Daha çox

ArcGIS Desktop istifadə edərək lat/longs və hesablama məsafəsi olan iki nöqtə şəkli faylını müqayisə edirsiniz?


ArcGIS Desktop -da (A və B qrupu) 2 ədəd nöqtə şəkli faylım var, hər dəstdə lat/long olan təxminən 1000 giriş var.

Etmək istədiyim şey, A qrupunu B qrupu ilə müqayisə etmək və A qrupundakı hər bir nöqtəni B qrupunda hansı nöqtənin ən yaxın olduğunu və bu məsafənin nə olduğunu anlamaqdır.

ArcGIS Desktop -da bunu etməyin ən asan yolu nə olardı?


İki təbəqə arasında Məkanlı Birləşmə işlədə bilərsiniz. ArcMap TOC -də qatı sağ vurun və Qoşulmalar və Əlaqələr> Qoşul seçin. Üst açılan menyuda "Fəza məkanına əsaslanaraq başqa bir qatdakı məlumatları birləşdirin" seçin. "Hər nöqtəyə bütün xüsusiyyətlər veriləcək ..." yazan radio düyməsini yoxlayın. Bu sizə məsafə dəyəri verəcəkdir.

Yaxınlıqdakı vasitədən də istifadə edə bilərsiniz.


ArcInfo varsa, aradığınız şeyi yaratmaq üçün Yaxınlıqdakı vasitədən istifadə edin. A qrupundan yalnız B qrupundakı ən yaxın xüsusiyyəti tapmaq üçün təyin edə bilərsiniz və bu məsafələri ehtiva edən bir cədvəl yaradacaq.


Bunun üçün əvvəlcə metr vahidlərindən istifadə edən Layihələndirilmiş Koordinat Sisteminə layihə hazırlayardım.

ArcInfo/Advanced səviyyəli lisenziyanız varsa, Point Distance alətindən istifadə edin:

Giriş nöqtəsi xüsusiyyətlərindən müəyyən edilmiş bir axtarış radiusundakı yaxınlıqdakı bütün nöqtələrə qədər olan məsafələri təyin edir.

Alternativ olaraq, Masaüstü üçün ArcGIS -in əsas səviyyəli lisenziyasından istifadə edərək Nöqtəli Məsafə təhlilinə baxın?


Verilənlər mənbəyi

Bütün sinif şagirdlərinin xam məlumatları (Proqramlar: Moves, OpenPath)

Sinqapurdakı parklar, ticarət mərkəzləri, supermarketlərin yerləri https://data.gov.sg/

MRT stansiyaları, avtobus dayanacaqları, Sinqapurun əsas küçələri https://www.mytransport.sg/

Verilənlərin emalı

Bütün sinifin konsolidasiya edilmiş məlumatlarını aldıqdan sonra, ilk növbədə, dəyişənlərin sütunlarını birləşdirmək və bəzi dəyişənləri, yəni tarix və saatı standartlaşdırmaq kimi məlumatların təmizlənməsi ilə məşğul olduq. Və sonra verilənlər bazasını zamana, gündüzə və gecəyə, məktəb günlərinə və məktəbsiz günlərə böldük. Sonra, insanların həmişə gecə yarısından ertəsi səhər səhər 7 -ə qədər evdə qaldıqlarını düşündük, buna görə də hər kəsin evi olan bu müddət ərzində bu yerləri asanlıqla bağlaya bilərik.

Ayrıca, ArcMap -a məlumat dəstəyi daxil edirik və öyrəndik ki, məktəb günlərində fəaliyyət dairəmiz əsasən kiçik bir ərazidə, yalnız məktəbdə və evdə məhdudlaşdırılır. Məktəbsiz günlərdə ayaq izlərimiz ölkənin hər yerindədir. Bu yerlərin parklar, alış -veriş mərkəzləri, supermarketlər və sair kimi istirahət və əyləncə yerləri olduğunu düşünürdük. Buna görə də, bu yerlərin yerini və sonra aralarında bir əlaqə tapmaq üçün topladıq. Bu prosesdə poçt kodlarını və ünvanlarını enlik və boylama çevirdik.


Papua Yeni Qvineyada günəş enerjisi potensialını araşdırmaq üçün günəş radiasiyasının coğrafi modelləşdirilməsi

İqlimşünaslıq və meteorologiya əsasən gələn günəş radiasiyasından və sonuncunun enli paylanmasından qaynaqlanır. Gələn günəş radiasiyasının ümumi miqdarı, müddəti və ya gündüz uzunluğu və radiasiyanın mövsümi paylanması da kənd təsərrüfatı elmlərində aparılan araşdırmalarda aparıcı təsir göstərir. İqlim dəyişikliyi gerçəkliyi, bəşəriyyətin inandırıcı atributları ilə birlikdə, təmiz enerji mənbələrinə artan tələbatın "günəş enerjisindən optimal istifadə" rejiminə doğru irəliləyəcəyi aydındır. Müəyyən bir enlik genişliyində topoqrafiya, günəşin məkan bölgüsünü təyin edən əsas amildir. Topoqrafik yüksəkliyin, yamacın, aspektin və kölgələrin məkan dəyişkənliyi fərqli nöqtələrdə alınan izolyasiyanın miqdarına təsir göstərir. Müəyyən bir atmosfer maneəsində, müəyyən bir coğrafi məkanda alınan günəş izolyasiyasının miqdarı 'günün vaxtı' və 'mövsümün' bir funksiyasıdır. Torpaq istiliyi, torpağın nəmliyi, səth yaxınlığında hava istiliyi, buxarlanma və fotosintez üçün birbaşa günəş və ya göy işığı (fotosintetik olaraq aktiv şüalanma) kimi müxtəlif parametrlərdən qaynaqlanan mikroiqlimin dəyişkənliyini təyin edir. Fotovoltaik panellərdən istifadə edərək enerji istehsalı üçün məkan və zaman daxil olmaqla daxil olan günəş radiasiyasında meydana gələn dəyişiklik də, investisiya qoyulmazdan əvvəl düzgün texniki -iqtisadi qiymətləndirməni təmin edir. Bu ssenaridə, günəş radiasiyasının modelləşdirilməsi bu məqalədə müəyyən bir müddət ərzində coğrafi bir ərazidə günəşin təsirlərini xəritələşdirməyə və təhlil etməyə çalışılır. Modelləşdirmə məqsədi üçün atmosfer şəraiti, enlem mövqeyi, yüksəklik, yamac və aspekt, günəş bucağı və topoqrafik kölgələr kimi məcburi olan müxtəlif parametrlər nəzərə alınır. Modelləşdirmənin sonunda (1) nöqtə təbəqəsi və (2) "gündəlik günəş izolyasiyası" nın aylıq ortalamasını daxil edərkən iki növ çıxış əldə edilir. Birinci növ çıxış üçün, izolyasiya xəritəsini tamamlamaq və səth meteorologiyası və günəş enerjisi (SSE 6.0) verilənlər bazası ilə müqayisə etmək üçün interpolasiya prosesi tətbiq olunur. Bu vəziyyətdə, kölgələrin məkan dəyişiklikləri açıq şəkildə göstərilmir, ikincisi isə ikinci növ çıxışda nəzərə alınır.


Qoruma xərcləri səbəbiylə qlobal biomüxtəliflik itkisinin azalması proqnozlaşdırılır

Qlobal biomüxtəliflik itkisini dayandırmaq, Bioloji Müxtəliflik haqqında Konvensiyanın və Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Davamlı İnkişaf Məqsədləri 1,2 -nin mərkəzidir, lakin bu günə qədər müvəffəqiyyət çox məhdud idi 3,4,5. Bu məqsədlərə çatmaqda müvəffəqiyyətin kritik bir göstəricisi 6,7,8,9 biomüxtəlifliyi qorumaq üçün ayrılan maliyyələşdirmədir, lakin maliyyələşdirmə qərarları hər hansı bir konservasiya sərmayəsinin 6,7,8,9 ehtimal olunan təsiri ilə əlaqədar qeyri -müəyyənliklə əngəllənir. Daha böyük effektivlik üçün konservasiya xərclərinin biomüxtəliflik itkisi nisbətini kəmiyyətcə necə azaltdığını göstərən sübuta əsaslanan 10,11,12 modelinə ehtiyacımız var. Burada belə bir modeli nümayiş etdiririk və 1996 və 2008 -ci illər arasında hər bir ölkəyə orta hesabla 29% nisbətində qorunan investisiyaların 109 ölkədə (Bioloji Müxtəliflik və Davamlı İnkişaf Məqsədləri Konvensiyasına imza atanlar) biomüxtəliflik itkisini necə azaltdığını empirik şəkildə kəmiyyətcə qiymətləndiririk. İmzalayan ölkələrdə biomüxtəliflik dəyişiklikləri, qorunma investisiyalarının təsirlərini iqtisadi, kənd təsərrüfatı və əhali artımı (insan inkişafının təzyiqləri) ilə müqayisə edən ikili bir model istifadə edərək yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırıla bilər. 13,14,15,16,17,18. Qərar verənlər bu modeldən istifadə edərək, təklif olunan biomüxtəliflik büdcəsinin insan inkişafı təzyiqinin müxtəlif ssenariləri altında əldə edəcəyi yaxşılaşmanı proqnozlaşdıra bilər və sonra bu proqnozları hər hansı bir seçilmiş siyasət hədəfi ilə müqayisə edə bilərlər. İnsan inkişafı təzyiqləri artdıqca xərclərin təsirinin azaldığını görürük ki, bu da zaman keçdikcə maliyyələşmənin artması lazım ola bilər. Model, insan inkişafı davam edərkən ehtiyac duyulacaq qorunma maliyyələşməsindəki dinamik dəyişiklikləri proqnozlaşdıraraq insan inkişafının Davamlı İnkişaf Məqsədlərini tarazlaşdırmaq və biomüxtəlifliyi qorumaq üçün çevik bir vasitə təqdim edir.


Meşələrdə qış fırtınasının ziyan vurma ehtimalının GIS əsaslı qiymətləndirilməsi: Baden-Wuerttembergdən (Cənub-Qərbi Almaniya) bir nümunə araşdırması

İki yüksək təsirli qış fırtınası 'Wiebke' (28 Fevral 1990) və 'Lothar' (26 Dekabr 1999) ilə əlaqəli fırtına zərərləri haqqında məlumatlar GIS əsaslı qiymətləndirmə və xəritələşdirmə (50 × 50 m qətnamə şəbəkəsində) üçün istifadə edilmişdir. qış fırtınasına ziyan vurma ehtimalı (S.BAM) Almaniyanın Baden-Wuerttemberg federal əyalətinin (Cənub-Qərbi Almaniya) meşələri üçün. P.BAM-hesablama sübutların (WofE) metodologiyasına əsaslanır. P -ni hesablamaq üçün meşə növü, geologiyası, torpaq növü, torpağın nəm rejimi və topoqrafik məruz qalma, həmçinin küləyin maksimum sürəti sahəsi haqqında məlumatların birləşməsi istifadə edilmişdir.BAM bütün təhsil sahəsini əhatə edir. İki fırtına hadisəsi zamanı maksimum külək sürətinin 35 m s -1 -i keçdiyini nəzərə alsaq, ən yüksək PBAM hesablanmış dəyərlər əsasən iynəyarpaqlı meşənin bunter qumdaşı formasiyalarında müvəqqəti nəmli torpaqlarda çox məruz qalan ərazilərdə böyüdüyü yerlər idi. Belə ərazilər əsasən şimal Qara Meşənin dağ silsilələrində, Odesin şərq meşələrində, Virngrund bölgəsində və cənub -qərb Alp ətəklərindədir.

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


Metodlar

Material

Araşdırmamızda istifadə edilən gecə işığının qlobal peyk görüntüləri ABŞ Hərbi Hava Qüvvələri Müdafiə Meteoroloji Peyk Proqramının (DMSP) Əməliyyat Linescan Sistemi (OLS) tərəfindən toplanır və NOAA Milli Geofiziki Məlumat Mərkəzində (NGDC) arxivləşdirilir. Bu verilənlər bazasının qabaqcıl məhsulu (Version 4), http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html ünvanından yüklənə bilən sabit işıqlardır. Müvəqqəti işıqları və fon səs-küyünü aradan qaldırmaq üçün dəyişdirilən, aşkar edilmiş gecə işığı üçün ortalama rəqəmsal parlaqlıq dəyərlərinin illik buludsuz bir birləşməsidir (Elvidge və digərləri, 2011). Şəkil 30 qövs saniyəlik ızgaralıdır və −180 ilə 180 dərəcə uzunluq arasında və 65-dən 75 dərəcə enliyə qədər uzanır. Rəqəmsal nömrə (DN) gecə işığının dəyərləri 1 ilə 63 arasında dəyişir, 0 müəyyən edilmiş və aradan qaldırılmış fon səs-küyünü, 255 isə heç bir buludsuz müşahidənin toplanmadığı ərazini təmsil edir. Bundan əlavə, günəş işığı, ay işığı, parıltı, buludları və aurora işıqlandırma xüsusiyyətlərini ehtiva edən müşahidələr DMSP gecə sabit işıqlar məlumat bazasına daxil edilməsə də, qaz məşəlləri istisna edilmir. Buna görə də, NGDC (Elvidge et al., 2009) tərəfindən yaradılan qlobal qaz məşəl xəritəsindən istifadə edərək qaz alovlarını aşkar etmək və onları şəhərləşdirilmiş ərazilərlə səhv salmaq ehtimalını azaltmaq üçün istifadə etdik. Bu xəritəni http://ngdc.noaa.gov/eog/interest/gas_flares_countries_shapefiles.html ünvanından yükləyə bilərsiniz.

İnzibati sərhəd məlumatlarını, maraqlandığımız bölgələrimizi (ROI) qlobal gecə işıq görüntülərindən çıxarmaq üçün GADM -dən (Qlobal İnzibati Sahələrin Veritabanı, onlayn olaraq http://gadm.org/) əldə etdik. Təxminən iyirmi il ərzində qlobal gecə işığının təkamülünü böyük bir coğrafi miqyasda keyfiyyətcə öyrənməli olduğumuz üçün hər birini kalibrləmək (Elvidge və digərləri, 2009) və yenidən layihələndirmək lazımdır (Imhoff və digərləri, 1997). müvafiq olaraq görüntü (Cauwels et al., 2014). Gecə işıq qruplarının əsas miqyaslama xüsusiyyətlərini araşdırarkən, ROI olaraq geniş bir əraziyə və Çin və Bitişik Amerika Birləşmiş Ştatları (CONUS) kimi böyük bir əhaliyə sahib bölgələri çıxardıq. ArcGIS istifadə edərək, CONUS və Çinin gecə işıq görüntülərini Lambert konformal konik proyeksiyasına yenidən proyeksiya etdik. Aşkar edilən gecə işıq yığımları ilə simulyasiya nəticələri arasında ətraflı müqayisə üçün, əhatə dairəmizi cənub mərkəzi CONUS -un bir hissəsinə endirdik, burada doymuş yüngüllük daxil olmaqla çoxluqlar yalnız əhəmiyyətsiz bir nisbət təşkil edir. İçərisində yuxarı həddin olması səbəbindən DN, müəyyən bir ərazidən işıq yayılmasının vəkil ölçüsü olaraq işıqların sadə inteqrasiyası və ya cəmlənməsi ilə əlaqədar bəzi problemlər var. DMSP şəkillərində doyma problemlərinin qarşısını almaq üçün Sutton, ÜDM-in proxy ölçüsünü yaratmaq üçün populyasiya və ərazi ölçüləri arasında qeyri-xətti bir əlaqə istifadə etdi (Sutton və digərləri, 2007). Sadələşdirmək üçün, digər məlumat mənbələrinə və dolayı əlaqələrə istinad etmək əvəzinə, allometrik miqyaslı eksponentlərin dəyərini qiymətləndirmək üçün yalnız doymuş işıqlılığı olmayan təbii şəhərləri təmsil edən məlumat nöqtələrini quraşdırdıq. Bu, doymuş pikselləri olan təbii şəhərlərin yalnız çox kiçik bir faiz təşkil etməsi ilə təsdiq edilə bilər.

Simulyasiya

Bütün simulyasiyalar aparmaq üçün python 2.7 plus numpy və scipy paketlərindən istifadə edirik.


Ümumi marmosetlər tərəfindən kəsilmiş ağacların məkan bölgüsü və istismarı (Callithrix jacchus)

Resurs paylanması primat davranış ekologiyasının bir çox aspektlərini formalaşdırır. Meyvələrin, yarpaqların və həşəratların məkan nümunələri primat qidalar arasında araşdırılsa da, eksudatın yayılması haqqında nisbətən az məlumat vardır. Ağac eksudatları yenilənə bilən bir qaynaqdır, uzunmüddətli istismar sübutlarını təqdim edir və məkan paylanmasını manipulyasiya etmək üçün seçici şəkildə istifadə edilə bilər. Ümumi marmosetlər tərəfindən kəsilmiş ağacların məkan nümunələrini qiymətləndirdik (Callithrix jacchus) vahid, təsadüfi və ya toplu bir paylama nümayiş etdirdiklərini müəyyən etmək. Marmosetlərin eksudatlara eksklüziv çıxışı təmin edə biləcək ev aralığında olan ağacları seçici şəkildə kəsib -örtmədiklərini də soruşduq. Ağacların məkan və ya fiziki xüsusiyyətlərinin ağacların nə qədər sıx istifadə edildiyini proqnozlaşdırdığını araşdırdıq. Oğurlanmış ağacların ən yaxın qonşu məsafəsi təsadüfi paylanma və Ripley üçün gözləniləndən xeyli yaxın idi K-funksiya, açılmış ağacların iş sahəmizdəki bütün məkan tərəzi üzərində yığışdığını göstərdi. Clumping, marmosetlərin gündüz və ev aralığını azaltmasına və ağacların təkrar açılmasını asanlaşdıra bilər. Oluklu ağaclar nə marmosetlərin ev mərkəzlərinə ətraflardan daha yaxın idi, nə də mərkəzdə yerləşən ağaclar daha sıx oyulmuşdu. Artan oyma intensivliyi daha böyük ağac dairələri ilə əlaqələndirildi, baxmayaraq ki, bu təsir ilk növbədə dairələrarası fərqlərdən qaynaqlanırdı. Marmosetlər yığılmış ekssudatların istismarından faydalana bilsələr də, eksklüziv giriş əldə etmə ehtimalı daha çox olan ərazilərdə qazmağı cəmləmirlər. Eksudat keyfiyyəti və/və ya qabıq xassələri kimi növlərə xas ağac xüsusiyyətləri, qruplar arası qidalanma rəqabətindən daha çox oyma nümunələrinin müəyyən edilməsində daha böyük rol oynaya bilər.

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


Təhsil sahəsi

Sierra Nevada, Kaliforniya əyalətinin şərq kənarında yerləşir. Təxminən 640 km uzanır, eni 65 ilə 130 km arasında dəyişir, zirvələri 4000 m. Aralıq tədricən Mərkəzi Vadidən şərqə doğru yüksəlir və Kaliforniya və Nevada yüksək səhra vadilərinə sürətlə düşdüyü Sierra zirvəsinə qədər yüksəlir. Sierra zirvəsi boyunca yüksək alp iqlimi soyuq (−6 ° C), yaş (750 mm weq) qış və isti (9 ° C), quru yay (25 mm weq) ilə xarakterizə olunur (PRISM, 2006 CDEC, 2009) . Yağışlar, Sakit okean yüksək təzyiq sisteminin miqrasiyası ilə idarə olunur, belə ki, yaz aylarında Sakit okean şimala doğru hərəkət edir və qərbə doğru hərəkət edən fırtınaları şimala yönəldir (NOAA, 1985 Major, 1990). Yaz yağışları Meksika körfəzində və Kaliforniya körfəzində nəm mənbəyi olan konvektiv fırtınalardan gəlir. Qışda Sakit okean yüksəkliyi qərb yamacında şiddətli yağışlarla nəticələnən və şərqdə yağış kölgəsi yaradan qərb axını üçün təsirli bir maneə olan Sierra Nevada'ya qərb axını və nəmini artıraraq cənuba doğru hərəkət edir.

Çoxlu kiçik alp buzlaqları (& lt1 km 2) yüksəkliklərdə (orta: 3575 m min: 2763 m, maksimum: 4267 m ) (Raub və digərləri, 2006). Tipik olaraq, bu buzlaqlar şimal və şimal-şərqə baxan yamaclarda meydana gəlir, çünki orta tarazlıq xətti yüksəklikləri pik topoqrafik yüksəklikləri (4500 m) aşır (Flint, 1957).

İnternetdə yayımlandı:

ŞƏKİL 1 Buzlaq populyasiyasının tünd boz rəngdə göstərilməsi ilə buzlaqların inventarlaşdırılması nəticələri. Boz xətlər park sərhədlərini göstərir: YNP = Yosemite Milli Parkı, KNP = Kings Canyon Milli Parkı, SNP = Sequoia Milli Parkı. Nömrəli qutular uzunmüddətli iqlim dəyişikliyini qiymətləndirmək üçün Cədvəl 2-də sadalanan 14 buzlağın yerini göstərir.

ŞƏKİL 1 Buzlaq populyasiyasının tünd boz rəngdə göstərilməsi ilə buzlaqların inventarlaşdırılması nəticələri. Boz xətlər park sərhədlərini göstərir: YNP = Yosemite Milli Parkı, KNP = Kings Canyon Milli Parkı, SNP = Sequoia Milli Parkı. Nömrəli qutular uzunmüddətli iqlim dəyişikliyini qiymətləndirmək üçün Cədvəl 2-də sadalanan 14 buzlağın yerini göstərir.

Mərhum Pleistosen dövrünün buzlaq rekordu Sierra Nevada -da yaxşı bilinir (Warhaftig və Birman, 1965 Clark et al., 2003). Son Buzlunun Maksimumu 22 ± 1 ka B.P. -ə bərabər olan son Pleistosen dövründə birdən çox buz irəliləməsi baş verdi. (Phillips et al., 1996) və Sierra'nın şimal -qərbində 18.6 ± 1.2 ka B.P (James et al., 2002). Mərhum Pleistosen Recess Peak buzlaqları (Birman, 1964), 14.2 və 13.1 ka B.P. (Clark və Gillespie, 1997), buzlaqların uzunluğu təxminən 2 km -ə çatan əvvəlki Pleistosen irəliləyişlərindən daha az geniş idi. Sierra Nevada, eramızdan əvvəl 10.5-5.4 ka arasında buzlaqlardan azad ola bilər. və 4.8-3.2 ka B.P. (Konrad və Clark, 1998 Bowerman, 2006). 3.2 ka B.P -də Neoglasizasiyanın başlamasından sonra. P2200, ∼1600, ∼700 və ∼250-170 -ci illərdə B.P. -də bir neçə buzlu maksimum var idi. (Bowerman, 2006). "Kiçik Buz Dövrü" (LIA) (Matthes, 1939) ümumiyyətlə 700-100 il B.P. buzlaqlar şimal yarımkürəsində irəlilədikdə (Grove, 1988). Bəzən "Matthes Glaciation" (Birman, 1964) olaraq da adlandırılan ən son irəliləyiş B.P. və "Matthes moraines" tərəfindən qorunur (Matthes, 1940 Birman, 1964 Clark and Gillespie, 1997).


7. Nəticə

Twitter məlumatlarının dinamik ünsiyyət xüsusiyyətləri coğrafiyaşünaslara insan fəaliyyətini və ünsiyyətini araşdırmaq üçün böyük bir araşdırma imkanı təqdim edir. Kiberməkanın yenidən kosmos fəaliyyətinə inteqrasiyası üçün müxtəlif nəzəri səylər davam edir. Məsələn, M3D modeli (Spitzberg 2014), bütün sosial medianın və əksər rəqəmsal medianın mədəni məlumat ötürmək üçün təkrarlanan formalar olan memlarla ticarət etməsini təklif edir. Memes, təsir edən beş amildən asılı olaraq az və ya çox yayılmaq üçün hipotez edilir: mem səviyyəsi (yəni mesaj faktorları), mənbə (yəni şəxs), sosial şəbəkə (məsələn, sıxlıq, aralıq), ictimai (məsələn, reklam, rəqabət edən memlər və s.) və geotexniki faktorlar (yəni smartfonların mənimsənilməsi səviyyəsi). Bu amillər və səviyyələr qarşılıqlı əlaqədədir ki, (a) real hadisələr bəzən sosial media fəaliyyətini ortaya çıxarır (məsələn, bir millət, qripə yoluxma) (b) sosial media bəzən yenidən məkan fəaliyyətini stimullaşdırır (məsələn, tvitlər başqalarını filmə baxmağa təşviq edir) və (c) bəzən hadisələr, insanların peyvənd edilməsinə təsir edən sosial medianı təhrik edən qrip epidemiyaları kimi, yenidən kosmos fəaliyyətini oyadan sosial medianı ortaya çıxarır. Bu üç proses evememik, etimemik və polimemik epizodları təmsil edir və burada təhlil edilən tweet axınlarında hər üçünün bəzi dəlilləri var. Geotexniki proseslər (yəni torpaqdan istifadə), sosial amillər (məsələn, film kampaniyaları), mənbə (məsələn, Demi Lovato) və mem (məsələn, axtarış termininin seçilməsi) hamısı tvit axınları ilə müəyyən dərəcədə kompleks qarşılıqlı əlaqəni nümayiş etdirdi realspace hadisələri haqqında. Bu araşdırma, coğrafi etiketli tvitlərin və coğrafi etiketlənməmiş tvitlərin məzmununu iki mövzuda araşdırmaq üçün müxtəlif kəmiyyət, hesablama və GIS metodlarından istifadə etdi: xalq sağlamlığı (qrip) və film adları (Ted). Təhlil nəticələri, məzmunu və sosial şəbəkə nümunələrini qiymətləndirərkən, tvitlərin mövzusundan və mövzusundan yüksək asılılığın olduğunu göstərir. Bu araşdırma, süzgəcdən keçirilməmiş tweetlərin istifadəsinin, yenidən kosmos hadisələrinə bağlanarkən meyllərini və nümunələrini təhlil edərkən coğrafi etiketli tweetlərin istifadəsinə bənzədiyini göstərir. Bu işdə tətbiq olunan məlumatların süzülmə prosedurlarından istifadə etmək, bəzi hallarda və xüsusən də qriplə əlaqəli tvitlərin təhlili üçün tweet məlumatlarındakı səs-küy faizini azalda bilər.

Bir şəhər planlaşdırma baxımından, bu araşdırma, sosial mediada (Twitter) bir çox mövzunun coğrafi etiketli tweetlərinin müqayisə edilməsinin, torpaq istifadəsi payı ilə (məsələn, yaşayış sahələrinin istifadəsi və ya kommersiya məqsədli torpaq istifadəsi kimi) əhəmiyyətli məkan dəyişikliyini ortaya çıxara biləcəyini aşkar etdi. Əlavə olaraq, şəhərlərin üfüqi/şaquli quruluşu coğrafi etiketli tvitlərin məkan modelinə təsir göstərə bilər. Məsələn, New York şəhərinin şaquli quruluşu, coğrafi etiketli 'Ted' tvitlərinin əksəriyyətini ticarət və xidmət sahələri yerinə yaşayış və qarışıq şəhər və ya tikili torpaq sahələrinə köçürmüş ola bilər. Hündür binalar və göydələnlər, xüsusən film üçün coğrafi etiketli tvitlərin həqiqi məkan bölgüsünə mane ola biləcək müxtəlif növ torpaq istifadəsinin birləşməsini ehtiva edə bilər. Ted dava

Bu araşdırmanın məhdudiyyətləri arasında demoqrafiyanın qərəzli olması, məlumatların olmaması və coğrafi etiketli tvitlərin az faizi var. İlk məhdudiyyət, Twitter istifadəçilərinin demoqrafiya potensialıdır. Bir çox sosial mediada istifadəçilər haqqında ətraflı demoqrafik məlumatlar yoxdur (Tsou 2015). İstifadəçi profillərini və demoqrafiyasını bilmədən, tvitlərin toplanması qərəzli və daha geniş Twitter əhalisini təmsil edə bilməz (Sloan və Morgan 2015). Twitter, xüsusən də gənclər arasında populyardır, istifadəçi bazasının təxminən 58% -i 16 ilə 34 yaş arasında (Tweedie 2014), yaşlı insanların isə sosial mediadan çox daha aşağı faizi. Onlayn böyüklərin təxminən 23% -i onlayn ünsiyyət qurmaq üçün Twitter -dən istifadə edir (Duggan 2015). Bu səbəbdən, sosial mediadan toplanan bir çox məlumat və fikir ümumi əhalinin səslərini təmsil edə bilməz. Bundan əlavə, 2016 -cı ilin may ayından etibarən Twitter qaydaları dəyişir və əslində mətn mesajlarındakı xarakter sayını dəyişdirir. Bu yeniliklər Twitter məlumatlarının toplanmasında metodologiyamıza əhəmiyyətli təsir göstərə bilər.

Bu layihənin digər bir məhdudiyyəti, server sistemindəki bir səhv səbəb olan itkin məlumatlardır. Tweet toplamaq üçün GeoSearch API -lərindən istifadə edən məlumat toplama serveri, 7 Yanvar -23 Yanvar arasında qrip tvitlərini toplaya bilmədi. Bu səbəbdən, bu araşdırmada yalnız 23 Yanvar 2014 -dən 17 May 2014 -ə qədər qrip tweetləri istifadə olunur. Üçüncü məhdudiyyət coğrafi etiketli tvitlərin kiçik faizidir. Coğrafi etiketli tvitlər bütün Twitter istifadəçilərinin kiçik bir hissəsindən ibarətdir. Tweetlərin yalnız 1-4% -nin GPS koordinatları var (Cheng, Caverlee və Lee 2010 Tsou et al. 2013).

Bu araşdırma, GIS və sosial media analitiklərinin əlaqələndirilməsindəki cari və ya gələcək tədqiqat səylərinə qatqı təmin edir və düzgün süzüldükdə coğrafi etiketli və coğrafi etiketlənməmiş məzmuna malik Twitter məlumatlarının məkan-zaman xüsusiyyətlərinin necə oxşar olduğuna dair yekun bir xülasə çıxarır. Bu işin töhfəsi (1) fərqli mövzu seçimlərinə əsaslanan coğrafi etiketli və coğrafi etiketlənməmiş tweet mesajlarını müqayisə etmək, (2) tweet mesajlarından sosial media məlumat səslərini süzmək üçün bir çərçivə təmin etmək və (3) müəyyən etmək üçün bir GIS metodu qurmaqdır. coğrafi etiketli Tweet mesajlarına əsaslanaraq torpaq istifadəsi daxilində yerdən istifadə. Əl ilə süzmə prosesi həyata keçirilərkən coğrafi etiketlənməmiş tvit mesajlarından gələn səs-küyün süzülməsinə imkan verilsə də, bu proses çox vaxt aparır və böyük məlumat toplusunu öyrənmək istəyən tədqiqatçılar üçün praktik deyil. Gələcəkdə daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün duyğu təhlili alqoritmləri ilə tamamlanan maşın öyrənmə yanaşması tövsiyə olunur. Sosial medianın real vaxt hadisələrini proqnozlaşdırmaqda və ümumiyyətlə daha yaxşı izləmə metodlarına imkan verməkdə və xüsusən xəstəliklərin yayılmasını və bazar tendensiyalarını aşkar etməkdə bu sahədə əlavə araşdırmalara ehtiyac var.

Cədvəl 1. Dörd tədqiqat sahəsi üçün coğrafi etiketlənmiş və coğrafi etiketlənməmiş qrip tvitlərində retweetlərin faizi.

Bu cədvəl Denver, Los Angeles, New York və San Diego üçün qrip mövzusuna əsaslanan hər bir tweet növündəki retweetlərin faizini göstərir. Boz rənglə vurğulanmış hüceyrələr, coğrafi etiketlənməmiş tvitlər tipinə daxil olan ən yüksək retweet faizini göstərir.


Videoya baxın: A Brief Guide to ArcGIS Webinar (Oktyabr 2021).