Daha çox

ArcMap 10.2 -də Yaxın Cədvəl yaratmağa alternativ

ArcMap 10.2 -də Yaxın Cədvəl yaratmağa alternativ


Bir qatdakı hər bir çoxbucaqlı (sözügedən ərazinin üzərindəki bir balıq şəbəkəsindəki hər bir düzbucaqlı) ilə başqa bir təbəqədəki ən yaxın çoxbucaq arasındakı məsafəni əldə etmək istəyirəm, amma "Yaxın Cədvəl Yarat" heç bitmir. Məktəb kompüterlərindən istifadə etməklə məhdudlaşdığım üçün proqramın bitməsi üçün kifayət qədər uzun müddət işləməsinə icazə verə bilmərəm. Eyni məlumatı toplamaq üçün istifadə edə biləcəyim bir həll yolu və ya başqa bir vasitə üçün hər hansı bir fikir varmı?

"Yalnız ən yaxın" qutusunu yoxladım. Hər bir grid hüceyrəsinin içərisində toplanmış nöqtələr var. Şəbəkə hüceyrəsindən ən yaxın parka olan məsafəyə ehtiyacım var (başqa bir təbəqə sənədindəki çoxbucaqlar). Bu məlumatlar mövcud bir cədvələ birləşdiriləcək və asılı dəyişənin grid hücrəsindəki nöqtələrin sayı olduğu bir OLS reqressiya analizində potensial izahlı dəyişən kimi istifadə olunacaq.


Parklar üçün eucledean raster məsafəsindən istifadə edin. Statistikanı tapmaq üçün ızgaralardan istifadə edin. Vaxtı azaltmaq üçün məsafə rasteri üçün ağlabatan hüceyrə ölçülərindən istifadə edin, məs. 50 m əgər bu sizin məqsədiniz üçün kifayət qədər dəqiqdirsə


Yeddinci Bölmə: Xüsusilə ArcMap -də geoprosessiya

Bu fəslin giriş hissəsində qeyd edildiyi kimi, bu sinifin əsas məqsədlərindən biri geoprosessing alətləri anlayışının təməlini inkişaf etdirməkdir. Bu, yalnız hansı vasitələrin edə biləcəyini oxumaq, onları əlaqəli alətlər kateqoriyası ilə əlaqələndirmək və giriş qatlarına əsaslanaraq bir nəticəni proqnozlaşdırmaq üçün xüsusi bir vasitəni işə salmadan bir neçə dəqiqə çəkməkdən gəlir. Aləti işə salmaq və nəticəni yoxlamaq gələcək proqnozlarınızı təsdiqləyir və ya dəyişdirir, bu da öz növbəsində daha geniş bir coğrafi işləmə vasitəsi anlayışı yaradır. Bu bacarıqlar GIS proqramından asılı deyil, çünki geoprosessing alətləri eyni vəzifələri yerinə yetirir. ArcGIS -də işləyən bir klip alətinin çıxışı, eyni məlumatların QGIS -də bir kəsmə vasitəsi ilə işlədiləcəyi ilə eyni olacaq, yeganə real fərq alət interfeysi.

ArcGIS üçün alət interfeysini QGIS kimi başqa bir proqramla müqayisə edərkən, ArcGIS əslində daha çox "istifadəçi dostudur" və istifadəçinin GIS anlayışlarını həqiqətən başa düşdüyünü güman etməmək - vektor və ya raster təyin etmək, hansı həndəsə növlərinin mövcud olduğunu bilmək və çıxışı proqnozlaşdırmaq bacarığı. Bu sinif, bu gün ən çox istifadə olunan GIS proqramı olan ArcGIS -dən istifadə etdiyinə görə, əhatə olunmalı olan proqram haqqında bəzi xüsusiyyətlər var. uzantıları işə salmaq, alət informasiya qutularını, Nəticələr pəncərəsini doldurmaq və bir alətin işlədiyini, uğurla başa çatdığını, səhvlə tamamlandığını və ya işləmədiyini bilmək üçün hara baxacağını bilmək. Əvvəlki fəsillərdə olduğu kimi, bu bölmənin də məqsədi proqramda tapşırıqların necə yerinə yetirildiyini yadda saxlamaq deyil, bunun əvəzinə vəzifələrin arxasındakı fikirləri və mülahizələri təqdim etməkdir ki, tapşırıqlar laboratoriyada təqdim edildikdə bir az tanış görünür.

Şəkil 7.18: QGIS üçün Clip Tool Interface -in ArcMap ilə müqayisə edilməsi
QGIS Klip AlətiArcGIS Klip Aləti
QGIS, şəkil fayllarını tək bir maddə olaraq göstərmir, əksinə bütün faylı göstərir və istifadəçinin .shp faylını seçməyi bildiyini güman edir.ArcGIS, daha çox istifadəçi dostu olan bir fayl şəklində şəkil faylları təqdim edir
Giriş seçim qutusu kimi, çıxış qutusu da çox sayda fayl növü təklif edir.ArcGIS, yalnız qovluqların içərisində saxlanılacaq şəkil faylları və geodatabazaların içərisində saxlanılması üçün xüsusiyyət sinifləri təklif edir (göstərilmir).

7.7.2: Uzantıları aktivləşdirmək və Alətləri işə salmaq

Xüsusi bir proqram olan ArcGIS, QGIS kimi açıq mənbə proqramlarından fərqli olaraq pula başa gəlir. Və bunun üçün kifayət qədər pul lazımdır. K-12 məktəbi və humanitar kommersiya təşkilatları istisna olmaqla, şirkətlər yalnız əsas proqram təminatı üçün deyil, həm də hər hansı bir təkmilləşdirmə və əlavə qabaqcıl alət qutuları üçün də pul ödəməlidirlər. Xərclərə qənaət etmək üçün şirkətlər, işçilərin sayına uyğun olaraq ehtiyac duyduqları baza lisenziyalarının sayını və sonra hər kəs arasında paylaşmaq üçün daha inkişaf etmiş vasitələrin (uzantılar adlanır) yalnız bir neçə nüsxəsini satın almağı seçə bilərlər. ArcGIS -də bu paylaşım prosesi olaraq adlandırılır uzantıları təmin edir. Paylaşımlı bir şirkət şəbəkəsindəki bir texnik tərəfindən bir maşında bir uzantı işə salındıqda, bu uzantı ilk texnik tərəfindən söndürülməyənə qədər eyni şəbəkədəki hər hansı digər texnik tərəfindən istifadə edilə bilməz. Bunu ümumi kitabxana kimi düşünün - Ən çox satılan bir ton nüsxə almaq əvəzinə, məhdud sayda nüsxə alırlar, sonra qeydiyyatdan keçmiş istifadəçilərinə pulsuz olaraq borc verirlər. Kitab yoxlanılarkən başqa heç kim oxuya bilməz, çünki ilk oxucunun əlində olduğu müddətdə başqa heç bir oxucu üçün fiziki olaraq əlçatmazdır. ArcGIS uzantıları eyni şəkildə işləyir - məhdud sayda uzantılar bir anda yoxlamaq (aktivləşdirmək) üçün yalnız bir neçə texnikada mövcuddur və yenidən yoxlanılana (deaktiv olunana) qədər başqa bir texnik tərəfindən istifadə edilə bilməz.

ArcGIS -də genişləndirməni aktivləşdirmək üçün xüsusi olaraq:

  1. uzantı adının solundakı qutuya bir onay işareti qoyun
  2. Uzantılar informasiya qutusunu bağlayın

Uzantı mövcud deyilsə (pullu deyilsə və ya bütün nüsxələr yoxlanılırsa), qutuda görünən bir onay işareti əvəzinə "Uzantı aktivləşdirilə bilmədi. Hazırda lisenziya adı yoxdur "

7.7.3: Coğrafi İşləmə Alətlərinin işə salınması

ArcGIS daxilində geoprosessing alətləri bir neçə fərqli yolla işə salınır: proqram pəncərəsinin yuxarısındakı geoprosessing menyusundan, ArcToolbox pəncərəsindən və Axtarış pəncərəsindən. Bu üç yer həm ArcMap, həm də ArcCatalogda mövcuddur, çünki bütün geoprosessing alətləri hər iki proqramda işləyə bilər. Ümumiyyətlə, ArcCatalogdakı alətlər daha sürətli və daha az səhvlərlə, xüsusən də daha mürəkkəb və ya cədvələ əsaslanan vasitələrlə işləyir. Bu, vasitələrin ArcMap -da hər zaman uğursuz olacağı və ya yavaş işləyəcəyi anlamına gəlmir, çünki bu doğru deyil, ancaq alətlər ArcCatalogda işlədikdə proqramın hər hansı bir təbəqə çəkməsinə və ya daha mürəkkəb bir məlumat düzümü təşkil etməsinə ehtiyac yoxdur. alətlər. ArcCatalogda, alətlər daha dərin bir interfeysi işləmək əvəzinə qənaət edilməsi lazım olduğu yerlərdə məlumatları saxlayır və saxlayır.

Coğrafi İşləmə Menyu

ArcToolbox

ArcToolbox, oxşar alətləri bir yerə toplayaraq təşkil edilmiş alət qutuları və alt alətlər toplusudur. Məsələn, Analiz Alətləri alət qutusunda dörd alt alət qutusu var - Çıxar, Yerləşdir, Yaxınlıq və Statistika. Analiz alətlər qutusu "ən əsas GIS əməliyyatlarını yerinə yetirən güclü bir alətlər dəsti ehtiva edir. Bu alətlər qutusundakı vasitələrlə yer paylaşımları edə, tamponlar yarada, statistikanı hesablaya, yaxınlıq analizini edə və daha çox şey edə bilərsiniz" (ArcGIS Help Menu). Oradan, hər bir alt alət qutusunda bir sıra əlaqəli əməliyyatlar yerinə yetirən oxşar alətlər qrupu var. Proximity alət qutusuna baxsanız, məlumatların məkan baxımından digər məlumatlarla necə əlaqəli olduğunu araşdıran bir qrup alət tapa bilərsiniz. Bu alət qutusu "Xüsusi bir ofis binasına ən yaxın yanğın hidrantı nədir?" Kimi fikirləri araşdırır. (Yaxın) "Nöqtələrlə təmsil olunan bir sıra evlərə ən yaxın yanğın hidrantı hansıdır?" (Yaxın Cədvəl yaradın) və "Bir nöqtədə təmsil olunan bir qəhvəxanadan sonsuz kardinal istiqamətlərdə tam 5 mil ölçən sahə haradadır?" (Tampon).

ArcToolbox -da tapılan hər bir fərdi alət üçün alətlər tək rejimdə işlədilə bilər, yəni alət parametrləri yalnız bir dəfə doldurulur və nəticə (çox vaxt) tək bir verilənlər bazasıdır (vektor, raster və ya məlumat cədvəli). Alətlər toplu rejimdə də işlədilə bilər, bu da alətin ayrı -ayrı giriş və çıxışlarla ardıcıl olaraq dəfələrlə işlədilməsi deməkdir, lakin bir çox çıxış faylları ilə nəticələnir.

ArcToolbox əvvəlcə çox çətin görünsə də, bir müddət alət axtarmağa və quruluşu araşdırmağa sərf etdikdən sonra, nəinki məna verməyə başlayacaq, həm də "Ooo. Bunun üçün bir vasitə varmı? Səliqəli! ”

Axtarış Pəncərəsi

Alət axtarışı, xüsusən də alət qutusu məlum deyilsə, alətləri tapmağın sürətli və asan bir yoludur. Axtarış pəncərəsində Alətlər seçimi seçildikdə (bu ekran görüntüsündə göründüyü kimi), alət yalnız alətlər axtaracaq, məlumatları, MXD və ya şəkilləri yox. Alət adı axtarış qutusuna yazıldıqda, təkliflər mötərizədə göstərilən əsas alət qutusu ilə birlikdə təqdim olunur.

Təkliflərdən birini daxil edin və ya vurun, qutu ən yaxşı uyğunluqlarla doldurulur. Alətin tapıla biləcəyi alət qutusu siyahıda əvvəlcə alətlərdir. Misalda, Tampon vasitəsi Analiz alət qutusunda tapılır, beləliklə Analiz alət qutusu əvvəlcə siyahıya alınır. Tam eşlemeler, axtarış sözünü ehtiva edən bir alət adı daxil olmaqla, qalın hərflərlə yazılacaq. Alət adına tıklandıqda alət işə salınacaq, tünd mavi rəngdə olan alət adının altındakı təsviri tıklayaraq həmin alət üçün Yardım menyu məqaləsini açacaqsınız və yaşıl alət qutusu yolunu tıkladığınızda ArcToolbox pəncərəsi açılacaq. alət yaşayır.

7.7.4: Alət Dialoq Qutularının doldurulması

Hər bir coğrafi işləmə vasitəsi tələb olunan girişlərdə özünəməxsusdur - vektor və ya rastr, xüsusi həndəsə, rəqəmsal girişlər və s., Lakin hər birinin 1. giriş qatını (və ya təbəqələrini), 2. bəzi parametrlər tələb etməsi baxımından eynidır. və 3. yeni çıxış qatını saxlamaq üçün bir ad və yer təyin etmək üçün bir sətrə sahib olun. Qatlama, yaxınlıq və hasilat vasitələri hesab edilən bəzi vasitələr, "qarşılıqlı" bir təbəqə tələb edir - alətin təyin etdiyi məkan müqayisələrini təyin edən təbəqə.

[Adı bura daxil edin] Alətini Çalıştırarkən Düzgün Saxlama

(Demək olar ki) hər dəfə ArcGIS -də bir alət işlədərkən "Çıxış Məkanı" qutusu olacaq (giriş qatını dəyişdirən bir neçə alət var, buna görə də çıxış qatının adını və yerini tələb etmir). Bu qutu ArcGIS -ə harada saxlayacağınızı və işlədikdən sonra alətin çıxış faylını necə çağıracağınızı bildirir. GIS -ə giriş məlumat modelində, çıxış qatını saxlamaq üçün bir yer olan Nəticələr qovluğu var. Təklif olunan məlumat modelinə sadiq qalsanız və bütün alət çıxışlarını tək bir Nəticələr qovluğunda saxlasanız, hər hansı bir alətin yaranan qatının harada saxlanıldığını həmişə bilirsiniz.

Çıxış Layer qutusu. Alətdən asılı olaraq qutu bir az fərqli şeylər adlandırılacaq. Başqa bir qeyd: ArcGIS -də demək olar ki, heç vaxt "Çıxış Şəkil Dosyası" başlığı olmayacaq, əksinə vektor təbəqəsi istehsal edən hər hansı bir vasitəyə istinad etmək üçün "Çıxış Xüsusiyyətləri Sınıfı" olacaq. Proqram artıq nəhəng bir proqramdır, məkan müdrikidir və "shapefile" sözü kimi kiçik şeylərə sahib olmaq onu daha böyük və daha yavaş işləməyə məcbur edər.

Çıxışı saxlamaq üçün bir yer təyin etmək üçün qovluq simgesini vurun Çıxış Xüsusiyyətləri Sınıfı qutusunun solunda (vektorlar vəziyyətində) və nəticələr qovluğuna aparın (təyinat yerinə çatana qədər qovluqları açmağa davam edin). Çıxış faylını saxlamaq istədiyiniz yeri tapdıqdan sonra çıxış sənədinizə yaddaqalan və mənalı bir ad verməlisiniz. ArcGIS, yaddaqalan və ya mənalı olmayan orijinal fayl adına əlavə edilmiş alətin adına (tampon, klip, silmə və s.) Dosyanı məqsədinizə və əlinizdəki vəzifəyə uyğun olaraq, məsələn, "River_Buffer_50_meters" adlandırmaq sizin işinizdir, yox, sizin vəzifənizdir.

Tampon vasitəsi, coğrafi işləmə vasitələrinin (ən çox) ilk iki tələbinə malikdir - yaddaqalan və mənalı bir təbəqə adından istifadə edərək bir giriş qatı və bir çıxış yeri.

Bir yer və ad bir çıxış verilənlər bazasına təyin edilmədikdə, hər hansı bir aləti saxlamaq üçün standart yer Varsayılan Coğrafi Məlumat Bazasıdır və standart ad, sonuna əlavə edilmiş alətin adı olan giriş qatının adıdır.

Hər bir alət əvvəlcə çıxış yerini Default Geodatabase olaraq doldurur. Məlumatların yaradıldığını izləmək üçün bir coğrafi işləmə vasitəsi işə salındıqda bu yeri hər dəfə dəyişdirmək lazımdır.

Varsayılan Geodatabase

Çıxış təbəqəniz üçün bir ad və yer təyin etmədiyiniz vaxtlar üçün məlumatlarınız avtomatik olaraq standart geodatabazasına qeyd olunacaq. Varsayılan coğrafi verilənlər bazası ArcGIS quraşdırılmış bütün maşınlarda eyni yerdədir: C: İstifadəçilər istifadəçi adı Sənədlərim default.gdb. Varsayılan coğrafi verilənlər bazanızın harada olduğunu unutsanız, aləti yenidən işə salmaq və giriş xəttinə hər hansı bir fayl əlavə etmək avtomatik olaraq çıxış qutusunu standart coğrafi verilənlər bazanızın yolu ilə dolduracaqdır. Nəticələr (və ya simillar) qovluğunuzda bir yaradaraq, sonra MXD -ə bütün alət çıxışlarının harada defolt ediləcəyini söyləyərək, hər bir layihə üçün standart geodatabazını dəyişdirmək mümkündür. Ancaq bu dəyişiklik tək bir MXD üçündür, böyük bir layihə üzərində işləyirsinizsə yaxşıdır, amma sadə, kiçik və ya sürətli layihələr üçün əngəl. Varsayılan geodatabazanın yerini dəyişdirmək də mümkündür, lakin son nəticə ArcGIS tərəfindən quraşdırıldıqdan fərqlənmir. Xüsusi maşının Sənədlər qovluğuna girişiniz olmadığı təqdirdə, standart coğrafi verilənlər bazasını olduğu kimi tərk etmək və "Sənədlər və gt ArcGIS" in o qədər də çətin olmayan yolunu öyrənmək ümumiyyətlə məsuliyyət daşıyır.

Yaşıl dairələr, Sarı ünlem işarələri və Qırmızı X -lər, Oh mənim!

Coğrafi işləmə vasitələrinin hamısı, alət işə salındıqda və hər dəfə informasiya qutusunda bir sətir doldurduqda baş verən bəzi daxili yoxlamalara malikdir. Alət ilk dəfə işə salındıqda, lazımi xətlər yaşıl dairə ilə işarələnir. Bu, alətin işini yerinə yetirmək üçün ehtiyacı olan minimum məlumat miqdarıdır. Dialoq qutusunun hər bir sətrində hərəkət edərkən, alət daxili qaydalara uyğun olaraq girişinizi yoxlamağa davam edir. Verdiyiniz giriş məqbul olarsa, heç bir şey olmur (həkimin "Heç bir xəbər yaxşı xəbər deyil" dediyi kimi). Ancaq etdiyiniz giriş testdən keçməsə, informasiya qutusu xəttin təsvirinin yanında sarı bir nida işarəsi (xəbərdarlıq) və ya qırmızı x (səhv) qoyacaq. Simvolu tıkladığınızda xəbərdarlıq və ya xətanı izah edən bir açılan pəncərə açılacaq. Xəbərdarlıqlar (ümumiyyətlə) alətin işləməsinə davam etməyinizə imkan verəcək, səhvlər isə alətin işləməsinə mane olacaq və davam etməzdən əvvəl düzəldilməlidir.


İşini başa çatdırmaq üçün bir coğrafi işləmə aləti üçün lazım olan minimum sahələr yaşıl dairə ilə işarələnmişdir.
Bir vasitənin daxili qayda yoxlamaları daxili qaydanı pozduqda, amma alət hələ də işləyərsə, sarı bir ünlem işarəsi xəbərdarlıq xəttini işarələyir. Əlaqədar xəbərdarlığı oxumaq üçün simvolu vurun.

ArcMap 10.2 - Coğrafi İnformasiya Sistemlərində Yaxın Cədvəl Yaratmağa Alternativ

Verilənlər bazalarımızdan seçilmiş məzmunun maşın tərcüməsini tələb etdiniz. Bu funksiya yalnız sizin rahatlığınız üçün verilir və heç bir şəkildə insan tərcüməsini əvəz etmək məqsədi daşımır. Nə BioOne, nə də məzmun sahibləri və nəşrçiləri tərcümə xüsusiyyətinin funksionallığı və ya dəqiqliyi və ya tamlığı ilə əlaqədar heç bir məhdudiyyət qoymadan hər hansı bir açıq və ya zəmanət verən açıq və ya zəmanət vermirlər və açıq şəkildə rədd edirlər. tərcümələr.

Tərcümələr sistemimizdə saxlanılmır. Bu xüsusiyyətdən və tərcümələrdən istifadə etməyiniz BioOne veb saytının İstifadə Şərtlərində göstərilən bütün istifadə məhdudiyyətlərinə tabedir.

Coğrafi Dağılım və Regional Təsirlər Oxyops vitiosa (Coleoptera: Curculionidae) və Boreioglycaspis melaleucae (Hemiptera: Psyllidae), İnvaziv Ağacın Bioloji Nəzarət Vasitələri Melaleuca quinquenervia

K. M. Balentine, 1 P. D. Pratt, 1,* F. A. Dray, 1 M. B. Rayamajhi, 1 T. D. Mərkəz 1

1 USDA-ARS, İnvaziv Bitki Araşdırma Laboratoriyası, 3225 College Ave., Ft. Lauderdale, FL 33314

* Müxbir müəllif, e-poçt: [email protected]

Mövcud olduqda PDF və HTML daxildir

Bu məqalə yalnız mövcuddur abunəçilər.
Fərdi satış üçün mövcud deyil.

İnvaziv ağac Melaleuca quinquenervia (Cav.) Blake, Florida yarımadasında geniş yayılmışdır və Everglades'in bataqlıq sistemlərində növlərin müxtəlifliyi üçün əhəmiyyətli bir təhlükə yaradır. Bu təhlükənin azaldılmasına bioloji nəzarət agentlərinin dəniz kənarında buraxılması kampaniyası daxildir Oxyops vitiosa Pascoe və Boreioglycaspis melaleucae Mur. Bu sərbəst buraxma səyinin nəticələrini ümumiləşdiririk və nəticədə bitkilərin coğrafi bölgüsünü, habelə onların hədəf alaq otlarına regional təsirini kəmiyyətləndiririk. Ümumilikdə 3,3 milyon fərd Melaleuca bioloji nəzarət agentləri 407 yerə və 15 Florida əyaləti arasında yenidən paylandı. İşğal edilmiş bir coğrafi araşdırmaO. vitiosa 71% -ni əhatə edir Melaleuca infestasiya. 5 il sonra buraxılsa da, paylama B. melaleuka nümunələrin 78% -i daxil olmaqla bir sıra ilə sələfindən bir qədər böyükdür Melaleuca dayanır. Melaleuca hər iki bioloji nəzarət agentinin xaricində dayanır, əsasən ağacın şimal uclarında baş verir. Otçuluq növləri arasında güclü müsbət əlaqə müşahidə edildi, hər iki növün eyni sıxlığı 162 stenddə meydana gəldi və növlərarası rəqabətə dəlil yoxdur. Torpaq növü də bioloji nəzarət agentlərinin insidansına və təsirlərinin paylanmasına təsir göstərmişdir. Qarşılaşma ehtimalı O. vitiosa və ya B. melaleukae qumlu torpaqların üstünlük təşkil etdiyi hüceyrələrdə üzvi zəngin torpaqların üstünlük təşkil etdiyi ehtimal 2,2 və 2,9 dəfə çox idi. Nəticədə, qumlu və üzvi zəngin torpaqlarda böyüyən bitkilər üçün hər iki otyeyəndən daha çox ziyan görüldü.

K. M. Balentine, P. D. Pratt, F. A. Dray, M. B. Rayamajhi və T. D. Center "Coğrafi Dağılım və Regional Təsirləri Oxyops vitiosa (Coleoptera: Curculionidae) və Boreioglycaspis melaleucae (Hemiptera: Psyllidae), İnvaziv Ağacın Bioloji Nəzarət Vasitələri Melaleuca quinquenervia, "Ətraf Mühit Entomologiyası 38 (4), 1145-1154, (1 Avqust 2009). Https://doi.org/10.1603/022.038.0422

Alındı: 14 Yanvar 2009 Qəbul edildi: 1 Aprel 2009 Yayımlandı: 1 Avqust 2009

Bu məqalə yalnız mövcuddur abunəçilər.
Fərdi satış üçün mövcud deyil.


4.6 Dinamik Brownian Körpü Hərəkət Modeli (dBBMM)

Heyvanları real vaxtda izləmək üçün GPS texnologiyasının geniş yayılması ilə, ev dairəsini və hərəkətini təxmin edənlər eyni vaxtda inkişaf etdi. Ənənəvi nöqtəyə əsaslanan qiymətləndiricilərdən (yəni, MCP, hD ilə KDE) fərqli olaraqrefer/saatplug-in) yalnız evlərin aralığının qiymətləndirilməsinə yerlərin sıxlığını daxil edən, yeni təxminçilər GPS texnologiyası ilə təmin edilən daha çox məlumatı özündə birləşdirir. BBMM, müvəqqəti bir komponent və GPS səhvini təxminlərə daxil etsə də, dinamik Brownian Körpü Hərəkət Modelləri (dBBMM), ev aralığının qiymətləndirilməsinə hərəkət yollarının müvəqqəti və davranış xüsusiyyətlərini daxil edir (Kranstauber et al. 2012). Bununla birlikdə, məlumatların bütün traektoriyasında bir hərəkət yolunun qiymətləndirilməsi, Brownian hərəkətinin (2 m) varyansını təxmin etməzdən əvvəl davranış hərəkəti nümunələrinə (yəni istirahət, qidalanma) ayrılmalıdır. 2 m -nin həddindən artıq qiymətləndirilməsi, DBBMM -in həll etməyə çalışdığı istifadə paylanmasının qiymətləndirilməsində qeyri -dəqiqliyə səbəb olacaq (Kranstauber et al. 2012).

  1. Çalışma 4.6 - Zip qovluğunu istədiyiniz yerə endirin və çıxarın
  2. İş qovluğunu Faylın altından R qovluğuna çıxarın - Dir. Dəyişdirin.
  3. Əvvəlcə məşq üçün lazım olan paketləri yükləməliyik

#ZAMAN FƏALİYYƏTİ SONRA YOX VERİLƏRİ ÇIXARMAK ÜÇÜN GEREKTİR.
muleys $ Date & lt- as.numeric (muleys $ GPSFixTime)
timediff & lt- diff (muleys $ Date)*24*60
qatır və lt-muleys [-1,]
muleys $ timediff & lt-as.numeric (abs (timediff))

muleys $ DT & lt-as.POSIXct (strptime (muleys $ GPSFixTime, format = '%Y.%m.%d%H:%M:%OS'))
qatarlar $ DT

#ÇIXARILARI VƏ YOX VERİLƏRİ YOXDUR

newmuleys & lt -alt dəsti (muleys, muleys $ Long & gt -110.90 & amp muleys $ Lat & gt 37.80)
muleys & lt- newmuleys
newmuleys & lt -alt dəsti (muleys, muleys $ Long & lt -107)
muleys & lt- newmuleys

d8_dbbmm & lt- brownian.bridge.dyn (object = ld8, location.error = 22, window.size = 19, margin = 7, dimSize = 100, time.step = 180)

dataD8 & lt- alt dəsti (muleys, muleys $ id == "D8")
dataD8 $ id & lt- faktor (dataD8 $ id)
d8 & lt- hərəkət (x = dataD8 $ X, y = dataD8 $ Y, zaman = olaraq POSIXct (dataD8 $ GPSFixTime,
format = "%Y.%m.%d%H:%M:%S"), proj = CRS (" +proj = utm +zone = 12 +datum = NAD83"),
data = dataD8, heyvan = dataD8 $ id)
100
d8_dbbmm & lt- brownian.bridge.dyn (object = d8, location.error = 22, window.size = 19,
margin = 7, dimSize = 100, time.step = 180)
süjet (d8_dbbmm)
kontur (d8_dbbmm, səviyyələr = c (.5, .9, .95, .99), əlavə = DOĞRU)
göstər (d8_dbbmm)

par (mfcol = 1: 2)
sahə (loc2,, col = 3, lwd = 2, pch = 20, xlab = "location_east",
ylab = "location_north")


3. Əhalinin əriyən arsenikə məruz qalması

[34] Hər bir geoloji-geomorfik bölgə üçün yuxarıdakı geostatistiki modelləşdirməni 1991-ci il əhalinin siyahıyaalınmasından əldə edilən demoqrafik məlumatlarla birləşdirərək müxtəlif yeraltı su arseniklərinə məruz qalan insanların sayını hesablayırıq. Banqladeş Statistika Bürosu (BBS) [1996]. Bu sənəd, Banqladeş boyunca 489 məlumat təqdim edir. Bu məlumatlara əsaslanaraq, Banqladeş əhalisinin təxminən 51 milyon 488% kişilərdən və 48.52% qadınlardan ibarət təxminən 125 milyon insanın olduğu təxmin edilir və orta yaşların 23.10 yaş olduğu təxmin edilir. kişilər üçün və 22.23 yaş. qadınlar üçün. The Mərkəzi Kəşfiyyat İdarəsi (CIA) [2001] 2001 -ci ilin milli əhalisinin 131 milyon nəfər olduğunu və əhalinin artım tempinin ildə 1.59% olduğunu təxmin edir. Bununla birlikdə, 489 -un hər biri üçün 2001 əhalinin sayı hazırda mövcud deyildir və beləliklə burada 1991 məlumatlarına əsaslanan demoqrafik hesablamalar burada istifadə olunur.

[35] BGS və DPHE tədqiqat məlumatları hər bir nümunə quyusu üçün təmin edir: (1) quyunun yerləşdiyi yer və (2) geoloji-geomorfik bölgəni müəyyən etmək üçün istifadə etdiyimiz GPS enlem-boylam arayış. quyu yerləşir. BBS siyahıyaalma məlumatları, hər birinin əhalisinin sayını təmin edir. Bu məlumatlara əsaslanaraq, Banqladeşdəki hər bir şəxsi nümunə quyuya və beləliklə bir bölgəyə təyin etmək üçün aşağıdakı addımları istifadə edirik. Aşağıdakılar hər biri üçün tətbiq olunur.

[36] 1. Tanada nümunə quyular varsa (489 dənənin 433 -də olduğu kimi), onda hər bir nümunə quyuya bərabər sayda insan təyin edirik. Tanadakı hər bir quyu eyni geoloji-geomorfik bölgədə yerləşirsə, o zaman hər kəs həmin bölgəyə təyin olunur. Və əgər nümunə quyuları bir neçə bölgədədirsə, insanlar hər bölgədəki nümunə quyularının nisbətinə əsasən həmin bölgələrə təyin edilir.

[37] 2. Tanada nümunə quyu yoxdursa (489-dan 56-da olduğu kimi), onda tananın yerləşdiyi geoloji-geomorfik bölgəni müəyyənləşdiririk və ona bərabər sayda insan təyin edirik. bölgədəki hər bir nümunə quyusuna. Beləliklə, arsenik konsentrasiyasının nümunə götürülməmiş ərazidə paylanmasının bütövlükdə geoloji-geomorfik bölgədəki arsen konsentrasiyasının paylanması ilə eyni olduğunu düşünürük.

[38] 1 və 2 -ci addımlarla, hər bir bölgə üçün bölgədəki müxtəlif arsenik konsentrasiyalarına məruz qalan insanların sayını hesablayırıq. Daha sonra, regional paylamaları cəmləməklə milli əhalinin məruz qaldığı konsentrasiyanın sonlu paylanmasını təxmin edirik. Təxminən 46 milyon insanın 10 μg/L -dən və 28 milyon insanın 50 μg/L -dən çox konsentrasiyaya məruz qaldığını təxmin edirik. BGS və DPHE [2001] disjunctive kriging istifadə edərək sırasıyla 10 μg/L və 50 μg/L konsentrasiyalarına məruz qalan 57 milyon və 35 milyon insanın olduğunu təxmin edir. Bundan əlavə, BGS və DPHE [2001] həmçinin, aa -dakı çirklənmiş quyuların faizini thea əhalisinin sayına vurmaqla 46 milyon və 28 milyon hesablayır. Əksəriyyəti geoloji-geomorfik bir bölgədə olduğu üçün məruz qalma ehtimallarımız bu yanaşma ilə üst-üstə düşür.

[39] Şəkil 1 arsenik konsentrasiyasının iki məcmu paylanmasını göstərir: nümunə quyuları üzərində və Banqladeş əhalisi üzərində. Quyular üzərində paylanma orta hesabla 63 μg/L və standart sapma 140 μg/L, insanlar üzərində paylama isə 56 μg/L və standart sapma 123 μg/L təşkil edir. Beləliklə, sağlamlıq təsirlərinin hesablanması üçün nümunə quyu paylanması dəqiq olmayacaqdır. Paylanmalar əsasən Dəkkə şəhərində əhali sıxlığının yüksək olması səbəbindən və daha az dərəcədə nümunə quyularının qeyri -bərabər olması səbəbindən fərqlənir.

[40] Şəkil 1 -də iki məcmu qrafik aşağıdakı kimi müqayisə edilə bilər. Aşkarlama həddindən (0,25-0,50 μg/L) aşağı olan arsen konsentrasiyalarının aralığı üçün, insanlar üzərində arsenik payı (32%) quyulardakı arsenik hissəsindən (27%) daha böyükdür. Bu uyğunsuzluq, əsasən Şərqi Terasların gil və alüvyon bölgələrində (32 və 33) yerləşən Dakanın sıx əhalisi ilə əlaqədardır. Cədvəl 2 -də bildirildiyi kimi, bu bölgələrdə 4.782 nəfər/km2 və 2.797 nəfər/km2 -dir və əsasən aşkar edilməyən quyulardan ibarətdir. Aşkarlama həddi ilə 50 μg/L arasındakı konsentrasiyalar üçün insanların fraksiyaları quyuların fraksiyalarına təxminən bərabərdir və beləliklə məcmu qrafiklər təxminən paralel olur. 50 μg/L ilə 100 μg/L arasındakı konsentrasiyalarda insanların fraksiyaları quyuların fraksiyalarından daha azdır və beləliklə quyular üçün məcmu qrafik insanlar üçün bunu qarşılamaq üçün yüksəlir. Və 100 μg/L -dən yuxarı konsentrasiyalar üçün iki paylama qrafiki çox yaxındır. Buna görə də, nümunə quyu paylanması sağlamlıq təsirlərinin hesablanması üçün dəqiq olmasa da, əsas fərq 100 μg/L -dən aşağı konsentrasiyalarda olduğu üçün insanlar üzərindəki paylamanı istifadə etməkdən çox fərqli olmayacaq.

[41] Cədvəl 2, seçilmiş 34 bölgənin hər biri üçün arsenik konsentrasiyası aşkarlama həddindən artıq olan quyulardan içməli su alan insanların təxmin edilən sayı və faizini bildirir. Bölmələr 5.1, 5.2 -də, bu regional subpopülasyonların sağlamlıq təsirlərini qiymətləndirərək regional sağlamlıq təsirlərini qiymətləndiririk. Aşkarlama həddindən aşağı arsenik konsentrasiyalarına məruz qalmanın təxmin edilən sağlamlıq təsirləri əhəmiyyətsiz olduğundan bu təxmini uyğun gəlir. Qeyd edək ki, Banqladeşdəki quyuların sayı artdıqca məruz qalma paylarımız dəyişməz qalır. Bu, quyuların dərinlik bölgüsünün zamanla dəyişmədiyini güman edir.

[42] Arsenik konsentrasiyası aşkarlama həddindən artıq olan quyulardan istifadə edən insanların milli əhalisi təxminən 85 milyon insandan (bütün Banqladeş əhalisinin 68% -i) ibarətdir. Bu milli subpopulyasiya üzərində arsenik konsentrasiyasının paylanmasının nümunə ortalaması 82 μg/L və nümunə standart sapması 142 μg/L təşkil edir. Bu nümunə məruz qalma payı arsenikozun doza cavab funksiyalarının qiymətləndirilməsi üçün 4.3 -cü bölmədə istifadə edilmişdir.


Hərəkətdən quruluş (SfM)

Hərəkətdən quruluş (SfM), coğrafiyada 3-D modelləri yaratmaq üçün qurulmuş və geniş istifadə olunan bir üsuldur (Favalli və digərləri, 2012 Westoby və digərləri, 2012 Smith və digərləri, 2016). Yaxın məsafəli ssenarilərdə mövcud lazer tarama və stereofotogrammetriya texnikaları ilə müqayisə oluna bilən dəqiqliklə topoqrafik səthlərin xarakteristikası və məkan və zamanın geomorfik dəyişikliklərinin təhlili üçün geomorfologiyada daha çox istifadə olunur (Aguilar et al., 2009 Thoeni və digərləri, 2014) Smith və digərləri, 2016 Wilkinson və digərləri, 2016). SfM fotogrametrisi, 3-D nöqtəli bir bulud yaratmaq üçün fərqli məkan mövqelərindən götürülmüş statik bir mövzunun üst-üstə düşən rəqəmsal görüntülərindən istifadə edir. Bir görüntü tənzimləmə alqoritmi istifadə edərək, 3-D həndəsə və kamera mövqelərini qiymətləndirmək üçün şəkil uyğunluğu üçün şəkil meta məlumatları istifadə olunur (Smith və digərləri, 2016). İş axını, avtomatlaşdırılmış miqyas dəyişməz xüsusiyyət çevrilməsi (SIFT) şəkil uyğunlaşdırma metodundan istifadə edir (Smith və digərləri, 2016). Yeni görüntü uyğunlaşdırma alqoritmlərinin inkişafı, stereofotogrammetriya ilə müqayisədə SfM iş axınını asanlaşdırdı və avtomatlaşdırdı (Remondino və digərləri, 2014 Smith və digərləri, 2016).

Geomorfologiyada tətbiqlərə laboratoriya çaxnaşması təcrübələri (Morgan və digərləri, 2017), daş uçqunları və torpaq sürüşmələri (Niethammer və digərləri, 2012 Russell, 2016), aşınan pis ərazilər (Smith və Vericat, 2015), axıntı morfologiyası (Javernick və digərləri, 2014) daxildir. Dietrich, 2015 Bakker and Lane, 2016 Dietrich, 2016a, b), torpağın mikroformları (Mercer və Westbrook, 2016), buzluq prosesinin dinamikası (Piermattei və digərləri, 2016 Immerzeel və digərləri, 2017), çayların bərpası (Marteau və s. , 2016), mərcan resiflərinin xəritələndirilməsi (Casella və digərləri, 2016), çimərlik tədqiqatı (Brunier və digərləri, 2016), torpaq eroziyası (Snapir və digərləri, 2014 Balaguer-Puig və digərləri, 2017 Prosdocimi və digərləri, 2017) Vinci və digərləri, 2017 Heindel və digərləri, 2018), vulkanik ərazilər (James və Robson, 2012 Bretar və digərləri, 2013 Carr və digərləri, 2018), çay yatağı materialının məsaməliliyi (Seitz və digərləri, 2018), çınqıl yataqlı çayların (Pearson və digərləri, 2017) və sahil eroziyasının (James and Robson, 2012) taxıl ölçüsü təxminləri. Bundan əlavə, SfM, kiçik ölçülü qaya sənəti və artefaktlarının və irimiqyaslı arxeoloji yerlərin fotogrametrik qeydləri üçün arxeologiyada da geniş istifadə edilmişdir (Sapirstein, 2016, 2018 Sapirstein and Murray, 2017 Jalandoni et al., 2018).

Bu metodun artması, ilk növbədə, nisbətən aşağı qiymət, yüksək daşınma qabiliyyəti və məlumat emalı işinin asanlığı ilə əlaqədardır. SfM iş axınının bir çoxu nisbətən əlverişli kommersiya proqramlarında (məsələn, Agisoft PhotoScan, SURE, Photomodeler), qapalı mənbəsiz proqramlarda (məsələn, VisualSfM, CMPMVS) və açıq mənbəli proqramlarda (məsələn, Bundler, OpenMVG, OpenMVS, MicMac, SFMToolkit).

SFM texnikası və iş axını ilə bağlı xeyli miqdarda ədəbiyyat mövcuddur. Texnikanın ətraflı müzakirəsi bir neçə məqalədə mövcuddur: məs. Westoby və başqaları. (2012) Fonstad et al. (2013) Thoeni və digərləri. (2014) Micheletti et al. (2015a, b) Eltner et al. (2016) Ko və Ho (2016) Smith et al. (2016) Schonberger və Frahm (2016) Bedford (2017) Zhu et al. (2017) Ozyesil et al. (2017).

Bir neçə tədqiqat, yerüstü lazer tarama (TLS) və ya RTK-GPS tədqiqatları (Harwin və Lucieer, 2012 Favalli və digərləri, 2012 Andrews və digərləri, 2013) kimi üsullarla müqayisədə SfM istifadə edərək əldə edilən 3-D topoqrafik məlumatlarda yüksək dəqiqlik olduğunu bildirdi. Fonstad vd., 2013 Nilosek vd., 2014 Caroti vd., 2015 Dietrich, 2015 Palmer vd., 2015 Clapuyt vd., 2016 Koppel, 2016 Piermattei və digərləri, 2016 Panagiotidis və digərləri, 2016 Wilkinson et al. başqaları, 2016). TLS və SfM texnikaları arasında xərc -fayda, məlumat əldə etmə dərəcəsi, məkan əhatə dairəsi, iş şəraiti, qətnamə və dəqiqlik analizinin ətraflı müqayisəsi Smith və digərlərində tapılmışdır. (2016) və Wilkinson et al. (2016). Quruluşdan-hərəkətə yanaşmalardakı (SfM) son irəliləyişlər, qaya parçalanma xüsusiyyətləri kimi mikro miqyaslı relyef formalarına hələ geniş şəkildə tətbiq edilməmişdir.

Burada çox yüksək qətnamə (alt millimetr) tətbiqi üçün SfM istifadəsini test edirik. Bizim yanaşmamız SfM iş axını ilə birlikdə yüksək keyfiyyətli rəqəmsal fotoqrafiyadan (istehlakçı kameradan) istifadə edir. Sahədəki yoxlama nöqtələrindən istifadə edərək DEM -lərimizdəki səhvləri qiymətləndiririk və bir sıra nəzarətli təcrübələr vasitəsilə yanaşmamızı təsdiqləyirik. Təcrübəmizdə yaradılan DEM -lərdə nəzarət hədəfindən məsafə ilə səhvlərin yayılmasını da qiymətləndiririk. SfM -in qaya dağılması tədqiqatları üçün möhkəm bir yanaşma təklif etdiyini görürük.

İşimiz, sahə sahələrindən yüksək qətnamə topoqrafik modellərin istehsalını tələb edən geomorfoloji tədqiqatlarda istifadə üçün alternativ və/və ya əlavə qənaətcil, nəql edilə bilən və sahə işinə uyğun bir üsul təqdim edir. Aşağıda, sahədəki və idarə olunan şərtlərdəki yanaşmamızın inkişafını və sınağını təsvir edirik. Başqalarının araşdırmalarımızda yanaşmamızı mənimsəməsi üçün ətraflı bir bələdçi təqdim edirik.

Şəkil 1Bu işdə təsvir olunan rəqəmsal yüksəklik modeli (DEM) istehsalı üçün tipik iş axınının sxematik diaqramı.


Açıq biyokütləli yanğın tüstüsünə məruz qalmanın epidemioloji tədqiqatları üçün hissəciklərin modelləşdirilməsi üsulları: bir baxış

Landşaftdan və kömür mədənindən çıxan tüstülərin insan sağlamlığına ciddi təsirləri ola bilər. The ability of health studies to accurately identify potential associations between smoke exposure and health is dependent on the techniques utilised to quantify exposure concentrations for the population at risk. The evolution of spatial modelling techniques capable of better characterising this association has potential to provide more precise health effect estimates. We reviewed the literature to identify and assess the spatial modelling techniques available to estimate smoke PM2.5 or PM10 concentrations from open biomass or coal mine fires. Four electronic databases were searched: MEDLINE, EMBASE, Scopus and Web of Science. Studies were included if they utilised any method for modelling the spatial distribution of PM2.5 or PM10 concentrations from open biomass or coal mine fires and had applied the modelled PM to health data. Studies based on un-adjusted monitoring data, or which were not in English, were excluded. We identified 28 studies which utilised five spatial modelling techniques to assess exposure from open biomass fires: dispersion models, land use regression, satellite remote sensing, spatial interpolation and blended models. No studies of coal mine fires were identified. We found the most effective models combined multiple techniques to enhance the strengths and mitigate the weaknesses of the underlying individual techniques. “Blended” models have the potential to facilitate research in regions currently under represented in biomass or coal mine fire studies as well as enhancing the power of studies to identify associations with health outcomes.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


7. Frequency band 37-40 GHz

7.1 Current use of the spectrum

40. In Canada, fixed and mobile services are allocated in the frequency band 37-40 GHz, fixed-satellite service Footnote 16 ( space-to-Earth ) in the frequency band 37.5-40.0 GHz , space research service ( space-to-Earth ) in the frequency band 37-38 GHz , and mobile-satellite service Footnote 17 ( space-to-Earth ) in the frequency band 39.5-40 GHz all on a co-primary basis while Earth exploration-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated on a secondary basis in the frequency band 37.5-40 GHz . In addition, the frequency band 37󈛌 GHz is available for high-density applications in the fixed service in accordance with footnote 5.547 of the ITU’s Radio Regulations . An illustration of the Canadian frequency allocations in the frequency band 37-40 GHz is shown in figure 4 below.

Figure 4 – Canadian frequency allocations in the band 37-40 GHz

Qeydlər: Primary services are shown in all uppercase letters
Secondary services are shown with uppercase and lowercase letters

This figure shows the Canadian frequency allocations in the band 37-40 GHz . It shows that fixed and mobile services are allocated from 37-40 GHz . It shows that fixed-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated in the frequency band 37.5-40.0 GHz , space research service (space-to-Earth) is allocated in the frequency band 37-38 GHz , and mobile-satellite ( space-to-Earth ) is allocated in the frequency band 39.5-40 GHz all on a co-primary basis. It shows that Earth exploration-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated on a secondary basis in the frequency band 37.5-40 GHz . It shows that there is a footnote No. 5.547 for the frequency band 37-40 GHz . It also shows footnotes C51 ( 38.6-40 GHz ) and C49, C50 ( 39.5-40 GHz ).

41. In 1999, ISED designated 800 MHz of spectrum ( 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz ) for licensing via auction and 600 MHz of spectrum ( 38.6-38.7 GHz paired with 39.3-39.4 GHz , and 39.1-39.3 GHz paired with 39.8-40 GHz ) for point-to-point microwave systems, licensed on a grid-cell basis through a first-come first-served (FCFS) process. Footnote 18 Also, the frequency band 38.4-38.6 GHz was made available under the same FCFS licensing process for unpaired point-to-point and unpaired multipoint communication systems. The remaining 1400 MHz ( 37-38.4 GHz ) were reserved for future use by the fixed service.

42. In December 2014, ISED published the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and the Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands . This framework allows for point-to-multipoint systems in the frequency ranges 38.6-38.7 GHz , 39.1󈛋.4 GHz, and 39.8󈛌 GHz and it established a new FCFS licensing process for available spectrum in the frequency bands 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz with site-specific licences. Existing auctioned licences were eligible for a 10 year renewal term if conditions of licence were met and annual FCFS licences with deployment were renewed. Footnote 19 Furthermore, it was recognized that site-specific licences were the most efficient and consistent approach to authorizing high frequency spectrum for backhaul and, therefore, renewed auctioned licences were not provided with a high expectation of renewal after their renewed 10 year term. Figure 5 shows how fixed services are currently using the frequency band 37-40 GHz .

Figure 5 – Current use of the frequency band 37-40 GHz by fixed service

This figure shows the current use of the frequency band 3 7-40 GHz by fixed services. It shows that the frequency range 37-38.4 GHz is reserved for future use. It also shows the frequency range used for unpaired p oint-to-point ( p-p ) and point-to-multipoint ( p-mp ) services (38.4-38.6 GHz), FCFS grid cell licences for p-p and p-mp systems ( 38.6-38-7 GHz , 3 9.1-39.4 GHz , and 39.8-40 GHz ), and Tier 3 auctioned licences and FCFS site licences for p-p and p-mp systems ( 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz ).

43. According to the ISED’s records, the frequency band 38.6-40 GHz is used by operators of fixed point-to-point and point-to-multipoint systems for wireless backhaul and to offer broadband wireless access to clients. There are currently 28 tier 3 auctioned licences held by four licensees. TeraGo Networks is the major licence holder with 25 licences and ABC Allen, I-Netlink Inc. and Telus each hold one licence. The Telus licence was issued in 2003 and is scheduled for a renewal decision in 2018 the other licences were renewed in 2015. These licence areas include a mixture of rural and urban areas in British Columbia, Alberta, Manitoba and Ontario.

44. There are 80 active grid cell licences held by nine licensees that have collectively deployed roughly 1900 sites. Rogers, Telus, TeraGo Networks and Freedom Mobile collectively hold 90% of these licences. Since 2014, when site licences were made available under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands , ISED has issued 245 licences for 386 individual sites to seven licensees. Freedom Mobile holds 80% of these licences. Data from ISED’s licensing database shows that approximately 88% of all sites (including both grid cell and site-specific licences) are located within the greater areas of Vancouver, Calgary, Edmonton, Toronto, Ottawa and Montreal.

45. Finally, there are also two fixed stations operated on a developmental basis in the frequency band 37.6-38.6 GHz .

46. There is currently no satellite use, including fixed-satellite, space research, mobile-satellite , or Earth exploration-satellite services, in the frequency band 37.5-40 GHz. However, the fixed-satellite industry has expressed interest in this band paired with the Earth-space band around 50 GHz as the next bands to be commercially developed since the Ku and Ka bands are becoming more and more congested.

7.2 Changes to spectrum utilization policies

47. Similar to the 28 GHz frequency band, ISED is proposing to make the frequency band 37󈛌.0 GHz available for flexible use for terrestrial services.

48. The use of the fixed-satellite service applications in this band is currently limited to those that would pose minimal constraints upon the deployment of fixed service systems, such as a small number of large antennas for feeder links, as specified in footnote C51 in the CTFA. In making available the band 37-40 GHz for flexible use for terrestrial services, ISED believes that we should uphold the principle of not unduly constraining the deployment of terrestrial services throughout the band where satellite service also has an allocation. Therefore, ISED proposes to continue the limitation of the fixed-satellite service to applications which would pose minimal constraints to terrestrial services (including both fixed and mobile services) and extends the limitation to 37.5-40 GHz . However, ISED also recognizes the need for the FSS to continue having access to the band. A sharing mechanism to accommodate these services would be developed in collaboration with stakeholders, (see section 7.4).

49. In order to accommodate flexible use for terrestrial services in the band (as discussed above), footnote C51 in the CTFA would be modified as follows:

MOD C51 (CAN󈚵) The tezlik band 38.637.5-40 GHz is being licensed for applications in the fixed and mobile services, which will be given priority over fixed‑satellite service systems sharing this frequency band spectrum on a co‑primary basis. Fixed-satellite service implementation in this frequency band spectrum will be limited to applications that will pose minimal constraints upon the deployment of fixed and mobile service systems, such as a small number of large antennas for feeder links.

50. ISED will continue to license the 38.4-40 GHz band under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands . In the future, when alternative licensing processes have been finalized and the timing of their implementation has been determined, a moratorium on issuing new site-specific licences may be required. ISED is proposing to treat 28 GHz and 38.4-40 GHz bands differently with respect to moratoriums on issuing new licences. Unlike the 28 GHz band, which currently has no fixed service users, the 38.4-40 GHz band is currently used to deliver backhaul for mobile services and for enterprise wireless solutions. An immediate moratorium may impact existing and potential users of this band with respect to their current and future deployment plans.

Question 7-2: ISED is seeking comments on whether a moratorium on the issuance of new licences under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands is required at this time.

7.3 Changes to band plan

51. For the terrestrial services, there is no existing band plan defined in the frequency band 37󈛊.4 GHz. The frequency band 38.4-38.6 GHz is divided into four blocks of 50 MHz each.

52. In the frequency band 38.6-40.0 GHz , the current Canadian band plan comprises fourteen (14) 50 MHz frequency blocks (see figure 6), with both FDD and TDD systems permitted. Footnote 20 As stated earlier, licences in this band have been granted through both auction and first-come , first-served (FCFS) processes and include a mixture of area licences (based on Tier 3 areas as well as licensee-defined areas using grid cells) and site licences therefore, the licence duration and authorized frequency blocks may differ.

Figure 6: Current Canadian band plan for 38.6-40 GHz

This figure shows the pre-2014 decision canadian band plan for 38.6-40 GHz as well as the post-2014 decision band plan. The pre-2014 decision band plan shows two consecutive sets of 14×50 MHz blocks labelled alphabetically from A to N. Each block in the first set is paired with its matching block in the second set (e.g. Block A in the first set is paired with Block A in the second set). Blocks A,B,K,L,M, and N are labelled as FCFS. Blocks C,D,E,F,G,H,I, and J are labelled as Auction. The post-2014 decision band plan shows two consecutive sets of 14×50 MHz blocks labelled alphabetically from A to N. It also shows that all of the blocks are FCFS ( site-licensed ).

53. In the U.S., as part of its further consultation on band sharing and coordination mechanisms for the frequency band 37-37.6 GHz , the band plan for this frequency band is currently under development. In particular, the FCC is considering whether or not to establish a 100 MHz minimum channel size while allowing users to aggregate these channels into a larger channel size, up to a maximum of 600 MHz, where available. Other options are also being considered. The FCC has not finalized its rules on this matter at this time. For the band 37.6-40 GHz , the FCC has adopted a new band plan comprised of 200 MHz blocks. The FCC also adopted rules that allow both FDD and TDD implementations.

54. In order to benefit from the ecosystem that develops in the U.S. and simplify coordination of fixed and mobile services along the Canada-U.S . border, ISED is proposing that Canada adopt the same band plan in the entire 37-40 GHz range as the U.S. Given the development in the U.S. with respect to a new band plan in the frequency range 37-37.6 GHz , adopting a Canadian band plan at this time would be premature and could undermine the benefits of equipment harmonization. It is therefore proposed that the development of a Canadian band plan for this frequency range be deferred to a later date. The overall proposed band plan for the frequency band 37-40 GHz is shown in figure 7 below. Similar to the 28 GHz band, this band plan would not preclude any type of duplexing scheme to be deployed.

Figure 7: Proposed Canadian 37-40 GHz frequency band plan

This figure shows the proposed Canadian 37-40 GHz frequency band plan. It shows the frequency range from 37-37.6 GHz is labelled as "to be determined". The frequency range from 37.6-40 GHz is divided into 12 200 MHz blocks with no labels.

7.4 Band sharing with other services

55. In order to facilitate the introduction of flexible use services in this frequency band, provisions will need to be developed to ensure their co-existence with existing services.

7.4.1 Coexistence between flexible use terrestrial stations and earth stations in the fixed-satellite service (space-to-Earth)

56. Currently, the coexistence of fixed terrestrial stations and FSS earth stations is addressed through coordination on a site-by-site basis, as described in section 6.5 above. It is noted, however, that there has been no deployment by the satellite service in this band yet.

57. Since FSS earth stations receive signals from satellites transmitting in this frequency band, they could be subject to interference from the emissions of new flexible use terrestrial stations. Preliminary studies provided to the FCC indicate that FSS earth stations would require a separation distance of no more than 2 km from a flexible use terrestrial station. Footnote 21 The proposed modification to Canadian footnote C51 does not allow for the ubiquitous deployment of FSS in the band. As a result, the coordination of flexible use terrestrial stations and FSS earth stations is likely to be manageable as the number of FSS earth stations will likely be limited to a small number.

58. The considerations above are very similar to those concerning the coexistence of flexible use terrestrial stations and FSS earth stations in the frequency band 27.5-28.35 GHz. Therefore, ISED proposes to adopt similar mechanisms, using a PFD or a distance threshold as a trigger for coordination, to manage the band sharing in this band.

A. ISED seeks comments on the proposal to require site-by-site coordination between proposed flexible use terrestrial stations and FSS earth stations in the frequency band 37.5󈛌 GHz when a pre-determined trigger threshold is exceeded.

B. If site-by-site coordination is proposed, what coordination trigger and value would be the most appropriate (e.g. PFD or distance threshold)?

C. ISED is also inviting proposals for specific additional technical rules on flexible use stations and FSS earth stations (e.g. site shielding) that could facilitate more efficient sharing between terrestrial and earth stations.

7.4.2 Geographic restrictions on the deployment of earth stations

59. Similar to the decisions made in the 28 GHz band, the FCC adopted new mechanisms to restrict the areas in which new FSS earth stations can be deployed. This was done to ensure that fixed-satellite services do not restrict the deployment of new UMFUS systems in core urban areas and around major infrastructure where implementation of flexible use systems would be most likely. Unlike the 28 GHz band, in the frequency band 37.5-40 GHz, it is the FSS earth station that could experience interference from the flexible use terrestrial stations. In the U.S., an FSS earth station can obtain protection from flexible use stations by obtaining an UMFUS licence, entering into an agreement with an UMFUS licensee or if the FSS earth station conforms to a set of conditions that restrict the geographic areas in which an FSS earth station can be deployed. In addition, there are provisions that would limit the number of earth stations that would be protected from harmful interference by UMFUS stations in a given licence area.

60. ISED is of the view that the FCC’s approach is not appropriate in the Canadian context. However, similar to the potential band sharing mechanisms in the 28 GHz band, ISED may consider using other methods to facilitate flexible use systems deployment in core urban areas and major infrastructure by limiting the deployment of FSS earth stations in these areas.

A. ISED is seeking comments on whether there should be restrictions on the geographic areas in which new FSS earth stations can be deployed in the frequency band 37.5󈛌 GHz.

B. If geographic restrictions on FSS earth stations are proposed, ISED is inviting detailed proposals on how they could be implemented, and what areas should be targeted?

7.4.3 Band sharing with the space research service (SRS) ( space-to-Earth ) and mobile-satellite service (MSS) ( space-to-Earth )

61. As noted above, the frequency band 37-38 GHz is allocated to the space research service (space-to-Earth) on a primary basis. Also, the band 39.5-40 GHz is allocated to the MSS, and is limited to use by the government of Canada. In the U.S. , in order to enable band sharing, the FCC created coordination zones around its three SRS earth stations where deployment by UMFUS licensees within these zones requires prior coordination. There is no existing or planned SRS or MSS operation in Canada therefore, ISED is not proposing specific restrictions on terrestrial services at this time. However, in the event that SRS or MSS begins deployment in these bands, flexible use licensees may be subject to future technical provisions in order to facilitate co-existence .

Question 7-6: It is proposed that, should SRS and/or MSS systems be deployed, flexible use licensees in the band 37.6-40 GHz may be subject to technical provisions to facilitate co-existence . Comments are sought. ISED notes that any such technical provisions would be established through a future consultation process.

7.5 Treatment of existing users

62. At mmWave frequencies, the difference between certain technical characteristics of fixed and mobile operations may be hard to distinguish. The high signal attenuation in mmWave bands will require the use of highly directive antennas for both fixed and mobile systems, and could offer the opportunity to reuse frequencies in the band at much closer distances than in lower frequency bands. On the one hand, this could enable very effective coordination between existing fixed users and future flexible use licensees. On the other hand, some of the new flexible use systems are expected to be ubiquitous in coverage, which could present coordination challenges in areas that already contain fixed systems, particularly if the two systems are operated by two different service providers. As 5G technology continues to develop, there will be more clarity on how effectively flexible use systems and existing fixed service systems will be able to co-exist. In the meantime, ISED is considering several options on the treatment of existing users as described in the following paragraphs.

63. In 2014, when the decision Footnote 22 was made to renew these licences, it was determined that site-specific licences were the most efficient and consistent approach to authorizing high frequency spectrum and therefore new licences issued through the renewal process were not provided with a high expectation of renewal after their 10-year term. The use of this spectrum is evolving to include mobile in addition to fixed use services and as such, a licensing process that does not distinguish between the two will provide more flexibility for operators to deploy and adapt their networks as they see fit. In moving from fixed licensing to flexible use, ISED is considering two options for the treatment of existing Tier 3 licences at the end of the renewed 10 year term.

64. The first option is to convert the Tier 3 fixed service licences to flexible use licences. The existing licences were issued in accordance with the current band plan, i.e., in paired blocks of 50 MHz (see figure 6) and would not align with the proposed new band plan (see figure 7). Therefore, if ISED decides to convert existing Tier 3 area fixed licences to flexible use licences, it is proposed that those licences would be aligned with the new band plan in order to maximize the amount of cleared spectrum. It is noted that flexible use licences would be expected to be much more valuable and in demand than fixed. Furthermore, technology developments and/or network re-design may provide increased efficiency which would permit continued provision of service using less spectrum. Therefore, ISED could consider issuing new licences at the end of the current term, for a lesser amount of spectrum. The new amount of spectrum could be determined by using a percentage of the current amount.

65. The second option is to issue site-specific licences for sites currently in operation at the end of the licence term. These new site-specific licences could then be treated the same way that the current site-specific licences would be treated, i.e. either with or without protection from new flexible use licensees (see section 7.5.2 below).

7.5.2 Grid cell and site-specific FCFS licences

66. Grid cell and site-specific licences are issued on an annual basis. Licensing under these approaches provides for very efficient access to spectrum in that a licence is only issued for the area or site in which the licensee intends to deploy. Furthermore, these licences could make co-ordination with future flexible use licensees relatively straight-forward as the specific location of each transmitter is known. As such, ISED is considering two options for the treatment of existing grid cell and site-specific users.

67. First, given the potential for improved coordination (both through the expected improvements in technology capability and the limited geographic areas of licences), ISED could allow these licensees to continue operating in the band and be protected from interference from new flexible use licensees. New licensees would be required to coordinate with the existing licensees by deploying around their sites or by other means determined between the licensees. This approach to treating these users would provide access to the spectrum for 5G with minimal impact on existing users. Furthermore, given the expected capabilities of technology in this band, this approach will likely be technically feasible. However, it could also severely limit deployment of 5G in major urban areas (as discussed in section 7.1, 88% of grid cell and site-specific licences are operating in the six largest urban areas).

68. A second approach would be to allow for them to continue operating on a secondary basis to flexible use licences. This approach would provide no protection for existing licensees from interference caused by new flexible use systems but would allow them to continue operating, at least until 5G systems are deployed in their specific area. It is proposed that under this option, a notification period of one year would apply.

Question 7-7: ISED is seeking comments on:

A. the options and implications for the treatment of incumbent licensees currently holding Tier 3 licences, the percentage that would apply to option 1 and supporting rationale.

B. the options and implications for the treatment of incumbent licensees currently holding FCFS licences and supporting rationale.


5 GENERAL OBSERVATIONS AND CONCLUDING REMARKS

University-business interactions are part of complex multi-layered dynamic social systems. The international body of scholarly literature identifies a wide range of (interacting) UBI determinants, among which the R&D environment, the nature of proximities between research partners, and the effectiveness of those connections. In this empirical study we applied a quantitative indicator-based mapping of UBC patterns in the United Kingdom. It taps into a rich source of comparative empirical information on the UK's research-intensive university sector, especially with regards to research co-operation patterns and cross-sectoral mobility of academic researchers. We focused our attention on a selection of 48 research-intensive universities, their joint research publications with the business sector, and the dispersion of partner firms across distance-based geographical zones in the UK and abroad.

The geographical location and spatial distribution of those firms presents a new perspective on UBC patterns, and addresses an information gap in UK government statistics or university administration data on research co-operation with the local or regional business sector. In addressing these knowledge gaps and analytical challenges, the collected data from UBRP measurement approach provides some interesting new insights into aggregate-level UBC information across the UK's largest research-intensive universities.

We focused our study on two research questions, stated in subsection 1.2: (i) is the geographical distance between the university and its industry partners a meaningful parameter of a university's UBC profile? (ii) If so, how distance-dependent are the major explanatory variables describing the way research-intensive universities are engaging with R&D-active firms? Concerning the first research question, we find that the number of UBRPs has increased across all distance zones. However, long-distance “global” UBRPs has increased at a significantly higher rate than short-distance “local” UBRPs. Several universities exhibit a “glocalizing” pattern, where UBRP growth occurs across the entire range of distances. At other “globalizing” universities the growth occurs almost entirely in the long distance zones. Focusing on the subsample of universities with significant growth rates in either glocalization or globalization, we find that the glocalization rate is higher at “catching up” universities that have low levels of local UBRPs and are located in areas with relatively low levels of business sector R&D intensity.

Regarding the second question, our macro-level findings highlight a multitude of determinants that seem to be affecting UBRP patterns, where each distance zones presents a different set of determinants. Nonetheless, four common “structural” factors emerge (see subsection 5.1), which are significant in the majority of the distance zones and are like to be major drivers of UBC activity. The business sector R&D expenditure in the region represents a very significant external factor. Not surprisingly, we find evidence of spatial concentration effects in the London metropolitan area and in other R&D-intensive areas. Two of other factors—the research volume of a university and its citation impact level—reflect research-related organizational determinants such as critical mass, economies of scale, and scientific quality. The fourth factor captures the importance of the “human factor” as a UBC and UBI determinant, with empirical evidence that local UBRPs are more likely to involve boundary-spanning academic researchers. The share of these “cross-sectoral” researchers—either “university-business mobile researchers” (UBM-Rs) and/or “university-business/multiple affiliated researchers” (UB/MA-Rs)—is consistently among the most discriminating variables to explain the propensity of universities to collaborate with firms located at close distance. Given the strong positive relationships that tend to exist between social proximity, cognitive proximity and spatial proximity (Boschma, 2005 ), this outcome suggests that these individuals are an important driving force, if not an indispensable “success factor” for create sustainable R&D-related university-business interactions within the UK. There is still insufficient understanding of how knowledge is actually shared or transferred between individuals—either within the same local geographical area or further afield.

More in general, our UBC model critically hinges on the assumption that its three key performance indicators (UBRPs, UBM-Rs, and UB/MA-Rs) are sufficiently valid proxies of general patterns and trends as regards to university-business co-operation. The model's focus on research clearly introduces an observation bias: all three key performance indicators (KPIs) are related to research publication output, more specifically successful research (otherwise the work would not be published). Moreover, publication output quantities do not reflect essential information on inputs (such as the amount of industry funding of academic research, or highly qualified graduate students moving into industry), the effectiveness of knowledge creation processes, nor how productive interactions with the business sector actually were. For example, work by Faggian and McCann ( 2009 ) shows that the quality of UK universities, via the flows of their highest quality graduates, are found to be of limited importance for regional innovation performance in the university's local region but these graduates do have significant impacts on the innovation performance in other UK regions.

Hence, these KPIs—and the UBRPs in particular—present a limited window of analysis that tends to overemphasize successful research co-operation and associated productive interactions in terms of researcher mobility, joint knowledge creation or exchange. Moreover, our UBC analysis does not include a clear-cut distinction by type of university, notably between “comprehensive” or “specialized,” in terms of their research activity profile. Although the variables “Publication output—medical fields” and “Publication output—STEM fields” partially capture this profile, a more explicit and fine-grained distinction deserves more attention in follow-up studies to ascertain possible effects of (changes in) research specialization on UBRP patterns and trends.

Given the growing importance of UBI and UBC as knowledge-intensive inputs into UK business sector R&D—witness the development of the Knowledge Exchange Framework (KEF) as a proposed new policy tool and information platform—more effort should be invested into developing new analytical methods and performance indicators for studying UBI, UBC and UBRP patterns and trends. One of the proposed activities, KEF Metrics, aims to provide “timely data that describes and compares institutional-level performance in knowledge exchange” (https://re.ukri.org/knowledge-exchange/knowledge-exchange-framework/). Between March and May 2019, 21 universities, participated in a pilot exercise to further test on how to operate KEF in England. Should KEF become operational, the three UBC performance indicators may open up new avenues for further empirical enquiry of the UK science system, especially concerning university knowledge transfer to the business section. UBI and UCB data may also be of interest in the next edition of the Research Excellence Framework (www.ref.ac.uk/about/what-is-the-ref/) either in terms of contributing to performance indicators, or as elements within impact stories that academic researchers will be required to produce. UBC-related data could also supplement university-level statistical information from the Higher Education-Business and Community Interaction survey, which may help address policy-relevant information gaps, notably on the effects and effectiveness of government policies to promote UBI within the UK.

Finally, a concluding remark regarding Brexit. Although our data only run up to 2017, the large volume of UBRPs in the most recent years provides compelling information on the size of the intersection between UK academia and their corporate partners on the continent (Tijssen & Yegros, 2017 ). According to our data, hundreds of researchers were, and probably still are, straddling and moving between UK universities and the business sector elsewhere in Europe. This connectivity space of mutual trust relationships, common understanding and shared goals spans many personal ties and associated R&D networks. It represents several decades” worth of UK investment in valuable human capital and vulnerable social capital. Leaving the EU could seriously damage the UK's UBI infrastructures if those connections are severed.


Təşəkkürlər

[41] The University of Melbourne thermochronology laboratory receives infrastructure support under the AuScope Program of NCRIS. S.H. received support from the National Natural Science Foundation of China (NSFC) (41072186). Y.T. received support from IPRS and MIRS scholarships at the University of Melbourne. Y.T. is grateful to Abaz Alimanovic for assistance with (U-Th)/He dating and to Zhonghua Tian and Zhaokun Yan for their assistance during fieldwork. Constructive reviews from anonymous reviewers clarified points of this work. Editorial work of James Tyburczy is gratefully appreciated.

Additional supporting information may be found in the online version of this article.

Fayl adı Təsvir
ggge20361-sup-0001-suppinfoSI01.pdf38.4 KB Dəstəkləyici Məlumatlar
ggge20361-sup-0002-suppinfoSI02.pdf42.2 KB Dəstəkləyici Məlumatlar
ggge20361-sup-0003-suppinfoSI03.pdf31.9 KB Dəstəkləyici Məlumatlar
ggge20361-sup-0004-suppinfo04.txt1.5 KB Dəstəkləyici Məlumatlar

Diqqət yetirin: Nəşriyyat müəlliflər tərəfindən təmin edilən hər hansı bir məlumatın məzmununa və funksiyasına görə məsuliyyət daşımır. Hər hansı bir sorğu (itkin məzmun istisna olmaqla) məqalə üçün müvafiq müəllifə göndərilməlidir.


Videoya baxın: #14: كيفية اقتطاع منطقة الدراسة من DEM باستخدام الاداة Clip في برنامج Arc Map