : Modified Clarke-1866 for Michigan (1866)
Struve : Friedrich Georg Wilhelm Struve (1860)
Clarke-1858 : Clarke&rsquos early ellipsoid (1858)
Airy : Applies to Great Britain (1830)
Airy-Ireland : Applies to Ireland in 1965 (1830)
Modified-Airy : Same as Airy-Ireland (1830)
Bessel : Applies to Central Europe, Chile, Indonesia (1841)
Bessel-Schwazeck : Applies to Namibia (1841)
Bessel-Namibia : Same as Bessel-Schwazeck (1841)
Bessel-NGO1948 : Modified Bessel for NGO 1948 (1841)
Everest-1830 : India, Burma, Pakistan, Afghanistan, Thailand (1830)
Everest-1830-Kalianpur : Modified Everest for Kalianpur (1956) (1830)
Everest-1830-Kertau : Modified Everest for Kertau, Malaysia & Singapore (1830)
Everest-1830-Timbalai : Modified Everest for Timbalai, Sabah Sarawak (1830)
Everest-1830-Pakistan : Modified Everest for Pakistan (1830)
Walbeck : First least squares solution by Finnish astronomer (1819)
Plessis : Old ellipsoid used in France (1817)
Delambre : Applies to Belgium (1810)
CPM : Comm. des Poids et Mesures, France (1799)
Maupertius : Really old ellipsoid used in France (1738)
Sphere : The mean radius in WGS-84 (for spherical/plate tectonics applications) (1984)
Moon : Moon (IAU2000) (2000)
Mercury : Mercury (IAU2000) (2000)
Venus : Venus (IAU2000) (2000)
Mars : Mars (IAU2000) (2000)
Jupiter : Jupiter (IAU2000) (2000)
Saturn : Saturn (IAU2000) (2000)
Uranus : Uranus (IAU2000) (2000)
Neptune : Neptune (IAU2000) (2000)
Pluto : Pluto (IAU2000) (2000)

Note that for some global projections, GMT may use a spherical approximation of the ellipsoid chosen, setting the flattening to zero, and using a mean radius. A warning will be given when this happens. If a different ellipsoid name than those mentioned here is given, GMT will attempt to parse the name to extract the semi-major axis (uma in m) and the flattening. Formats allowed are:


Assista o vídeo: Skala mapy (Outubro 2021).