Daha çox

Enlem və uzunluq müşahidələri bir -birindən asılı deyil və ya əlaqəlidirmi?

Enlem və uzunluq müşahidələri bir -birindən asılı deyil və ya əlaqəlidirmi?


GPS izlərimdə hər nöqtənin üç parametrə (lat, uzun və zaman möhürü) malik olduğu təsadüfi səs -küylə mübarizə aparmaq üçün iki tərəfli bir gauss nüvəsi hazırlamaq istəyirəm.

Enlem və uzunluq səhvlərinin bir -biri ilə əlaqəli olub -olmadığını düşünürdüm?

Sağlam düşüncəm müstəqil olduqlarını söyləyir, çünki aralarında heç bir səbəb əlaqəsi yoxdur.


Bəli, qohumdurlar. Bu və ya digər dəyər sizə bir yer üçün kifayət qədər məlumat vermir. Məkanda bir nöqtəyə sahib olmaq üçün hər iki dəyərə sahib olmalısınız.


İnsan hərəkətliliyinin və sosial qarşılıqlı əlaqələrin qarşılıqlı asılılığı və proqnozlaşdırılması

Əvvəlki tədqiqatlar göstərir ki, insan hərəkəti müxtəlif coğrafi miqyasda müəyyən dərəcədə proqnozlaşdırıla bilər. Mövcud proqnozlaşdırma üsulları, proqnozlaşdırıcıların girişi olaraq nəzərə alınan şəxsin yalnız keçmiş tarixindən istifadə edir.

Bu yazıda göstəririk ki, çoxfunksiyalı xətti olmayan zaman seriyası proqnozlaşdırma üsulları ilə əlaqəli hərəkətlilik nümunələri olan dostların, insanların və ya daha çoxunun hərəkətlərini nəzərə alaraq proqnozlaşdırma dəqiqliyini artırmaq mümkündür (yəni yüksək qarşılıqlı məlumatlarla xarakterizə olunur). ) giriş kimi. Nəhayət, Nokia Mobile Data Challenge və Cabspotting məlumat dəstlərində təklif olunan texnikaları qiymətləndiririk.


Fon

Mikrobioma tədqiqatları sağlamlıq və ətraf mühit kontekstində mikrobların kompozisiya nümunələrinin aşkarlanmasında uğurlar nümayiş etdirdi. Xəstəliklər və ya ətraf mühit faktorları ilə əlaqədar olaraq mikrobların varlığının və bolluğunun anlaşılmasını asanlaşdırmaq üçün qlobal səylərə nümunə olan geniş miqyaslı tədqiqatlara İnsan Mikrobioması Layihəsi [1], Metagenomics & Metadesign of Subways & amp Urban Biomes (MetaSUB) [2] və Earth Microbiome Project [3]. Həm növləri aşkar etmək, həm də nümunələrdəki bolluqlarını qiymətləndirmək qabiliyyətini artıran texnoloji inkişaflar, 16S rRNA bakteriya və arxa və ov tüfəngi bütün genomu daxilində bir bölgəni hədəf alan və xüsusi olaraq sıralayan 16S ribosomal RNA (rRNA) amplikon sekanslaşdırma yanaşmasını əhatə edir. nümunədə mövcud olan bütün genetik materialların ardıcıllıqla sıralanması. Sonuncusu, hər növ növün suş səviyyəsinə qədər müəyyən edilməsinə, həmçinin genlər, plazmidlər və ya patogenlik adaları kimi funksional vahidlərin aşkarlanmasına və xarakterizə edilməsinə imkan vermək potensialına malikdir. Bundan əlavə, iki üsul arasındakı uyğunluq, bu iki metodun birbaşa müqayisəsinin aparıldığı tədqiqatlar arasında uyğunsuzluq olan aktiv mübahisə sahəsidir [4,5,6,7]. Hər bir texnikanın müsbət və mənfi cəhətlərinə baxmayaraq, hər iki metoddan istifadə etməklə xəstəlik və ətraf mühit tədqiqatları üçün mənalı bioloji məlumatların əldə edilməsində uğurlar əldə edilmişdir [2, 3, 8,9,10,11].

Bu günə qədər istifadə olunan nümunə mənbəyi proqnozu üçün analitik yanaşmaların əksəriyyəti, bilinməyən nümunələrə təlim keçmiş mənbə etiketlərini təyin etmək üçün dəstək vektor maşınları və təsadüfi meşə kimi nəzarət edilən təsnifat metodlarına yönəlmişdir [9, 10, 12, 13]. Delgado-Baquerizo və s. torpaq mikrobiomunu araşdıraraq müxtəlif coğrafi yerlərdə nisbi bolluqda yüksək dəyişkənlik tapdı və dominant filotiplər üçün yaşayış yerlərinin seçimini proqnozlaşdırmaq üçün təsadüfi meşə modelləşdirməsindən istifadə etdi [9]. Yer Mikrobioması Layihəsində, nümunələri bitki və ya heyvanlarla birləşmə, həmçinin duzlu varlıq daxil olmaqla müxtəlif ətraf mühit amillərindən ayırmaq üçün təsadüfi meşə modelləri qurulmuşdur [10]. Potensial qarışıq mənbələri müəyyən etmək baxımından, SourceTracker [14], bir mənbə etiketini ehtimal etmədən nümunədəki mənbə mühitlərinin nisbətlərini qiymətləndirmək üçün Bayes yanaşmasından istifadə edir. 2018 -ci il Kütləvi Məlumat Analizinin Kritik Qiymətləndirilməsi (CAMDA) problemində, müstəqil nümunə dəstinin əvvəllər öyrədilmiş nümunələrlə eyni mənşəli olduğu 0.91 -ə qədər yüksək dəqiqliyə malik şəhər mikrobiomundan istifadə edərək nümunə mənbəyini proqnozlaşdırmaq üçün nəzarət edilən təsnifat yanaşmaları tətbiq edilmişdir [12 , 15,16,17].

2019 CAMDA metagenomik məhkəmə araşdırmasının məqsədi, əvvəllər nümunə götürülməmiş yeni mənşəli nümunələrin yerini proqnozlaşdırmaq üçün şəhər mikrobiom məlumatlarından istifadə etmək idi (Şəkil S1). Təsnifat modelləri, bəzi nümunələrin artıq toplandığı və öyrədildiyi əvvəlcədən öyrədilmiş mənşələrə yeni nümunələr təyin etməklə məhdudlaşdığından, heç vaxt yeni bir mənşəyi proqnozlaşdıra bilməzlər. Beləliklə, yeni mənşəyi proqnozlaşdırmaq üçün alternativ bir yanaşma tətbiq edilməlidir. İnsan genetikası ilə coğrafi məkanlar arasındakı əlaqəyə dair bir hesabatda göstərildiyi kimi bu cür metodlardan biri, coğrafi koordinatları istifadə edərək şəhər mənşəyini modelləşdirməkdir [18]. Yerlərə görə mikroorqanizmlərin təkamülü olduqca fərqli ola bilsə də, müxtəlif kontekstlərdə genişlik və mikrob tərkibi arasındakı əlaqə bir neçə tədqiqatda təsvir edilmişdir [19,20,21,22]. Planktonik dəniz bakteriyalarının zənginliyi və müxtəlifliyi və Amerika Birləşmiş Ştatlarında təcili yardım maşınlarından alınan səth mikrobiomunun "enlik müxtəlifliyi qradiyenti" adlanan nümunə ilə tərs əlaqəli olduğu təsbit edildi [20, 21]. Bağırsaq mikrobiomunda Suzuki et al. 16S əsaslı məlumatlardan istifadə edərək 23 populyasiyada Firmicutes və Bacteriodetes ilə enlik arasında əhəmiyyətli müsbət və mənfi korrelyasiya tapdı [22], Fisman et al. qram-mənfi bakteriyalardan qan axını infeksiyası ilə enlik-kvadratla ölçülən ekvatora yaxınlıq arasında korrelyasiya olduğunu bildirdi [19]. Bu cür naxışlı dəyişkənlik yeni mənşəyi proqnozlaşdırmağa kömək etmək üçün istifadə edilə bilər və bu iş üçün araşdırılmışdır.

Həm 16S rRNA amplikonu, həm də ov tüfəngi məlumatlarının mövcudluğunu nəzərə alaraq, əvvəlcə tək bir yerdən (Boston) əldə edilən bir verilənlər bazasında 16S amplikon və ov tüfəngi ardıcıllığı texnologiyaları istifadə edərək yaradılan məlumat dəstlərindən normallaşdırılmış orqanizm bolluğunu müqayisə etmək və müqayisə etmək üçün yola çıxdıq. Daha sonra uzunluq və enliyi nəticə dəyişənləri olaraq modelləşdirərək yeni bir coğrafi mənşəyə nümunə mənbəyi aid etmək üçün bu təhlildən əldə edilən biliklərdən istifadə etdik. Normallaşdırılmış taksonomik bolluq səviyyələri xüsusiyyətlər olaraq istifadə edildi və modelin uyğun gəlməməsi üçün yeni nümunə mənşəyini proqnozlaşdırmaq üçün Lasso nizamlamasına malik çox dəyişkənli reqressiya modeli seçildi. Daha sonra, yeni mənşəli sirr məlumatları üçün çox dəyişkənli reqressiya və çoxsəviyyəli təsnifat modelləri arasındakı proqnoz performansını müqayisə edirik. Nəhayət, Simpsonun təsnifat ehtimalları üzrə müxtəliflik indeksi vasitəsilə nümunənin yeni və ya əvvəlcədən öyrədilmiş mənşəli olub olmadığını müəyyən etmək üçün hesablama yanaşmasını bildiririk.


Nəticələr

Bir sıra xətti reqressiya modellərindən istifadə edərək, yol şəbəkəsindəki normal hamar trafikdən hər hansı bir sapma olaraq təyin olunan OSM məlumatlarının ümumi trafikin həcmini və trafik pozuntularının sayını nə dərəcədə yaxşı qiymətləndirə biləcəyini test edirik. Trafik pozuntularının həcmi modelləri üçün müşahidələr, şəbəkədə trafik pozuntularının müşahidə edildiyi coğrafi (enlem və boylam) nöqtələrdir və cavab dəyişən 2017 -ci ilin Mart ayında müşahidə olunan trafik pozuntularının sayıdır.

Bu işdəki iki xətti model dəsti üçün verilənlərin təhlili boru kəmərləri Şəkil 1 -də təsvir edilmişdir. Üst panellərdə göstərildiyi kimi (a), əvvəlcə hər OSM kateqoriyasının və meta kateqoriyasının kernel sıxlığı təxminlərini (KDE) hazırlayırıq. Daha sonra hər bir nöqtədə ya OSM meta-kateqoriyalarının, ya da OSM kateqoriyalarının KDE-lərindən istifadə edərək müəyyən bir enlem və uzunluqdakı trafik pozuntularının sayını hesablayırıq. KDE -ləri istehsal etmək üçün, bütün OSM -in maraq nöqtələrinin məkan dəyişikliyi aralığını tutan 0.001 bant genişliyi qəbul etməzdən əvvəl bir sıra bant genişliyi parametrləri üzərində axtarış aparan bir Gauss nüvəsindən istifadə etdik. Bant genişliyi parametrinin xüsusi dəyəri nəticələrimizə keyfiyyətcə təsir etməyib. Bu KDE -lər, trafik pozuntularının bildirildiyi bütün nöqtələrdə istənilən OSM xüsusiyyətinin sıxlığını qiymətləndirməyə imkan verir.

Bu işdə iki xətti model dəsti üçün xətti modelin sxematik boru kəməri. Üst panellərdə göstərildiyi kimi (a), əvvəlcə hər bir OpenStreetMap (OSM) kateqoriyasının və meta kateqoriyasının kernel sıxlığı təxminlərini (KDE) istehsal edirik, sonra müəyyən bir enlik və uzunluqdakı trafik pozuntularının sayı ilə müqayisə edirik. Alt panellər (b) OSM məlumat nöqtələrini ümumilikdə hər bir palata sayına topladığımızı göstəririk, sonra Oxfordshire'deki hər bir palataya gedən trafik həcmi ilə müqayisə edirik.

Alt panellərdə göstərildiyi kimi (b), eyni zamanda İngiltərənin Oxfordshire əyalətindəki 112 seçki dairəsinin hər biri üçün OSM məlumat nöqtələrini topladığımız ikinci xətti reqressiya qrupunu həyata keçiririk. Daha sonra OSM meta kateqoriyalarının sayını və ya hər bir palata üçün bütün OSM kateqoriyalarını istifadə edərək hər bir palataya daxil olan trafikin həcmini hesablayırıq.

Trafik pozuntularının təxmin edilməsi

Trafik pozuntularını qiymətləndirən ilk xətti model yalnız OSM xüsusiyyətlərinin meta-kateqoriyalarından istifadə edir (bax: Cədvəl 1a). Bu meta-kateqoriyalar torpaqdan istifadə növlərinin ənənəvi təsnifatlarını təmsil edir. Model yalnız trafik pozuntuları məlumatlarına uyğun gəlmir, nəticədə düzəlişlər edilir R Müxtəlif müstəqil dəyişənlərin sayını nəzərə alan və hesablama sosial elmində model müqayisə üçün ümumi bir metrik olan 0.11-in 2-si. Fərdi əmsallar göstərir ki, yüksək trafiklə əlaqəli olan ticarət sahələri, sənaye sahələri isə ən azdır. Modelin fərqli versiyalarını da yalnız iş günləri və həftə sonları paylamaları hesablayaraq sınadıq, çünki bu günlər trafikin pozulmasının təbiəti fərqli ola bilərdi, ancaq logdan çevrilən məlumatlara ümumi uyğunluq oxşar idi.

İkinci model, Oxfordshire-də ən azı yüz dəfə müşahidə edilən bütün OSM kateqoriyalarından istifadə edərək daha çox dənəvər torpaq istifadəsi məlumatlarına malikdir və nəticədə 40 fərqli nöqtə üçün KDE-lər əldə edilir (meyxanalar, məktəblər və restoranlardan qəbiristanlıqlara, poçt qutularına və bağlara qədər). ). Bu model, güncəlləşdirilmiş məlumatlara uyğunlaşdırılmış meta kateqoriyalara nisbətən daha yaxşı uyğun gəlir. R 2 Bu dənəvər model düzəlişlə nəticələnir R 2 = 0.55. Bu böyük artım tənzimlənir R 2, daha çox giriş/müstəqil dəyişənlərin düzəldilməsinin nəticəsi deyil R 2 müstəqil dəyişənlərin sayını hesablayır və asılı dəyişənlərə təsir etməyən dəyişənlər əlavə edildikdə azalacaq. Ən böyük mütləq dəyərin model əmsalları Cədvəl 1b-də təqdim olunur və onların müvafiq p-dəyərləri də göstərilir. OSM kateqoriyasına diqqət yetirmək vacibdir yaşayış meta kateqoriyasına bərabər deyil yaşayışçünki sonuncu daha çox OSM kateqoriyasını ehtiva edir. Növbəti hissələrdə bu məqamı daha ətraflı müzakirə edəcəyik.

İkinci, dənəvər model, yerli tıxacları izah edə biləcəyimiz şeylərin həqiqi trafik kəsilmələrinə görə necə dəyişdiyini təxmin edir. Məsələn, ibadət yerlərinin və məktəblərin hər ikisinin nisbətən çox sayda trafik pozuntusu gözləyərdik, ancaq bu modeldəki əmsallar məktəb olaraq etiketlənmiş maraq nöqtələrinin sayı ilə əlaqəli olan əmsal arasında böyük bir fərq olduğunu göstərir (c = 0.042) və log-transformasiya edilmiş trafik pozuntularının sayı və ibadət yerləri üçün müvafiq əmsal (c = 0.009). Bununla birlikdə, analiz yalnız əlaqəlidir: əkin sahələri və dayanacaq olaraq etiketlənmiş OSM maraq nöqtələri yüksək müsbət əmsallara malikdir və bu, bu nöqtələr ətrafında çox sayda trafik pozulmasının təsirlərdən çox dar yollar kimi trafik şəbəkəsi xüsusiyyətlərindən qaynaqlandığını göstərir. bu OSM xüsusiyyətlərindən birbaşa.

Trafik həcminin hesablanması

Oksfordşirdə trafik həcminin qiymətləndirilməsində OSM məlumatlarının effektivliyini də yoxlayırıq. Bu dəyişən üçün, müəyyən bir yolda hər bir OSM xüsusiyyətinin sıxlığını qiymətləndirmək üçün KDE istifadə etmək əvəzinə, hər bir bölmə üçün iki müstəqil dəyişən dəsti istehsal edərək hər bir meta-kateqoriya və kateqoriya ilə etiketlənmiş maraq nöqtələrinin sayını cəmləyirik. 6 OSM meta-kateqoriyasının hər biri ilə etiketlənmiş xalların ümumi sayına və 40 kateqoriyada hər bir palatadakı nöqtələrə uyğun gələnə. Daha sonra asılı bir dəyişən olaraq bir palataya axan log çevrilmiş ümumi trafikdən istifadə edərək iki uyğun xətti reqressiya modeli istehsal edirik.

Təəccüblü deyil ki, bəzi OSM kateqoriyalarının eyni palatalarda görünmələri baxımından da yüksək nisbətdədir. Şəkil 2 bütün OSM kateqoriyalarını sadalayır və bu əlaqələri ətraflı şəkildə göstərir. OSM kateqoriyalarının palatalar üzərində paylanması arasındakı Pearson korrelyasiyasını əks etdirən, eyni palatalarda tez -tez görünən OSM kateqoriyalarına daha yüksək dəyərlər verən bir istilik xəritəsini göstərir. meşəçəmən) və nadir hallarda birlikdə rast gəlinən palata cütlərinə aşağı dəyərlər (məsələn, bağçafast food). Şəkil, OSM kateqoriyalarında korrelyasiyasına görə iyerarxik kümelenmenin nəticəsini də göstərir. Tərəfindən yaradılan bir çoxluq var ferma, əkin sahəsi, bağça, meşə, çəmən, məzarlıqsu anbarıkimi bu kənd kateqoriyalarını daha çox şəhər kateqoriyalarından ayırır universitet və ya pərakəndə.

Bütün Oxfordshire bölgələrində fərqli OSM kateqoriyalarının paylanmasının Pearson korrelyasiyasını göstərən klaster xəritəsi. İstilik xəritəsi, bu işdəki hər OSM kateqoriyası kimi etiketlənən maraq nöqtələrinin sayı arasındakı əlaqəni göstərir. Ağaclar OSM kateqoriyalarının korrelyasiyasına görə necə yığışdığını göstərir. Məsələn, OSM kateqoriyaları ferma, əkin sahəsi, bağça kimi kateqoriyalara aid olmadığı halda, tez -tez eyni palatalarda göründüklərini göstərən bir çoxluq təşkil edir. kafefast food.

Trafik həcmi məlumatları ilə qurulan xətti reqressiya modelləri, trafikin pozulması məlumatları ilə qurulan modellərlə eyni keyfiyyət meylini göstərir. İlk model, 6 meta kateqoriyalı, düzəlişlə nəticələnir R 0.26 -dan 2 -si. Onun əmsalları OSM nöqtələrinin olaraq etiketləndiyini göstərir kommersiya daha çox gələn trafiklə əlaqələndirilir, nöqtələr kimi etiketlənir istirahət ilə mənfi əlaqələndirilir. Meta-kateqoriyalara uyğun əmsallar Əlavə Məlumatdakı Cədvəl S1-də verilmişdir.

Şəkil 2-də göstərilən 40 OSM kateqoriyasına malik olan incə dənəli model təbii olaraq daha incə bir ssenari göstərir. Yalnız düzəldilmiş məlumatlara daha yaxşı uyğunlaşma təmin etmir R 2-dən 0,45-ə qədərdir, lakin eyni zamanda daha sadə xətti modellərdə istifadə olunan meta-kateqoriyalara dair daha ətraflı məlumat verir. Kimi kateqoriyalar telefonuniversitet kimi trafik səviyyələri daha yüksək olan güclü birliklər göstərin meşə, çəmənpaylar daha zəif birliklər göstərir.

Həm palataya düşən trafik həcmi, həm də trafik pozuntularının sayı üçün, 6 meta-kateqoriyadan 40 OSM kateqoriyasına keçid, uyğunsuzluğu olan xətti bir modeldən daha yaxşı uyğunlaşan bir modelə keçid deməkdir. tənzimlənmişlər R 2 Yeni modelin işləməsi üçün bütün 40 OSM kateqoriyalarının lazım olub olmadığını və ya fərqli bir meta kateqoriya və ya əlaqəli olanlar istisna olmaqla, bu 40 OSM kateqoriyasının bir alt dəsti seçilərək eyni dərəcədə yaxşı bir uyğunluğun əldə oluna biləcəyini soruşmaq təbiidir. Kateqoriyalar. Bu, növbəti hissədə müzakirə olunacaq.

Xüsusiyyət seçimi

Bu xətti modellərdə hər bir dəyişənin izah gücünü rekursiv xüsusiyyətlərin aradan qaldırılması ilə xüsusiyyət sıralamasından istifadə edərək, ən yaxşı xüsusiyyətlərin çarpaz təsdiqlənmiş seçiminin köməyi ilə tətbiq edirik. öyrənmək Python kitabxanası 25. Hər iki asılı dəyişən üçün, yəni hər bir palataya daxil olan trafik həcmi və yol şəbəkəsindəki bir nöqtədə trafikin kəsilmə həcmi ilə birlikdə 1000 dəfə k-qat çarpaz doğrulama aparırıq. k = 10, düzəldilmiş modellər üçün qol R 2 Hər bir çapraz yoxlama turu üçün 6 və ya 40 müstəqil dəyişənlər əhəmiyyətinə görə sıralanır və bu halda xətti modellərdə uyğun əmsallarının böyüklüyüdür. Seçilmiş xüsusiyyətlərə 1-ci dərəcə verilir, sonrakı ən yaxşı dəyişən 2-ci dərəcəyə təyin olunur və son dəyişənə qədər.

Birdən çox çarpaz yoxlama turu, proqnozlaşdırıcı dəyişənlərinin fərqli sıralamaları ilə nəticələnə biləcəyi üçün, hər bir dəyişənin sabitliyini və eyni zamanda orta dərəcəsini hesablayaraq bütün sıralamaları birləşdiririk. Sabitlik seçimi 26, bir xüsusiyyətin bir model üçün ən vacib (yəni 1 -ci sıraya) nə qədər tez -tez daxil edildiyini qiymətləndirərək xüsusiyyət seçimi ilə məlumatların təfsiri arasında faydalı bir tarazlıq təmin edən bir üsuldur. Güclü və ya vacib xüsusiyyətlər, 1-ə yaxın bal toplamalıdır ki, bu da 1000 çarpaz doğrulama turunun çoxunun onları proqnozlaşdırmaq üçün ən yaxşı xüsusiyyətlərdən biri kimi sıraladığını göstərir. Hər hansı bir zəif, lakin hələ də əlaqəli xüsusiyyətlərin sıfır olmayan balları olmalıdır, çünki onlar ən azı bəzən ən yaxşı xüsusiyyətlər kimi seçilməlidir. Nəhayət, alakasız xüsusiyyətlər sıfıra yaxın skorları qaytarmalıdır ki, bu da seçilmiş dəyişənlər arasında öz xüsusiyyətlərini göstərmək ehtimalının çox aşağı olduğunu göstərir.

Trafik pozuntularının həcmi üçün həm orta dərəcə, həm də sabitlik təhlili Cədvəl 2 və 3-də göstərildiyi kimi eyni nümunəni ortaya qoyur. Cədvəl 3-də ən aşağı sıralanma və ən yüksək sabitlik balları olan Cədvəl 2 və 10 dəyişən. Meta kateqoriya yaşayış yuxarıdakı xüsusiyyətlər, həm orta rütbəsi, həm də stabilliyi 1-ə bərabərdir ki, bu da 1000 çarpaz doğrulama turunun hamısında vacib olan bir dəyişəni göstərir. Ardından meta kateqoriyası gəlir istirahətdaha aşağı bir dərəcəyə və sabitliyin 0.6-dan aşağı olan bütün digər meta-kateqoriyalara sahib olaraq hələ də vacib xüsusiyyətlərə malikdir. Müvafiq dənəvər OSM kateqoriyalar kateqoriyalar göstərir əkin sahəsi, yaşayış, dayanacaq, meşəbağça yuxarıda, orta sıralanma və sabitlik 1.000, bütün 1000 çarpaz doğrulama turlarında əhəmiyyətli dəyişənlər hesab edildiyini göstərir. Bu kateqoriyaların ardınca gəlir ferma, çəmənsənaye, 0.999 sabitliyi və müvafiq ortalamaları 1.001, 1.002 və 1.003.

2 və 3 -cü cədvəllər, daxil olan ümumi trafik həcmi üçün orta dərəcəni və sabitlik nəticələrini də göstərir. Bildirilən nəticələr həftə içi səhərlər edilən səfərlər üçündür, lakin Əlavə Məlumatdakı Cədvəl S2 -də göstərildiyi kimi, səfərlər toplusunda istifadə olunan keyfiyyət baxımından oxşar nəticələr əldə edilir. Meta kateqoriya kommersiya yuxarıdakı xüsusiyyətlər, həm orta rütbəsi, həm də stabilliyi 1-ə bərabərdir ki, bu da 1000 çarpaz doğrulama turunun hamısında vacib olan bir dəyişəni göstərir. Ardından meta kateqoriyası gəlir istirahətdaha aşağı bir dərəcəyə və 10%-dən az və ya bərabər olan bir sabitliyə sahib olan bütün digər meta-kateqoriyalarla hələ də vacib xüsusiyyətlərə malikdir. Müvafiq dənəvər OSM kateqoriyalar göstərir fast food yuxarıda, orta rütbə və sabitlik 1. Kateqoriyalar Poçt qutusukafe sonrakı xüsusiyyət. Kimi OSM kateqoriyalar fermabağça daha aşağı rütbələrə və 0.7 -dən aşağı sabitliyə malik xüsusiyyət. OSM kateqoriyalarının olduğunu nəzərə almaq lazımdır yaşayışkommersiya meta-kateqoriyalara bərabər deyil yaşayışkommersiya. Bu məqam növbəti hissədə daha ətraflı müzakirə olunacaq.


5 Cavablar 5

(İd, time_stamp) unikaldırsa, yəni eyni nəqliyyat vasitəsi və eyni time_stamp üçün iki sıra yoxdursa, hər bir nəqliyyat vasitəsi üçün ən son zaman damğasını əldə etmək üçün daxili görünüşdən istifadə edə bilərsiniz (mysql onu törəmə cədvəl adlandırır). Daha sonra digər sütunları əldə etmək üçün bu cədvələ mövqe cədvəlinə qoşula bilərsiniz:

Yalnız bu sorğunu daxili görünüşdə işlədə bilərsiniz (yuxarıdakı sorğuda hər bir nəqliyyat vasitəsi üçün ən son zaman damğasını qaytardığını yoxlamaq üçün m ləqəbi təyin edilmişdir).

Nəticələri müəyyən bir qaydada istəsəniz SİFARİŞ əlavə edə bilərsiniz. (Bu sorğu, bir vasitə üçün birdən çox sıra qaytarmaq potensialına malikdir, IFF -in son zaman_ damğası dəyəri eyni nəqliyyat vasitəsi üçün iki (və ya daha çox) sətirdə baş verir. Bir avtomobil üçün heç bir zaman_stampı dəyəri təkrarlanmasa belə olmayacaq.)

Uyğun bir indeks, əldə edilmiş cədvəlin yaradılmasını sürətləndirəcək və birləşmə əməliyyatını mövqelər cədvəlinə qaytaracaq:


2 Cavab 2

İki yerin koordinatlarını bilirsinizmi?

enlik Enlik dərəcə ilə. Müsbət dəyərlər ekvatorun şimalındakı enlikləri göstərir. Mənfi dəyərlər ekvatordan cənubdakı enlikləri göstərir.

uzunluq Dairələrdə uzunluq. Ölçmələr sıfır meridiana nisbətlidir, müsbət dəyərlər meridianın şərqinə, mənfi dəyərlər isə meridianın qərbinə doğru uzanır.

Enlem, buna görə də olduqca sadədir, əgər təyinatın eni cari yerin enliyindən azdırsa, o zaman şimalda, cari yerin enindən daha böyükdürsə, cənubda yerləşir.

latitudinal_distance = təyinat.litude - mənşə.latitude

Uzunluq bir az daha mürəkkəbdir, çünki nəzərə almalıyıq ki, Yerin şərqinə gedən yolun dörddə üçü qərbdə olduğu üçün daha yaxşı ifadə olunur. Yenə uzunluq dəyərlərini müqayisə edin, həm şərq, həm də qərb arasındakı məsafəni nəzərdən keçirin, meridianı keçin və daha qısa məsafəni seçin.

distance_east = (mənşə. uzunluq & gt 0 & amp & amp təyinat. uzunluq & lt 0)? 180 - mənşə. Uzunluq + təyinat. Uzunluq - -180: təyinat. Uzunluq - mənşə. Uzunluq əgər

distance_west = (mənşə. uzunluq & lt 0 & amp & amp təyinat. uzunluq və gt 0)? -180 - mənşə. Uzunluq - 180 - təyinat. Uzunluq: mənşə. Uzunluq - təyinat. Uzunluq əgər

longitudinal_distance = min (məsafə_ şərq, məsafə -qərb)

İki nöqtəni neçə enlik və uzunluq dərəcəsi ilə ayırdığınızı bildiyiniz zaman, təyinat yerinə gedən yolu hesablaya bilərsiniz və hansı marşrutun hansı kompas nöqtəsi kimi göstərilməli olduğuna qərar verə bilərsiniz. Yalnız dörd nöqtəsi olan bir pusulada (N, E, S, W) hər nöqtə 90 dərəcəni əhatə edərdi. 8 nöqtəli bir pusulada hər nöqtə 45 dərəcəni əhatə edərdi. Ümid edirəm fikir əldə edəcəksiniz.

heading = arctan (longitudinal_distance / latitudinal_distance) if (heading & gt = -45 || heading & lt 45) if 'N' return else if (heading & gt = 45 & amp & amp heading & lt 135) if else 'E' return.

Burada gecdir və mən bu ifadələri sınamıram, buna görə də faydalı görünürlərsə, kor -koranə tətbiq etmək əvəzinə onları başa düşdüyünüzdən və sınadığınızdan əmin olun. İşarə və ya koordinat cütünü köçürmə şansım təəssüf ki yüksəkdir.


Səma Koordinatları

göy cisimlərinin və köməkçi nöqtələrin göy kürəsindəki yerini təyin etmək üçün istifadə olunan ədədlər. Astronomiyada müxtəlif göy koordinatları sistemlərindən istifadə olunur. Hər biri mahiyyətcə uyğun bir şəkildə seçilmiş bir qütbə malik olan bir sahədə qütb koordinatları sistemidir. Bir göy koordinat sistemi, göy kürəsindəki böyük bir dairə və ya bu dairənin hər nöqtəsindən 90 ° dərəcədə yerləşən qütbü ilə birlikdə koordinatlardan birini ölçmək üçün mənşə dairəsindəki işarəsi ilə verilir. Göy koordinat sistemlərinə bu böyük dairənin seçimindən asılı olaraq üfüq, ekvatorial, ekliptik və ya qalaktik sistemlər deyilir. Səma koordinatları uzaq antik dövrdə artıq istifadə olunurdu. Bir neçə sistem qədim yunan həndəsi Evklid tərəfindən təsvir edilmişdir (c. 300 BC). Ptolemey və rsquosda nəşr olunan Hipparchus və rsquo ulduz kataloqu Almagest, ekliptik koordinat sistemindəki 1, 022 ulduzun mövqelərini ehtiva edir.

Üfüq koordinat sistemində əsas böyük dairə riyazi və ya həqiqi üfüqdür NESW (Şəkil 1) və qütb müşahidə nöqtəsinin Z zirvəsidir. Səmavi cisimlərin mövqeyini təyin etmək üçün & sigmavasitəsilə böyük bir dairə çəkirik & sigma və Z, obyektin şaquli dairəsi adlanır. Şaquli dairə boyunca zenitdən cisimə qədər olan Zo qövsünə zenit məsafəsi deyilir Z və ilk koordinatdır Z Zenit Z üçün 0 & deg, ən Z & rsquo üçün 180 & deg arasında hər hansı bir dəyər ola bilər. Əvəzinə z, hündürlükdən istifadə etmək olar h üfüqdən obyektə şaquli dairənin qövsünə bərabər olan obyektin. Hündürlük üfüqdən 0 ° -dən 90 ° -ə qədər hər iki istiqamətdə ölçülür və cisim üfüqün üstündə olarsa pozitiv, cisim üfüqdən aşağıda olarsa mənfi olur. Bu konvensiya ilə Z + əlaqəsi h = 90 & deg həmişə saxlanılır.

İkinci koordinat, azimut A, qövs üfüq boyunca şimal nöqtəsindən obyektə və şaquli dairəyə qədər şərqə doğru ölçülür. (Astrometriyada azimut tez -tez cənub nöqtəsindən qərbə doğru ölçülür S.) Bu qövs, NESM, göy meridianı ilə cisim arasındakı Z nöqtəsindəki sferik bucağı ölçür və bu sferik açı iki təyyarə arasındakı dihedral bucağa bərabərdir. Azimut 0 ° ilə 360 ° arasında hər hansı bir dəyəri ola bilər. Üfüq koordinat sisteminin əhəmiyyətli bir xüsusiyyəti, müşahidə nöqtəsindən asılı olmasıdır, çünki zenit və üfüq, yerin müxtəlif nöqtələrində və rsquos səthində fərqli olan şaquli xəttin istiqaməti (şaquli) ilə müəyyən edilir. Bu səbəbdən çox uzaq bir cismin koordinatları eyni anda müxtəlif nöqtələrdən müşahidə edildikdə fərqlidir. Gündəlik bir dairə boyunca hərəkət edərkən, hər bir cisim meridiandan iki dəfə keçər və hər meridiandan keçər. Üst zirvədə, Z ən kiçikdir və ən aşağı zirvədə Z ən böyükdür. Bir gün ərzində Z bu sərhədlər arasında dəyişir. Üst zirvəsi Z -nin cənubunda olan obyektlər üçün azimut A bir gün ərzində 0 ° ilə 360 ° arasında dəyişir. Ancaq göy qütbü arasında sona çatan cisimlər üçün P və Z, azimut müşahidə nöqtəsinin enliyi və cisimlə göy qütbü arasındakı bucaq məsafəsi ilə müəyyən edilən müəyyən sərhədlər daxilində dəyişir.

Birinci ekvator koordinat sistemində əsas dairə göy ekvatorudur Q & gammaQ 1 (Şəkil 2) və qütb göy qütbüdür P müəyyən bir nöqtədən görünür. Bir obyektin və sigmanın mövqeyini təyin etmək üçün, obyektin içindən və içindən saat dairəsi adlanan böyük bir dairə çəkirik. P. Ekvatordan obyektə doğru olan bu dairənin qövsü, ilk cisim və rsquos meyl və deltadır. Sapma və delta ekvatordan hər iki istiqamətdə 0 ° ilə 90 ° arasında ölçülür və cənub yarımkürəsindəki cisimlər üçün mənfi hesab olunur. Bəzən meyl əvəzinə qütb məsafəsini istifadə edirik səh, qövsə bərabərdir Per şimal göy qütbündən cismə qədər olan saat dairəsinin miqdarı & rho əlaqəni təmin etmək üçün 0 və 180 dərəcə arasında hər hansı bir dəyəri qəbul edə bilər & rho + & delta = 90 & deg həmişə saxlanılır.

İkinci koordinat, saat açısı t, qövsdür QM ekvatorda, nöqtədə göy meridianı ilə kəsişməsindən ölçülür Q göy kürəsinin cisimə və rsquos saat dairəsinə fırlanması istiqamətində üfüqdən yuxarıda yerləşir. Bu qövs sferik açıya uyğun gəlir P cisim və rsquos saat dairəsi ilə cənub nöqtəsinə yönələn meridianın qayı arasında. Sabit bir cismin saat bucağı bir gün ərzində 0 ° -dən 360 ° -ə dəyişir, cismin əyilməsi isə sabit olaraq qalır. Saat bucağı zamana düz mütənasib olaraq dəyişdiyindən, zaman ölçüsü kimi xidmət edir. Saat bucağı demək olar ki, həmişə saat, dəqiqə və saniyə ilə ifadə olunur, beləliklə 24 saat 360 °, 1 saat 15 & dərəcə və s. Yuxarıda təsvir olunan sistemlərin hər ikisi & ufq ufqunu və ilk ekvatorial sistemləri mdashare yerli sistemlər adlandırırlar, çünki bu sistemlərdəki koordinatlar müşahidə nöqtəsindən asılıdır.

İkinci ekvatorial koordinat sistemi birincisindən yalnız ikinci koordinatda fərqlənir. Saat bucağı əvəzinə, ikinci sistem cisim və rsquos sağ yüksəliş və alfa & mdashthe qövs və qamma istifadə edir. M göy ekvatorunda, göy kürəsinin fırlanmasının əksinə istiqamətdə cisim və rsquos saat dairəsinə qədər yaz bərabərliyi və qammadan ölçülür (Şəkil 2). Bu qövs sferik bucağı ölçür P T nöqtəsindən keçən saat dairəsi ilə verilən cisimdən keçən saat dairəsi arasında. Adətən & alfa saatlarla, dəqiqələrlə və saniyələrlə ifadə olunur və 0 ilə 24 saat arasında hər hansı bir dəyər qəbul edə bilər. Nöqtə və qamma göy sferası ilə birlikdə fırlandığından, bu sistemdəki kifayət qədər uzaq, sabit bir cismin hər iki koordinatı müşahidə nöqtəsindən asılı deyil.

Ekliptik koordinat sistemində əsas dairə ekliptikdir E & gammaE & rsquo (Şəkil 3) və qütb ekliptik qütbdür & Pi. Bir cismin və sigmanın mövqeyini təyin etmək üçün obyektin və nöqtənin & Pi arasında böyük bir dairə çəkirik. Bu böyük dairəyə verilən cismin en dairəsi deyilir və ekliptikdən cismə doğru uzanan qövsə ekliptik, göy və ya astronomik enlik deyilir. & beta və ilk koordinatdır. Enlem & beta ekliptikdən şimala və ya cənuba doğru ekliptik dirəklərə doğru sonuncu vəziyyətdə ölçülür, dəyərin mənfi olduğu qəbul edilir. İkinci koordinat ekliptik, göy və ya astronomik uzunluq və lambda & mdashthe yay və qammadırM ekliptika boyunca T nöqtəsindən cisim və rsquos enlik dairəsinə qədər, günəş və rsquos illik hərəkət istiqamətində ölçülür. 0 və 360 dərəcə arasında hər hansı bir dəyəri ola bilər. Koordinatlar & beta və & lambda səma nöqtəsindəki nöqtələr bir gün ərzində dəyişmir və müşahidə nöqtəsindən asılı deyildir.

Qalaktik koordinat sistemində əsas dairə

qalaktik ekvator BDB & rsquo (Şəkil 4), yerdən göründüyü kimi Süd Yolu simmetriya müstəvisinə paralel olan göy kürəsindəki böyük dairədir, qütb bu böyük dairənin qütbü və Qammasıdır. Qalaktik ekvatorun göy kürəsindəki mövqeyi yalnız təxminən müəyyən edilə bilər. Ümumiyyətlə şimal qütbünün ekvator koordinatları ilə müəyyən edilir, bunlar & alfa = 12 saat 49 dəq və & delta = + 27.4 & dərəcə (1950.0 -cı il) olaraq qəbul edilir. Bir cismin və sigmanın mövqeyini təyin etmək üçün, obyektin üzərindən və Gamma nöqtəsindən bir qalaktik enlik dairəsi adlanan böyük bir dairə çəkirik. Bu dairənin qalaktik ekvatordan cismə doğru olan qayı, qalaktik enlik adlanır b, ilk koordinatdır. Qalaktik enlik +90 ° ilə +mdash90 ° arasında hər hansı bir dəyəri ola bilər və mənfi işarəsi cənub səma qütbünün yerləşdiyi yarımkürədə cisimlərin qalaktik enlərinə uyğundur. İkinci koordinat, qalaktik uzunluq l, qövsdür DM nöqtədən qalaktik ekvator boyunca ölçülür D Qalaktik ekvatorun göy ekvatorunu cisimlə kəsişdiyi yer və rsquos qalaktik enlik dairəsi qalaktik uzunluq / artan sağ yüksəliş istiqamətində ölçülür və 0 & degdən 360 ° -ə qədər hər hansı bir dəyəri qəbul edə bilər. Nöqtənin doğru yüksəlişi D 18 saat 49 dəqiqəyə bərabərdir. Coordinates in the first three systems are determined from observations that are made by using appropriate instruments. Ecliptic and galactic coordinates are obtained from the equatorial coordinates by means of calculations.

In order to compare the celestial coordinates of objects observed from different points on the earth or at different times of the year (at different points on the earth&rsquos orbit), these coordinates are referred either to the center of the earth or to the center of the sun, with parallax being taken into account. Because of precession and nutation, there is a slow change in the orientation in space of the plane of the celestial equator and the plane of the ecliptic, which define the primary circles in a number of celestial coordinate systems the origins from which the coordinates are measured also change. As a result of this, the values of the celestial coordinates also change slowly. Therefore, in order to specify the precise location of objects on the celestial sphere, we must indicate the moment of time (the &ldquoepoch&rdquo), which determines the position of the celestial sphere and the ecliptic. The position of objects in a given celestial coordinate system proves to be affected by the aberration of light, which is a consequence of the earth&rsquos orbital motion (annual aberration) and the observer&rsquos motion owing to the earth&rsquos rotation (diurnal aberration) the position is also affected by the refraction of light in the atmosphere. The celestial coordinates of an object also change as a result of the proper motion of the object.

Observations of variations in celestial coordinates have led to very significant discoveries in astronomy, which are of great importance for the understanding of the universe. These discoveries include the phenomena of precession, nutation, aberration, parallax, and of the proper motion of stars. Celestial coordinates make it possible to solve the problem of measuring time and the determination of geographic coordinates of different points on the earth&rsquos surface. Celestial coordinates find wide application in the compilation of various star catalogs, in the study of the true motions of celestial bodies (both natural and artificial) in celestial mechanics and in astrodynamics, and in the study of the spatial distribution of stars in stellar astronomy.


İstinadlar

Aarons J (1997) Global positioning system phase fluctuations at auroral latitudes. J Geophys Res 102:17219–17231. doi:10.1029/97JA01118

Aarons J, Lin B (1999) Development of high latitude phase fluctuations during the January 10, April 10–11, and May 15, 1997 magnetic storms. J Atmos Sol-Terr Phys 61:309–327

Baker DN et al (2016) Highly relativistic radiation belt electron acceleration, transport, and loss: large solar storm events of March and June 2015. J Geophys Res Space Phys 121:6647–6660. doi:10.1002/2016JA022502

Basu S, MacKenzie E, Basu Su (1988) Ionospheric constraints on VHF/UHF communications links during solar maximum and minimum periods. Radio Sci 23(3):363–378. doi:10.1029/RS023i003p00363

Blewitt G (1990) An automatic editing algorithm for GPS data. Geophys Res Lett 17:199–202

Cherniak I, Zakharenkova I (2015) Dependence of the high-latitude plasma irregularities on the auroral activity indices: a case study of 17 March 2015 geomagnetic storm. Earth Planets Space. doi:10.1186/s40623-015-0316-x

Cherniak I, Zakharenkova I (2016a) High-latitude ionospheric irregularities: differences between ground- and space-based GPS measurements during the 2015 St. Patrick’s Day storm. Earth Planets Space 2016(68):136. doi:10.1186/s40623-016-0506-1

Cherniak I, Zakharenkova I (2016b) First observations of super plasma bubbles in Europe. Geophys Res Lett. doi:10.1002/2016GL071421

Gurtner W (1994) RINEX: the receiver-independent exchange format. GPS World 4:48–52

Hofmann-Wellenhof B (2001) Global positioning system: theory and practice. Springer, New-York

Hofmann-Wellenhof B, Lichtenegger H, Wasle E (2008) GNSS—global navigation satellite systems: GPS, GLONASS, Galileo, and more. Springer, Wien. doi:10.1007/978-3-211-73017-1

Horvath I, Crozier S (2007) Software developed for obtaining GPS-derived total electron content values. Radio Sci. 42:RS2002. doi:10.1029/2006RS003452

ICD-GLONASS (2008) Global navigation satellite system GLONASS interface control document, version 5.1. Russian Institute of Space Device Engineering, Moscow, Russia

Jacobsen KS (2014) The impact of different sampling rates and calculation time intervals on ROTI values. J Space Weather Space Clim 4:A33. doi:10.1051/swsc/2014031

Jacobsen KS, Andalsvik YL (2016) Overview of the 2015 St. Patrick’s day storm and its consequences for RTK and PPP positioning in Norway. J Space Weather Space Clim 6:A9. doi:10.1051/swsc/2016004

Jakowski N, Stankov SM, Klaehn D, Becker C (2006) SWACI—a near-real time ionosphere service based on Ntrip technology. In: Proceedings of the Ntrip Symposium and Workshop “Streaming GNSS data via internet” BKG. Frankfurt am Main

Jakowski N, Mielich J, Borries C, Cander L, Krankowski A, Nava B, Stankov SM (2008) Large-scale ionospheric gradients over Europe observed in October 2003. J Atmos Sol-Terr Phys 70:1894–1903. doi:10.1016/j.jastp.2008.03.020

Jakowski N, Béniguel Y, De Franceschi G, Hernandez-Pajares M, Jacobsen KS, Stanislawska I, Tomasik L, Warnant R, Wautelet G (2012) Monitoring, tracking and forecasting ionospheric perturbations using GNSS techniques. J Space Weather Space Clim 2:A22. doi:10.1051/swsc/2012022

Jeffrey C (2015) An introduction to GNSS: GPS, GLONASS, Galileo and other global navigation satellite systems. NovAtel Publisher, Calgary, Canada

Kelley MC, Vickrey JF, Carlson CW, Torbert R (1982) On the origin and spatial extent of high-latitude F region irregularities. J Geophys Res 87(A6):4469–4475

Keskinen MJ, Ossakow SL (1983) Theories of high-latitude ionospheric irregularities: a review. Radio Sci 18:1077–1091. doi:10.1029/RS018i006p01077

Laundal KM, Østgaard N (2009) Asymmetric auroral intensities in the Earth’s Northern and Southern hemispheres. Nature 460:491–493. doi:10.1038/nature08154

Melbourne WG (1985) The case for ranging in GPS based geodetic systems. In: Proceedings of the 1st international symposium on precise positioning with the global positioning system, Rockville, pp 373–386

Miyake W, Jin H (2010) Near-real time monitoring of TEC Over Japan at NICT (RWC Tokyo OF ISES). In: Advances in geosciences A 6-Volume Set Volume 21: Solar Terrestrial (ST). Published by World Scientific Publishing, Singapore

NICT (2016) Service NICT GEONET quasi-realtime TEC maps over JAPAN (segweb.nict.go.jp/GPS/QR_GEONET/index_e.html). As Accessed on 15 Aug 2016

Pi X, Mannucci AJ, Lindqwister UJ, Ho CM (1997) Monitoring of global ionospheric irregularities using the worldwide GPS network. Geophys Res Lett 24:2283

Prikryl P, Jayachandran PT, Mushini SC, Richardson IG (2012) Toward the probabilistic forecasting of high-latitude GPS phase scintillation. Space Weather 10:S08005. doi:10.1029/2012SW000800

Prikryl P, Jayachandran PT, Mushini SC, Richardson IG (2014) High-latitude GPS phase scintillation and cycle slips during high-speed solar wind streams and interplanetary coronal mass ejections: a superposed epoch analysis. Earth Planets Space 66:62. doi:10.1186/1880-5981-66-62

Russian IAC PNT (Information and Analysis Center for Positioning, Navigation and Timing) (2016) FTP server (ftp://ftp.glonass-iac.ru/MCC/ALMANAC/). As Accessed on 15 Aug 2016

SWACI (2016) The Space Weather Application Center Ionosphere (http://www.swaciweb.dlr.de/data-and-products/?no_cache=1&L=1/). As Accessed on 15 Aug 2016

Tiwari R, Strangeways HJ, Tiwari S, Ahmed A (2013) Investigation of ionospheric irregularities and scintillation using TEC at high latitude. Adv Space Res 52:1111–1124. doi:10.1016/j.asr.2013.06.010

Tsunoda RT, Haggstrom I, Pellinen-Wannberg A, Steen A, Wannberg G (1985) Direct evidence of plasma density structuring in the auroral F region ionosphere. Radio Sci 20:762–784

Valladares CE, Villalobos J, Sheehan R, Hagan MP (2004) Latitudinal extension of low-latitude scintillations measured with a network of GPS receivers. Ann Geophys 22:3155–3175. doi:10.5194/angeo-22-3155-2004

van der Meeren C, Oksavik K, Lorentzen D, Moen JI, Romano V (2014) GPS scintillation and irregularities at the front of an ionization tongue in the nightside polar ionosphere. J Geophys Res Space Phys 119:8624–8636. doi:10.1002/2014JA020114

Wanner B (2015) DR #127: effect on WAAS from Iono Activity on March 17–18, 2015, WAAS Technical Report at the WAAS Test Team web-page, 2015. Accessed 03 April 2017. http://www.nstb.tc.faa.gov/Discrepancy%20Reports%20PDF/DR%20127%20Effect%20on%20WAAS%20from%20Iono%20Activity%20March%2017%202015.pdf

Weber EJ, Buchau J, Moore J, Sharber J, Livingston R, Winningham J, Reinisch B (1984) F layer ionization patches in the polar cap. J Geophys Res 89(A3):1683–1694

Wübbena G (1985) Software developments for geodetic positioning with GPS using TI 4100 code and carrier measurements. In: Proceedings of the 1st international symposium on precise positioning with the global positioning system. Rockville, pp 403–412


Practical Example of Soil Moisture Sensor Determination for Agricultural Areas

For this example of soil moisture sensor number determination, 26.6 acres of perennial pasture located in Hillsborough County, Florida, was chosen. Figure 3 shows the aerial photograph of the area and identifies the soil series.

Figure 4 shows the soil moisture distribution map for three different soil moisture conditions. The dry condition (Figure 4, top graph) was characterized by the percentage of the sampled points below 7.9% volumetric water content (VWC). In this case, 94.7% of the points were below the VWC threshold, while only 5.3% of the sampled points were between 8% and 15% VWC range. For the medium soil moisture condition evaluation (Figure 4, center graph), about 20% of the area sampled was characterized by medium soil moisture conditions. The sampling was performed 2 days after 1.4 inches of precipitation. Another soil moisture variability evaluation was performed after 3.43 inches of rainfall in the 3 previous days, characterizing a wet soil moisture condition (Figure 4, bottom graph).

For the area of this example, three soil moisture conditions were evaluated in terms of spatial soil moisture distribution patterns (dry, medium, and wet conditions). For irrigation and crop management purposes, the soil moisture maps were used to identify homogenous area. These areas are called management zones, and they should be managed independently for irrigation based on soil moisture and crop water requirements. For those areas, the fixed soil moisture sensors located in the management zones could be used to periodically monitor the soil moisture or automatically drive the irrigation valves.

Based on graphs of soil moisture distribution, three management zones were identified (Figure 5) for the studied area. Because of their soil moisture characteristics, the three zones should be managed independently for irrigation purposes. Zone I was characterized by drier soil moisture conditions than Zones II and III. The estimated area of Zone I was 16 acres, followed by 9.4 and 1.2 acres for Zones II and III, respectively. Zones I and II could be monitored by one or two soil moisture sensors placed at convenient points within each management zone. Because of its small area, a single moisture sensor could monitor Zone III, or alternatively, area drainage could be improved and, depending on a future soil moisture characterization, the area could be incorporated into Zone I or II accordingly.

When determining irrigation management zones, one should also consider irrigation method and design. Irrigation management zones with irregular shapes may not be practical and could be hard to manage. Therefore, adequate distribution of irrigation management zones within irrigation design may be crucial to irrigate the crops according to the soil moisture holding capacity of each zone.


Supplementary Material

Aoki, K., Ueno, S., Kamijo, T., Setoguchi, H., Murakami, N., Kato, M., et al. (2014). Genetic differentiation and genetic diversity of Castanopsis (Fagaceae), the dominant tree species in Japanese broadleaved evergreen forests, revealed by analysis of EST-associated microsatellites. PLOS One 9:e87429. doi: 10.1371/journal.pone.0087429

Bahram, M., Hildebrand, F., Forslund, S. K., Anderson, J. L., Soudzilovskaia, N. A., Bodegom, P. M., et al. (2018). Structure and function of the global topsoil microbiome. Təbiət 560, 233�. doi: 10.1038/s41586-018-0386-6

Baldrian, P. (2017). Forest microbiome: diversity, complexity and dynamics. FEMS Microbiol. Rev. 41, 109�.

Bengtsson-Palme, J., Ryberg, M., Hartmann, M., Branco, S., Wang, Z., Godhe, A., et al. (2013). Improved software detection and extraction of ITS1 and ITS2 from ribosomal ITS sequences of fungi and other eukaryotes for analysis of environmental sequencing data. Methods Ecol. Evol. 4, 914�.

Blanchet, F. G., Legendre, P., and Borcard, D. (2008). Forward selection of explanatory variables. Ekologiya 89, 2623�. doi: 10.1890/07-0986.1

Borcard, D., and Legendre, P. (1994). Environmental control and spatial structure in ecological communities: an example using oribatid mites (Acari, Oribatei). Ətraf. Ecol. Stat. 1, 37�. doi: 10.1007/bf00714196

Borcard, D., Legendre, P., Avois-Jacquet, C., and Tuomisto, H. (2004). Dissecting the spatial structure of ecological data at multiple scales. Ekologiya 85, 1826�. doi: 10.1890/03-3111

Camacho, C., Coulouris, G., Avagyan, V., Ma, N., Papadopoulos, J., Bealer, K., et al. (2009). BLAST+: architecture and applications. BMC Bioinformatika 10:421. doi: 10.1186/1471-2105-10-421

Fukasawa, Y., Osono, T., and Takeda, H. (2013). Effects of environmental moisture on twig litter decomposition by fungal colonizers. J. Integr. Field Sci. 10, 1𠄶. doi: 10.1007/s13225-010-0083-8

Gardes, M., and Bruns, T. D. (1993). ITS primers with enhanced specificity for basidiomycetes: application to the identification of mycorrhizae and rusts. Mol. Ecol. 21, 113�. doi: 10.1111/j.1365-294x.1993.tb00005.x

Gourbière, F., van Maanen, A., and Debouzie, D. (2001). Associations between three fungi on pine needles and their variation along a climatic gradient. Mycol. Res. 105, 1101�. doi: 10.1016/s0953-7562(08)61973-5

Hagiwara, Y., Matsuoka, S., Hobara, S., Mori, A. S., Hirose, D., and Osono, T. (2015). Bleaching of leaf litter and associated fungi in subboreal and subalpine forests. Bacarmaq. J. Microbiol. 61, 735�. doi: 10.1139/cjm-2015-0111

Hirose, D., Hobara, S., Matsuoka, S., Kato, K., Tanabe, Y., Uchida, M., et al. (2016). Diversity and community assembly of moss-associated fungi in ice-free coastal outcrops of continental Antarctica. Fungal Ecol. 24, 94�. doi: 10.1016/j.funeco.2016.09.005

Huson, D. H., Auch, A. F., Qi, J., and Schuster, S. C. (2007). MEGAN analysis of metagenomics data. Genome Res. 17, 377�.

Matsukura, K., Hirose, D., Kagami, M., Osono, T., and Yamaoka, Y. (2017). Geographical distribution of rhytismataceaous fungi on Camellia japonica leaf litter in Japan. Fungal Ecol. 26, 37�. doi: 10.1016/j.funeco.2016.11.006

Matsuoka, S., Kawaguchi, E., and Osono, T. (2016). Temporal distance decay of similarity of ectomycorrhizal fungal community composition in a subtropical evergreen forest in Japan. FEMS Microbiol. Ecol. 92:fiw061. doi: 10.1093/femsec/fiw061

Miura, K., and Kudo, M. (1970). An agar-medium for aquatic hyphomycetes. Trans. Mycol. Soc. Jpa. 11, 116�.

Miyamoto, T., Igarashi, T., and Takahashi, K. (2000). Lignin-degrading ability of litter-decomposing basidiomycetes from Picea forests of Hokkaido. Mycoscience 45, 24�.

Nilsson, T., and Daniel, G. (1989). Chemistry and microscopy of wood decay by some higher ascomycetes. Holzforschung 43, 11�. doi: 10.1515/hfsg.1989.43.1.11

Oksanen, J., Blanchet, F. G., Friendly, M., Kindt, R., Legendre, P., McGlinn, D., et al. (2019). Package ‘vegan’ Version 2.5-6. Avaliable at: http://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html (accessed August 8, 2020).

Osono, T. (2011). Diversity and functioning of fungi associated with leaf litter decomposition in Asian forests of different climatic regions. Fungal Ecol. 4, 375�. doi: 10.1016/j.funeco.2011.02.004

Osono, T. (2017). Leaf litter decomposition of 12 tree species in a subtropical forest in Japan. Ecol. Res. 32, 413�. doi: 10.1007/s11284-017-1449-0

Osono, T. (2020). Functional diversity of ligninolytic fungi associated with leaf litter decomposition. Ecol. Res. 35, 30�. doi: 10.1111/1440-1703.12063

Osono, T., Ishii, Y., and Hirose, D. (2008). Fungal colonization and decomposition of Castanopsis sieboldii leaf litter in a subtropical forest. Ecol. Res. 23, 909�. doi: 10.1007/s11284-007-0455-z

Peay, K. G., Garbelotto, M., and Bruns, T. D. (2010). Evidence of dispersal limitation in soil microorganisms: isolation reduces species richness on mycorrhizal tree islands. Ekologiya 91, 3631�. doi: 10.1890/09-2237.1

Peay, K. G., Kennedy, P. G., and Talbot, J. M. (2016). Dimensions of biodiversity in the Earth mycobiome. Nat. Rev. Microbiol. 14, 434�. doi: 10.1038/nrmicro.2016.59

Peres-Neto, P. R., Legendre, P., Dray, S., and Borcard, D. (2006). Variation partitioning of species data matrices: estimation and comparison of fractions. Ekologiya 87, 2614�. doi: 10.1890/0012-9658(2006)87[2614:vposdm]2.0.co2

Pointing, S. B., Parungao, M. M., and Hyde, K. D. (2003). Production of wood-decay enzymes, mass loss and lignin solubilization in woody by tropical Xylariaceae. Mycol. Res. 107, 231�. doi: 10.1017/s0953756203007329

Preston, C. M., Trofymow, J. A., Sayer, B. G., and Niu, J. (1997). 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy with cross-polarization and magic-angle spinning investigation of the proximate-analysis fractions used to assess litter quality in decomposition studies. Bacarmaq. J. Bot. 75, 1601�. doi: 10.1139/b97-872

Tanabe, A. S., and Toju, H. (2013). Two new computational methods for universal DNA barcoding: a benchmark using barcode sequences of bacteria, archaea, animals, fungi, and land plants. PLOS One 8:e76910. doi: 10.1371/journal.pone.0076910

Tedersoo, L., Bahram, M., Põlme, S., Kõljalg, U., Yorou, N. S., Wijesundera, R., et al. (2014). Global diversity and geography of soil fungi. Elm 346:1256688.

Tokumasu, S. (2001). Geographical distribution of Sporidesmium goidanichii in pine forests of Japan. Mycoscience 42, 575�. doi: 10.1007/bf02460957

Valášková, V., Šnajdr, J., Bittner, B., Cajthaml, T., Merhautová, V., Hofrichter, M., et al. (2007). Production of lignocellulose-degrading enzymes and degradation of leaf litter by saprotrophic basidiomycetes isolated from a Quercus petraea forest. Soil Biol. Biokimya. 39, 2651�. doi: 10.1016/j.soilbio.2007.05.023

van der Wal, A., Geydan, T. D., Kuype, T. W., and de Boer, W. (2013). A thready affair: linking fungal diversity and community dynamics to terrestrial decomposition processes. FEMS Microbiol. Rev. 37, 477�. doi: 10.1111/1574-6976.12001

van Maanen, A., Debouzie, D., and Gourbière, F. (2000). Distribution of three fungi colonizing fallen Pinus sylvestris needles along altitudinal transects. Mycol. Res. 104, 1133�. doi: 10.1017/s0953756299002282

Větrovský, T., Kohout, P., Kopecký, M., Machac, A., Man, M., Bahnmann, B. D., et al. (2019). A meta-analysis of global fungal distribution reveals climate-driven patterns. Nat. Kommunikasiya 10:5142.

Vilgalys, R., and Hester, M. (1990). Rapid genetic identification and mapping of enzymatically amplified ribosomal DNA from several Cryptococcus növlər. J. Bakteriol. 172, 4238�. doi: 10.1128/jb.172.8.4238-4246.1990

Wit, D. R., and Bouvier, T. (2006). 𠆎verything is everywhere, but, the environment selects’ what did baas becking and beijerinck really say? Ətraf. Mikrobiol. 8, 755�. doi: 10.1111/j.1462-2920.2006.01017.x

Zhang, N., Li, Y., Wubet, T., Bruelheide, H., Liang, Y., Purahong, W., et al. (2018). Tree species richness and fungi in freshly fallen leaf litter: unique patterns of fungal species composition and their implications for enzymatic decomposition. Soil Biol. Biokimya. 127, 120�. doi: 10.1016/j.soilbio.2018.09.023

Keywords : biogeography, bleaching, fungal community, spatial structure, decomposition

Citation: Osono T, Matsuoka S and Hirose D (2020) Diversity and Geographic Distribution of Ligninolytic Fungi Associated With Castanopsis sieboldii Leaf Litter in Japan. Ön. Mikrobiol. 11:595427. doi: 10.3389/fmicb.2020.595427

Received: 16 August 2020 Accepted: 26 October 2020
Published: 23 November 2020.

Dhanushka Nadeeshan Wanasinghe, Kunming Institute of Botany, China

Yong Zheng, Fujian Normal University, China
Kasun Thambugala, University of Sri Jayewardenepura, Sri Lanka

Copyright © 2020 Osono, Matsuoka and Hirose. Bu, Creative Commons Attribution License (CC BY) şərtləri ilə paylanan açıq girişli bir məqalədir. Orijinal müəllif (lər) in və müəllif hüququ sahiblərinin (lər) in hesabına yazıldığı və qəbul edilmiş akademik təcrübəyə uyğun olaraq bu jurnaldakı orijinal nəşrin istinad edildiyi təqdirdə, digər forumlarda istifadəsinə, yayılmasına və ya çoxalmasına icazə verilir. Bu şərtlərə uyğun gəlməyən heç bir istifadəyə, paylanmaya və ya çoxalmağa icazə verilmir.


Videoya baxın: Enlem u0026 Boylam 1. KPSS Coğrafya. Kr Akademi