Daha çox

ArcGIS for Desktop istifadə edərək müxtəlif yol məlumatlarını tək qata birləşdirmək?


Şirkətim iki fərqli yol qatına malikdir:

1) İlçe yolları 2) Köhnə CAD yolları

Hər birinin öz müsbət və mənfi cəhətləri var. Bunları saxlanacaq tək bir yol qatına birləşdirməyə çalışıram.

İlçenin yeri qədər olduqca yaxşı yol məlumatları var. Həm də marşrutlaşdırma üçün M effektivdir, bu da yaxşıdır. Ancaq yol adları əskikdir.

CAD yollarımız tarixlidir və çoxdan yenilənməyib, lakin bütün yolların adları var.

Planım, İlçe yollarını əsas qat kimi istifadə etmək və CAD yol adlarını ona qatmağa çalışmaqdır. Ancaq əvvəlcə onları düzgün sıraya qoymalarına ehtiyac var.

Integrate alətinin işləyəcəyinə inanıram, amma hələ istifadə etməmişəm.

Ancaq sonra CAD yol adlarına İlçe yollarına qoşulmalı və çıxışı M effektiv saxlamalıyam.

Hər hansı bir ipucu?


Cəhd: CAD qatını bir nöqtə xüsusiyyətinə çevirmək (atributları qoruyarkən) Bölgə Yolları, hədəf olaraq İlçe Yolları xətt xüsusiyyətini və CAD-dən yeni nöqtə xüsusiyyətini qoşulma xüsusiyyəti ilə. Kömək sənədinə görə, birləşdirmə nöqtəsi axtarış radiusundakı ən yaxın hədəf xəttinə uyğunlaşdırılacaqdır.

ArcGIS 10.1 - Xüsusiyyət növünə görə məkan birləşir


Killin & A GIS Pro & # 8230Landscape Architecture Style kimi.

Min ildən artıqdır ki, xəritələr yaradırıq. Uşaq olduğumuzda həmişə yeri qeyd edən pirat xəritələr, bizi ən sevdiyimiz əyləncə gəzintilərinə aparan tema park xəritələri, ulduzlar xəritələri, köhnə məktəb ailə tətilində yol xəritələrini qatdığı və marşrutu olan tətbiqetmələrə heyran qalırıq. bizim qaçışlarımız. Babylonians və Magellan'dan Ian McHarg ve Jack & amp; Laura Dangermond'a qədər xəritə və xəritə hazırlama hekayəsi dinamik şəkildə inkişaf edir.

Bəs Landşaft Memarları xəritələrdən necə istifadə edir və ESRI-nin Xəritəçəkmə proqramları bu şəklə necə uyğundur? Budur, xəritələşmənin tarixi və inkişafındakı aşağılıqlar, ESRI, landşaft memarları tərəfindən xəritələşdirmənin istifadəsi və özünüzü ESRI-nin alət dəsti ilə təchiz etməyiniz üçün bəzi ipuçları, oraya çıxıb bir pro kimi öldürə bilərsiniz.

XƏRİTƏLƏŞDİRMƏ TARİXİ & amp; MANZARA MİMARLIĞI

Xəritə qurma və kartoqrafiya bir əsrdən çoxdur. Yenə də mənzərə memarları bunu peşəmizin başlanğıcından bəri heç olmasa normalda düşündüyü şəkildə istifadə etmirdilər. Qısaca desək, kartoqrafiya həndəsə və coğrafiyaya əsaslanan çox spesifik bir elm olaraq təyin olunma potensialına malikdir. Mübahisəli olaraq, bunun heç olmasa tamamilə olması lazım deyil.

Bağ dizaynerləri, park dizaynçıları, şəhər planlaşdırmaçıları və landşaft mühəndisləri / alimləri hər biri öz xəritələrini yaratdılar. Xəritələri cari bir reallıq və ya potensial gerçəklik elementlərini necə gördüyümüz və ünsiyyət qurduğumuzun sadə bir qrafik təsviri hesab etsək, bu mütəxəssislərin bir müddətdir xəritələşmələri ticarətlərinin bir vasitəsi kimi istifadə etdiklərini söyləyə bilərik.

Xəritə ilə əlaqə qurmağın bir çox nümunəsinə Gertrude Jekyll, Piet Oudolf, Ian McHarg, Carl Steinitz, Roger Tomlinson, Robert Moses, Fredrick Law Olmsted və James Corner, Anuradha Mathur, Charles Waldheim, Luis Callejas, Bradley Cantrell və firma Lateral Office. Peşəmizə və əlaqəli peşələrimizə aid xəritələşmə spektri, ən azı, çox böyükdür.

Ancaq zamanlar dəyişir və bir müddətdir. Kompüterlər və elektron məlumatlar yarandıqdan sonra sürətlə xəritələr yaratmaq, istehlak etmək, təhlil etmək və istehsal etmək qabiliyyətimiz kəskin dərəcədə artmışdır.

Bu, CİS-in (Coğrafi İnformasiya Sistemləri) inkişafı ilə son bir neçə onillikdən daha aydın görünməmişdir. Bu müddət və ticarət 60-cı illərdə inkişaf etməyə başladı və 70-80-ci illərdə inkişaf etməyə davam etdi. Dünyanın ən tanınmış və mütləq dizayn peşəsi daxilində ən məşhur proqram inkişaf etdiricisi 1969-cu ildə Jack və Laura Dangermond tərəfindən qurulan və hazırda dünyada qırx birdən çox ofisi olan ESRI (Ətraf Sistemləri Araşdırma İnstitutu). (İzləyin: Geodeziya və İnkişaf Edən GIS Platforması & # 8211 Jack Dangermond).

ESRI-nin əsas tətbiqi, hazırda 10.3 versiyasında olan Desktop üçün ArcGis bayraqdar proqramıdır. ArcGis masa üstü və digər məlumat idarəetmə proqramı kimi proqramlar gündəlik istifadəçilərin və landşaft memarları kimi sənayedə xüsusi istifadəçilərin qabiliyyətini genişləndirir. ArcGis for Desktop, ən sadələşdirilmiş formada, məlumatları idarə etmək, xəritələr istehsal etmək, əlaqələri təhlil etmək, məlumatları görselləşdirmək və digər müxtəlif məlumatlara əsaslanan funksiyalar üçün bir-birinə qatlana bilən müxtəlif növ məlumatların yerləşdirilmə proqramıdır. Proqramları müxtəlif sahələrdə (Ticarət, Dövlət, Təbii Qaynaqlar, Kommunal xidmətlər və daha çox) istifadə olunur və ən azı "Fortune 500 şirkətlərinin 75% -i ESRI proqramına etibar edir" (ESRI). “Coğrafiya dünyanı daha yaxşı bir vəziyyətə gətirə bilər” inamı ilə yüz minlərlə insanı yaratmaq və cəmiyyətlərinə dəyişiklik gətirmək üçün alətlər və məlumatlarla silahlandırırlar.

Bəs mənzərə memarları üçün bu nə deməkdir? Həqiqətən fərqli, yeni, uyğun və ya mübahisəli bir şey yaradacağıqmı? Xəritələrimiz təhsili necə dəyişəcək və dəyişəcək? Landşaft memarlığı peşəsinə fayda gətirəcək CİS-in istifadəsinin bir neçə yolunu nəzərdən keçirək. Budur gedirik!

Təklif olunan Antroposen ilə, şəhərlərimizi və təbii mühitimizi daima inkişaf edən bir axın vəziyyətində tapırıq. Bu mövcud dəyişiklikləri anlamaq, gələcək dəyişiklikləri qabaqcadan görmək və tariximizi tarixə salmaq heç vaxt bu qədər əhəmiyyətli olmamışdır. İndi mənzərə memarlarının xarici fənlərlə daha yaxından işləmələri tələb olunur. CİS bizə peşəkar dillər arasındakı boşluğu aradan qaldıran ortaq bir lüğət təmin edir. Planlaşdırıcılar, inkişaf etdiricilər, səhiyyə və insan xidmətləri, elm adamları, mühəndislər, hökumətlər, şirkətlər və müəssisələr qərarlarınızı məlumatlandırmaq üçün CİS istifadə edənlərin yanında çalışmağa davam edirik.

Bu ortaq alət və dil ilə silahlanaraq, bu məlumatları dizaynlarımıza və araşdırmalarımıza daxil edirik. Bu, bir çox müştərinin investisiya qoyuluşunu (ROI) sübut etmək istədiyi üçün vacibdir. Ancaq bunu yalnız CİS-in nəticəsinə əsasən vəd etmək çətin ola bilər. Peşəkar dünyadakı bir çox sahə kimi, bəziləri bir nəticə və ya plan əldə etmək üçün məlumat istifadə etdiyimiz üçün məntiqi məhsulun mütləq və təkrarlanan elmi bir nəticə olduğunu düşünürlər. Bu həmişə belə deyil. Bəzən, ağır bir məlumatı bir kompüterə yerləşdirə və qarşı tərəfdən tamamilə lazımsız bir şey əldə edə bilərsiniz, xüsusən də nə etdiyinizi bilmirsinizsə (məsələn, səhv proyeksiyanı istifadə edirsinizsə). Ancaq bu əvvəldən heç vaxt tərəqqini dayandırmadı, düzdür?

Hazırkı bir dəyişiklik, məlumatları necə paylaşdığımız və necə hazırladığımızdır. Bəziləri göyərtədə olmasa da, bir çoxları ‘Big Data’ya töhfə verir və faydalarından istifadə edirlər. Big Data, sürətli bir Google axtarışına (böyük bir məlumat şirkəti) görə, ‘Big Data’-nı‘ xüsusən insan davranışı və qarşılıqlı əlaqəsi ilə əlaqəli nümunələri, meylləri və birlikləri ortaya çıxarmaq üçün hesablamada analiz edilə bilən son dərəcə böyük məlumat dəstləri ’olaraq ortaya qoyur. & ltGoogle & gt Bu sitat, Big Data'nın mədəniyyətimizi və işimizin keyfiyyətini necə dəyişdirdiyinə dair bir nümunədir. Vebdəki müxtəlif məlumat mənbələrinin yayılması səhv məlumatların və ya "yaxşı" məlumatların nə olduğu barədə yanlış istifadə və yanlış anlaşılma şansını artırır. Biz sadəcə məlumat mənbələrini səlahiyyətli və dəqiq olaraq qəbul edirik. Bu, böyük məlumatlara qarşı çoxsaylı mübahisələrdən biridir.

Ancaq bu, böyük məlumatların dəyərini ləğv edirmi? Tamamilə deyil. Keçmiş onilliklər ərzində mədəniyyətlərimiz kapitalist əmtəə kimi yanaşdılar. Ən çox biliyə sahib olanın gücü var. Ancaq bu da dəyişir. Dizayn peşəsində məlumatlarımızı yaxın tuturuq və bir çoxu təcrübə yerimizin statusumuzu yüksəldən və ya növbəti layihəmizi təmin edən bir şey olacağına inamla bilik və təcrübə mübadiləsindən imtina edirik. Açıq məlumatlar bunu tamamilə dəyişdirir.

Açıq məlumatlar, məlumatların ictimaiyyətlə sərbəst şəkildə bölüşdürülməsi üçün əsas bir anlayışdır. Bunun mükəmməl bir nümunəsi ilçeler, şəhərlər, əyalətlər, millətlər, şirkətlər arasında tez bir zamanda ortaya çıxan ‘açıq məlumat’ veb saytlarıdır ... siyahı davam edir. Layihələrimizdə istifadə etmək üçün pulsuz olan nüfuzlu məlumatlar tapırıq. Bir shapefile kimi bir küçə mərkəzi xəttinə ehtiyacınız var? Anladım! Dövlətin WMS önbelleğe alınmış bir hava yayımına ehtiyacınız var? Partlama! Mövcud hava, demoqrafik vəziyyət və ya cinayət statistikası barədə nə deyə bilərsiniz? Mövcuddur! İnsanların harada daha çox qaçdığını, insanların fotolarında nəyi etiketlədiyini və haradan gəldiyini tapmaq üçün birdən çox mənbədən açıq məlumatlar da çəkə bilərsiniz. Beləliklə, Anacostia çayı boyunca dörd millik bir ərazini yenidən qurduğunuzu və sosial mediadan bir kollektor kimi istifadə etdiyinizi söyləyin. İnsanlar nələrə baxırlar? Bəlkə də sizin dizayn mərkəziniz budur. Haradan? Bu inkişaf üçün prioritet ictimai məkan ola bilər. Yaxşı, hansı proqramları öyrənməlisiniz və sizə necə fayda gətirəcəklər?

LANDSACPE ARXITECTS İSTİFADƏSİ ÜÇÜN PROGRAMLARIN TECİLİ YAZILMASI

İndi orada onlarla ESRI tətbiqi var. Onların əksəriyyəti möhtəşəmdir, əksəriyyəti Landşaft Memarları ilə əlaqəli deyil. Əksər məktəblərdə şagirdlər üçün pulsuz lisenziyalar mövcuddur və fərdlər bir və ya daha çox lisenziya ala bilərlər. Burada yalnız bir neçəsinin adını çəkəcəyik.

  • ArcMap | ArcGis for Desktop - Bunu yalnız hər şeyi qura biləcəyiniz ev bazası kimi düşünün. - Sadəcə olaraq, kollektor inventar və analiz toplayırsınızsa əldə edə biləcəyiniz ən dəyərli vasitələrdən biridir.

Stewart Inc. & # 8211 South Prong Clark Creek Greenway Alignment Study

  • ArcGis Explorer - Xəritələrə baxın, əsas xəritələri seçin, yerli məlumatlar əlavə edin.
  • ArcGis Earth - Düşünün ki, Google earth indi xəritə və dizaynınızı real dünyaya, 3d atmosferə inteqrasiya edir.
  • ESRI - Hekayə Xəritələri & # 8211 Xəritələrinizi canlı olaraq birləşdirən interaktiv bir ictimai üzləşmə platforması ilə bir hekayə izah edin. (& # 8216Uptown Urban Trail Connections Study & # 8217 üçün Stewart Inc.-dən bir nümunə üçün buraya vurun.)

    - Tam ərazi təhlili, görüntü toplamaq və s. FAA & # 8217s yeni qərarlar nəzərə alaraq bu böyükdür! - İş axınınızı axın edin, komandanızla əlaqəli qalın və hamısını ağıllı Xəritəçəkmə ilə edin. - Dizaynerlər üçün bundan daha yaxşısı yoxdur. Adobe ilə inteqrasiya!

Siyahımızın araşdırmağa mane olmasına icazə verməyin. ESRI-nin veb saytında daha çox proqram tapa bilərsiniz. İnternetdə müxtəlif xəritələr nümunələri axtardığınızdan əmin olun. Budur xəritəyə istinad üçün əlimdə saxladığım bir pinterest kolleksiyası. Bunları öyrənmək istəyirsinizsə, bu məqalələrə və # əlaqəli bağlantılara baxın və CİS-dən necə istifadə etdiyinizi bizə deyin. GIS proqramını daha dərindən əhatə edən gələcək məqalələrə diqqət yetirin. Hələlik oradan çıx və xəritəni göstər!


Cameron R. Rodman Associate ASLA, Charlotte, NC-də çoxsaylı intizamlı bir dizayn firması olan Stewart Inc.-də bir Landşaft Dizaynçısıdır. Cameron hazırda Land8.com-un bir yazarıdır və hadisə əhatə dairəsi, CİS məlumatlandırılması, kitab icmalları və mövcud landşaft memarlığı dizaynları da daxil olmaqla müxtəlif mövzularda yazır. Cameron bu yaxınlarda ASLA Mütevelli Heyətində Milli Tələbə Nümayəndəsi vəzifəsini bir il müddətində tamamladı; burada sosial media əlaqələrini, fəsil başçısının hazırlığını və tələbə ilə peşə əlaqələrini inkişaf etdirdi. Cameronun hazırkı işlərinə sayt miqyası və proqramlaşdırma tələbləri daxilində müxtəlif layihələr daxildir. Stewart Inc.-də Cameron, yer təhlili, sayt dizaynı, hekayə izahı və ictimaiyyətlə əlaqəli vasitə olaraq CİS vasitələrinin inkişafı və tətbiqinə rəhbərlik etməyə kömək edir. .


Mücərrəd

Yol səthinin istiliyinin (RST) və yol şəraitinin dəqiq proqnozları qış yollarının səmərəli saxlanmasına imkan verir. "Üzən avtomobil məlumatları" (FCD) kimi tanınan "böyük məlumat" tətbiqi, hava istiliyinin ölçülməsi ilə yol hava proqnozlarını yaxşılaşdırmaq imkanı verir Ta avtomobildə olan sensorlardan. Termal xəritələşdirmə ilə bağlı bu günə qədər aparılan araşdırmalar əsasən nadir hallarda və aşağı nəqliyyat intensivliyi zamanı baş verən aydın və sakit gecələrə yönəlmişdir. FCD-nin 99% -dən çoxunun aydın və sakit gecələr xaricindəki şərtlərdə toplanacağı gözlənilir. 32 istilik istiləşməsindən istifadə və nəzarət Ta bir qış mövsümü ərzində əsasən sıx yollarda aparılan anketlərin istifadəsini simulyasiya etmək mümkün oldu Ta və RST-nin dəyişməsini əks etdirən coğrafi parametrlər. Nəticələr göstərir ki, müayinə olunan marşrut nisbətən yüksək nəqliyyat intensivliyi dövründə və fərqli hava şəraiti ilə bir neçə dəfə təkrarlana bilən termal barmaq izlərinə sahib idi. Ölçmə müddəti, real vaxt hava rejimi və əvvəlki hava nümunələri termal barmaq izlərinin məkan modelini təsir etdi. Şəhər sıxlığı və hündürlüyün RST-yə təsiri qismən əlaqələrindən görünə bilər Takölgə salma və göyə baxan faktorun təsiri yalnız RST üçün görülürdü. İlə regresiya modelləri Ta RST paylanmasının% 82-nə qədər izah edilmiş və yalnız coğrafi parametrlərə əsaslanan modelləri% 30 qədər üstələmişdir. Modellərin performansı mümkün fayda deməkdir Ta FCD-dən, lakin nəzarət altından keçmədən əvvəl daha çox araşdırmaya ehtiyac var Ta ölçmə Ta FCD-dən.

© 2019 Amerika Meteoroloji Cəmiyyəti. Bu məzmunun təkrar istifadəsi və ümumi müəllif hüquqları haqqında məlumat üçün AMS Müəllif Hüquqları Siyasətinə (www.ametsoc.org/PUBSReuseLicenses) müraciət edin.


ArcGIS for Desktop istifadə edərək müxtəlif yol məlumatlarını tək qata birləşdirmək? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqələri, Arizona, California, Idaho, Nevada, New Mexico, Oregon və Utah Raster və Vector Digital Datasets-i təmsil edən mövcud üst və alt səth məlumatlarının geodatabase.

Bu məlumatlar ABŞ-da istifadə edilə bilən daxili şoran və şoran qrunt sularının yerlərini araşdırmaq üçün Yeraltı Sular İdarəsinin himayəsi altında toplanan Duzlu Yeraltı Suyu Qiymətləndirmə Proqramı məlumat dəstlərinin bir hissəsi olmaq üçün geodatabazalara birləşdirildi. Milli Su-Keyfiyyət Qiymətləndirmə Layihəsi (NAWQA) da dəstəyin köməyi ilə məlumatların USGS Milli Mekansal Məlumat İnfrastrukturu (NSDI) Node arxivində yayımlanmasını və bu səbəbdən ictimaiyyət tərəfindən istifadəyə verilməsini təmin etdi.

Bu fayl coğrafi verilənlər bazası aşağıdakı xüsusiyyətlər dəstini, xüsusiyyət siniflərini, şəkilləri və səth səthinin hündürlüyü rasterlərini ehtiva edir: 1. ds01BSNRGB_depth_contours: Arizona-ds01BSNRGB_sa04_dep2bot_AZGS konturları dərinliyə qədər olan subarea 4 üçün sətir xüsusiyyət sinif dərinliyi konturlarını ehtiva edən xüsusiyyət verilənlər bazası Arizona), AZGS DGM-52-dən. 2. ds01BSNRGB_extents: Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqə üçün çoxbucaqlı xüsusiyyət sinif areal ölçülərini ehtiva edən xüsusiyyət verilənlər bazası - a. ds01BSNRGB_erev: http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.htm, "basranaa.zip" ünvanında rəqəmsal məlumatlar kimi təqdim olunan USGS HA 730 B və C hövzəsi və Range hövzəsi ilə doldurulmuş akiferin ərazi dərəcəsi. . b. ds01BSNRGB_erev_w_Subunits_Subareas hövzəsinin bütün hüdudları və Range hövzəsi ilə doldurulmuş akiferin subarea hüdudları ilə mənbə ilə müəyyənləşdirilmişdir. 3. Mənbə materiallarından subarea raster məlumat dəstlərinə düzəldilmiş səth rastrları: a. ds01BSNRGB_sa1_bot subareanın dibinin səth rasteri 1 USGS SIR 2010-5193, vulkanik vahidin (VU) dibi olan bükülmüş aşağı karbonat sulu lay birliyinin (TLCAU) üstü b. ds01BSNRGB_sa1_thk 1-ci subareanın qalınlığının səthi rasteri, ən aşağı hövzə doldurma vahidinin (TLCAU) üst hissəsini yuxarı hövzə ilə doldurulmuş sulu təbəqənin (UBFAU) yuxarı hissəsindən çıxarmaqdan, USGS 2010-5193. c. ds01BSNRGB_sa1_top USBS SIR 2010-5193-dən UBFAU-nun yuxarı hissəsindən 1-ci subareanın altındakı səth rasteri. UBFAU-nun yenidən göndərilmədiyi təqdirdə, LBFAU yoxdursa, raster dəyəri alt hövzə ilə doldurulmuş sulu təbəqənin (LBFAU) üstündədir, VU yoxdursa, raster dəyəri vulkanik vahidin (VU) üst hissəsidir. dəyər USGS SIR 2010-5193-də təsvir edildiyi kimi növbəti aşağıdan aşağı vahidin üst hissəsidir. d. ds01BSNRGB_sa3_d_from_lsd Subarea 3-ün əsas qaya qədər dərinlik səthi rasteri, USGS GP-1012-nin predmeti olan və Subarea 1-in tərkibinə daxil olmayan Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqənin sahəsi. hövzə ilə dolu çöküntülərin dibi. Cazibə metodları vulkanikləri hövzə dolğusundan etibarlı şəkildə ayırd edə bilmədiyi üçün USGS GP-1012 bazası hövzə dolğusu və vulkaniklərin əsası sayılır. 4. Hər bir akifer alt birliyinin üst hissəsinin hündürlükdən düzəldilmiş səth raster məlumat dəstləri və hər sulu subunitin alt hissənin hündürlükdən hündürlükdən düzəldilmiş səth raster məlumat dəstləri. Hündürlük dəyərləri NAVD88 şaquli verilənlər bazasıdır. a. 01BSNRGB_a1_top_a Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqələrin üst qatının hündürlüyü b. 01BSNRGB_a1_bot_a Hövzə və sıra hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqələrin alt qatının yüksəkliyi 2015 Nəşr tarixi

Planlaşdırılan yoxdur -121.29270439 -108.102439435 44.111356302 30.021792453 USGS Thesaurus daxiliSular dərəcə yeraltı sular sulu lay sulu sistem Hövzə və silsilə hövzə doldurma hövzə ilə doldurulmuş akifer vulkanik akifer

Coğrafi Adlar Məlumat Sistemi (GNIS)

ABŞ Geoloji Araşdırması, Orta Qərb Bölgəsi Jennifer S. Stanton Hidroloq poçt ünvanı 5231 South 19th Street Lincoln NE

ABŞ 402-261-0458 402-331-9062 [email protected]

Məlumat dəstlərinin qeyri-rəsmi yoxlanışı aparılıb. Əhatə dairələri və konturlar: Çoxbucaqlılar, CİS örtükləri ilə düzgün hizalı yerləşmə üçün əyani şəkildə yoxlanılmışdır. Kontur sətri verilənlər bazası vizual olaraq konturların orijinal sətir işləri ilə uyğunlaşdırıldığına və dəyərlərin nəşr olunmuş xəritəyə uyğun olduğuna əmin oldu. Miqyaslar, konturlar və səth rastrları: Ardıcıl coğrafi və proqnozlaşdırılan koordinat sistemlərinin yoxlanılması, əlaqəli nəşrdə göstərilənlərin uyğunluğunun təmin edilməsi, rəqəmlərin georeferansının düzgünlüyünün vizual olaraq yoxlanılması, digər müxtəlif səhvlərin olub-olmaması, rəqəmləşdirilmiş sənədlərin orijinal ilə müqayisə edilməsi məlumat. Məlumat dəstlərinin qeyri-rəsmi yoxlanışı aparıldı. Konturlar: Səth rasterlərindən alınan hündürlük yoxlama konturları orijinal səthlə razılaşdırılmışdır. Yerüstü Rasters: Ən yüksək və alt yüksəkliklər razılaşdı. Akifer sistemindəki digər vahidlərlə şaquli olaraq məntiqi olub-olmadığı yoxlanılır Müvafiq vektor məlumat dəstləri ilə uyğunluq yoxlanılır.

Milli Akifer Kodu İstinad Siyahısı Rəqəmsal Resurslar

http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.html Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları 1995 Yayım tarixi Milli Akifer Kodları Referans Siyahısı Mənbəsi, "basranaa" adlı bir zip dosyasında, ən səthli sulu təbəqə üçün səth dərəcəsi çoxbucağı təmin etmişdir. zip "Heilweil, VM, Brooks, LE (redaktorlar)

Böyük hövzə karbonat və allyuvial sulu sistemin konseptual modeli Raster Rəqəmsal Məlumat Dəsti

https://pubs.usgs.gov/sir/2010/5193/ Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 2010 nəşr tarixi USGS SIR 2010-5193 Subarea 1 Saltus, R.W., Jachens, R.C.

Hövzə və Range Əyalətinin cazibə və hövzə dərinliyi xəritələri, Qərbi Amerika Birləşmiş Ştatları Raster Rəqəmsal Məlumat Dəsti

https://pubs.er.usgs.gov/publication/gp1012 Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 1995 nəşr tarixi USGS GP-1012 Subarea 3 Planert, M., Williams, J.S.

Amerika Birləşmiş Ştatları, Kaliforniya və Nevada Yeraltı Suyu Atlası Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları

https://pubs.usgs.gov/ha/ha730/ch_b/B-text2.html Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 1995 nəşr tarixi USGS HA 730 B Relily, TE, Dennehy, KF, Alley, WM, və Cunningham, WL

ABŞ-da yeraltı suların mövcudluğu ABŞ Geoloji Araşdırması Dairəvi 1323 Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları

https://pubs.usgs.gov/circ/1323/ Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 2008 nəşr tarixi USGS Dairəvi 1323 Milli Akifer Kod Nömrəsi atributu üçün ölçüdə çoxbucaqlı verilənlər bazası ABŞ Geoloji Araşdırması

Conterminous United States Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resurslarının 100 metr Çözünürlük Yüksəkliyi

http://nationalmap.gov/small_scale/mld/elev100.html Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları 2012 Nəşr tarixi NED, sulu lay vahidlərinin dərinliyini və ya sulu təbəqənin dibinin hündürlüyünü təyin etmək üçün istifadə edilən 100 metrlik quru səthi yüksəklik və məkan qeydiyyatı üçün snap raster. Robson, S.G., Banta, E.R.

Amerika Birləşmiş Ştatları, Arizona, Kolorado, New Mexico və Utah Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları Yeraltı Suyu Atlası

https://pubs.usgs.gov/ha/ha730/ch_c/C-text3.html Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları 1995 Yayın tarixi USGS HA 730 C Sulu qat üçün istinad S.M Richard, T.C Shipman, L.C. Greene və R.C. Harris

Arizona, V 1.0 Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resurslarında Bedrock üçün Tahmini Dərinlik

http://www.azgs.az.gov/publist_2.shtml#dgm Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resursları 2007 Nəşr tarixi AZGS DGM-52 Subarea 4, Arizona Esri’də hövzə və sıra hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqənin konturları.

ArcGIS Desktop: 10.2 Proqram Təminatı

Ətraf Mühit Sistemləri Tədqiqat İnstitutu

http://www.esri.com Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 2014 Yayım tarixi ArcGIS, yuxarıda göstərilən məlumatlardan məlumat dəstlərinin hazırlanmasında istifadə olunan ArcMap GIS proqramı. Esri

ArcGIS Desktop: Release 10.2 Proqram və rəqəmsal məlumatlar

Ətraf Sistemləri Tədqiqat İnstitutu

http://www.esri.com Rəqəmsal və / və ya Hardcopy Resources 2014 nəşr tarixi ArcGIS, yuxarıda göstərilən məlumatlardan məlumat dəstlərinin hazırlanmasında istifadə olunan ArcMap GIS proqramı.

Həcm (lər): 1. Giriş mənbəyindən miqyaslı məkan məlumatlarının toplanması. Milli Akifer Kodu veb səhifəsindən (http://water.usgs.gov/ogw/NatlAqCode-reflist.html, basranaa.zip 2. Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu qat həcminin rəqəmsal verilənlər bazası. Rəqəmsal poliqonun yenidən proyeksiyası koordinat sistemi və analizin proyeksiyası (USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version)

Səth Rasters hazırlığı: 1. Hər bir alt bölgə üçün rəqəmsal məlumatların tərtib edilməsi: Subarea 1: Hesabatda göstərilən terminologiyadan istifadə edərək burada təsvir edilən B-2 rəqəmi olan USGS SIR 2010-5193 hesabatından sulu alt birləşmələrin zirvələrinin hündürlüyünün səth raster sənədləri. doldurmaq sulu laylar (UBFAU - yuxarı hövzə ilə doldurulmuş sulu lay vahidi və LBFAU - aşağı hövzə ilə doldurmaq sulu təbəqə vahidi), vulkanik sulu təbəqə (VU - vulkanik vahid), karbonat sulu təbəqələr (TLCAU - alt karbonat sulu təbəqə, UCAU - yuxarı karbonat vahid, LCAU - alt karbonat vahidi) Subunitlər hövzə və silsilə hövzəsi ilə doldurulmuş sulu laylarda yalnız Subarea 1-də təsvir olunduqları üçün müəyyən edilməmişdir. Subarea 2: Cənubi Nevada vulkanik sulu təbəqəsinin sahəsi sıfır Subarea 3 olaraq təyin edildiyi üçün səthdə rastr yoxdur. Subareanın dərinlik səthi rasterləri. Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş akiferin bu subareası USGS GP-1012-nin mövzusudur və Subarea 1-in bir hissəsi deyil (USGS SIR 2010-5193). USGS GP-1012, hövzə ilə dolu çöküntülərin dibinə qədər dərinliyi xəritələşdirmək üçün cazibə məlumatlarını istifadə etdi. Cazibə metodları vulkanikləri hövzə dolğusundan etibarlılıqla ayırd edə bilmədiyi üçün Subarea 3-dəki baza hövzə dolğusu və vulkaniklər üzərində əsas hesab olunur. Subarea 4: Arizonadakı əsas qayaya qədər təxmin edilən dərinlik konturlarının bir səthi, Subarea 4-un səth rastersini yaratmaq üçün istifadə etmək üçün Arizona Geoloji Tədqiqatından toplanmışdır. Subarea 5: Bu sahə hövzənin çoxbucaqlı və USGS SIR 2010-5193, USGS GP-1012 və ya AZGS DGM-52-də təsvir olunmayan və "məlumat yoxdur" kimi göstərilən sıra hövzəsi ilə doldurulmuş akifer 2. Milli Xəritədən 100 metr yüksəklikdəki torpaq səthi tiff faylı 3. Səth rasterləri və kontur məlumat dəstləri yenidən koordinat sisteminə və analiz proyeksiyasına proqnozlaşdırıldı (USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version) 4. ABŞ-ın konterminous 100 metrlik yüksəklikdən quru səthindəki tiff faylı analiz proqramı ilə uyğun raster formatına çevrildi. 5. Quru səthinin yüksəklik dəyərlərini metrdən ayağa çevirdi.

Səthi Rasters yaradılması: 1. Hər bir qaynaq istənilən üst və alt altüd səth rasterlərini yaratmaq üçün fərqli prosedurları tələb edən bir formada bir səth rasterini təmin etdi: Subarea 1: Altı sulu subunit aşağıdakı şəkildə işləndi: a) VU vahidi ilə hövzə doldurma vahidləri UBFAU və FBFAU (bax USGS SIR 2010-5193) b) Hövzə doldurma sahəsinin qalan hissəsində, sulu lay UBFAU vahidinin üst hissəsi, alt hissəsi isə alt hissəsidir VU vahidi (TLCAU-nun üstü) c) Nəticədə çıxan üst səth rasteri quru səthində idi, lakin quru səthi dəyərlərindəki bəzi kiçik fərqlər üst səth rasterinin bəzi hüceyrələrini quru səthinin üstünə qoydu. Torpaq səthindən daha yüksək bir quru səthindən daha yüksək olan hüceyrələr təyin edilmişdir. Raster, ds01BSNRGB_sa1_top olaraq geodatabase-ə daxil edilmişdir. Bu geodatabana ds01BSNRGB_sa1_bot kimi daxil edilmiş alt səth rasteri, üst səth rastrının dəyərini üst səth üst-üstə düşən rastın dəyərindən çıxarıb qalınlıq raster yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. Qalınlıq rasteri ds01BSNRGB_sa1_thk d) Orijinal ızgaranı bir shapefile çevirdi və GRIF-CODE = 1 ilə lay şəklinin polgyonlarını sulu təbəqə alt hissəsi olaraq seçdi. GRID-CODE = -9999, hövzə və silsilə hövzəsi ilə doldurulmuş akiferin mövcud olmadığı əraziləri təmsil edir. Üst və alt səth rastrlarını GRID-CODE = 1 olan çoxbucaqlar ilə kəsdi. E) 1000 metr hüceyrə ölçüsünə yenidən toplanmış üst və alt səth rasterləri. Subarea 2: Cənubi Nevada vulkanik akiferinin (57SRNVDV) sahəsi Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu lay (01BSNRGB) üçün boş qaldı. Əlavə iş tələb olunmurdu. Subarea 3: Dərinlik səthi rasteri nəşr olunmuş bir raster məlumat dəsti, proyeksiya Lambert, vahidlər metr, üfüqi datum NAD27, hüceyrə ölçüsü 2000m, kilometr dərinlik dəyərləri. Rastr aşağıdakı şəkildə işlənmişdir: a) Hövzə dərinliyi & lt 0,003 km (9,84 ft) olduqda hüceyrənin dəyərini sıfır olaraq təyin edin - Hüceyrə dəyərini USGS SIR 2010-5193 (Subarea) tərəfindən əvvəlcədən müəyyən edilmiş üst / bot olan ərazidə null olaraq təyin edin. 1) - Hüceyrənin dəyərini Arizonada sıfır olaraq təyin edin (Subarea 4) b) Hüceyrə dəyərini miqyaslı kənar ərazini sıfır olaraq təyin edin c) Dərinlik hüceyrə dəyərini metrdən ayağa çevirin d) Yenidən adlandırılan dərinlik rasteri ds01BSNRGB_sa3_d_from_lsd bu geodatabase e) Ən yüksək hündürlüyün səthi raster hövzəyə və silsilə hövzəsi ilə doldurulmuş akifer dərəcəsinə qədər kəsilmiş quru səthidir, hündürlüyün səthi raster hündür səth raster mənfi dərinlik rasteridir, hövzə və aralıq hövzəsi ilə doldurulmuş sulu qat dərəcəsi alt subarea 4: dərinlik konturları verilənlər bazası dərc edilmiş bir verilənlər bazasıdır. a) Konturlar bir qalınlıq raster yaratmaq üçün işlənmişdir. b) Ən yüksək hündürlüyün səthi raster, hövzə və silsilə hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqə səviyyəsinə kəsilmiş quru səthidir. c) Alt hündürlük səthi raster, Arizona'daki Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqə səviyyəsinə kəsilmiş quru səth rasteridir. Ən yüksək hündürlüyündəki rasterin hüceyrə dəyərlərinin quru səthinin hüceyrə dəyərlərini aşması halında, ən yüksək hündürlüklər quru səthinin dəyərinə bərabər olaraq təyin edildi. Subarea 5: USGS HA 730 tərəfindən müəyyən edilmiş və Subareas 1-4-də əhatə olunmayan bir neçə kiçik hövzə sahəsi var. Bu ərazilərdə hövzə dərinliyi hazırda müəyyənləşdirilməyib. a) Subarea 5, Subareas 1, 3 və 4-in sahələrini və üstəlik New Mexico-dakı AZGS GDM-52 sahələrini ümumi ölçüdən silməklə Hövzə və Range hövzəsi ilə doldurulmuş sulu təbəqədən çıxarıldı (Subarea 4 artıq çıxarıldı) ölçüdə çoxbucaqlı). b) Subarea 5 daxilində sabit bir raster yaradıldı və sabit dəyəri 1-ə görə SETNULL funksiyasından istifadə edərək məlumat yoxdur olaraq təyin edilmiş 1 olaraq təyin etdi. 2. Lazım gələrsə şaquli datum şaquli dataya (NAVD 1988) çevrildi. 3. Bütün subarea ən yüksək hündürlüyü səth rastrlarını bir rasterə, r01BSNRGB_top_a və bütün subarea alt hündürlüyündəki rasterləri bir rasterə, r01BSNRGB_bot_a mozaikaya salıb.

Surface Rasters keyfiyyət təminatı və keyfiyyətə nəzarət yoxlamaları: 1. Subarea 4 üçün yoxlama konturları yaradıldı, səth rasterini yaratmaq üçün istifadə edilən orijinal konturlar ilə müqayisə edildi. 2. Yeraltı səthin son üst və alt hündürlük səth rastrlarının üst səthinin hündürlüyünü aşdığı sahələri tapmaq üçün hər alt hissə üçün sulu təbəqənin dibinin hündürlüyü sulu lay təbəqəsinin hündürlüyündən çıxarıldı. 3. Üst səthin hündürlüyü quru səthinin hündürlüyü ilə müqayisə edildi, quru səthinin hündürlüyünü aşan hər hansı bir hüceyrə quru səthi hündürlüyünə bərabər şəkildə dəyişdirildi. 4. Alt səthin hündürlüyü düzəldilmiş üst səthin hündürlüyü ilə müqayisə edildi, üst səthin hündürlüyünü aşan hər hansı bir hüceyrə üst səth hündürlüyünə bərabər şəkildə dəyişdirildi.

Geodatabase üçün metadata yaradılması: 1. Mekansal Məlumat Təşkilatı Məlumatı və Mekansal Referans Məlumatı üçün ds01BSNRGB_erev_eogw dərəcəsi çoxbucağı istifadə edilmişdir 2. Metadata Sihirbazına giriş olaraq yaradıcılardan alınan metaform pdf fayl dəyərləri 3. Notepad ++ vasitəsilə əlavə edilmiş NSDI Node tələbləri

ABŞ Bitişik Albers Bərabər Sahəli Konik USGS versiyası (ESRI Tam Adı: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version) 29.5 45.5 -96.0 23.0 0.0 0.0


Əsas GIS Bacarıqları və Tutumları

Bu günə qədər təlim keçmiş iştirakçılar tərəfindən ən uyğun olduğu müəyyənləşdirilmiş CİS imkanlarını izlədik. Bu imkanlar 3 CİS bacarıq sahəsinə qruplaşdırılıb və onlayn yerləşdirdikləri 3 təlim modulunun quruluşunu və diqqətini təmin edir (www.cdc.gov/DHDSP/maps/GISX/training/index.html):

GIS I: Təşkilat prinsipləri və məlumatların göstərilməsi

Bu sahəyə daxil olan bacarıq və əsas anlayışlar ArcGIS 10x istifadəçi interfeysində naviqasiya, bir layihənin açılması və saxlanılması, qovluqlara qoşulma, məlumat əlavə etmə, metaməlumatlara baxmaq və nəticəni ixrac etmək kimi əsas proqram bacarıqlarıdır. Bu sahə ayrıca coğrafi məlumatların, təşkilat strategiyalarının, yerləşmə məlumatları üçün məntiqin, ümumi format və strukturların tanınmasının, əsas işlənmənin (məsələn, masa birləşmələri və proyeksiyalarının) və xəritə tərtibatlarının yaradılması barədə məlumatlılığı da əhatə edir.

GIS II: Məlumatların idarəedilməsi

Bu sahəyə daxil olan əsas bacarıqlar məlumatların idarəedilməsi və təşkili ilə əlaqədardır. Bu bacarıqlar, təcrübəsiz istifadəçilərin məkan məlumatlarını qiymətləndirməsinə və təşkil etməsinə imkan verən əsas GIS konsepsiyalarını dəstəkləyir. GIS II modulu zamanı inkişaf etdirilən biliklərlə istifadəçilər həm cədvəlli, həm də məkan məlumat dəstləri üzərində əsas əməliyyatları həyata keçirə bilərlər. Bu domen ayrıca məkan məlumatları ilə işləməklə yaradılan xüsusi məxfilik və məxfilik problemlərini vurğulayır və uyğunluq strategiyaları təklif edir.

GIS III: Məlumat təhlili

Bu sahəyə daxil olan əsas anlayışlar və bacarıqlar, məkan məlumatlarının araşdırma təhlili ilə əlaqədardır. Təlimçilər yaxınlıq əsaslı təhlillər aparmağı (məsələn, xidmət sahələrini hesablamaq) və məkan birləşmələrini istifadə edən təhlilləri örtmək üçün öyrədilir. Səhiyyə departamenti qrupları daha sonra bu bacarıqları proqramlı prioritetlərin, mövcud məlumatların və işçi potensialının əsas götürdüyü məkan analizlərində tətbiq edirlər. Nöqtə məlumatları üçün maskalanma texnikaları ilə əlaqəli daha inkişaf etmiş məlumat işləmə konsepsiyaları da əhatə olunur.


Refraksiyaların Həlli

1999-cu ildən bəri Refraksiya Araşdırması BMGS-ə DRA-nın saxlanılması, idarə olunması və inkişafı üçün texniki xidmətlər göstərir. DRA data underlie emergency dispatch and management operations, support electoral and census work, and facilitate asset management and maintenance operations in the transportation and natural resource sectors. DRA deliveries have recently been made to the Canadian National Road Network (NRN) and the provincial Office of the Fire Commissioner (OFC).

Where the DRA supports these high-profile, critical services, it must be timely and dependable &ndash there is no tolerance for error in the data or the supporting system. The DRA data, software and related files are protected from loss and error through on-site RAID storage and nightly back-ups to off-site media. In the event of natural disaster, hardware failure or gross human error, the DRA can be restored to full-functionality with minimal downtime. These measures ensure seamless business continuity to DRA clients.

New and updated features are incorporated into the DRA through conflation. Where data incoming from different sources might lack a unique key by which to reliably &ldquodifference&rdquo them into the system, conflation tools are used to determine where features are logically identical or entirely new. Conflation software considers candidates by network as much as by feature, and allows tightly controlled adjustments that enforce consistent topology between the current DRA holdings and incoming road segments.

The central storage and management environment for DRA data is a PostGIS spatial database. PostGIS is an open source extension that spatially enables a PostgreSQL database, allowing geographic objects to be stored alongside attributes of standard data types.

PostgreSQL/PostGIS provide a highly effective system for managing DRA's volume of several million road features. Deliveries of DRA data are performed using standard transformation scripts in the Feature Manipulation Engine (FME by Safe Software) that render the data compatible with a wide-range of end-user applications.

Refractions frequently runs database queries and validation scripts against input and export data to ensure a consistent set of attributes and geometries in both the DRA's active and historical data. These routines ensure a high level of confidence in the data model and in the products delivered to DRA clients.


Data validation

We’ve seen enough data here at Safe to have developed strong feelings about data quality. (Ok, we have strong feelings about a lot of tech-related things, but data quality is a big one.) We even developed a data validation checklist to help you ensure your data is complete, correct, consistent, and compliant. The Spatial ETL tool makes it easy to check off all items in this list using a couple of transformers and the Data Inspector.


Refractions' Solution

After analyzing the details of the business and researching various optimization strategies, Refractions determined that this problem could most effectively be solved by treating it as an instance of the classic Travelling Salesman Problem (TSP). Solving the Traveling Salesman Problem produces an optimal a route which visits every meter once and has a shorter length than any other possible path.

The first step in the analysis was to transform the raw meter location and address data supplied by the client into the distance-weighted network required by the TSP algorithm. This required geocoding point locations onto the linear street network, and then computing the network distance between pairs of locations. To accomplish this, the data was processed using two open-source tools, PostGIS and JUMP. PostGIS is an extension to the PostgreSQL database engine that allows storage and manipulation of spatial data. JUMP is a desktop GIS application for visualizing and processing geospatial data. Refractions maintains or contributes to both of these projects.

The powerful spatial processing capabilities of PostGIS made it possible to do all the data transformations that were needed. To compute network distances, the PGRouting package for PostgreSQL was used.

JUMP was used primarily for visualizing the datasets that existed in the PostGIS environment. It also provided the ability to compute topology from a set of line strings.


The calculated routes being visualized in the JUMP package.

To solve the core TSP problem, Refractions developed a custom solver using Genetic Algorithm technology. The solver takes as input an abstract graph representing the meters and the paths between them. Possible paths between pairs of meters are included as edges in the graph, with each edge having a weight proportional to the network distance between the meters it links. The solver finds a path through the graph that visits every meter at least once, and which has a near-minimum total path distance. To aid in tuning the application, additional tools were developed to show the results graphically and allow focusing on the most favorable solutions.


4 Müzakirə

This work presents a data-driven application in which we use BNs to model the statistical dependencies between environmental parameters, air pollution variables, and health outcomes. The input data are highly heterogeneous both in space and time. Although the outcome variable is associated to the English regions, we decided not to aggregate the environmental data at regional level because this would have caused a loss of information. We used, instead, the air quality monitoring stations as location of interest and extracted the weather, geography, and health data at these locations. This is based on the assumption that the dependence structure should be able to show different behaviors from one region to another, even though data are collated for a limited number of points.

As the air pollution data set was not complete, an expectation-maximization algorithm was used to make use of partial observations with missing values as part of the bnlearn implementation which generated the DAG. The process iterated eight times under an imposed time limit and was deemed to have effectively converged on the basis of the definition in Hand et al. ( 2001 ) which bases convergence on the lack of “appreciable difference between the final few iterations” of the process, and as Table 2 demonstrates, the number of different arcs in the final few iterations is less than two. The successful application of an EM algorithm is of great potential to this type of environmental health analysis as the availability of input data, particularly, on air pollution is often sparse. Therefore, with the aid of an EM algorithm, BN can be used to predict health outcomes with a degree of confidence despite the lack of total coverage for air pollution and other data. The ability of a BN model to make public health predictions with incomplete data is a major advantage yet it should be noted that there is scope for further enhancement by either increased in situ air pollution measurements (e.g., using low-cost sensor technology) or by using satellite measurements of air quality and, therefore, improving the predictive power of the BN model.

A comparison between the DAG structure and known interrelations in atmospheric chemistry, meteorology, and health is a logical means of probing how well the BN model represents the real-world data it describes. The key outcome to be predicted is CVD60, and this is shown to be influenced by air pollution and meteorological variables as is well established in the literature (World Health Organization, 2006 ). However, the effect on CVD60 by air pollutants (O3, NO2, SO2, PM10, PM2.5CO) and weather variables (WS, SSR, BLH, T2M, WD.TP) appears to be mediated by the variables Year, Region, and Month. This is understandable as the pollution and weather variables naturally exhibit temporal and spatial variations. Nonetheless, it would be interesting to investigate the strength of direct arcs linking CVD60 and the pollution and weather variables by removing the intermediate variables in future work.

The model represents known processes in atmospheric chemistry with a good degree of accuracy. The arcs in the DAG connecting NO2 (Nitrogen Dioxide), O3 (Ozone), and SSR (surface solar radiation) indicate that the model captures the importance of photochemistry of Nitrogen Dioxide for the production of Ozone at ground level (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ).

The direct arcs in the DAG from the variable CO (Carbon Monoxide) to SO2 (Sulfur Dioxide) and NO2 (Nitrogen Dioxide) are as expected for these primary pollutants that result directly from combustion (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ). It would be interesting to explore whether the almost 95% reduction in sulfur emissions from coal burning during the period covered by the data set (NAEI, undated) would weaken the strength of that arc between COSO2.

Although the DAG does not show any direct arcs from PM10 (Particulate Matter under 10 μm) and PM2.5 (Particulate Matter under 2.5 μm) to CO, this relationship is mediated by NO2 suggesting that the model may be showing primary aerosol production mediated by NO2 as well as capturing secondary aerosol production (Finlayson-Pitts & Pitts, 2000 ) (e.g., in the form of ammonium nitrate aerosols), in addition to the influence of Nitrogen Dioxide on secondary organic aerosol production (Kroll et al., 2006 ). While these shortcomings do not have bearing on the predictive power of the model for health outcomes, which was assessed by an analysis of the differences between RMSE in the training and testing sets, they would benefit from further examination in future work to assess the overall predictive capacity of the model.

We also note that the time-related variables could have been encoded in more useable form. Year was mistakenly encoded as a categorical variable, thus introducing a limitation on the production of temporal trends. Furthermore, the mistaken treatment of Day, Month, and Hour as individual, categorical variables may have hampered the exploration of the results when in fact, it would have been more informative to encode all the time variables as a single variable using the Coordinated Universal Time format.

Results show that for pollution and weather variables the model tests well in sample (using the training set) but also has good predictive power when tested out of sample (using the testing set). The errors arising from the test data sets are, as expected, higher than errors arising from train data. As the difference is often substantial, the issue is probably due to overfitting. This could be addressed in future works by splitting the data so that 70% is used for training the model and the remaining 30% for testing.

To the best knowledge of the authors, a statistical analysis of the variety and volume of information taken into account has not been previously attempted, at least for the English regions, and constitutes the main novelty of this work. The closest attempt to investigate the effect of air pollution on mortality rates was made in a recent data science competition (Kaggle inClass competition on “Predict impact of air quality on mortality rates”: https://www.kaggle.com/c/predict-impact-of-air-quality-on-death-rates), but the data set consisted of fewer features and spanned a shorter time range (2007–2014), also the air quality information was generated by averaging gridded data from the Copernicus Atmosphere Monitoring Service rather than looking at point-based information from the UK-Air Information Resource, as done in this study. The winning modeling approach was based on the eXtreme Gradient Boosting algorithm and resulted into an RMSE of 0.29 on the testing data set which is only slightly worse than the 0.27 scored by the BN in this work. We think, however, that the BN approach is more flexible (using a mixture of point-based and gridded data) and has the potential to further improve if fed by more detailed mortality rates. This model is also a valuable scenario exploration tool that can be used to support decision and policy makers. It can be used, for instance, to assess changes in mortality due to more extreme weather condition, concentration of pollutants, or a combination of the two by simulating the conditions the model would expect to observe in those adverse scenarios.


Our postcode data is available in the form of a variety of products (including Post Locator-the superior replacement for the now defunct Postzon) or as product combinations (listed below). You can purchase the data for the whole U.K. or just your area of interest.

Products are sold as: Digital & tabular file formats

  • Postcode Address File (PAF®)
  • Post Locator File
  • PAF® & Post Locator File
  • Post Locator GIS Format
  • PAF® & Post Locator GIS Format
  • XYZ Postcode Area map data
  • XYZ Postcode District & Area map data
  • XYZ Postcode Sector, District, & Area map data

Maps in hard copy or as imagery


VIOLA : a Multi-Purpose and Web-Based Visualization Tool for Neuronal-Network Simulation Output

Neuronal network models and corresponding computer simulations are invaluable tools to aid the interpretation of the relationship between neuron properties, connectivity, and measured activity in cortical tissue. Spatiotemporal patterns of activity propagating across the cortical surface as observed experimentally can for example be described by neuronal network models with layered geometry and distance-dependent connectivity. In order to cover the surface area captured by today’s experimental techniques and to achieve sufficient self-consistency, such models contain millions of nerve cells. The interpretation of the resulting stream of multi-modal and multi-dimensional simulation data calls for integrating interactive visualization steps into existing simulation-analysis workflows. Here, we present a set of interactive visualization concepts called views for the visual analysis of activity data in topological network models, and a corresponding reference implementation VIOLA (VIsualization Of Layer Activity). The software is a lightweight, open-source, web-based, and platform-independent application combining and adapting modern interactive visualization paradigms, such as coordinated multiple views, for massively parallel neurophysiological data. For a use-case demonstration we consider spiking activity data of a two-population, layered point-neuron network model incorporating distance-dependent connectivity subject to a spatially confined excitation originating from an external population. With the multiple coordinated views, an explorative and qualitative assessment of the spatiotemporal features of neuronal activity can be performed upfront of a detailed quantitative data analysis of speci?c aspects of the data. Interactive multi-view analysis therefore assists existing data Analysis workflows. Furthermore,ongoingeffortsincludingtheEuropeanHumanBrainProjectaim at providing online user portals for integrated model development, simulation, analysis, and provenance tracking, wherein interactive visual analysis tools are one component. Browser-compatible, web-technology based solutions are therefore required. Within this scope, with VIOLA we provide a first prototype.