Daha çox

Torpaq örtüyü rasterində yenidən təsnifləşdirmə işə yaramayacaq


GIS üçün yeniyəm, bu sualın əsas olduğu halda üzr istəyirəm, ancaq onlayn cavabımı tapa bilmədim.

Torpaq örtüyü rasterini Milli Torpaq Örtüsü Verilənlər Bazasından yenidən təsnif etməyə çalışıram. Yenidən üç kateqoriyalı bir raster olaraq təsnif etmək istəyirəm: 1 - təbii sahələr, 2 - əkinçilik sahələri və 3 - inkişaf etmiş sahələr.

Məkan Analitiki> Yenidən təsnifə gedirəm, sonra unikal dəyərlərə görə yenidən təsnif edirəm və yeni dəyərlərimi müvafiq yerlərinə daxil edirəm. Yenidən təsnif etdikdə yalnız bir dəyər alıram: 2. Və hətta 2 olaraq təsnif etdiyimə uyğun gəlmir.

Bunu düzəltmək üçün nə edə bilərəm? Nə səhv etdiyim barədə heç bir məlumatım yoxdur.


Şərhlərdə aşkar edildiyi kimi, Yenidən təsnif etmədən əvvəl bir sıra (dəyər = 21) seçildi. Yenidən Təsnifetmə vasitəsi yalnız seçilmiş sətri nəzərdən keçirdi, bu səbəbdən yalnız dəyər = 21 olduğu pikselləri yeni dəyərə, 2-ə yenidən təsnif etdi.

Düzenle: Yenidən təsnifin kömək səhifəsindəki seçimlərə hörmət edib etməyəcəyindən bəhs edilmədiyini qeyd etmək lazım ola bilər. Reclassify və ya Spatial Analyst-in seçimlərdən istifadəsi ilə bağlı sənədlərin olub olmadığını bilmək istərdim.


İnsan məskunlaşma yerinin izini qiymətləndirmək üçün təsnif edilmiş və təsnif edilməmiş torpaq örtüyü məlumatlarından istifadə etmək

İnsan populyasiyasının bölüşdürülməsinə dair dəqiq, müasir xəritələr və yerdən istinadlar, Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Dayanıqlı İnkişaf Məqsədlərinin irəliləməsi tədbirlərini yerinə yetirmək, böhran xəritəsini və cavab tədbirlərini real vaxtda dəstəkləmək və bir çox demoqrafik və iqtisadi təhlil aparmaq üçün vacibdir. 2014-cü ilin dekabr ayında Esri, World Population Estimate (WPE) görüntü xidmətinin ilk versiyasını ArcGIS Online-a yayımladı. Xidmət 250 metrlik qətnamə ilə insan məskunlaşmasının dasimetrik bir izini təmsil edir. Qlobal və hər bir hüceyrə üçün 2013 əhalisinin təxminini ehtiva edir. 2016-cı ildə Esri, 2015-ci ildə dünya əhalisini 162 metrlik qətnamə ilə təmsil edən əlavə bir görüntü xidməti yayımladı. Esri’s WPE, əsasən qurulmuş və ya əkinçilik yerlərini göstərən təsnif edilmiş torpaq örtüyü məlumatlarını Landsat8 Panchromatic görüntüləri, yol kəsişmələri və məlum yaşayış yerləri ilə birləşdirərək istehsal olunur. Model məskunlaşmanın əsasən inşa edilmiş ərazilərdən kənarda yerləşmə ehtimalı olduğu yerləri müəyyənləşdirir. Nəticə, hər bir iz hüceyrəsi üçün insan məskunlaşma ehtimalı hesabı ilə məskunlaşma izinin qlobal bir dasimetrik raster səthidir. Əhali məlumatları, bu siyahıyaalma sayım vahidlərini və ya əhali sorğularını təmsil edən siyasi vahidləri təmsil edən poliqonlarda əhali sayını üst-üstə qoymaqla bu məskunlaşma ehtimalı səthinə bölünür. Bu sənəd, məskunlaşma ehtimalının qiymətləndirilməsi üçün Esridə hazırlanmış metodu təqdim edir.

Açar sözlər: Yerləşmə, Şəbəkəli əhali, Landsat 8, Landşaft narahatlığı
DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2018-020

Mücərrəd

Torpaq örtüyü xəritələri ətraf mühitin idarə edilməsində ayrılmaz rol oynayır. Bununla birlikdə, ölkələr və institutlar torpaq örtüyü xəritələrində vaxtında, səmərəli və müvəqqəti uyğunlaşdırılan yeniləmələrin hazırlanması ilə bağlı bir çox problemlə qarşılaşırlar. Bu məsələləri həll etmək üçün ibtidai xəritə qatından istifadə edərək torpaq örtüyü məhsulları yaratmaq üçün asanlıqla uyğunlaşdırılan modullu Regional Torpaq Örtüsü İzləmə Sistemi (RLCMS) arxitekturasını təqdim edirik. İbtidai xəritə qatları, torpaq örtüyü təsnifatı üçün ikitərəfli bir açarda qərar qəbul etmək üçün lazım olan xam məlumatları təmsil edən torpaq örtüyü ibtidai sənədləri olan biofiziki və son üzv xəritələr paketidir. Qeyri-müəyyənliklərini birləşdirmək üçün hesablama texnologiyaları, qərar ağacı məntiqi və Monte Carlo simulyasiyalarından istifadə edərək optik peykdən primitivlər yaratmaq və yığmaq üçün ən yaxşı təcrübələri təqdim edirik. Konsepsiya, Kamboca, Laos PDR, Myanmar, Tayland və Vyetnamdan maraqlı tərəflər tərəfindən razılaşdırılmış 18 torpaq örtüyü sinifləri ilə paylaşılan regional tipologiyaya əsaslanan regional bir torpaq örtüyü xəritəsi kontekstində təqdim olunur. 2000–2017 dövrü üçün illik xəritə və qeyri-müəyyənlik təbəqələri yaratdıq. Qeyri-müəyyənliklər nəzərə alınarkən ümumi 94% dəqiqlik tapdıq. RLCMS, pulsuz uzunmüddətli tarixi Landsat və MODIS məlumatlarından istifadə edərək ardıcıl zaman seriyası məhsulları istehsal edir. Özelleştirilebilir arxitektura, primitivlər yaratmaq üçün müxtəlif sensorlar və maşın öyrənmə alqoritmlərini ehtiva edə bilər və ən uyğun hamarlaşdırma ibtidai səviyyədə tətbiq oluna bilər. Sistem, ictimaiyyətə açıq qlobal məlumatların (Landsat və MODIS) istifadəsi və istifadəçiyə əsaslanan fərqli torpaq örtüyü tipologiyalarını xəritələşdirmək üçün fərdiləşdirilə bilən montaj məntiqinin daxil edilməsinə imkan verən asanlıqla uyğunlaşdırıla bilən arxitekturası sayəsində dünyanın bütün bölgələrinə ötürülə bilər. landşaft monitorinqinin məqsədləri


Landşaft dəyişikliyini izah etmək üçün R-də bir məntiqi reqressiya tətbiq etməyə çalışmaq

Salam, mən bir az fikirləşirəm. Torpaq örtüyünün dəyişməsini təsvir etmək üçün bir məntiqi reqressiya aparmaq istəyirəm (metodologiyamı aşağıdakı məqaləyə əsasən http://www.css.cornell.edu/faculty/dgr2/teach/R/R_Rcc.pdf) problem 2006 və 2010 arasında NLCD-dən gizli dəyişiklik məlumatlarına sahib olsam da, modelimə əlavə edə biləcəyim izahlı bir dəyişən yoxdur. İstifadə edə biləcəyim başqa bir qaynaq varmı və ya raster məlumatlarımı bəzi yollarla idarə etməyimə ehtiyac var? Hər hansı bir təklif üçün təşəkkür edirəm.

Orijinal torpaq örtüyü təsnifatına əsaslanaraq & dəyişdirmə & quot; & dəyişdirmə & quot; proqnozlaşdırmaq üçün logit modelindən istifadə edirsiniz? Yoxsa nəyin dəyişəcəyini proqnozlaşdıran ayrı bir seçim modeli yaratmağa çalışırsınız? Birincisi, daha sadə olsa da, ikincisi daha çətin deyil. Hər iki halda, əvvəlcə pikselin nə olduğu üçün dəyişənlər və bu pikselin SURROUNDS-i üçün bir təsvir edici daxil etməlisiniz. Torpaq dəyişdirmə modelləri (ümumiyyətlə mobil avtomat modelləri vasitəsi ilə yaradılmışdır) ümumiyyətlə hər hüceyrənin və # x27 ətrafının təsvirini yaradan bir çox raster yaratmaq üçün hərəkətli bir pəncərə analizindən istifadə edirlər (bunlar yaxşı izahlı / müstəqil dəyişənlər olardı). NLCD-ni 1 və 0 dəyərləri olan bir sıra yenidən təsnif edilmiş rasterlərə ayırardım. 1 müəyyən bir torpaq istifadəsini və 0 bu torpaq istifadəsindən başqa bir şeyi təmsil edən. Bunların bir çoxunu yarada bilərsiniz: tədqiqat bölgənizdəki hər bir unikal dəyər (torpaq istifadəsi) üçün bir.

Yarada biləcəyiniz əsas hərəkətli pəncərələrdən biri xülasə ola bilər. Bu, mərkəzi piksellə həmsərhəd olan oxşar torpaq istifadəsinin hər meydana gəlməsi üçün son çıxış rasterinə & quot1 & quot əlavə edəcəkdir. Çox mürəkkəbləşə bilər və torpaqdan istifadə növlərinin uyğunluğunu təhlil etmək üçün 3x3 & kvots & quot hərəkət pəncərəsindən 9x9 & quotpatchiness & quot funksiyaları kimi şeylərə keçə bilərsiniz. Təhlilləriniz üçün bir çox izahlı dəyişənləri tapmaqda problem yaşamamalısınız.

R-də raster paketindəki fokusa () baxın.

ətraflı cavabınız üçün təşəkkür edirəm, çox faydalıdır. Dediyiniz bəzi anlayışları araşdırdım, mobil avtomat təhlili üçün tamamilə yeni oldum.

Hələlik mümkün qədər sadə saxlamaq istəyirəm, buna görə də torpaq örtüyündə dəyişikliyi (və ya çatışmazlığını) proqnozlaşdırmaq üçün bir logit model inkişaf etdirmək istəyirəm. Hüceyrənin onu əhatə edən hüceyrələrin funksiyası olaraq dəyişməyə həssas olub-olmadığı (və bu Waldo & # x27s coğrafiya qaydalarına da çox uyğundur) qonşuluq təsiri ətrafında analizimi qura bilərəm.

NLCD məlumatlarım hüceyrələrimi ondan çox torpaq istifadəsi kateqoriyasına aid etmişdir. Sizi düzgün başa düşmüşəmsə, etməli olduğum ilk şey torpaq istifadəsi kateqoriyasını (məsələn: yüksək inkişaf) seçib yenidən & quot1 & quot, qalanını isə R.-dəki bir raster üçün & quot0 & quot kimi təsnif etməkdir. Ancaq tək bir torpaq istifadəsi kateqoriyasında dəyişikliyin proqnozlaşdırılmasında maraqlı olsaydım bunu hər kateqoriya üçün etməliyəmmi?

Həm də hərəkətli pəncərələr konsepsiyası ilə mübarizə aparmağa çalışıram. Düzgün başa düşürəmsə, əslində hərəkətli orta metod, ancaq bir cədvəl / matrisdədir? Qonşu hüceyrələrin ölçüsü ilə məhdudlaşdığım, maraq pikselimdən yuxarı, aşağı, sağa və sola hərəkət etmək. Bəs hüceyrələr arasındakı məsafəni necə ölçür? İzahatınızı başa düşsəydim, dəyişkənliyi proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edəcəyimiz ortalama dəyərləri olan başqa bir raster yaratmaq üçün hərəkətli bir pəncərə istifadə edirik.

Beləliklə, iki rasterim var. Hər ikisini də seçilmiş bir kateqoriyaya görə yenidən təsnif edirəm. Hər iki məlumat dəstinin dəyərini ortalamaq üçün hərəkətli pəncərədən istifadə edirəm (?) Və logistik funksiyamı oxşar bir şəkildə çalışdırmaq üçün yeni verilənlər bazasından istifadə edirəm:

category_cells, family = binomial, data = orta_saster)

Üzr istəyirəm, əgər sonuncu hissə bir qədər qarışıqdırsa, rasterimi necə idarə edəcəyimi və logit modelimi necə quracağım barədə aydın deyiləm (baxmayaraq ki, izahınıza görə, hər bir kateqoriya üçün dəyişdirilmiş bir rasterin olması üçün hər bir kateqoriya regresiyada izahlı bir dəyişən ola bilərəmmi?).

Yenə də doğru yola getdiyimi düşünürəm, buna görə əvvəlki izahınız üçün bir daha təşəkkür edirəm.

Düzəliş: Fokal () funksiyasını hərəkətli Windows analizini istifadə etmək üçün istifadə edəcəyimi başa düşürəm.


Ayrı bir Dəyər Rasterini araşdırın

Kartoqrafik modelləşdirmə prosedurlarından çox istifadə olunur Raster Layers, yerdəki bərabər köklü, uyğun bir şəkildə müəyyən edilmiş yerləri təmsil edən Hüceyrələr. Tək bir təbəqədə hər bir hüceyrə a ilə etiketlənir Dəyər, müxtəlif müxtəlifləri ayırmaq üçün istifadə edilə bilər diskret kimi tanınan yer növləri Bölgələr və ya hüceyrədən hüceyrəyə dəyişən səthlər Davamlı moda. Hüceyrələr arasındakı müntəzəm əlaqələr, görəcəyimiz kimi yerlər və xüsusiyyətləri arasında məntiqi əlaqələr yaratmaq və istifadə etmək üçün bir çox güclü yollara imkan verir.

Yeni ENgland Gap Bitki örtüyü (Gap_Veg) təbəqəsi ayrı bir dəyər rasteridir. Raster verilənlər bazasının qiymətləndirilməsinin bir neçə yolu var. Birincisi, qovluğunda tapıla bilən metadata sahibdir (və ya metadataya baxmaq üçün buraya vurun) Ancaq heç bir metadata olmasa da, bu təbəqəni xüsusiyyətləri və digər təbəqələrlə məntiqi tutarlılığını araşdıraraq çox şey öyrənə bilərik .

İstinadlar


Mücərrəd

Bu məqalədə gələcəkdə istiləşmə ilə əlaqəli torpaq istifadəsi və torpaq örtüyü (LULC) genişlənməsi və yerli iqlim zonası (LCZ) dəyişikliklərinə diqqət yetirilir, tədqiqat üç əsas hissəyə cəmlənmişdir. Əvvəla, bu tədqiqat Landsat peyk şəkillərindən istifadə edərək 1991-dən 2016-a qədər olan LULC və LCZ dəyişikliklərini təhlil edir. Bu, tədqiqat dövründə şəhər genişlənmə tarixini, şəhər artım sürətini və hədəf ilində şəhər ərazilərinə tələb proyeksiyasını ortaya qoyur (2026). İkincisi, iş məkan lojistik reqressiya modelindən istifadə edərək gələcəkdə LULC və LCZ dəyişikliklərini müəyyənləşdirir. Üçüncüsü, gələcəkdə istiləşmə ilə əlaqəli şəhər genişlənməsinin müayinəsi aparıldı. Nəticə, inşa edilmiş ərazinin Bangkokun şimal, cənub və qərb hissələrinə daha çox inkişaf və genişlənməyə sahib olduğunu göstərir. 1991-2016-cı illər arasında daxili səth temperaturu yüksəldi və artmağa davam etdi. 2026-cı ildə qurulmuş ərazilərlə digər ərazilər arasındakı temperatur fərqləri tendensiyası xeyli genişləndi. Bangkokun qərb hissəsindəki yaşıl sahələrin əksəriyyəti kompakt ilə əvəz olundu orta mərtəbəli, yığcam azmərtəbəli və açıq azmərtəbəli bina. Tədqiqat şəhərin qərb hissəsinin gələcəkdə təxminən 1 ilə 2 ° C arasında isti olacağı deməkdir.


4. Nəticələr

4.1. Texniki və iqtisadi çatıdakı günəş elektrik potensialı

Təsvir edilmiş metodologiya, AB üzv ölkələri arasında 100m × 100m-lik tam raster üçün mövcud çatı günəş elektrik potensialını sistematik olaraq hesablamışdır. Şəkil 6 təhlil edilən ölkələrin hər biri üçün ümumiləşdirilmiş nəticələri göstərir. Sütun hündürlüyü çatıdakı günəş PV sistemlərinin ümumi texniki potensialını göstərir. Uyğun çatı sistemlərinin 100% -i maliyyədən asılı olmayaraq hazırlanarsa, bu gözlənilən elektrik enerjisi (GWh / il). Şəkil 6-dakı sütunların fərqli rəngləri elektrik enerjisinin istehsal olunduğu LCOE-ni və hər bir LCOE bandının (texniki əfsanəyə baxın) ümumi texniki potensialdakı nisbətini göstərir. Hər bir ölkədəki günəş şüalanma hadisəsinin rolu və günəş elektrik enerjisinin 6–12 EURcent / kWh-da istehsal oluna biləcəyi Cənubi AB ölkələrində (İtaliya, İspaniya, Portuqaliya, Kipr, Malta) böyük rol oynayır. Bu, əsasən PV sistemlərinin yüksək məhsuldarlığı ilə əlaqədardır (şəkil 4). Fransa və Almaniya, nisbətən ucuz qiymətə istehsal üçün əhəmiyyətli imkanlar təqdim edir. Onların böyük bina ehtiyatı və müvafiq çatı sahəsi yüksək texniki potensialla nəticələnir (& hər ölkə üçün 100 TWh / il). Belə bir potensial kapitalın aşağı qiyməti ilə birləşdirilir (şəkil 5a) sərfəli şərtlər altında çatı sistemlərinin inkişafına imkan verir.

Şəkil 6. Hər bir AB Üzv Dövlətindəki çatı günəş PV sistemlərinin texniki potensialı GWh / ildə ifadə olunur. Sütunların rəngi, hər LCOE bandında texniki potensialın hansı hissəsinin istehsal oluna biləcəyini göstərir. (Bu rəqəm əfsanəsində rəngə istinadların təfsiri üçün oxucu bu məqalənin Veb versiyasına istinad edilir.)

Şəkil 7, hər bir ölkənin texniki potensialını və tam inkişaf etdirildiyi təqdirdə ümumi gözlənilən elektrik enerjisini (GWh / il) əks etdirən bir xəritə təqdim edir. Şəkil 7-də göstərilən rəqəmlər iqtisadi potensialın payını hər bir ölkə üçün texniki bir nisbət olaraq göstərir. Maliyyətə rəqabət edən və analiz edilən ölkələrdə mövcud olan (2017) elektrik enerjisinin pərakəndə satış qiymətlərindən daha ucuz qiymətə elektrik enerjisi istehsal edən çatı sistemlərinin faizini təmin edirlər [49]. Bu mənada, milli elektrik enerjisi qiymətləri, iqtisadi potensialı müəyyənləşdirmək üçün bir istinad rolunu oynayır və LCOE ilə məişət elektrik qiymətlərinin müqayisəsinin maliyyəyə rəqabət edən sistemləri müəyyənləşdirdiyini fərz edir. Belə bir sadələşdirmənin məhdudiyyətlərinə baxmayaraq, pərakəndə elektrik enerjisi qiymətləri, günəş PV sistemlərinin rəqabət qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün mövcud olan ən yaxşı göstəricidir.

Şəkil 7. Çatı PV-nin mövcud elektrik enerjisi potensialı, mövcud AB bina fondundadır və maliyyəyə rəqabətli texniki potensialın payı (%).

Almaniya, Fransa, İtaliya, İspaniya kimi spesifik ölkələr, üstünlüklü investisiyalar üçün daha çox varianta çevrilən ən yüksək iqtisadi potensiala sahib olduqları üçün xəritələrdə diqqət çəkir. Bu ölkələrdəki rəqabətli LCOE, yalnız qismən əlverişli bir günəş mənbəyindən qaynaqlanır, maliyyənin daha aşağı maliyyəsi (WACC) ilə birlikdə elektrik enerjisinin pərakəndə satış qiymətləri də əhəmiyyətli dərəcədə səmərəli təsir göstəriciləridir. Almaniya, İspaniya, İtaliya və Fransa üçün 2017 qiymətlərini sırasıyla 30.5, 23.0, 21.3 və 16.9 EURcent / kWh təmin edir [49]. Bu dəyərləri inkişaf etdirilmiş modelin çıxışı ilə müqayisə etdikdə, PV istehsalı olan elektrik enerjisinin müvafiq olaraq% 49, 44, 42 və 23 faiz ucuzlaşdığı görünür. Bu vəziyyətin əksinə olaraq Şərqi AB ölkələri (Bolqarıstan, Macarıstan, Rumıniya, Estoniya) əsasən aşağı pərakəndə satış qiymətlərinə görə (9,5–12 EUR / kWh) dayanırlar.

Təhlil, Şərq AB-də (Rumıniya, Polşa, Macarıstan, Çexiya, Slovakiya, Xorvatiya, Litva, Latviya, Estoniya) şəbəkə bərabərliyinin hazırda mümkün olmadığını göstərir. Bu müşahidə əlverişli günəş mənbəyinə malik ölkələr (məsələn, Rumıniya, Xorvatiya, Bolqarıstan) üçün təəccüblüdür. Şəkil 8-dəki dəyərlər günəş şüalanmasının çatıdakı PV elektrik enerjisinin iqtisadi rəqabət qabiliyyətini təyin edən əsas amil olmadığını göstərir. Bənzər günəş mənbələri olan qonşuluq ölkələrinin iqtisadi potensialı çox fərqlidir. Hollandiya və Belçika arasındakı fərqlər, WACC-nin bənzər olduğu üçün pərakəndə satış qiymətlərinin nəticəsidir. Avstriya ilə Macarıstan arasındakı iqtisadi potensialdakı böyük fərqlər birləşmiş təsirdən qaynaqlanır. Oxşar texniki potensial Macarıstanın yüksək maliyyə dəyəri və aşağı pərakəndə elektrik qiymətləri ilə azalır. Hər ikisi də əla günəş mənbəyinə sahib olan Yunanıstan ilə Bolqarıstan arasında maraqlı bir fərq müşahidə olunur (şəkil 8). Hər iki ölkədə yüksək WACC olmasına baxmayaraq, Yunanıstandakı artan pərakəndə satış qiymətləri PV-nü rəqabətə davamlı edir. Əks təsir, WACC-nin Qərbi Avropaya bənzədiyi Estoniyada görünür. Bununla birlikdə, aşağı pərakəndə qiymətlər PV investisiyalarını daha az cəlbedici edir. Fərqli əngəlləyən amillər açıq şəkildə çatıdakı PV rəqabət qabiliyyətini artırmaq üçün fərqli siyasət variantlarını tələb edir və bunlar müzakirə hissəsində vurğulanır.

Şəkil 8. Güman edilən WACC və pərakəndə elektrik enerjisi qiymətləri üçün iqtisadi potensialın tam istifadəsi ilə son elektrik istehlakında (2016 səviyyələri) modelləşdirilmiş çatı günəş PV payı.

Cədvəl 2, PV yerləşdirilməsi üçün mövcud olan çatı sahəsinin ümumiləşdirilmiş ölkə dəyərlərini təqdim edir. Texniki və iqtisadi potensialdan tam istifadə edildiyi təqdirdə, nəzəri elektrik enerjisi istehsalının dəyərlərini də əhatə edir. Bu dəyərlər, hər bir AB Üzv Dövlətinin (MS) 2016-cı il elektrik istehlakı dəyərləri ilə müqayisə edilərsə, çatı sistemlərinin əhəmiyyətli potensial rolunu açıq şəkildə göstərir.

Cədvəl 2. Çatıda PV sisteminin quraşdırılması üçün modelləşdirilmiş mövcud sahə. Texniki və iqtisadi günəş elektrik potensialı və onların son elektrik istehlakındakı potensial payı (2016 dəyərləri) [50].

Xanım Mövcud çatı sahəsi (km 2) Texniki potensial (GWh / il) İqtisadi potensial (GWh / il) Son elec. istehlak (GWh / il) Texniki güclü. istehlak payı (%) İqtisadi güclüdür. istehlak payı (%)
CY 31 5270 5084 4399 119.8% 115.6%
PT 170 24 259 24 030 46 353 52.3% 51.8%
MT 5 782 782 2114 37.0% 37.0%
EL 128 17 090 16 866 53 463 32.0% 31.6%
O 752 88 651 86 488 286 027 31.0% 30.2%
FR 1346 125 580 125 454 440 971 28.5% 28.4%
ES 462 65 244 61 215 233 172 28.0% 26.3%
DE 1523 104 313 103 782 517 377 20.2% 20.1%
AT 151 12 854 12 294 61 852 20.8% 19.9%
DK 120 5720 5720 31 152 18.4% 18.4%
OLUN 183 12 449 12 440 81 725 15.2% 15.2%
IE 56 2919 2750 26 099 11.2% 10.5%
LU 9 696 395 6372 10.9% 6.2%
SE 157 7255 3203 127 496 5.7% 2.5%
Böyük Britaniya 771 43 646 6517 303 902 14.4% 2.1%
SI 29 2704 54 13 026 20.8% 0.4%
NL 283 17 629 255 105 332 16.7% 0.2%
RO 354 35 877 58 43 569 82.3% 0.1%
FI 102 4941 63 80 759 6.1% 0.1%
PL 469 30 910 73 132 839 23.3% 0.1%
İK 85 7769 5 15 300 50.8% 0.0%
LV 30 1432 1 6482 22.1% 0.0%
SK 108 9079 3 24 987 36.3% 0.0%
BG 150 17 307 0 28 939 59.8% 0.0%
CZ 185 13 725 0 57 997 23.7% 0.0%
EE 27 1220 0 7139 17.1% 0.0%
HU 191 18 034 0 37 541 48.0% 0.0%
LT 58 2923 0 9750 30.0% 0.0%
AB 7935 680 276 467 532 2 786 134 24.4% 16.8%

4.2. Çatı PV-nin son elektrik istehlakındakı potensial payı

Şəkil 8, ölkələrin iqtisadi potensialından tam istifadə edildiyi təqdirdə son elektrik istehlakındakı potensial payını göstərir. Bənzərsiz günəş mənbəyinin yaxşı maliyyələşmə şərtləri ilə uyğunlaşdırıldığı və AB-də ən aşağı sistem istehsal maliyyəti ilə nəticələndiyi Kipr və Malta hallarına diqqət yetirməyə dəyər. Portuqaliya məsələsi də əla günəş potensialının əlverişli maliyyələşdirmə şərtləri və olduqca yüksək pərakəndə qiymətlərlə (22,8 EURcent / kWh) müqayisə olunduğunu vurğulayır. Bu ölkələr elektrik enerjisinə olan ehtiyaclarının çox yüksək hissəsini ən sərfəli yerlərində çatı PV sistemləri inkişaf etdirərək təmin edə bilər.

İkinci qrup ölkələr potensial olaraq elektrik istehlakının 30% -ni çatı sistemləri vasitəsi ilə ödəyə biləcək İtaliya və Yunanıstandır. Fransa, İspaniya və Almaniya da illik istehlaklarının əhəmiyyətli bir hissəsini (% 20-30) bu cür sistemlərlə əhatə edə bilər. Bu üç ölkənin çox böyük enerji ehtiyaclarını nəzərə alsaq, çatı sistemlərinin qismən istifadə olunsa da, AB enerji keçidində böyük rol oynaya biləcəyi ortaya çıxır.

Görünən odur ki, bir neçə ölkə üçün (Çexiya, Macarıstan, Bolqarıstan, Latviya, Estoniya) çatıdakı PV sistemləri elektrik enerjisini elektrik tariflərinə nisbətən daha yüksək qiymətə çatdıracaqdır (Şəkil 8-də açıq mavi rəng). Bu ölkələrdə ən azı mövcud maliyyə və texnoloji şərtlər daxilində maliyyəyə rəqabətli istehsal mümkün deyil. Səkkiz MS-də (Şəkil 8-də açıq sarı rəng) ümumi istehlakın yalnız cüzi bir hissəsi (% 1) maliyyəyə rəqabət edən çatı sistemləri ilə əhatə edilə bilər.Çatı PV-nin iqtisadi potensialı AB-də ümumi elektrik istehlakının 16,8% -ni əhatə edə bilər.

Şəbəkə infrastrukturu və istismar xərcləri iqtisadi potensialın bir hissəsini daha az cəlbedici investisiya kimi göstərə bilər. İstehsal dəyərinin aşağı səviyyəyə yaxın olduğu (9-11 EURcent / kWh) sərfəli yerlərdə qurğuların prioritetləşdirilməsi, AB-də ən azı 50 000 GWh töhfə verəcək sistemlərin yerləşdirilməsi üçün aşağı riskli bir strategiyadır.

Texniki potensialdan tam istifadəni fərz etsək, beş ölkə elektrik enerjisi istehlakının 30% -ni çatı PV ilə, dörd ölkə 20% -ni ödəyə bilər, digər iki ölkə isə 15% -i keçəcəkdir. Çatı elektrik enerjisinin AB-dəki əlavə payı o zaman% 24.4 olacaqdır. Bu rəqəmlər, qismən də olsa, indiki vəziyyətdə duran AB PV yerləşdirilməsi üçün bir sıçrayışı təmsil edir.

5. Müzakirə
Bu analiz, AB bina fondunun PV yerləşdirilməsi üçün sərfəli şərtlər təmin edib etməyəcəyi ilə bağlı tədqiqat sualı ilə AB-dəki çatı sistemləri üçün mövcud potensialı qiymətləndirir. Bu iş, enerji və iqlim hədəflərinə cavab vermək üçün AB-də istehlak edilən elektrik enerjisinin 25% -ni əhatə edən günəş PV yerləşdirilməsi üçün yüksək səmərəli strategiyaları dəstəkləyən ölkələr üzrə ümumi təxminləri təqdim edir. Tapıntılar, günəş PV-nin ərazi məhdudiyyəti səbəbindən böyük paylar əldə edə bilməyəcəyi iddiasına da - əsassız - iddiasına cavab verir.

Yerli səviyyədə çatı PV potensialının miqdarının müəyyənləşdirilməsi, eyni zamanda, real hədəflərin və tətbiq yol xəritələrinin qurulmasına imkan verir. Ümumi 32% RES hədəfinin işığında, elektrik enerjisindəki çatı sistemlərinin maliyyəyə rəqabətçi payının (% 16,8) yerləşdirilməsi şişirdilmiş deyildir, çünki enerji qarışığı enerji sektorundakı RES payının çox yüksək olmasını tələb edəcəkdir. 467 TWh / il olan AB miqyasında təxmin edilən iqtisadi potensial, 2030-cu ilədək günəş PV sistemləri üçün proqnozlaşdırılan ehtiyaclara çox yaxındır, ildə 440 TWh / il. Elektro-hərəkətlilik seqmenti, orta müddətdə, enerji səmərəliliyi tədbirlərinin təsirlərini tarazlaşdıra bilər və binaların yaxınlığında elektrik enerjisinə tələbatın artması ilə nəticələnə bilər. Çatı sistemləri bu qədər artan tələbi ödəyə bilər və əsasən yerli istehlak üçün elektrik enerjisi istehsal etmək üçün dizayn edilsə, şəbəkə tıxacları və göndərmə dəyəri kimi yan təsirlərdən qaçınılacaqdır.

Şəkil 8 tətbiqetmənin dərhal başlamalı olduğu ölkələri göstərir. Çatı PV-nin elektrik istehlakının əhəmiyyətli bir hissəsini (% 30) rəqabətədavamlı xərclərlə qarşılaya biləcəyi ölkələrdir: Kipr, Portuqaliya, Malta, Yunanıstan, İtaliya, ikinci qrup MS (Fransa, İspaniya və Almaniya) isə daha çoxunu əhatə edə bilər. 20%. Yerləşdirmənin sürətləndirilməsi üçün bu ölkələr ticarət və ictimai binada yerləşdirilməyə üstünlük verə bilər. Belə təcrübə miqyaslı iqtisadiyyatlardan, təkrarlanabilirlikdən faydalanacaq və yerli PV bazarlarını hərəkətə gətirəcəkdir. Seçilmiş yerlərdə şəbəkə gücünü artırmaq üçün lisenziyalaşdırma prosedurlarının və infrastruktur müdaxilələrinin sadələşdirilməsi də yerləşdirmə nisbətlərini dəstəkləyə bilər. Bu ölkələrin zəngin günəş resursları əlverişli maliyyə şərtləri ilə birlikdə günəş elektrik enerjisinin aşağı qiymətləri ilə nəticələnir. Bir tərəfdən, Şəkil 6-da göstərildiyi kimi, ən aşağı qiymətin əldə edildiyi yerlərə üstünlük verilməlidir. Eyni dərəcədə vacibdir ki, prioritet yerlərin seçilməsi də aşağıdan yuxarıya doğru yerli ehtiyacları nəzərə almalıdır. Bu baxımdan, bələdiyyə sədrləri Razılaşması (CoM) [51] kimi dekarbonlaşdırma təşəbbüslərində iştirak edən yerli hökumətlər və bələdiyyələr aktiv rol oynaya bilər.

Çatı üçün daha az iqtisadi potensiala sahib olan Şərqi Avropadakı Yeni AB Üzv Dövlətlərində (Şəkil 8-də sarı və açıq mavi rənglərlə göstərilən ölkələr) tətbiqetmə daha uzun çəkəcəkdir. Xüsusilə mövcud günəş potensialına gəldikdə (məsələn, Bolqarıstan və Estoniya) bu MS qrupu arasında ciddi fərqlər var. Xüsusilə zəngin günəş potensialına sahib ölkələr çatıdakı PV-dəki maneələrin aradan qaldırılması üçün səylərini göstərməlidirlər. Ümumiyyətlə, bu ölkələrə tətbiqetməni idarə etmək üçün yuxarıdan aşağıya doğru bir yanaşma lazımdır, çünki bu günə qədər elektrik enerjisinin əlçatanlığına üstünlük verildi. Bu cür prioritetləri yenidən qiymətləndirmək və şərti subsidiya tətbiqetmələrini yenidən qiymətləndirməkdən başqa, mərkəzi yanaşma qapalı zibilxanalarda [52] və kömür mədənlərində [53] günəş PV sistemi qurğuları vasitəsilə mövcud deqradasiya olunmuş ərazilərdən istifadə edə bilər. Müəlliflər & # 8217 son tədqiqatlar, inteqrasiya edilmiş həllərin bir çox faydasına malik olduğunu və düzgün dizayn edildikdə - Şərq ölkələrində belə rəqabətə davamlı ola biləcəyini göstərir.

Çatı PV-nin paylama şəbəkələrinə yüksək nüfuz etməsi sabitlik problemlərinə və enerji sisteminin təhrif olunmasına səbəb ola bilər. Tələbi aşan Rooftop PV istehsalı gərginliyi artıra bilər. Tipik olaraq, bu problemi azaltmaq üçün artıq günəş enerjisi istehsalı azalır. Bu cür təsirlərin azaldılması, artıq gücdən istifadə edən və saxlayan ağıllı idarəetmə sistemləri ilə birləşdirilən batareya sistemlərinin daha geniş istifadəsini tələb edəcəkdir [54]. Enerji elektronikası sektorundakı texnoloji inkişaf paylanmış nəsil sistemlərindəki inverterlərin rolunu genişləndirərək daha yüksək çatı PV nüfuzunu dəstəkləyə bilər. Ağıllı çeviricilər, şəbəkə gərginliyini artıran və ya azaldan şəbəkəyə reaktiv güc əlavə edir və ya çıxarır. Bu cür funksiyalar şəbəkə infrastrukturu yenilənmədən quraşdırılmış günəş PV gücünün% 40-a qədər artmasına imkan verə bilsə də [55], bu kifayət olmaya bilər. Bu cür reaktiv güc nəzarəti metodlarının məhdudiyyətləri var [56] və tək tətbiqi gərginliyin istənilən həddə saxlanmasında təsirli olmaya bilər.

Hazırkı analizin əlavə bir nəticəsi budur ki, çatıdakı PV yuvasının bərabərliyi onsuz da bir çox AB ölkəsində və subsidiyasız mümkündür. PV texnologiya sektorundakı əlavə maliyet endirimləri və sistemlərdəki artımlar & # 8217; çatıdakı PV rəqabət qabiliyyətini artıracaqdır. Həqiqi qurğular bir sıra amillərin təsir etdiyi bazar siqnallarına cavab verəcəkdir. Müvafiq olaraq, inkişaf etmiş bazar potensialı təqdim olunan texniki və iqtisadi amillərlə formalaşacaq, lakin siyasət və bazar mexanizmlərindən də təsirlənəcəkdir. Mövcud tək ssenari təhlili, yüksək maliyyələşdirmə xərclərinin aşağı elektrik enerjisi qiymətləri ilə birlikdə təsirinin müəyyən AB Üzv Dövlətlərində PV qurğularının böyüməsini necə əngəlləyə biləcəyini vurğulayır. Müəlliflər bir sonrakı fəaliyyətində çatı sistemlərinin potensialının müxtəlif iqtisadi və maliyyə amillərinə (ƏDV, WACC, kapital və OM xərcləri) həssaslığını araşdırmaq niyyətindədirlər. Buraya çatıdakı PV sistemləri üçün ümumi bir hal olan nağd ödənişlərə cavab verən sıfır WACC işi də daxil ediləcək.

Nəticələr göstərir ki, bəzi Şərqi Avropa ölkələrində PV investisiyaları oxşar mənbələrə baxmayaraq hələ də cəlbedici deyil. Qeyd olunduğu kimi, yüksək WACC və aşağı elektrik enerjisi qiymətləri PV'yi "getməməli" bir investisiya seçimi halına gətirir. Ədalətli gəlir gətirən investisiya etmək üçün bu ölkələr RES üçün birbaşa dəstək sxemləri olmadan PV rəqabət qabiliyyətini artıra bilərlər. Çözüm daha çox elektrik enerjisi seçimlərinin maliyyələşdirilməsi və qiymətlərindəki struktur problemlərin həllindədir. RES investisiyaları üçün maliyyə orta AB səviyyəsində olsaydı, bu ölkələrin əksəriyyəti PV investorları üçün cəlbedici olardı. Bu, eyni zamanda AB-də günəş üçün texniki səmərəliliyin yüksək olduğunu göstərən, lakin PV maliyyəsinin xərclərini yaxşılaşdırmaq üçün bir çox yerin olduğunu göstərən son bir Data Envelope təhlili ilə göstərilmişdir [57]. Pərakəndə satış qiymətlərinin artırılması qısa müddətdə daha az cəlbedici bir siyasət variantı olsa da, daha uzun müddətdə ixrac olunan enerji daşıyıcılarına güvənən yerli enerji mənbələri olan ölkələr üçün qaçılmaz olacaqdır. RES maliyyələşdirməsindəki boşluğu aradan qaldırmaq (şəkil 5a) təkcə AB üçün deyil, hər bir MS üçün cəlbedici Aİ hədəfinə çevrilə bilər. Bu cür qələbə qazanma siyasəti AB Enerji Gündəmində sürətlənmiş bir sürət toplaya bilər.

Ümumilikdə, RES investisiyaları kapital intensivliyinə görə adi sistemlərə nisbətən kapitalın maya dəyişikliyinə daha həssasdır [43]. WESC-nin 12% -ə bərabər olan bir MS-də bir RES sisteminin yerləşdirilməsi, eyni sistemin kapitalın maya dəyəri 3,5% olduğu və maliyyəyə rəqabət edə bilməyəcəyi bir ölkəyə quraşdırılmasından təxminən iki dəfə başa gələcəkdir. Bu uyğunsuzluğu aradan qaldırmaq üçün AB-dəki bir düşüncə quruluşu Temperton və digərləri) bu yaxınlarda mütəxəssislər arasında dolaşan bir fikir olan AB-də Yenilənə Enerji Maliyetinin Azaldılması Təsisatının (RES-CRF) yaradılmasını təklif etdi. bir müddət [43].

Çatıdakı potensial hesablama nəticəsində AB elektrik enerjisi istehsalı portfellərində PV yerləşdirilməsinin sürətləndirilməsi üçün bəzi strateji tədqiqat ölçüləri müəyyən edilmişdir:
mən.
Hazırlanan metodologiya və vasitələrdən, bələdiyyə bələdiyyələri üçün çatı potensialının qiymətləndirilməsini təmin etmək və davamlı enerji planlaşdırmasını dəstəkləmək üçün istifadə etmək olar, məsələn Bələdiyyə sədrləri Razılaşması & # 8217 təşəbbüsü [51]. Bunlara qurğuların sürətli bir şəkildə genişləndirilməsinə kömək edəcək səmərəli inzibati prosedurlar da daxil edilməlidir.

ii.
ESM qətnaməsindəki gələcək inkişaf, bina sahələrinin sıxlığı ilə yanaşı fərdi bina ölçülərinin də müəyyənləşdirilməsinə yol aça bilər. Planlaşdırma nöqteyi-nəzərindən, böyük, düz çatılı binaların müəyyənləşdirilməsi və prioritetləşdirilməsi, miqyaslı iqtisadiyyatlardan bəhrələnən sürətli PV yerləşdirilməsinə imkan verə bilər.

iii.
İnkişaf edilmiş metodologiya bina sahəsi sıxlığı dəyərlərini vəkil olaraq istifadə edərək çatı sistemləri üçün mövcud sahəni qiymətləndirir. Modelləşdirilmiş nəticələr, nümunə sahələrində ölçmələr istifadə edilərək təsdiqlənə bilər. Test ölçmələri, ideal şəkildə sistemin quraşdırılması üçün mövcud sahənin referans kadastr məlumatlarına nisbətən daha yüksək bir dəqiqliyinə, eləcə də təlim və modelləşdirilmiş nəticələrin təsdiqlənməsinə imkan verən daha geniş coğrafi əhatə dairəsinə sahib olacaqdır.

iv.
İqtisadi potensialın indiki yuva bərabərliyi ölçüsünü daha nüanslı kriteriyalara uyğun inkişaf etdirmək, xərclərin optimal olduğu yerlərin və bu cür şəraitin yaradılmasına ən uyğun siyasət tədbirlərinin müəyyənləşdirilməsinə yol aça bilər.

6. Nəticələr
Torpaq müşahidəsi yerleşim məlumatlarının təhlili, bütün Avropa Birliyi boyunca PV elektrik enerjisi istehsalı üçün çatı sahəsini və texniki potensialını hesablamaq üçün yenilikçi bir model yaratdı. Coğrafi modeli kapitalın dəyəri və elektrik qiymətləri üçün ölkəyə məxsus dəyərlərlə müqayisə edərək, hər bir AB ölkəsi üçün iqtisadi potensialın qiymətləndirilməsi aparıla bilər. Hazırlanan metodologiya, mövcud AB elektrik istehlakının demək olar ki, 25% -nin dam sistemləri tərəfindən istehsal oluna biləcəyini təxmin edir (PV-də istehsal olunan bütün elektrik enerjisi 2016-cı ildə yalnız 3.94% -ni təşkil etmişdir). İnkişaf edilmiş metodologiya olduqca çevikdir və ümumavropa coğrafi məkanını qoruyaraq texniki və iqtisadi amillərin təsirini daha da araşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Bu potensialdan istifadə etmək üçün ölkə və regional səviyyədə siyasətlər fayda gətirə bilər: a) istehsal, quraşdırma və istismar sahələrində məşğulluq, b) vətəndaşların AB-yə az karbonlu enerji sisteminə keçməsinə nail olmaq üçün daha çox iştirakını stimullaşdırır.


5. Nəticələr

Verilənlərin görselləşdirilməsi, müəyyən edilmiş bir fenomeni vurğulamaq üçün hər bir məlumat dəstinin və ya təsnif edilmiş dəyərlərin birləşmələrinin xüsusiyyətlərini əks etdirir. Bu iş üçün seçilən təsnifat metodları bərabər ərazi və bərabər intervallı təsnifat metodları idi. Torpaqdan istifadə / ərazi örtüyü və yüksəklik məlumat dəstlərindən əldə edilmiş çoxbucaqlar üçün bərabər ərazi metodu seçilmişdir. Bərabər intervallı təsnifat həm drenaj, həm də yol şəbəkələrini əhatə edən tampon məsafələrində tapılan gradient səviyyələri əsasında seçilmişdir. Bundan əlavə, yuxarıda göstərilən məlumat dəstlərinin hər birinin müxtəlif təbiətini effektiv şəkildə əks etdirmək üçün bu metodlar ən uyğun hesab edildi. Bərabər sahə metodu, ərazi istifadəsi / torpaq örtüyü və yüksəklik məlumatlarının çoxbucaqlı xüsusiyyətlərinin atribut dəyərlərində tapılan bir sıra qırılma nöqtələri ilə toplu şəkildə müəyyənləşdirildiyi bir prosesi əhatə edir. Bu proses, Jenks və Caspallın (1971) təbii fasilələr yanaşmasının bir tətbiqidir. Beləliklə, hər çoxbucaqlı sinifin mütləq sahəsi vahiddir və sinif sərhədləri ilə müəyyən edilmiş mərhələlər sırasına bölünür. Bərabər interval metodu, məlumat dəstlərini bərabər ölçülü alt sətir şəklində saxlanılan atribut dəyərləri aralığında işləyir. Drenaj və yol şəbəkələrində hər bir tampon məsafəsi 0 ilə 30 000 m arasında dəyişirdi.

Yenidən təsnifat prosesi, bir ızgara hüceyrəsini təyin edərək hər bir perspektivli yağış ölçmə sahəsinin optimal yerləşməsinin son mərhələsi idi. Bu mərhələ çox vacibdir, çünki birləşmiş məlumat dəstlərini qiymətləndirmək üçün işlənmiş ızgara məlumatları vahid miqyasda normallaşdırılmalıdır. Faiz təsirinin tətbiqi, əldə edilmiş verilənlər bazasını normallaşdırdı və bu, hər bir məlumat növünü ümumi miqyasda birləşdirməyə imkan verdi. Beləliklə, hər bir əldə edilmiş verilənlər bazası 100-ə bölünərək uyğunluq modelini həyata keçirməyə imkan verdi. Yenidən təsnif edilmiş verilənlər bazasının inteqrasiyası, hər bir təbəqəni ümumi bir miqyasa çevirməklə həyata keçirildi, 1-10 arasında bir məlumat aralığında qruplaşdırılıb, daha yüksək dəyərlər yüksək uyğunluğa çevrilir, aşağı dəyərlər isə daha az uyğun gəlir.

Torpaq örtüyünü yenidən təsnif etmək üçün, açıq sahələr və daha az bitki örtüyü olan ərazilər külək əsən yağışın yağış ölçüsünə daxil olmasına təsir göstərməyən ağacların təsirinin az olduğu yerlərdə daha yüksək sıralarda yerləşmişdir. Daha aşağı dəyərlər verilən qalın bitki örtüyünün sahələri, yağış ölçmə cihazları üçün ən az uyğun idi.

Məsafələrin yenidən təsnifatı, magistral drenaj və ya axın zonaları kimi yol və drenaj şəbəkələrinə yaxın olan şəbəkə hüceyrələri sahələrinin tamponlanması prosesi ilə müəyyən edilmişdir və daha aşağı dəyərlər verilir və yağış göstəricilərinin oturması üçün ən uyğun sayılır. Yaxınlıqdakı hər hansı bir maneənin hündürlüyünün 2-4 qatına uyğun məsafələrdəki yerlər yüksək sıraya qoyuldu və bu səbəbdən uyğun idi. Yamac qatının yenidən təsnif edilməsində dik gradiyentlərə daha aşağı dəyərlər verilir və yağış ölçü cihazlarının oturması üçün ən az əlverişlidir. Əvvəlcədən təyin olunduğu kimi, ölçü cihazları maneələrdən uzaq bir düz yerə yerləşdirilməli və düzgün işləməsi üçün dəqiq üfüqi düzlükdə quraşdırılmalıdır. Torpaq dəsti həlledici amil hesab edilmirdi və bu səbəbdən də son sıralamaya daxil edilmədi. Rəqəmlər 7-10, ərazi istifadəsi / torpaq örtüyü, yol şəbəkələri, drenaj şəbəkələri və yüksəkliyin təsnifatı və yenidən təsnifatını təqdim edir.

Məlumatlar işləndikdən sonra MCA prosedurlarının girişinə çevrilirlər. Son nəticələnən reytinqləri müqayisə etmək üçün fərqli alqoritmlərdən istifadə edilə bilər. Ağırlıqlı örtükləmə metodu birdən çox ızgara (raster) qatının kəsişməsiylə nəticələnir.

Saaty'nin (1980) analitik iyerarxiya prosesi (AHP), üstəgəl qatlarına uyğun ola biləcək bir sıra amillərə çəki təyin etmək üçün yaxşı qurulmuş bir prosedurdur, bu metod amillər arasındakı cüt müqayisə (nisbətlər) matrisindən istifadə edir. Ağırlıqları tələb etmək və müvafiq qaydada normallaşdırılmalarını təmin etmək üçün hazırlanmış interaktiv istifadəçi interfeysindən istifadə edir. Analizdə istifadə olunan amillərin təbiətinə görə, Saaty'nin AHP-si üzərində qərar qəbul edənə tətbiq olunan ağırlıqlara tam nəzarət edən ağırlıqlı örtük əməliyyatı seçildi. Tətbiq xəritələri diferensial çəki təyinatlarının nəticəsidir. Nəticə optimallaşdırma nəticəsinin təfsirini təmin edir və onu tətbiq xəritəsi kimi göstərir.

Nəhayət, tətbiqetmə xəritəsi yağış ölçən ərazilərin təklif olunan yerini əks etdirən nöqtə əhatə dairəsi ilə örtülmüşdür. Əhatə dairəsi hesablanmış optimal sahələrə köçürülür və döndərilir və alınan koordinatlar Şəkil 11-də göstərildiyi kimi nəhayət sahə yoxlanılması üçün cədvələ qoyulur. Qırmızı rəngdə olan sahələr optimallaşdırılmış (tədqiqat meyarlarına uyğun) yerləri təmsil edir. Orijinal, nəzəri şəbəkə nöqtələri (yaşıl nöqtələr) rəhbər kimi istifadə olunur. Bu rəhbərliklə NCURN alimləri kəşfiyyat aparatları tətbiq etdilər. Son yer hər bir şəbəkə nöqtəsi (mavi nöqtə) ətrafında 10 km radius qurularaq təyin olundu. Şəbəkə nöqtəsi ilə ən yaxın optimallaşdırılmış bölgə (qırmızı) arasındakı ən qısa məsafə optimallaşdırılmış yer sayılır. Şəbəkə nöqtəsindən 10 km məsafədə optimallaşdırılmış bir bölgə yoxdursa, növbəti ən yaxın bölgədən istifadə ediləcəkdir. Əlavə NCURN üçün tövsiyə olunan optimallaşdırılmış yerləri (enlem ve boylam) ehtiva edir.


Torpaq örtüyü rasterində yenidən təsnifat işə yaramayacaq - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Amerika Bitki Elmləri Jurnalı Cild.06 No.09 (2015), Məqalə nömrəsi: 57333,7 səhifə
10.4236 / ajps.2015.69149

Pakistanın Tehsil Barawal, Meşə örtüyünün dəyişdirilməsində Uzaqdan Algılama və CİS-in tətbiqi

Ənvər Səccad 1 *, Əhməd Hüseyn 2, Ömər Vəhəb 1, Seyid Adnan 3, Saqib Əli 4, Zahoor Əhməd 5, Əşfəq Əli 6

1 Haripur Universiteti, Ətraf Mühit Elmləri Bölümü, Haripur, Pakistan

2 Haripur Universiteti, Haripur Universiteti, Meşəçilik və Vəhşi Yaşam Bölümü

3 Coğrafi İnformasiya Sistemləri İnstitutu, Milli Elmlər və Texnologiya Universiteti (NUST), İslamabad, Pakistan

4 Hubei Böcək Resurslarının İstifadəsi və Davamlı Ziyanvericilərlə İdarəetmə Aparıcı Laboratoriya, Bitki Elmi və Texnologiyaları Kolleci, Huazhong Kənd Təsərrüfatı Universiteti, Wuhan, Çin

5 Bitki Patologiyası Bölümü, Bitki Elmləri və Texnologiyaları Kolleci və Hubei Əyalətində Bitki Xəstəliklərinin Monitorinqi və Təhlükəsizliyə Nəzarət Açar Laboratoriyası, Huazhong Kənd Təsərrüfatı Universiteti, Wuhan, Çin

6 Bağçılıq və Meşəçilik Elmləri Kolleci, Huazhong Kənd Təsərrüfatı Universiteti, Wuhan, Çin

Müəllif hüquqları və kopyalama 2015 müəlliflər və Scientific Research Publishing Inc.

Bu iş Creative Commons Attribution International License (CC BY) altında lisenziyalaşdırılır.

11 May 2015 tarixində qəbul edildi, 20 iyun 2015 tarixində 23 iyun 2015 tarixində yayımlandı

Pakistan meşələri ölkədəki bol iqlim, fizioqrafik və edafik fərqləri təkrarlayır və bu meşələr ciddi bir meşə qırılma problemi ilə üzləşirlər. Coğrafi informasiya sistemi (CİS) üsulları və peyk platformalarından uzaqdan zondlama (RS) meşələrin qırılması sahələrini müəyyənləşdirməyin ən yaxşı yolunu təklif edir və beləliklə meşə örtüyünü təhlil etmək üçün Dir (U) rayonu Tehsil Barawal-da GIS və RS əsaslı bir araşdırma aparılmışdır. dəyişdirmək. Tədqiqatın əsas məqsədləri bunlardır: 1) müxtəlif torpaq istifadəsi və torpaq örtüyünün siniflərini və tədqiqat sahəsindəki məkan bölgüsünü müəyyənləşdirmək 2) meşə örtüyünün meylini, təbiətini, yerini və böyüklüyünü müəyyənləşdirmək və 3) xəritələrini hazırlamaq tədqiqat sahəsindəki müxtəlif dövrlərdə meşə örtüyünün dəyişməsi. Məqsədləri qiymətləndirmək üçün uzaqdan algılama və CİS metodlarından istifadə edilmişdir. 2000 və 2012-ci illərdəki Landsat 5 peyk şəkillərində nəzarət olunan bir görüntü təsnifatı texnikası tətbiq edildi. Əkinçilik, meşə, qısır torpaq, qar və su kimi beş əsas sinif müəyyən edildi. Nəticələr göstərdi ki, 2000-ci ildə meşə, qısır torpaq, əkinçilik, su və qar sahəsi 49,54%, 43,38%, 5,19%, 1,40% və 0,49%, 2012-ci ildə isə ərazi 37,17%, 41,36%, 12,69%, Müvafiq olaraq% 5,05 və 3,72%. Bundan əlavə, qısır torpaqlarda% 2,02 azalma, meşələrdə% 12,37 azalma və əkinçilik sahələrində% 7,5 artım müəyyən edilmişdir.Meşələrin qırılması nisbəti və əkinçilik fəaliyyətinin artması səbəbindən bu meşəni daha çox meşələrin kəsilməsindən qorumaq və qorumaq üçün tədqiqat sahəsində məlumatlandırma kampaniyasının aparılması tövsiyə olunur.

Meşələrin kəsilməsi, Dəyişiklik Analizi, Meşə örtüyünün dəyişdirilməsi

Pakistanda meşə sahəsi ümumi coğrafi ərazisinin yalnız 4.8 milyon hektarını təşkil edir [1] [2]. 1.96 milyon hektar sahə (ümumi meşələrin 43% -i) iynəyarpaqlı təpə meşələri 1.72 milyon hektar ərazi (ümumi meşələrin 37.2%) kol və ya ayaq təpə meşələri 0.234 milyon hektar sahə suvarılan əkinlərdir 0.297 milyon hektar ərazi çayır və 0.35 milyon hektar sahə Hind çayının deltasındakı mangrovdur [3]. Pakistanın meşə ehtiyatlarına daha çox şimal hissələrində rast gəlinir (Gilgit Baltistanda 15,7%, Azad Kəşmirdə 6,5% və Xayber Paxtunxvada 40%). Khyber Pakhtunkhwa'da meşələr daha çox Korakoram, Hindukuş və Himalay dağları və Scrub üzərində yayılmışdır və iynəyarpaqlı meşələr daha çox Dir, Swat, Mansehra və Chitral bölgələrinin yuxarı yamaclarında, alp otlaqları dağların silsilələrindədir. .

Meşə su, sığınacaq, daşqın, qovluq, qida dövrü, mədəni və yenidənqurma dəyəri daxil olmaqla mal və xidmətlər təqdim edir. Meşə ayrıca vəhşi təbiət üçün yaşayış mühitinin təmin edilməsində kömək edir və torpaqların deqradasiyasını və səhralaşmasını yaxşılaşdırır [4]. Khyber Pakhtunkhwa'daki ağaclar və meşə ehtiyatları kənd dolanışığında mühüm rol oynayır. İnsanların çoxu meşə ehtiyatlarından asılıdır və təmir işləri üçün yem, evlər üçün odun və odun üçün yanacaq alırlar. Bundan əlavə, yerli əhali ev istifadəsi və pul gəlirləri üçün meşələrdən müxtəlif NTFP-lər toplayır [5].

Qlobal olaraq altı milyon hektar meşə ərazisi ağac kəsmə, əkinçilik, mədənçilik və digər insan fəaliyyətlərinə görə dəyişdirilir [6]. Birləşmiş Millətlər Təşkilatının İqlim Dəyişikliyi Çərçivə Konvensiyasına (UNFCCC) görə, meşələrin kəsilməsinin əsas səbəbi kənd təsərrüfatı idi. Meşələrin qırılmasının% 32-si ticari kənd təsərrüfatından qaynaqlanır Meşələrin qırılması% 48-i mövcud əkinçiliklə əlaqədardır% 14-i ağac kəsmə işlərindən, ağacların toplanmasının 5% -i meşələrin qırılmasından məsuldur [7] [8].

Fərqli təbii ehtiyatların idarə edilməsi və ətraf mühitin modelləşdirilməsində CİS və uzaqdan algılanan məlumatların istifadəsi son illərdə kütləvi sürət qazanır. Uzaqdan zondlama işlərinin əksəriyyəti əsasən son bir neçə onillikdə ətraf mühitin öyrənilməsinə yönəldilmişdir. Uzaqdan Algılama və Coğrafi İnformasiya Sisteminin meşə örtüyünün dəyişməsi və şəhərsalma ilə əlaqəli təsiri indi CİS və uzaqdan zondlama mütəxəssisləri arasında maraq və maraq doğurur. Texnika su hövzəsi idarəçiliyi, şəhərsalma, hidroloji modelləşdirmə, quraqlıq proqnozu və meşə örtüyü xəritələşdirməsinin vacib bir hissəsinə çevrilir. Uzaqdan idarə olunan məlumatlar, sinoptik əhatə dairəsi, məlumatdakı tutarlılıq, qlobal genişlik və oxunaqlılıq, məlumat təminatında dəqiqlik və maksimum dəqiqlik kimi üstünlüklər təmin edir [9].

Coğrafi Məlumat Sistemi və Uzaqdan Algılama, torpaq istifadəsi və torpaq örtüyü dəyişikliyinin xəritələşdirilməsi [9] [10], meşə monitorinqi [11], su hövzəsinin idarəedilməsi və meşə yanğınlarının idarə edilməsi (Kachmar və S & aacutenchez-) kimi vahid tematik analizlərdə səmərəli və geniş şəkildə istifadə edilmişdir. Azofeifa, 2003) və meşə strategiyasının qiymətləndirilməsi [12]. Uzaqdan araşdırma işləri göstərdi ki, Khyber Pakhtunkhwa-da meşələrin qırılması nisbəti yüksəkdir və 30 il ərzində meşə tamamilə yox olacaq. Əkin sahələrində ağac əkilməsində ciddi irəliləyiş əldə edilmişdir, lakin təbii meşə itkisini kompensasiya edə bilmir (Suleri, 2006). Buna görə tədqiqatın məqsədi 1) müxtəlif torpaq istifadəsi siniflərini və torpaq örtüyünü müəyyənləşdirmək və tədqiqat sahəsindəki məkan bölgüsünü təyin etmək 2) meşə örtüyünün dəyişmə meylini, təbiətini, yerini və böyüklüyünü müəyyənləşdirmək və 3) meşə xəritələrini hazırlamaq idi. Tehsil Barawal District Dir (Yuxarı) bölgəsindəki fərqli zaman kəsimlərində dəyişiklik dəyişikliyi.

Coğrafi olaraq iş bölgəsi Tesil Barawal Yuxarı Dir Dir. Sahə 34˚37 'və 35˚21' şimal enlemleri ilə 71˚30 'və 72˚21' şərq uzunluğu arasında yerləşir. Ərazinin şimalında qərbdə Chitral, Əfqanıstan, bölgənin cənub hissəsində aşağı Dir Maidan vadisində şərqdə Dir yuxarı meşə yerləşir [12] [13]. Şəkil 1-də göstərildiyi kimi, yuxarı Dir 1998-in (Yuxarı Dir, 1998) rayon cens hesabatına görə ərazinin ümumi əhalisi 61.674 nəfərdir. Sahədir

Şəkil 1. Stud ərazisi xəritəsi (Barawal, Dir Yuxarı).

müxtəlif növ meşələrin üstünlük təşkil etdiyi yəni ladin (Picea smithiana) və qarışıq küknar (Abies pindrow) meşələri, ladin (Picea smithiana), qarışıq küknar (Abies pindrow) və quyruq (Pinus wallichiana) və geniş yarpaqlı növ meşələr, Saf quyruq (Pinus wallichiana) ) meşələr və palıd (Quercus növləri) meşəsi [14] [15].

Tədqiqat sahəsindəki meşə örtüyünün dəyişməsini analiz etmək üçün təsnifat sonrası texnika aparıldı. Tədqiqat sahəsindəki meşə örtüyünün dəyişmə dinamikasını təhlil etmək üçün ən çox metod istifadə edilmişdir. Hər bir uzaqdan algılanan görüntünün təsnifatı və düzəldilməsini əhatə edir. Təsvirin təsnifatından sonra aydınlıq gətirən matrisdən istifadə edərək nəticələnən xəritələri piksel-piksel əsasında müqayisə et. Axan addımlar görüntü işləmə prosedurunda həyata keçirilmişdir: 1) məlumatların toplanması, 2) məlumatların hazırlanması, 3) nəzarət olunan görüntü təsnifatı, 4) təhlil və 5) dəyişiklik aşkarlama xəritələrinin hazırlanması. Bu tətbiqlər ERDAS imag 9.2 və Arc GIS 10 proqramı istifadə edilərək həyata keçirilmişdir.

Müəyyən bir müddət ərzində dəyişiklik aşkarlanması üçün eyni dövr və eyni fəslin müvəqqəti peyk görüntülərini tələb etdik. Landsat 5 iki dövr dövrünün peyk şəkilləri, yəni 2000 və 2012-ci illər Birləşmiş Dövlət Geoloji Tədqiqat veb saytından (http://glovis.usgs.gov/) yüklənmişdir.

Analiz aparmadan əvvəlki addım ətraflı araşdırma aparmaq üçün peyk görüntülərini dəqiqləşdirdiyimiz məlumatların hazırlanmasıdır. Meşə örtüyü dəyişikliyinin aşkarlanması coğrafi referans və şəkillərin alt parametrlərindən ibarətdir .Bir görüntünün alt qəbulu iş sahəsini tam bir səhnədən klip etmək üçün edilir.

2.5. Nəzarət olunan şəkil təsnifatı

Təsnifat, piksellərin məlumat faylı dəyərlərinə əsasən sonlu sayda fərdi siniflərə və ya məlumat kateqoriyalarına ayrılmasıdır. Bir piksel müəyyən bir meyar toplusunu təmin edərsə, piksel həmin meyara uyğun olan sinifə verilir. Bu prosesə şəkil seqmentasiyası da deyilir. Bu şəkilləri təsnif etmək üçün istifadə olunan üç addımdan ibarətdir.

Nümunə tanıma, təsnifat yolu ilə çıxarıla bilən məlumatlarda mənalı nümunələr tapmaq elmidir və sənətidir. Nümunə tanıma, görüntülərin məkan və spektral genişləndirilməsindən sonra insan gözü ilə edilə bilər.

Analitik nəzarətli təlimə nəzarət etməkdən məsuldur. Təlim mərhələsində tədqiqatçı tanımış olduğu bir naxış və ya torpaq örtüyü quruluşlarını təmsil edən pikselləri seçin. Təsnifatlaşdırmadan əvvəl tədqiqat məlumatları və istədiyiniz sinifləri bilməli olmalıdır. Nümunə müəyyən edildikdən sonra analitik kompüter sisteminə oxşar xüsusiyyətlərə malik pikselləri tanımağı tapşırır. Doğru təsnifat şəkildə əvvəlcə müəyyənləşdirilmiş məlumatlar daxilində kateqoriyaları təmsil edən siniflərə səbəb ola bilər. Tədqiqatımız üçün meşə örtüyü su, qar, meşə, əkinçilik və s. Kimi müxtəlif siniflərə və ya kateqoriyalara ayrılmışdır. Bu mərhələ daha iki hissəyə bölünür:

Seed Təlim yerlərinin seçilməsi ― toxum piksel metodundan istifadə etməklə.

Ÿ Təsnifat üçün xüsusiyyət sahəsinin seçimi two iki zolaq arasında ən az bərabərlik göstərdi.

İmzalar yaradıldıqdan sonra imza siqnalizasiya proqramından istifadə edərək qiymətləndiriliblər. Parallelepiped qərar qaydasına görə Viewer-də bir sinifə aid olduğu və ya bir sinifə aid olduğu təxmin edilən pikselləri vurğulayır.

Təlim nəticəsi bir təlim klasterini və ya nümunəsini təsvir edən bir sıra imza verir. Hər bir imza bir sinifə aiddir, bir şəkil qaydasında eyni pikselləri bir sinifə təyin etmək qərarı ilə istifadə olunur. İmzalar yaradıldıqda, təsvirin pikselləri bir təsnifat qərarı qaydasından istifadə edərək imzalar əsasında siniflərə ayrıldı. Pikselləri təsnif etmək üçün maksimum ehtimal metodundan istifadə edilmişdir. Bu, müəyyən olunmayan piksellərin maksimum ehtimal statistikasından istifadə edərək təlim sahələri ətrafında ehtimalların konturlarını istifadə edərək siniflərə paylandığı bir təsnifat sistemidir.

Bütün xəritələrin bütün təsnifatından sonra Arc GIS 10-da yenidən təsnif alətindən istifadə edərək istədikləri meşə örtüyü siniflərinə bölündükdən sonra sahələri raster kalkulyator seçimi ilə hesablandı. Hər il üçün bütün torpaq örtüyü növlərindən qrafalar da hazırlanacaqdır.

3.1. İlin 2000 Təsnifatı

2000-ci ilin peyk şəkli 5 sinifə təsnif edilmişdir (şəkil 2). Nəticə göstərdi ki, meşə, əkinçilik, qısır torpaq, qar və su sahəsi 19.349, 2028, 16.995, 188 və 549 hektardır (Cədvəl 1). Şəkil 3 göstərdi ki, meşə sahələri daha çox Cənub-Qərb və Cənub-Şərqdə və tədqiqat zonasında, əkinçilik sahəsi isə tədqiqat sahəsinin Şimal-Qərbində cəmlənmişdir. Şimal-Şərq hissələrinin aşağı olduğu yer

Cədvəl 1. Təsvirin təsnifat nəticələri 2000.

Şəkil 2. 2000-ci ilin təsnif şəkli.

Şəkil 3. 2012-ci ilin təsnif şəkli.

kənd təsərrüfatı torpaqları. Qısır torpaq daha çox mərkəzi hissələrdə və Şimal-Şərq hissələrdədir. Şimal tərəfdəki dağ zirvələrində də qar tapıldı.

3.2. İlin 2012 Təsnifatı

2012-ci ilin peyk şəkli 2000-ci ilə bənzər 5 sinifə təsnif edilmişdir (şəkil 2). Nəticə göstərdi ki, meşə, əkinçilik, qısır torpaq, qar və su sahəsi 14.522, 4958, 16.156, 1450 və 1973 hektardır (Cədvəl 2 və Şəkil 3).

Şəkil 3 göstərdi ki, 2000-ci ildə cənub-qərb və cənub-şərq hissələrində cəmləşən meşə sahələrində əkinçilik inkişafına (müdaxilə) başlanmışdır və bunun nəticəsində meşə sahəsi azalmışdır. Eynilə, əkinçilik əraziləri Barawal vadisinin Şimal-Qərb tərəfində daha da inkişaf etdirilmiş və gücləndirilmişdir, Şimal-Şərq tərəfində də əhəmiyyətli əkinçilik inkişafları vardır.

Cədvəl 2. Təsvirin təsnifat nəticələri 2012.

3.3. 2000-2012-ci illərdə Torpaq İstifadəsi və Torpaq örtüyündə dəyişikliklər

Cədvəl 3-də 2000-2012-ci illər arasında nə qədər dəyişiklik baş verdiyini müqayisə etmək olar. Nəticələr meşə sahəsinin 4826 hektara qədər dəyişdirildiyini / azaldıldığını göstərir ki, bu da 2000-ci illə müqayisədə təxminən 12,37% -ni təşkil edir. Eynilə əkinçilik sahəsi də təqribən 29,5 hektar artmışdır ki, bu da təqribən 7,5 faizdir.

3.4. 2000 və 2012-ci illərin Təsnif Təsviri üçün Xəta Matrisindən istifadə edilərək dəqiqliyin qiymətləndirilməsi

Xəta matrisi 2000 və 2012-ci illər üçün təsnifatın düzgünlüyünü başa düşmək üçün hesablanmışdır. Xəta matrisi piksel əsasında piksel hesablanır. Piksellər faiz nisbətinə çevrildi, beləliklə 2000-ci il təsnif edilmiş görüntüsünün Cədvəl 4-də göstərildi ki, meşə sahəsinin yalnız 8.7% -i əkinçilik ərazisi ilə və kənd təsərrüfatının yalnız 0.4% -i meşə ilə qarışdırılıb. Eynilə 2012-ci ilin təsnifat görüntüsünün Cədvəl 5-də göstərilmişdir ki, meşə sahəsinin 10,8% -i əkinçiliklə, əkinçilik sahəsinin 3,6% -i meşə ilə qarışdırılmışdır.

4.1. Torpaq örtüyü təsnifatı

Bu araşdırmada iki peyk şəklini beş böyük sinifə, yəni əkinçilik, meşə, qar, su və qır torpaqlara təsnif etdik. Əsas diqqət meşə sahəsinə verildi, çünki 2000-2012-ci illərdə meşə sahəsinin nə qədər dəyişdiyini əsas məqsədimiz idi. Torpaq istifadəsi torpaq örtüyünün təsnifatı ilə bağlı oxşar bir araşdırma [16] tərəfindən aparılmışdır.

2000-2012-ci illərdə Barawal Vadisindəki meşə haqqında kəmiyyət məlumat almaq üçün coğrafi məlumat sistemi və uzaqdan algılama texnikaları istifadə edilərək meşə örtüyünün dəyişdirilməsi aşkar edilmişdir. 2000 və 2012-ci illərin hər iki peyk şəklində təsnifat və kəmiyyət məlumat təhlili üçün (Coppin və digərləri, 2004) istifadə etdiyi bir təsnifat sonrası texnika tətbiq edilmişdir.

2000-ci ilin peyk görüntüsünün təsnifat nəticəsi göstərdi ki, meşə, əkinçilik, qısır torpaq, qar və su obyektlərinin yüzdə sahəsi müvafiq olaraq 49,54%, 5,19%, 43,38%, 0,49% və 1,4% təşkil etmişdir (Cədvəl 1 və Şəkil 2). Eynilə 2012-ci ilin peyk görüntüsünün təsnifat nəticəsi göstərir ki, Meşə, Əkinçilik, Qısır torpaq, Qar və Su obyektləri sırasıyla% 37,17,% 12,69,% 41,36,% 3,73 və 5,05% olmuşdur (Cədvəl 2 və Şəkil 3).

2000-2012-ci illərdə meşə sahəsi 12% azalmış və əkinçilik sahəsi 7% artırılmışdır. Bu nəticələr, Swat və Shangla'da meşə örtüyünün dəyişməsi qiymətləndirilməsində aparılan bir işə bənzəyir ki, Swat'ta meşə örtüyündə təxminən% 13 və Shangla'da% 11 azalma olmuşdur [17] [18].

5. Nəticə və Tövsiyə

2000-ci ilin peyk görüntüsünün təsnifat nəticəsi göstərdi ki, meşə, əkinçilik, qısır torpaq, qar və su obyektlərinin yüzdə sahəsi müvafiq olaraq% 49,54,% 5,19, 43,38%, 0,49% və 1,4% -dir. Eynilə 2012-ci ilin peyk görüntüsünün təsnifat nəticəsi meşə, əkinçilik, qısır torpaq, qar və su olduğunu göstərdi

Cədvəl 3. Torpaq istifadəsi torpaq örtüyü 2000-2012-ci illərdə dəyişir.

Cədvəl 4. 2000-ci il təsnif edilmiş görüntü xətası matrisi.

Cədvəl 5. 2012-ci il təsnif edilmiş görüntü xətası matrisi.

cəsədlər sırasıyla% 37.17,% 12.69,% 41.36,% 3.73 və% 5.05 idi. 2000-2012-ci illərdə meşə sahəsi 12% azalmış və əkinçilik sahəsi 7% artırılmışdır. Meşələrin qırılması nisbəti və əkinçilik fəaliyyətinin artması səbəbindən bu meşəni daha çox meşələrin kəsilməsindən qorumaq və qorumaq üçün tədqiqat sahəsində məlumatlandırma kampaniyasının aparılması tövsiyə olunur.

Bu araşdırma Pakistanın Khyber Pakhtunkhwa'daki Haripur Universiteti tərəfindən maliyyələşdirildi. Cənab Məhəmməd Adnana bu tədqiqatı başa çatdırmaqda etdiyi texniki göstəricilərə görə minnətdaram. Bu əlyazmanı nəzərdən keçirən İşfaq Əhməd, Rabnəvaz Xan, Məhəmməd Adnan Səfi və Məcid Xana da təşəkkür edirik.


Bağlı hesablar

HydroShare

HydroShare, məlumatları, modelləri və kodu bölüşmək üçün onlayn əməkdaşlıq mühitidir. 1.22 buraxılışında (Mart 2018) Modellərimin Hövzəsindəki layihələri bölüşmək üçün güclü bir yeni üsul təqdim etdik, beləliklə başqaları hər kəsə açıq şəkildə paylaşılan Model My Watershed model layihəsini tapa, görüntüləyə və kopyalaya bilsinlər. Bu yeni Paylaşma qabiliyyəti, hidroloji məlumatları və modelləri bölüşmək üçün onlayn əməkdaşlıq mühiti olan CUAHSI HydroShare-dən istifadə edir. Hesabınızı bağlamaq və layihələrinizi HydroShare məlumat portalı ilə bölüşmək üçün aşağıdakı & # 8220 Layihənizi Qurtarmaq və Paylaşmaq & # 8221 bölməsində göstərilən addımları izləyin (bölmə 8.2.)

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3. Layers (Görünən Xəritə verilmiş məlumatlar) #

Model My Watershed, vizuallaşdırma, analiz və modelləşdirmə üçün bir sıra coğrafi məlumat qatları təmin edir. Hər bir təbəqə üçün ətraflı məlumat və məlumat mənbələri, xəritənin sol alt hissəsindəki Layer seçicisində göründükləri sıra ilə növlərinə görə aşağıda verilmişdir.

Vizual olaraq mövcud olmayan, lakin təhlil və modelləşdirmə funksiyaları üçün istifadə olunan təbəqələr Bölmə 2.6 Əlavə Məlumat Katmanları altında təsvir edilmişdir.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.1. Axınlar #

Kontinental ABŞ Orta Çözünürlüklü Şəbəkə

Təəssüf ki, NHD yüksək qətnamə axın xətti vektor verilənlər bazası (nominal olaraq 1: 24000 miqyasda) NHDplusV2 daxilində hələ mövcud deyil.

Mavi xətlər, istifadəçi böyüdmə dərəcəsindən və axın sırasından asılı olan üslub ilə göstərilmişdir.

  • Daha böyük axınlara daha qalın mavi xətlər aid edilir.
  • İstifadəçi xəritə ərazisini böyüdüb böyüdükcə kiçik axınlar görünür / yox olur.

Delaver Çayı Hövzəsi Yüksək Çözünürlüklü Axın Şəbəkəsi

Delaware Çayı Hövzəsi Yüksək çözünürlüklü axın şəbəkəsi, Delaware çayını əhatə edən domen üçün FTP yükləmə seçimlərindən istifadə edərək Milli Xəritədən əldə edilmiş USGS milli yüksəklik verilənlər bazasından 1/3 qövs ikinci (10 m) çözünürlüklü rəqəmsal yüksəklik modelindən (DEM) əldə edilmişdir. Hövzə.

Bu iş, Utah Dövlət Universitetindəki Model My Watershed tərəfdaşları David Tarboton və Nazmus Sazib tərəfindən Rəqəmsal Yüksəlmə Modelləri (TauDEM) proqramından istifadə edərək ərazi təhlili istifadə edərək edildi. Tarboton, TauDEM proqramının aparıcı inkişaf etdiricisidir.

İstifadə olunan emal addımları bunlardır:

  • Delaver çay hövzəsi ərazi analizi sahəsini müəyyənləşdirin. DEM-in Milli Hidroqrafiya Datasetindən və digər məlumat mənbələrindən müəyyənləşdirilmiş okean və ya hövzə ərazisini işğal etmiş hissələri bu DEM-də gizlədilmiş, sahildən 100 m-dən çox olan qarmaqarış hüceyrələri üçün məlumat dəyəri qoyulmamışdır. Sahilin 100 m. Bu, sahilə bitişik olan şəbəkə hüceyrələrinin okeana / hövzəyə tökülməsini təmin edir, eyni zamanda okean / halı sahələri üçün lazımsız ərazi analizindən yayınırdı. Daha sonra DEM, NHDPlus'dan Delaware Çayı Hövzəsi su hövzəsi sərhədinə endirildi, su hövzəsi sərhədinin və DEM'in uyğun gəlmədiyi kənar təsirlərin qarşısını almaq üçün kənarları ətrafında 5 km bufer var.
  • Pitremove. TauDEM pitremove funksiyası DEM-in hidroloji baxımdan təmizlənməsi üçün istifadə edilmişdir. Bu, daha yüksək ərazi ilə əhatə olunmuş hər hansı bir şəbəkə hüceyrəsinin səviyyəsini kənarları ətrafındakı ən aşağı tökmə nöqtəsi səviyyəsinə qaldırdı, beləliklə suyun axıdıla biləcəyi hər bir şəbəkə hüceyrəsindən domen kənarına yüksəlməyən bir yol var.
  • D8 axın istiqamətləri. TauDEM D8 axın istiqaməti funksiyası, hər bir şəbəkə hüceyrəsi ilə əlaqəli tək axın istiqamətini səkkiz qonşusundan birinə hesablamaq üçün istifadə edilmişdir.
  • D8 Töhfə sahəsi. TauDEM D8 Töhfə sahəsi funksiyası, hər bir ızgara hüceyrəsinin özünün hesablanması ilə boşalmış ızgara hüceyrələrinin sayını hesablamaq üçün istifadə edilmişdir.
  • Okeana / hövzəyə çıxışları müəyyənləşdirin. Töhfə sahəsinin 5000 ızgara hüceyrəsindən (Təxminən 0,5 km 2) daha böyük olduğu və sahədən çıxan axın nöqtələri, TauDEM istifadə edilərək xəritələnən müvəqqəti bir axın şəbəkəsinin aşağı axınları olaraq təyin olundu. Bu çıxış nöqtələri bu çıxışların yuxarı hissəsindəki işləri məhdudlaşdırmaq üçün aşağıdakı hesablamalarda istifadə edilmişdir. Birbaşa okeana drenajlanan 0,5 km 2-dən az sahələr üçün axın şəbəkəsini ayırmaq mənasız sayılırdı.
  • Peuker Douglas vadisi filtri. TauDEM Peuker Douglas filtri vadi şəbəkəsi hüceyrələrini müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilmişdir. Bu filtr bütün ızgara hüceyrələrini seçir, 2 x 2 ızgara hüceyrələrinin hər bir dəstini araşdırır və ən yüksək hündürlük xanasını seçir. Sonda seçilmiş qalan hüceyrələr “potensial vadi hüceyrələridir”.
  • Ağırlıqlı D8 Töhfə sahəsi. TauDEM D8 töhfə sahəsi funksiyası Peuker Douglas vadisi filtri nəticəsi ilə ağırlıqlı bir giriş olaraq istifadə edilmişdir. Bu, hər bir qəfəs hüceyrəsindən boşalma potensialı vadi şəbəkəsi hüceyrələrinin sayını hesablayır.
  • Axın şəbəkəsini təyin edin. TauDEM eşik funksiyası, çəki alan D8 töhfə sahəsindəki ızgara hüceyrələrini namizəd axını ızgaraları kimi təyin etmək üçün istifadə edildi. 20, 50 və 100 ızgara hüceyrələrinin qatqı sahəsi eşikləri qiymətləndirildi. Vizual müayinədən sonra kontur crenülasyonları və yüksək çözünürlüklü NHD axınları ilə müqayisədə 50 grid hüceyrəsi üçün bir eşik seçildi.
  • Axın şəbəkəsini hesablayın. TauDEM Stream Network funksiyası, 50 hüceyrə eşik axını şəbəkəsindən xətlər axını şəbəkəsini (GIS vektor formaları) ayırmaq üçün istifadə edilmişdir. Nəticə, CBS shapefile formatında bir coğrafi xüsusiyyət dəsti (xətlər dəsti).

Bu prosedurun və xüsusilə Peuker Douglas vadisi filtrinin və ağırlıqlı töhfə sahəsi funksiyalarının istifadəsinin topoqrafiyanın mürəkkəbliyinə uyğunlaşan bir axın şəbəkəsi ilə nəticələndiyini unutmayın. Topoqrafiyanın mürəkkəb olduğu yerlərdə, konturlarda yüksək dərəcədə krenulyasiya ilə əks olunduğu kimi, yaranan axın şəbəkəsinin drenaj sıxlığı yüksəkdir və bunu əks etdirir. Topoqrafiyanın daha az mürəkkəb olduğu yerlərdə (hamar konturlar) drenaj sıxlığı azdır. Bunun əsası, vadi şəbəkə hüceyrələrinin xəritələşdirilməsində topoqrafiya boyunca drenaj sıxlığının dəyişkənliyini əks etdirən skeletləşdirilmiş (əlaqəsi kəsilmiş) axın xəritəsini meydana gətirməsidir. Bu vadi şəbəkə hüceyrələri daha sonra yalnız bu ızgara hüceyrələrini sayan ağırlıqlı bir töhfə sahəsi hesablamasına giriş olaraq istifadə edərək bir bağlı axın şəbəkəsinə çevrildi.

Bu yanaşmanın əsasları barədə əlavə təfərrüatlar üçün aşağıdakı istinadlara müraciət edin (bu sənəddəki Referanslar bölməsində tam istinadlar): Tarboton & amp Ames (2001) Tarboton et al. (1992) Tarboton et al. (1991).

TauDEM proqram təminatı və hər bir funksiyanın istifadəsi barədə əlavə məlumat üçün TauDEM sənədlərinə müraciət edin. TauDEM proqramı açıq mənbəyidir və aşağıdakı veb saytlardan əldə edilə bilər:

Delaver Çayı Hövzəsi SRAT-dan T (X) Konsentrasiyası

Delaware Çayı Hövzəsi daxilində Stream Reach Assessment Tool (SRAT) modelləşdirmə səyindən çıxarılan Total Azot (TN), Total Fosfor (TP) və ya Total Suspended Solids (TSS) nin axın içi baza axını konsentrasiyaları. SRAT tərəfindən qiymətləndirilən axın içi konsentrasiyalar, NHDplusV2 axın şəbəkəsini yaşıldan sarıdan narıncıya qədər qırmızıya qədər olan rənglərlə kodlaşdıraraq, yaşıllıqların ən aşağı konsentrasiyaları və qırmızıların ən yüksək göstəricilərini göstərən kod şəklində göstərilmişdir.

Stream Reach Assessment Tool (SRAT) modelləşdirmə səyləri William Penn Foundation (WPF) Delaware River Watershed Initiative (DRWI) tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. SRAT, Delaware çayı hövzəsindəki bütün HUC-12 sahələrinin kalibrlənmiş MapShed model işlərindən əldə edilir və MapShed nəticələrini NHDplusV2 toplama tərəzilərinə endirir və yükləri NHDplusV2 orta çözünürlüklü axın şəbəkəsi vasitəsilə yönləndirir. SRAT ilə bağlı daha ətraflı məlumat üçün SRAT-a ümumi baxın. Stream Reach Assessment Tool bir çox DRWI tərəfdaşının birgə işi ilə sizə təqdim olunur.

NHD toplama və axın seqmenti səviyyəsində çirkləndirici yükləmə dərəcələrinin və axın konsentrasiyalarının vizuallaşdırılması da daxil olmaqla bir çox əlavə SRAT mənşəli model çıxış məlumat qatını Mənim Hövzəmdə görselleştirilebilir və analiz edilə bilər. Daha ətraflı məlumat üçün aşağıya baxın.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.2. Əhatə dairələri #

Torpaq: USGS Milli Torpaq Örtük Verilənlər Bazası

Torpaq: gSSURGO-dan Hidroloji Torpaq Qrupları

Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) 2016. Conterminous United States üçün verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Departamenti (USDA), Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti (NRCS). USDA Coğrafi Məlumat Gateway-dən əldə edilmişdir.

Hidroloji Torpaq Qrupları, yaş, doymuş şəraitdə suyun sızma dərəcələrinə əsaslanan bir gSSURGO torpaq kateqoriyasındadır. Aşağı infiltrasiya dərəcəsi olan torpaqlar yüksək axın potensialına çevrilir. Daha çox məlumat üçün bu USDA NRCS nəşrlərinə baxın:

Yüksəklik və Yamac (Yüzdə)

Yüksəklik və Yamac örtük ızgaraları USGS-dən açıq şəkildə təqdim olunan Milli Hidroqrafiya Dataset (NHD) və Milli Yüksəklik Məlumat Snapshop Rəqəmsal Yüksəklik Modelinə (NHDPlus V @ NED Snapshot DEM) əsas götürülərək görüntülənir.

İqlim: Orta Aylıq Yağış və Temperatur

Yağış və temperatur üçün havalandırılmış orta aylıq dəyərlər PRISM İqlim Qrupundan alınmışdır və & # 8220AN81m & # 8221 məlumat dəstləridir. Qısaca, bu təbəqələr 1981-2010-cu illər dövrü üçün milli səviyyədə mövcud olan qeydlərdən istifadə edən bir modelləşdirmə səyindən (Klimatoloji Yardımlı İnterpolasiya prosesi) yaradıldı. Sənədlərə baxın.

Qorunan Torpaqlar

Mənim Su Hövzəmdəki & # 8220Qorumalı Torpaqlar & # 8221 məlumat təbəqəsi, 2016-cı ildə ABŞ Geoloji Araşdırmalarındakı Boşluq Analizi Proqramı tərəfindən yığılmış və yayımlanan Qorunan Bölgələrin Milli Envanterindən əldə edilmişdir (Gergely və McKerro, 2016). Amerika Birləşmiş Ştatlarının Qorunan Bölgələr Verilənlər Bazası (PADUS) ictimai parkların və digər qorunan açıq sahələrin rəsmi inventarıdır. Məlumat səhifəsinə baxın.

Gergely, K.J. və McKerrow, A., 2016, PAD-US — Qorunan ərazilərin milli inventarı (ver. 1.1, Avqust 2016): ABŞ Geoloji Araşdırmalar Fakatı 2013–3086, 2 s ..

PADUS-un yenidən təsnifatı

ABŞ üçün Qorunan Bölgələr Verilənlər Bazası (PAD) USGS yükləmə saytı (yuxarıda göstərilən link) vasitəsilə yüklənmişdir. Təyin edilmiş istifadə növlərinin (d_Des_Tp) 60 bənzərsiz təsvirlərindən ibarət bir siyahı xam PAD mənbə verilənlər bazasındakı sütundan tərtib edilmişdir. Bu siyahıdan, hər birini daha ümumi səviyyədə təsvir edə biləcək bir sıra yenidən təsnif edilmiş kateqoriyalar müəyyən edildi (Cədvəl 1). Bəzi təyin olunmuş mühafizə olunan ərazilər yenidən təsnifat tipinə uyğun gəlmədikləri təqdirdə silindi. Bənzərsiz təyin edilmiş növlərin siyahısı hər bir təsvirdə 12 fərqli yenidən təsnifatdan birini təyin etmişdir (Cədvəl 2).

Yenidən təsnif edilən bu dəyərlər tam dəyərlər siyahısına çevrildi. Bu, ümumi fayl ölçüsünü azaltmaq üçün bir raster formatında saxlanılan kategorik məlumatlarla aparılır. Orijinal PAD shapefile yenidən təsnifatlara və raster identifikasiya sinifləndiricilərinə əlavə edildikdən sonra, GEOTIFF rasterinə çevrildi. Bunu etmək üçün Milli Torpaq Örtüsü Dataset (NLCD) 2011 son işləmə dərəcəsini, sürətli rasteri və hüceyrə ölçüsünü təyin etmək üçün istifadə edilmişdir. Nəticə, coterminous ABŞ üçün NLCD raster ilə üst-üstə düşən bir PAD rasteridir.

Mənbə PAD verilənlər bazasında çox vaxt üst-üstə düşən çoxbucaqlı problem yaranırdı. Bu məlumatın çıxış rasteri müəyyən bir sahə üçün yalnız bir dəyəri saxlaya bilər. Beləliklə, fərqli qoruma təsvirləri ilə üst-üstə düşən iki çoxbucaqlı olsaydı, onlardan yalnız biri yaradılan son raster çıxışında təmsil olunacaqdır.

Aktiv Çay Bölgəsi & # 8211 Şimal və Orta Atlantik

& # 8220Active River Area & # 8221 məlumat təbəqəsi şirin su və sahil ekosistemlərinin qiymətləndirilməsi, qorunması, idarəedilməsi və bərpası üçün qoruma çərçivəsini təmin etmək üçün hazırlanmışdır. Çərçivə, aktiv çay sahəsinin beş əsas alt komponentini müəyyənləşdirir: 1) maddi qatqı zonaları, 2) meander qurşaqları, 3) sahil bataqlıqları, 4) daşqınlar və 5) teraslar. Bu sahələr ARA çərçivə sənədində yuxarı, orta və aşağı su hövzəsindən davamlılıq kontekstində əlaqəli və izah edilən əsas fiziki və ekoloji proseslər ilə müəyyən edilir (Smith və digərləri 2008). Daha ətraflı məlumat üçün buraya vurun.

Smith, M.P, R. Schiff, A. Olivero və J. MacBroom. 2008. Aktiv Çay Bölgəsi: Çayları və axınları qorumaq üçün qoruma çərçivəsi. Təbiət Mühafizəsi. Boston, MA.

Gələcək DRB şəhər ərazi proqnozları (& # 8220DRB 2011 Urban Baseline & # 8221, & # 8220DRB 2100 Centers FX & # 8221, & # 82202100 Corridors FX & # 8221)

Bu Delaver Çayı Hövzəsi (DRB) xüsusi məlumat qatları Dr. C. Jantz et al. Shippensburg Universitetinin Torpaq İstifadəsi və Davamlılığı Mərkəzində. Toplu olaraq DRB2100 Versiya 3.1 Gələcək Torpaq Örtüsü Ssenariləri adlanan bu təbəqələr, Delaverdə & # 8220 inkişaf etmiş ərazi istifadəsi & # 8221-ə dəyişikliklər (ölçüdə artmaq və ya azalmaq) üçün yenidən işlənmiş əsas və gələcək böyümə proqnozlarını (“dəhlizlər” və “mərkəzlər”) təmsil edir. Çay hövzəsi, 2100-ə qədər. Bu proqnozları inkişaf etdirmək üçün SLEUTH şəhər böyümə modeli 2001-2006-cı illər ərzində alt bölgələrin modelləşdirilməsi üçün kalibrlənmiş və 2006-2011-ci illər üçün təsdiq edilmişdir. Milli Torpaq Örtüsü Verilənlər Bazası (NLCD) şəhər sinifləri, 2011-ci il təbəqəsi üçün inkişaf etmiş və ya inkişaf etdirilməmiş şəhər ərazisini göstərmək üçün istifadə edilmişdir. Bu layihə haqqında daha çox məlumat əldə edin:

Tez Zonal Statistika API'si Gələcəyin (2100) DRB Şəhər Torpaq Proqnozlarını təqdim edir

Drexel Universiteti Hesablama və İnformatika Kolleci (CCI) və Drexel Universitetinin Təbii Elmlər Akademiyası (ANS) ədədi atributları (orta, cəm və say) qaytaran sürətli zonal statistika (FZS) Tətbiq Proqramlaşdırma İnterfeysi (API) hazırladılar. hər hansı bir müntəzəm şəbəkə və ya raster verilənlər bazası üzərində təqdim olunan çoxbucaqlı sorğu bölgəsi üçün. Bu texnologiyanın ümumi tətbiq sahələrinə su hövzəsində yağış və ya sızan səthlərin miqdarının müəyyənləşdirilməsi daxildir. API bir GeoDjango Veb çərçivəsi, Nginx, Docker, PostGIS və bu təşkilatın üzvləri tərəfindən hazırlanmış yeni bir FZS alqoritmi (Haag et al. 2020) istifadə edərək qurulmuşdur. Bu alqoritm “sürətli” etiketlidir, çünki raster səthindəki bir çoxbucaq üçün zona cəmini təyin etmək üçün bütün daxili hüceyrələrdən çox yalnız çoxbucaqlı sərhədini kəsən hüceyrələri keçmək lazımdır. Bu o deməkdir ki, FZS alqoritmi çoxbucaqlı perimetrin uzunluğuna (metrlərinə) nisbətən sabit olduğundan, məlumatların artırılması ilə hesablama baxımından daha yaxşı miqyaslanır (kvadrat metr). API ilə necə qarşılıqlı əlaqə quracağına dair əlavə məlumatı burada tapa bilərsiniz: http://watersheds.cci.drexel.edu/docs.

Haag, S., Tarboton, D., Smith, M. & amp Shokoufandeh, A. (2020). Adi bir şəbəkə üzərində çoxbucaqlı statistika üçün sürətli xülasə alqoritmi. Kompüterlər və yerşünaslar. 10.1016 / j.cageo.2020.104524.

Pennsylvania Urbanized Areas

Bir sıra analitik ehtiyacları dəstəkləmək üçün USEPA tərəfindən hazırlanmış ABŞ EPA Urbanized Area sərhədləri. Pensilvaniya ştatında, bu sərhədlər müxtəlif bələdiyyə qurumlarının çirkləndirici yüklərin (ilk növbədə çöküntü, azot və fosfor) azaldılmasına cavabdeh olduğu əraziləri müəyyənləşdirmək üçün istifadə olunur.

DRB tutma suyunun keyfiyyəti məlumatları, SRAT tutmalarından T (X) illik yükləmə dərəcələri

Delaware Çayı Hövzəsi daxilində Stream Reach Assessment Tool (SRAT) modelləşdirmə səyindən çıxarılan Total Azot (TN), Total Fosfor (TP) və ya Total Suspended Solids (TSS) üçün təxmin edilən orta tutma yükləmə dərəcələri. SRAT ilə təxmin edilən yükləmə dərəcələri, qaranlıq çalarların vahid sahə başına kütlə ilə daha yüksək orta illik yükləmə nisbətlərini (məsələn, lbs / acre və ya kg / ha) göstərdiyi NHDplusV2 su yığma sahələrini kölgələşdirərək MMW-də göstərilir.

Stream Reach Assessment Tool (SRAT) modelləşdirmə səyləri William Penn Foundation (WPF) Delaware River Watershed Initiative (DRWI) tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. SRAT, Delaware çayı hövzəsindəki bütün HUC-12 sahələrinin kalibrlənmiş MapShed model işlərindən əldə edilir və MapShed nəticələrini NHDplusV2 toplama tərəzilərinə endirir və yükləri NHDplusV2 orta çözünürlüklü axın şəbəkəsi vasitəsilə yönləndirir. SRAT ilə bağlı daha ətraflı məlumat

NHD toplama və axın seqmenti səviyyəsində çirkləndirici yükləmə dərəcələrinin və axın konsentrasiyalarının vizuallaşdırılması da daxil olmaqla bir çox əlavə SRAT mənşəli model çıxış məlumat qatını Mənim Hövzəmdə görselleştirilebilir və analiz edilə bilər. Daha ətraflı məlumat üçün aşağıya baxın.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.3. Sərhədlər #

USGS Subbasin vahidi (HUC-8)

ABŞ Geoloji Araşdırması Səkkiz rəqəmli səviyyəli hidroloji vahidlər (Hidroloji Bölmə Kodu 8), ortalama 700 kvadrat mil (1813 kvadrat kilometr). USGS HUC-8 səviyyəsini “subbasin” miqyası kimi adlandırmasına baxmayaraq, bu hidroloji vahidlər həqiqi hidroqrafik hövzələrə və ya su hövzələrinə bərabər deyildir, çünki müəyyən bir HUC-8 ərazisindəki əsas çay / axın tez-tez əlavə, yuxarı axın HUC- dan töhfələr verə bilər. 8 sahə.

USGS Su Hövzəsi Vahidi (HUC-10)

ABŞ Geoloji Tədqiqatı, ortalama 227 kvadrat mil (588 kvadrat kilometr) olan on rəqəmli səviyyəli hidroloji vahidlər (Hidroloji Bölmə Kodu 10). USGS HUC-10 səviyyəsini “su hövzəsi” miqyası kimi adlandırmasına baxmayaraq, bu hidroloji vahidlər həqiqi hidroqrafik hövzələrə və ya su hövzələrinə bərabər deyildir, çünki müəyyən bir HUC-10 ərazisindəki əsas çay / axın tez-tez əlavə, yuxarı HUC- 10 sahə.

USGS Su Altı Vahidi (HUC-12)

ABŞ Geoloji Araşdırması On iki rəqəmli səviyyəli Hidroloji Birimler (Hidroloji Bölmə Kodu 12), ortalama 40 kvadrat mil (104 kvadrat kilometr). USGS HUC-12 səviyyəsini "su altı" miqyaslı adlandırsa da, bu hidroloji vahidlər həqiqi hidroqrafik hövzələrə və ya su hövzələrinə bərabər deyildir, çünki müəyyən bir HUC-12 ərazisindəki əsas çay / axın tez-tez əlavə, yuxarı HUC- 12 sahə.

İlçe xətləri

Kontinental Amerika Birləşmiş Ştatlarının hər əyalətinə dair bölgə xətləri.

Konqresin Bölgələri

113-cü Konqres üçün ABŞ Nümayəndələr Palatası üçün Konqresin Bölgələri: 1/3 / 2013-1 / 3/2015.

Məktəb rayonları

ABŞ-ın kontinental bölgəsindəki məktəb bölgəsi sərhədləri.

Pennsylvania Bələdiyyələri

Pennsylvania əyalətinin alt mahal bələdiyyə sərhədləri müxtəlif dövlət qurumları tərəfindən hazırlanmışdır. Pennsylvania bələdiyyəsi sərhədləri

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.4. Müşahidələr #

Hava İstasyonları (214)

Milli miqyaslı gündəlik hava məlumatlarının (temperatur və yağış) bir verilənlər bazası əvvəllər ətraf mühitin simulyasiya modellərində istifadə üçün USEPA tərəfindən tərtib edilmişdir. MMW vəziyyətində, bu məlumatlar Su Hövzəsi Çox İllik Modelində (GWLF-) gündəlik axın və eroziya hesablamalarının aparılmasında istifadə üçün gündəlik hava məlumatlarını (yəni 1961-1990-cı illər üçün toplanan yağış və temperatur) qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. E modeli, aşağıda təsvir edilmişdir) (bax USEPA Meteoroloji Məlumatlarına baxın).

Bu təbəqə xəritədə & # 8220Layer & # 8221 palitrasının & # 8220Müşahidələr sekmesini tıklayaraq görünə bilər və bütün 214 hava stansiyası mavi rəngdə görünə bilər (xəritədə böyütmək / uzaqlaşdırmaq lazım ola bilər). Mavi dairəni vurmaq xəritədəki hər nöqtəyə məxsus stansiya məlumatlarını açacaqdır. Hava məlumatları aşağıda da təsvir olunur və Xüsusi Hava məlumatları, istifadəçi tərəfindən verilən hava məlumatlarına əsasən yeni bir ssenari yaratmaq üçün bir Hövzə-Çox İllik Model yüklənə bilər.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.5. Əsas xəritələr #

Topoqrafiya

Peyk

Yollarla peyk

Ərazi

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

3.6. Əlavə Məlumat Layerləri #

Xəritədə görünən məlumat qatlarına əlavə olaraq Model My Watershed veb tətbiqində müxtəlif modelləşdirmə funksiyaları tərəfindən istifadə üçün əlavə məlumat qatlarına (görselleştirilmemiş) giriş imkanı var.

Heyvanlar

Bir maraq sahəsi üçün təsərrüfat heyvanları populyasiyaları əvvəlcə hər bir il üçün hər heyvan növü üçün əkinçilik ərazisi başına ortalama & # 8220 heyvan hesablayaraq USDA-dan ilçe səviyyəsindəki məlumatlara görə qiymətləndirilir. Verilənlər mənbəyi

Nöqtə mənbələri

ABŞ EPA & # 8217s Milli Çirkləndirici Boşalma Eliminasiya Sistemində (NPDES) icazə verilən çirkləndiricilərin nöqtə mənbəyi atqıları, Analiz sekmesi və & # 8220Pt Mənbələri & # 8221 alt nişanı altında seçilmiş hər hansı bir Maraq Alanı üçün siyahıya alınacaqdır. NPDES-ə icazə verilən bu axıdmalar, ilk növbədə, axıdılma Monitorinq Raporlarını (DMR) təqdim etmələri lazım olan böyük bələdiyyə və sənaye tullantı suları təmizləyici qurğulardan gəlir. & # 8220Pt Mənbələri & # 8221 məlumatları, EPA & # 8217s Su Kirliliği Axtarış veb portalından əldə edilə bilən EPA & # 8217s DMR verilənlər bazasından yaradıldı. Eyni məlumatlar MMW Su Hövzəsi Çox İllik Modelinə giriş olaraq istifadə olunur. Delaver Çayı Hövzəsində toplanan nöqtə mənbələri üçün axıdma (tullantı suları) və konsentrasiyası (azot və fosfor) ölçüləri birbaşa daha detallı dövlət səviyyəsindəki Boşalma İzləmə Hesabatlarından götürülmüşdür.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

4. Maraq Sahəsini seçin (AoI) #

Aşağıdakı 48 ABŞ-da əraziləri seçmək və torpaq istifadəsini, hidroloji torpaq qruplarını və digər statistik məlumatları ümumiləşdirərək modelləşdirmə prosesinə başlamaq üçün bir sıra alət dəsti (sol menyu sahəsi daxilində) mövcuddur. Seçimlərə aşağıdakılar daxildir: Sərhəd ilə seçin, Pulsuz DrawSu hövzəsini ayırın.

Modelləşdirmə variantları Bölmə 7.0-da təsvir edilmişdir və bəzi modelləşdirmə iş axınları xüsusi maraq sahəsi alətlərindən istifadə olunmasını tələb edir (aşağıda qeyd olunduğu kimi):

  • & # 8220 istifadə etmək üçünAlt hövzənin zəifləməsi& # 8220Watershed Multi-Year Model & # 8220 daxilində alt-rutin, istifadəçi HUC8 ya da HUC10 & # 8220Sınırla Seç & # 8221 seçimini istifadə edərək maraq dairəsini təyin etməli və seçməlidir.
  • & # 8220 istifadə etmək üçünSu Hövzəsi Çox İllik İş& # 8221 (a.k.a., BMP Spreadsheet Tool), istifadəçi edə bilməz HUC12 & # 8220Sərhədlə seçin & # 8221 seçimini istifadə edin.
  • Qeyd: ilə maraqlandığınız ərazinin ən uyğun ölçüsü (ümumi sahə / ərazi) Sayt fırtınası modeli (Buradakı texniki sənədlər və buradakı bələdçi) 1 ilə bir neçə yüz hektar arasındadır və modelin təxminən 1 kvadrat mildən daha böyük ərazilərdə işləməməsi tövsiyə olunur (daha geniş ərazilərin modelləşdirilməsi mümkün olsa da, 640 hektar).
  • Qeyd: ilə maraqlandığınız ərazinin ən uyğun ölçüsü (ümumi sahə / ərazi) Su hövzəsi çoxillik modeli (Buradakı Texniki Sənədlər) bir neçə yüz hektardan

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

4.1. Sərhəd # ilə seçin

Yuxarıda Bölmə 2.3 Sərhədlərində təsvir olunduğu kimi bir neçə sərhəd növündən əvvəlcədən təyin olunmuş sərhəd seçin. Əvvəlcə sərhəd növünü seçin, sonra bu seçim alətindən istifadə edərək hər bir məhdud ərazinin adını görmək üçün “hover over” funksiyasını aktivləşdirin. Aktivləşdirildikdən sonra istifadəçi ərazi daxilində torpaq istifadəsi və hidroloji torpaq analizi yaratmaq üçün istədiyi sahəni vura bilər (digər statistikalar arasında).

Sahə seçimi üçün mövcud sərhəd növləri xəritənin sol alt hissəsindəki Layers Selector-da görünən sərhəd növlərinin alt hissəsidir. Bu təbəqələr üçün daha çox məlumat və məlumat mənbələri üçün bu təlimatın Bölmə 2.3 Sərhədlərinə baxın.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

4.2. Sahə # çəkin

Qeyd: Bu Maraq Sahəsi vasitəsi, Bölmə 7.3-də təsvir olunduğu kimi Pensilvaniyada Çirklənmənin Azaldılması Planının (PRP) hazırlanması üçün Su Hövzəsi Çox İllik Modelinin daha ixtisaslaşdırılmış istifadəsi üçün daha böyük bir HUC12 hövzəsində daha kiçik bir subareanı təyin etmək üçün də istifadə edilə bilər.

Pulsuz Draw

Hər hansı bir istifadəçi bir çoxbucaq çəkmək və çoxbucağı bağladıqda (bağlamaq üçün iki dəfə vurun), çoxbucaq içərisindəki ərazi üçün torpaq istifadəsi və hidroloji torpaq qruplarını (digər statistikalar arasında) yerləşdirə biləcəyi bir vasitədir.

Kvadrat Km

Xəritədə istənilən yerə bir kliklə vurulması 1 km 2 ərazi ilə poliqon daxilindəki ərazi üçün torpaq istifadəsi və hidroloji torpaq qruplarını (digər statistik məlumatlar arasında) kəsəcəkdir.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

4.3. Su hövzəsi #

Qeyd: Bu Maraq Sahəsi vasitəsi, Bölmə 7.3-də təsvir olunduğu kimi Pensilvaniyada Çirklənmənin Azaldılması Planının (PRP) hazırlanması üçün Su Hövzəsi Çox İllik Modelinin daha ixtisaslaşdırılmış istifadəsi üçün daha böyük bir HUC12 hövzəsində daha kiçik bir subareanı təyin etmək üçün də istifadə edilə bilər.

Bu alət rəqəmsal yüksəklik modeli (DEM) kimi təqdim olunan topoqrafik məlumatları istifadə edərək axın şəbəkəsindəki bir su hövzəsini avtomatik olaraq ayıraraq maraq dairəsini seçir.

İstifadəçi xəritəni vurduqda, alət həmin nöqtədən aşağı enərək ən yaxın axın xəttindəki ikinci nöqtəyə “çırpılır”. Alət daha sonra sürətli su hövzəsi ayırma alqoritmlərindən istifadə edərək bu ikinci nöqtənin yuxarı hissəsindəki su hövzəsini hesablayır.Enişə doğru axın və su hövzəsinin müəyyənləşdirilməsi üsulları həm rəqəmsal yüksəklik modelindən (DEM) götürülmüş axın istiqamətləri şəbəkəsindən istifadə edir.

Alət, maraq dairəsini təhlil etmə funksiyalarına verilən müəyyən edilmiş su hövzəsi sahəsini və sərhədini qaytarır. Aşağıda göstərildiyi kimi su hövzəsinin müəyyənləşdirilməsi üçün iki DEM və axın şəbəkəsi mövcuddur.

Kontinental ABŞ orta qətnamə axınları və NHDPlus DEM

“ABŞ-dan Kontinental orta qətnamə axınları” seçilərkən orta dəqiqlikli Milli Hidroqrafiya Datasetinin (NHDPlus axın xətti) ən yaxın nöqtəsinə keçmək üçün vurduğunuz nöqtədən aşağıya doğru irəliləyir və 30 metrlik NHDPlus axın istiqamətindən istifadə edərək bu nöqtənin yuxarı hissəsində su hövzəsini hesablayır. kontinental ABŞ üçün şəbəkə.

Kliklədiyiniz nöqtənin aşağı hissəsində bir NHDPlus axın xətti yoxdursa (məsələn, daxili boşaltma sahəsindəsə) su hövzəsi vurduğunuz nöqtədən hesablanır. NHDPlus haqqında daha çox məlumat əldə edin. Model Mənim Su Hövzəsi su hövzəsi təsviri, NHDPlus versiyası 2.1 məlumat modelindən istifadə edərək, son məzmunu 11/22/16 tarixinə çatdı.

Delaver yüksək qətnamə axınları və 1/3 yay saniyəsi (10 m) qətnamə DEM

"Yüksək qətnamə axınlarını Delavirə aparma" seçərək Delaware yüksək qətnamə axını şəbəkəsinin ən yaxın nöqtəsinə keçmək üçün vurduğunuz nöqtədən aşağı doğru hərəkət edir və 1/3 qövs ikinci (10) m çözünürlüklü rəqəmdən istifadə edərək bu nöqtənin yuxarı hissəsində su hövzəsini hesablayır. Milli Yüksəklik Datasetindən alınan Delaver Çayı Hövzəsi üçün yüksəklik modeli.

Çıxarılan axın şəbəkəsi yuxarıda göstərildiyi kimi TauDEM (Delaver Çayı Hövzəsi Yüksək Çözünürlüklü Axın Şəbəkəsinin örtüklənməsi) istifadə edilərək ayrılmışdır.

Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

4.4. Fayl # yüklə

Qeyd: Bu Maraq Sahəsi vasitəsi, Bölmə 7.3-də izah edildiyi kimi Pensilvaniyada Çirklənmənin Azaldılması Planının (PRP) hazırlanması üçün Su Hövzəsi Çox İllik Modelinin daha ixtisaslaşdırılmış istifadəsi üçün daha böyük bir HUC12 hövzəsində daha kiçik bir subareanı müəyyən etmək üçün də istifadə edilə bilər.

Bölgəniz üçün bir çoxbucaqlı yükləyin.

  • Bir shapefile (shp və prj faylları olan zip) və ya geojson olmalıdır
  • Yalnız ilk xüsusiyyət istifadə olunur
Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

5. Maraq Sahəsini (AoI) təhlil edin #

Maraqlı bir sahə seçildikdən sonra, Mənim Hövzəmdəki Model avtomatik olaraq ərazidəki eşlenmiş məlumat qatlarında coğrafi təhlillər aparır. Xülasə statistikası, yağış sularının axmasına və / və ya suyun keyfiyyətinə təsir göstərən bu məlumat qatlarının hər biri üçün qrafik və cədvəllərdə verilmişdir:

  • Axınlar: Məlumat mənbələri haqqında daha çox məlumat üçün Bölmə 3.1 Layers: Streams-ə baxın.
    • Axın uzunluğu və orta kanal yamacının statistikası ABŞ-ın Kontinental Orta Çözümlü Şəbəkəsindən hər axın əmri (analiz edilən ərazidəki axın sırasına aid olan bütün seqmentlərin cəmi) üçün hesablanır.
    • Əkinçilik və qeyri-əkinçilik sahələrindəki axın uzunluğu, aşağıdakı metodologiyadan istifadə edilərək təxminən 30 m genişlikdə və təxminən 15 m nəzərdə tutulan bir tamponla hesablanır:
      • Bir axın vektor xətti NLCD piksel (30 m) ilə eyni ölçülü piksellərlə 1 piksel simli ilə rasterləşdirilmişdir. Başlıq altında GeoTrellis, bir xətti piksellərə dəyişdirmək üçün Bresenham’ın Çizim Alqoritmindən istifadə edir. Xüsusi GeoTrellis koduna baxın.
      • Bu səbəbdən bu yanaşma, nəzərdə tutulmuş sahil genişliyini təxminən 30 m və nəzərdə tutulan tamponu təxminən 15 m təşkil edir.
      • & # 8220Torpaq örtüyü & # 8221 hər bir torpaq istifadəsi kateqoriyası üçün xülasə statistikası (Sahə, Əhatə dairəsi% və Aktiv çay sahəsi) 2011-ci il Milli Torpaq Örtük Verilənlər Bazası əsasında Faiz Bölgəniz üçün hesablanır. Aktiv Çay Bölgəsi üçün ARA əhatə dairəsi şəbəkəsi, maraq bölgənizdəki ərazini bu təbəqəyə bölmək / kəsmək və Aktiv Çay Bölgəsi - Şimal və Orta Atlantik və # 8221 ərazilərindəki torpaq örtüyü sahəsini ümumiləşdirmək üçün istifadə olunur.
      • Açılan seçim siyahısı içərisində & # 8220Qorumalı torpaq bölgüsü & # 8221 seçimi, maraq bölgəniz üçün həmin əhatə dairəsindəki hər bir Qorunan Torpaq kateqoriyası üçün ərazi və Əhatə dairəsinin (%) xülasəsini təqdim edir.
      • Açılır seçim siyahısı içərisində & # 8220DRB 2100 ərazi proqnozu (Mərkəzlər və ya Dəhlizlər) və # 8221 seçimi, maraq bölgəniz üçün 2100-cü ilədək proqnozlaşdırılan torpaq örtüyü üçün ərazi və əhatə dairəsinin (%) xülasəsini təqdim edir.
      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      6. Monitor #

      Datasets üçün çox kataloqda pulsuz mətn axtarışı

      Mənim Su Hövzəmdəki & # 8220Monitor & # 8221 xüsusiyyəti hər hansı bir istifadəçiyə əlaqəli məlumat dəstləri üçün birdən çox məlumat kataloqu / anbarda axtarış aparmağa imkan verir. Bir Maraq Sahəsinin coğrafi təhlilindən sonra istifadəçi həmin ərazidə dörd ayrı məlumat kataloqu içərisində olan məlumat dəstlərini axtara bilər: HydroShare, CUAHSI WDC, CINERGI və WQP (aşağıda təsvir olunur). Məlumat dəstlərinin siyahısı sərbəst mətn axtarışı ilə və müddət əhatə dairəsi ilə süzülə bilər. Verilənlər bazası abstrakt və mənbələrə və veb xidmətlərə bağlantılar kimi əlavə məlumatlar üçün bir verilənlər bazası seçilə bilər. Bir istifadəçi & # 8220Monitor & # 8221 sözünü tıkladıqdan sonra, sol paneldə sərbəst mətnli axtarış qutusu aşkarlanır (aşağıdakı şəkilə baxın). Bir söz və ya mətn sətri yazmaq və & # 8220search & # 8221 düyməsini basmaqla axtarışa başlanacaq.

      • HydroShare: HydroShare hidroloji məlumatları və modelləri bölüşmək üçün onlayn bir əməkdaşlıq mühitidir. Məqsəd hidrologiya cəmiyyətinin üzvləri tərəfindən paylaşılan məlumatların və model mənbələrinin yaradılmasını, ətrafında iş birliyini, kəşfini və əldə edilməsini asanlaşdırmaqdır.
      • CUAHSI WDC: Hidrologiya Elminin İnkişaf etdirilməsi üçün Universitetlər Konsorsiumu (Inc) (CUAHSI) Su Məlumat Mərkəzi (WDC), Su Bir Axın (WOF) kimi mövcud olan hidroloji zaman seriyası məlumatları Kataloqu da daxil olmaqla, məlumatların əldə edilməsi, təhlili və əməkdaşlığı üçün alətlər təqdim edir. ) və WaterML veb xidmətləri. : Geoscience Interoperability (CINERGI) Məlumat Portalı üçün EarthCube Resurslarının Toplu İnventarlaşdırılması Earthcube layihəsinin bir hissəsidir. Geologiya elmləri üçün bu məlumat kəşfi və kəşfiyyat vasitəsi, indi 1.000.000-dən çox axtarış aparıla bilən qeydlərə sahib bir geoportal interfeysə malikdir. Hər hansı bir istifadəçi sevimli mənbələrə bağlantılar yarada bilər, beləliklə həmin anbarlar və məlumat dəstləri axtarıla bilər. Portalda standart metadata və izlənilə bilən yüksək keyfiyyətli yerşünaslıq məlumat mənbələrinin geniş bir inventarı var. (WQP), Amerika Birləşmiş Ştatları Geoloji Araşdırması (USGS), Ətraf Mühitin Mühafizəsi Agentliyi (EPA) və Milli Su Keyfiyyətinə Nəzarət Şurası (NWQMC) tərəfindən maliyyələşdirilən kooperativ bir xidmətdir. 400-dən çox əyalət, federal, qəbilə və yerli agentlik tərəfindən toplanan məlumatlara xidmət edir.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      7. Model Su miqdarı və keyfiyyəti #

      Hal-hazırda seçmək üçün iki model mövcuddur: 1) suyun maraq bölgənizdə necə hərəkət etdiyini proqnozlaşdırmaq və 2) axan suyun keyfiyyətini və ya maraq bölgənizi proqnozlaşdırmaq.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      7.1. Sayt Fırtına Model #

      Mənim Hövzəmdəki Model Fırtına Modelim, Mənbə Yükləmə və İdarəetmə Modelinin (SLAMM) hibridini, TR-55 və Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Qida və Kənd Təsərrüfatı Təşkilatının ən sadə su axını üçün buxarlanma modellərini tətbiq edərək tək bir 24 saatlıq fırtınanı simulyasiya edir. miqdar və EPA-nın STEP-L modeli, kontinental Amerika Birləşmiş Ştatları daxilində seçilən maraq sahəsinə nisbətən suyun keyfiyyəti üçün.

      Nəticələr həqiqi torpaq örtüyü məlumatlarına (USGS National Land Cover Database 2011, NLCD2011-dən) və faktiki torpaq məlumatlarından (USDA Gridded Torpaq Tədqiqatı Coğrafi Verilənlər Bazasından, gSSURGO, 2016) əsas götürülərək maraqlandığınız ərazi sahəsi əsasında hesablanır. Daha çox məlumat və məlumat mənbələri üçün Bölmə 2.2 Əhatə dairələri şəbəkəsinə baxın.

      TR-55 Komponenti

      Bu model bütün “təbii” torpaq istifadəsi növləri üçün tullantıları hesablamaq üçün istifadə olunur. TR-55 əyri nömrəsi haqqında məlumat

      SLAMM Komponenti

      Mənbə Yükləmə və İdarəetmə Modelindən (SLAMM) şəhər ərazi istifadəsi növləri üçün axını hesablamaq üçün istifadə olunur.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      7.2. Su Hövzəsi Çox İllik Model #

      Mənim Hövzəmdəki Su Hövzəsi Çoxillik Model, Barry M. Evans, Ph. .D. Və Penn Dövlət Universitetindəki qrupu. GWLF-E modeli eyni zamanda EPA & # 8217s BASINS çoxməqsədli modelləşdirmə tətbiqetməsində mövcud olan beş su hövzəsi modelindən biridir.

      Model My Watershed, bu iki masa üstü tətbiqi artıq dəstəklənməyən köhnəlmiş MapWindow GIS paketi üzərində qurulduğu üçün MapShed və BASINS-i əvəz edən ən son GWLF-E model versiyasını çalışdırmaq üçün əsas çərçivədir. Bu səbəbdən 2014-cü ilin sonlarında bütün GWLF-E kodlarını Visual Basic-dən Python-a köçürdük və bu açıq mənbə deposundakı bütün sonrakı kod inkişafları ilə. Eynilə, MapWindow əsaslı bütün geoprosessinq rutinləri, bu mənbədəki bütün yeni kodlarla birlikdə açıq mənbəli GeoTrellis coğrafi məlumat işləmə mühərriki və çərçivəsi ilə işləmək üçün yenidən yazılmışdır.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      7.2.1. GWLF Model #

      MMW və MapShed-də (GWLF-E) istifadə olunan əsas su hövzəsi çoxillik simulyasiya modeli, ilk olaraq Cornell Universitetinin tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanan Generalized Watershed Loading Function (GWLF) modelinin inkişaf etmiş bir versiyasıdır (Haith and Shoemaker, 1987). GWLF-nin orijinal DOS uyğun versiyası Visual Basic-də Evans və digərləri tərəfindən yenidən yazılmışdır. (2002) ArcView © və digər GIS proqram paketləri ilə inteqrasiyanı asanlaşdırmaq və ABŞ-da və digər yerlərdə geniş şəkildə sınaqdan keçirilmişdir. 2002-ci ildən bəri əhəmiyyətli dərəcədə inkişaf etdirilmişdir. Baxın Bölmə 5.2.2 GWLF-Əlavələr.

      GWLF (və GWLF-E) -nin üstünlüyü, SWAT, SWMM və HSPF kimi digər su hövzəsinə əsaslanan su keyfiyyəti modelləri tərəfindən tələb olunandan daha az mürəkkəb olan giriş məlumatlarının istifadəsi və etibarlılığıdır (Deliman et al., 1999) . Model eyni zamanda ABŞ EPA tərəfindən su hövzəsində qida və çöküntü axınlarına nəzarət edən əsas mexanizmlərin əksəriyyətinin simulyasiyası üçün alqoritmləri özündə cəmləşdirən yaxşı "orta səviyyəli" bir model kimi təsdiq edilmişdir (ABŞ EPA, 1999).

      GWLF modeli, dəyişkən ölçülü mənbəli ərazilərdən (məsələn, kənd təsərrüfatı, meşəlik və inkişaf etmiş ərazilər) verilən su hövzəsindən axıntı, çöküntü və qida (azot və fosfor) yüklərini simulyasiya etmək imkanı verir. Ayrıca septik sistem yüklərinin hesablanması üçün alqoritmlərə malikdir və nöqtə mənbəyi axıdılması məlumatlarının daxil edilməsinə imkan verir. Hava məlumatları və su tarazlığı hesablamaları üçün gündəlik vaxt addımlarından istifadə edən fasiləsiz bir simulyasiya modelidir. Çöküntü və qida yükləri üçün aylıq hesablamalar aylıq dəyərlərə qədər yığılmış gündəlik su balansına əsasən aparılır.

      GWLF birləşdirilmiş paylanmış / toplanmış parametrli su hövzəsi modeli hesab olunur. Səth yüklənməsi üçün, birdən çox ərazi istifadəsi / örtük ssenarisinə imkan verdiyi mənada paylanır, lakin hər bir sahənin model tərəfindən nəzərdən keçirilən müxtəlif “mənzərə” atributları baxımından homojen olduğu düşünülür. Bundan əlavə, model mənbə sahələrini paylamır, sadəcə hər bir mənbədən yükləri su hövzəsinə cəmləşdirir, başqa sözlə məkan marşrutu yoxdur. Yeraltı yükləmə üçün model su tarazlığı yanaşmasından istifadə edərək toplanmış parametr modeli rolunu oynayır. Səth altındakı axın töhfələri üçün fərqli bir ayrı sahə nəzərə alınmır. Gündəlik su balansları doymamış zona ilə yanaşı doymuş yeraltı zona üçün də hesablanır, burada infiltrasiya yağış və qar əriməsi ilə səth axını və evapotranspirasiya arasındakı fərq olaraq hesablanır.

      Əsas proseslərə gəldikdə, GWLF, EPA-nın Pozlama Qiymətləndirmə Modelləşdirmə Mərkəzindən (CEAM) meteoroloji məlumat yayımından gündəlik hava (temperatur və yağış) girişləri ilə SCS-CN yanaşmasını istifadə edərək səth axını simulyasiya edir. Eroziya və çöküntü məhsuldarlığı USLE alqoritmi (aylıq yağış-axın əmsalı ilə) və hər mənbə sahəsi üçün aylıq KLSCP dəyərləri (yəni torpaq örtüyü / torpaq növü birləşməsi) əsasında aylıq eroziya hesablamaları istifadə edilərək qiymətləndirilir. Hər bir sahə üçün çöküntü verimini təyin etmək üçün hesablanan eroziyaya su hövzəsinin ölçüsünə və orta gündəlik axıntıya əsaslanan nəqliyyat qabiliyyətinə əsaslanan çöküntü paylama nisbəti tətbiq olunur. Səthi qida itkiləri səth axınına həll olunmuş N və P əmsalları və hər əkinçilik mənbəyi sahəsi üçün məhsul hissəsinə çöküntü əmsalı tətbiq edilməklə müəyyən edilir.

      Nöqtə mənbəyi axıdılması həll edilmiş itkilərə də kömək edə bilər və aylıq kiloqramlarla ifadə edilir. Gübrəli sahələr və septik sistemlər də nəzərdən keçirilə bilər. Şəhərdəki qida girişlərinin hamısının qatı faz olduğu qəbul edilir və model bu yüklər üçün eksponent bir yığılma və yuyulma funksiyasından istifadə edir. Səth itkiləri qida yüklərinə axın üçün dayaz yeraltı su töhfələri üçün həll olunmuş N və P əmsalları istifadə edilərək hesablanır və yeraltı alt model yalnız tək, toplanmış parametrli bir qatqı sahəsi hesab edir.

      Evapotranspirasiya gündəlik hava məlumatları və torpaq istifadəsindən / örtük növündən asılı olan bir örtük faktorundan istifadə etməklə təyin olunur. Nəhayət, tədarük edilmiş və ya hesablanmış yağış, qar əriməsi, ilkin doymamış zona anbarı, maksimum mövcud zona anbarı və evapotranspirasiya dəyərlərindən istifadə edərək hər gün bir su tarazlığı aparılır.

      Orijinal GWLF modelinin əsasını təşkil edən və texniki komponentlər barədə xüsusi məlumat vermək bu sənədin əhatə dairəsindən kənardır. GWLF təlimatının bir nüsxəsinə baxın. Bu modelin (GWLF-E) güncəllənmiş versiyası və MapShed-də (və əlavə olaraq Model Mənim Su Hövzəm) modelə giriş məlumatlarını hazırlamaq üçün istifadə olunan geo-işləmə qaydaları haqqında əlavə təfərrüatlar da mövcuddur MapShed İstifadəçilər Təlimatında bu veb sayt.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin

      7.2.2. GWLF ilə gücləndirilmiş #

      MapShed-ə (və onun sələfi AVGWLF) daxil olandan bəri, GWLF-E modeli, 2002-ci ildən bəri orijinal GWLF modelində olmayan bir sıra rutinləri və funksiyaları daxil etmək üçün əhəmiyyətli dərəcədə inkişaf etdirilmişdir.

      AVGWLF-in əvvəlki versiyalarından birində əhəmiyyətli bir düzəliş a streambank eroziya rutini. Bu rutin, geomorfologiya sahəsində tez-tez istifadə olunan bir yanaşmaya əsaslanır, burada aylıq axın sahilinin eroziyası əvvəlcə orta su hövzəsinə məxsus Lateral Eroziya Dərəcəsini (LER) hesablayaraq qiymətləndirilir. LER üçün bir dəyər hesablandıqdan sonra, axın sahilindəki eroziya ilə əmələ gələn ümumi çöküntü yükü yuxarıdakı eroziya nisbətini su hövzəsindəki axınların ümumi uzunluğuna (metrlə), orta sahil boyunun hündürlüyünə (metrlə) vurmaqla hesablanır. orta torpaq kütləsi sıxlığı dəyəri (kq / m 3-də). Mapshed-də, bu axın bankı və eroziya dərəcəsi parametrləri, Pensilvaniya üçün mövcud olan yüksək dəqiqlikli axın axını xətt məlumat dəstini istifadə edən modellər üçün optimize edilmişdir. NHDplus v2 orta çözünürlüklü axın xəttlərindən istifadə edən Model My Watershed-də Model My Watershed-də bankın eroziya təxminlərini Pennsylvania üçün MapShed-lə müqayisə etmək üçün 1.4 çöküntü eroziyası tənzimləmə faktorundan istifadə edirik.

      Daha sonrakı versiyalarda, GWLF içindəki orijinal su tarazlığı rutini simulyasiya etmək üçün genişləndirildi yerüstü və yeraltı su mənbələrindən suyun çəkilməsi. MapShed daxilində, isteğe bağlı "su çıxarılması" CİS qatında olan məlumatlar hər ay bir su hövzəsi daxilində müxtəlif mənbələrdən götürülən suyun həcmini qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Səth sularının çəkilməsi üçün, təxmin edilən məcmu suyun həcmi aylıq su tarazlığı hesablamalarının süni “axın axını” hissəsindən çıxılır. Yeraltı suların çəkilməsi üçün bu həcm aylıq su balans hesablamalarının “yeraltı” hissəsindən çıxılır. (Qeyd: GWLF-E modeli “çıxarılan” suyun simulyasiyasına imkan versə də, bu xüsusi rutin hələ Mənim Hövzəmdə tətbiq olunmur).

      Digər son model reviziyaların icrası daxildir kənd təsərrüfatı kafelinin drenaj qaydası, müəyyən bir sahə üçün hidrologiyada nöqtə mənbəyi tullantılarını (yəni axınları) nəzərdən keçirmə qabiliyyəti, təsərrüfat heyvanlarından alınan yüklərin daha birbaşa simulyasiyası üçün yeni rutinlərin qəbulu, yeni bir patogen yük qiymətləndirmə qaydası və potensialı nəzərə alma imkanı ən yaxşı idarəetmə təcrübələrinin (BMP) və digər azaldıcı fəaliyyətlərin çirkləndirici yüklərə təsiri.

      Digər əhəmiyyətli bir dəyişiklik də oldu hidrologiya və şəhər yerlərindən gələn yüklərin simulyasiyasında inkişaf. AVGWLF ilə istifadə edilən GWLF-nin orijinal versiyasında belə simulyasiya yalnız iki əsas şəhərləşmiş və ya inkişaf etmiş torpaq növü üçün (yəni aşağı sıxlıqlı inkişaf və yüksək sıxlıqlı inkişaf) həyata keçirilə bilər. Bununla birlikdə, çox intensiv inkişaf etmiş su hövzələrində daha geniş şəhər landşaft şərtləri üçün daha mürəkkəb rutinlərdən istifadə etmək daha uyğun ola bilər. Nəticədə, bu vəziyyəti həll etmək üçün MapShed və Model My Watershed-də istifadə olunan GWLF versiyasına əlavə modelləşdirmə qaydaları əlavə edilmişdir. Bu yeni funksiyalar, Cornell Universitetində Haith (1993) tərəfindən hazırlanmış RUNQUAL modelinə əsaslanır. Bu rutinlər ilə axın həcmləri ABŞ Torpaq Mühafizə Xidmətinin Texniki Yayımı 55-də (ABŞ Torpaq Mühafizə Xidməti, 1986) verilən prosedurlardan hesablanır. Çirkləndirici yüklər SWMM (Huber and Dickinson, 1988) və STORM (Hydrologic Engineering Center, 1977) modellərində istifadə olunanlara bənzər üst-üstə yığılma və yuyulma funksiyalarına əsaslanır. Hər bir torpaq istifadəsi növünün təsirli və keçilməz fraksiyaları ayrı-ayrılıqda modelləşdirilir və müxtəlif səthlərdən axıntı və çirkləndirici yüklər gündəlik çıxışı və model çıxışı ilə aylıq olaraq hesablanır. RUNQUAL-dan qaynaqlanan rutinlərlə, simulyasiya olunan ərazinin kifayət qədər kiçik olduğu, səyahət müddətlərinin bir gün və ya daha az olduğu qaydada olduğu düşünülür. Bu model haqqında daha ətraflı məlumat olan RUNQUAL təlimatının bir nüsxəsinə baxın.

      Bu faydalı idi? Bəli Xeyr Düzəliş təklif edin


      Videoya baxın: DİQQƏT!!! Bu bitkini gördüyünüz yerdən torpaq almayın! (Oktyabr 2021).