Daha çox

Orta yamac və ərazi ağırlığında orta yamac necə hesablanır?


Hidroloji analizdə istifadə etmək üçün CİS öyrənirəm. Quru axınının hesablanması ilə əlaqədar olaraq CİS-dən əldə etmək istədiyim iki növ yamac var. Birincisi, müəyyən bir çoxbucaqlı sahə üçün orta yamacdır. Eyni çoxbucaqlı sahə üçün ikinci bir AREA-Ağırlıqlı orta yamacdır. Çox güman ki, çoxbucağı yamac aralığına əsasən subareasiyalara bölmək lazımdır (deyək 0-2%,% 2-4%, 4% -10% və s.) Və sonra orta ölçülü hesablamaq lazımdır.

Bu məlumatı təqdim edəcək bir plagin varmı, yoxsa python skriptini yazmağı öyrənməli olduğum nöqtədəyəm?


Sizə lazım olan ilk şey bir DEM-dən yaradılan bir yamac rasteridir - burada 8.3.3-ə baxın.

Probleminizin ilk hissəsini, ortalama meylini həll etmək üçün bir bölgə statistikası vasitəsinə ehtiyacınız var. Bu, başqa bir rasterdəki çoxbucaqlı və ya sabit qiymətli hüceyrələr tərəfindən təyin olunan sahələrə əsaslanan bir rasterin hüceyrə dəyərlərinin statistikasını təmin edir. Bir QGIS Zonal Statistik Plugin var.

Sahənin ağırlıqlı orta yamacı bir az daha çox problemdir. Bunun üçün əvvəlcə yamac rasterinizi istədiyiniz aralıklara təsnif etməlisiniz. Sualınız kimi daha geniş aralıqlardan istifadə edə bilərsiniz və ya daha incə dənəli orta meyl istəsən daha dəqiq (yüzdəyə qədər yuvarlaqlaşdırılır) istifadə edə bilərsiniz. Sonra hər zona daxilində hər aralığın sahəsini hesablamalısınız. QGIS-də bunu etmənin asan bir yolunu bilmirəm (burada bildiyim üsullar və ya cavablar xüsusi olaraq Arc üçün tətbiq olunur) və başımın üstündən ayrı bir sual olaraq ən yaxşısı ola bilər. Zonal stats plaginin bir case seçimi təklif etdiyini düşünmürəm (əgər bununla birlikdə hər zonanın cəmi sahəsini əldə edə bilsəydiniz). Hər bir sinfin sahəsinə sahib olduqdan sonra, zonanın sinif sahə faizini təyin etmək və sonra bu faizi sinif yamacının dəyərinə vurmaq, bütün bu dəyərləri cəmləmək və dəyərlərin sayına bölmək üçün son sahə hesablamaları olardı. sahə ağırlığında yamac.


Orta yamac və ərazi ağırlığında orta yamac necə hesablanır? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Cütlüyünüzü və rsquos Qarğıdalı Uyğunluq Reytinqini (CSR2) bilmək sizə onun məhsuldarlığı barədə dəyərli fikirlər təqdim edir. CSR2, nağd kirayə nisbətlərinin təyin edilməsində və bir təsərrüfatın və satış qiymətinin hesablanmasında istifadə edilən bir vasitədir. 2013-cü ildə KSS sistemi CSR2 dəyərlərinə qədər yeniləndi. Yeni sistem hesablama metoduna daha çox şəffaflıq və uyğunluq gətirir. CSR2 haqqında daha çox məlumat üçün Torpaq və Torpaqdan istifadə veb saytına daxil olun.

Aşağıda göstərilən addımları izləyərək təsərrüfatınız üçün CSR2 hesablaya bilərsiniz. Təbii Sərvətləri Qoruma Xidmətinin (NRCS) "Veb Torpaq Araşdırması" adlı bir onlayn proqramı var ki, bu da Ayova ştatındakı bir torpaq sahəsi üçün CSR2-ni qiymətləndirmək üçün istifadə edə bilərsiniz.

CSR2-nin hesablanması mərhələləri

Əkin sahələriniz üçün qarğıdalı uyğunluğu dərəcəsini hesablamaq üçün aşağıda göstərilən addımları izləyin. Başlamazdan əvvəl, bu sənədin kağız versiyasından gələn istiqamətləri izləyə bilmək üçün çap etmək istəyə bilərsiniz.

Https://websoilsurvey.nrcs.usda.gov/app/ bağlantısını tıklayaraq Veb Torpaq Araşdırması veb saytını açmağa başlayın. Sonra ana səhifədəki "WSS-i başla" başlıqlı yaşıl düyməni vurun (ekran çıxdıqda ölçüsünü tənzimləməyiniz lazım ola bilər). Görünən ekranda xəritənin sol tərəfində bir ərazi tapma metodları və xəritənin üstündəki alətlər olacaq ki, bu da böyütməyə, pan çəkməyə, məsafəni ölçməyə və & quot; maraq sahəsini & quot;

Bölmə, qəsəbə və ərazi nömrələrini istifadə edərək sizə rəhbərlik edəcəyimiz veb saytdan istifadə edərək bir torpaq sahəsi tapmaq üçün bir neçə metod var. Digər seçimlər ünvana və ya əyalətə və bölgəyə görə axtarış imkanı verir.


Veb Torpaq Araşdırmasının ilkin ekran görünüşü

Əkin ərazilərinizi tapmaq - Bölmə, qəsəbə və ərazi nömrələri

  1. Ekranın sol tərəfində & quot; Sürətli naviqasiya & quot altında & quotPLSS (Bölmə, İlçe, Range) düyməsinə vurun. & Quot
  2. Açılan vəziyyət menyusundan & quotİowa & quot düyməsini vurun və sonra ərazi sahəsi üçün & kotirovka nömrəsini, & quot & quottownship number, & quot və & quot & number quot & quot; Hərfləri deyil, yalnız rəqəmləri daxil edin. & QuotView & quot düyməsini vurun və ərazinizi ehtiva edən hissənin xəritəsi görünəcək.


Axtarış qutularına daxil edilmiş Bölmə, İlçe və Aralıq dəyərləri nümunəsi.

    1. İlçeniz üçün qəsəbə və aralıq nömrələrini tapmaq üçün C2-88 Iowa İlçe Adları və İlçe tərəfindən Coğrafi Yerlər Məlumat Dosyasından istifadə edin.
    2. Əkin sahələrinizin bölmə nömrəsini bilmirsinizsə, dəyəri hələlik boş qoyun və Veb Torpaq Anketində & quotview & quot düyməsini basın. Əkin sahənizin yerləşdiyi qəsəbənin xəritəsi görünəcəkdir. Şəhərlər, yollar, əkin sahələri, dəmir yolları və digər amillər kimi istinad məlumatlarını istifadə edərək, əkin sahələrinizi xəritədə tapın və ərazinin yerləşdiyi müvafiq bölmə nömrəsini müəyyənləşdirin. İndi bölmə nömrəsini daxil edin və yenidən & quotView & quot düyməsini vurun; xəritə əkinçilik ərazinizin yerləşdiyi hissəyə yaxınlaşdıracaq.
    3. Bölmə, qəsəbə və ərazi nömrələri, mahaldan aldığınız əmlak vergisi bəyannaməsində verilə bilər. & Quot10 99 19, & quot; Bölmə / İlçe / Range. & Quot mənasını verən & quot olaraq görünə bilər
    4. Bu məlumat həm də əkin sahələrinizlə əlaqəli hər hansı bir sənəddə hüquqi təsvirin bir hissəsi kimi görünür.
    5. İlçe üçün bir Farm Plat və Directory ilə məsləhətləşin.


    Xəritə, Bölmə, İlçe və Range girişindən əldə edilir. & Faiz sahəsi & quot-ni müəyyənləşdirmək üçün işarələr xəritənin üstündə çevrələnmişdir.

    Maraq bölgənizi (AOI) yaratmaq

    CSR2-ni hesablamaq istədiyiniz xüsusi ərazi sahəsi olan "Maraq Sahəsi" (AOI) yaratmalısınız.

      1. Xəritənin üstündə bir sıra nişanlar var. Bütün nişanlar sizə kömək edə bilsə də, istifadəmiz üçün bir sıra ikonaların sağ ucunda düzensiz formalı qırmızı qutu olan AOI adlı birini seçin (AOI kvadrat və ya düzbucaqlı).
      Xəritədə imleci əkin sahələrinizin köşələrindən birinin üstünə qoyun və (aşağı və yuxarı) vurun. Əkin sahələrinizin ətrafında axtarış aparmağa başlayın. Düz qırmızı xətt görünəcək. Əkin sahələrinizin bir küncünə gəldikdə (aşağı və yuxarı) vurun, əmlakın son küncünə gələnə qədər bu əməliyyatı təkrarlayaraq növbəti küncə davam edin və bu nöqtədə siçanı iki dəfə vurun. Bu cüt klik izləmə bitdiyinizə işarə edəcək və kompüter avtomatik olaraq AOI hesablamağa başlayacaq.
      AOI'nizi təyin edərkən bir səhv etdinizsə, yuxarıdakı adımları istifadə edərək mülkü yenidən izləməklə yenidən başlaya bilərsiniz.
      2. AOI hesablandıqdan sonra ekranın yuxarı hissəsindəki & quotTorpaq xəritəsi & quot sekmesini tıklayaraq seçdiyiniz hektar və torpaq növlərinin sayını görə bilərsiniz. Bu nömrəni yoxlayın ki, təsərrüfatınız və ya sahəniz üçün uyğun hektar sahəsini seçmisiniz. Bu nöqtədə, ehtiyac olarsa, Maraq Sahəsi (AOI) nişanını seçmək və yuxarıda göstərilən addımlardan sonra ərazini yenidən çəkməklə AOI-nizi yenidən tərtib edə bilərsiniz.


    & QuotTorpaq xəritəsi & quot; sekmesini seçmək seçilmiş traktdakı hər torpaq növünün hektarını göstərir.


    & QuotSoil Data Explorer & quot nişanı altında olan seçimlər.

    Torpaq tiplərini və onlara uyğun CSR2-ləri müəyyənləşdirmək

    Bölgəni seçmisinizsə, aşağıdakılar üçün CSR2 dəyərlərini tapmaq istəyirsiniz:


    1 Nöqtə və Yamac Bilinirsə

    Riyaziyyatda bəzən qradiyent olaraq da adlandırılan yamac bir xəttin dikliyini və istiqamətini ölçən və ya iki nöqtəni birləşdirən bir xəttin bir hissəsidir və ümumiyyətlə işarələnir m. Ümumiyyətlə, bir xəttin dikliyi yamacının mütləq dəyəri ilə ölçülür, m. Dəyər nə qədər böyükdürsə, xətt daha dik olur. Verilmişdir m, xəttin istiqamətini təyin etmək mümkündür m işarəsi və dəyərinə əsasən təsvir edir:

    • Bir xətt artır və m & gt 0 olduqda soldan sağa yuxarı gedir
    • Bir xətt azalır və m & lt 0 olduqda soldan sağa aşağı gedir
    • Bir xətt sabit bir yamağa malikdir və m = 0 olduqda üfüqi olur
    • Şaquli bir xəttin təyin olunmayan bir yamacı var, çünki məxrəc olaraq 0 olan bir hissə ilə nəticələnəcəkdir. Aşağıda verilmiş tənliyə baxın.

    Yamac mahiyyət etibarilə hündürlüyün üfüqi məsafədəki dəyişikliyə nisbətən dəyişməsidir və tez-tez "qaçışda qalxma" adlanır. Yol qurulması kimi mülki mühəndisliklə yanaşı coğrafiyada da gradiyentlərdə tətbiqləri var. Bir yol vəziyyətində, "qalxma" hündürlükdəki dəyişiklikdir, "qaçış" isə ölçülmə məsafəsi yerin əyriliyi nəzərə alınacaq qədər böyük olmadığı müddətdə iki sabit nöqtə arasındakı məsafədəki fərqdir. bir amil kimi. Yamac riyazi olaraq aşağıdakı kimi təmsil olunur:

    Yuxarıdakı tənlikdə y2 - y1 = & Deltayvə ya şaquli dəyişiklik x2 - x1 = & Deltaxvə ya təqdim olunan qrafikdə göstərildiyi kimi yatay dəyişiklik. Bunu da görmək olar & Deltax& Deltay hipotenuz ilə düzbucaqlı üçbucaq əmələ gətirən xətt seqmentləridir d, ilə d nöqtələr arasındakı məsafə olmaq (x1, y1)(x2, y2). Bəri & Deltax& Deltay düzbucaqlı üçbucaq əmələ gətirmək, hesablamaq mümkündür d Pifaqor teoremindən istifadə etmək. Pifaqor teoremi və meyl bucağının necə hesablanacağı barədə daha ətraflı məlumat üçün Üçbucaq Kalkulyatoruna baxın. & teta yuxarıdakı kalkulyatorda verilmişdir. Qısaca:

    Yuxarıdakı tənlik, hipotenusun yerləşdiyi kökündəki Pifaqor teoremidir d üçün artıq həll edilmişdir və üçbucağın digər iki tərəfi ikisini çıxarmaqla təyin olunur xy iki nöqtə ilə verilən dəyərlər. İki nöqtəni nəzərə alaraq tapmaq mümkündür & teta aşağıdakı tənlikdən istifadə edərək:

    (3,4) və (6,8) nöqtələri nəzərə alınaraq xəttin yamacını, iki nöqtə arasındakı məsafəni və meyl bucağını tapın:

    Bu, bu kalkulyatorun əhatə dairəsindən kənar olsa da, əsas xətti istifadəsi xaricində, yamac anlayışı diferensial hesablamada vacibdir. Qeyri-xətti funksiyalar üçün əyrinin dəyişmə sürəti dəyişir və verilən nöqtədə funksiyanın törəməsi həmin nöqtədəki döngəyə toxunan xəttin yamacında təmsil olunan funksiyanın dəyişmə sürətidir.


    Bu vəziyyətdə yamacın təfsirində haqlısınız. Polyfitdən bu şəkildə istifadə edirsinizsə, bu paylanmaya ən uyğun regresiya xəttinin meylini və kəsilməsini tapırsınız. Bu vəziyyətdə, yamac məsafənin ildə artdığı sürət olacaqdır. Çox ətraflı məlumat vermədən, polyfit ən yaxşı uyğunluq xətti ilə məlumat nöqtələriniz arasındakı kvadrat səhvlərin cəmini minimuma endirəcək ən yaxşı uyğunluq xəttini təyin edəcəkdir. Buna görə bu yamac sizə yaxşı nöqtə paylamanızı nəzərə alaraq məsafənin ildə artdığı nisbət.

    Chris A-nın yanaşmasını təqlid edə bilərsiniz ki, qonşu nöqtələrin cütlüyünü tapa və hər biri üçün bir yamac hesablaya, sonra orta hesabla düzəldin, amma polyfit etmək ən kiçik kvadratların reqressiya xəttini tapacaq və fikrimcə bu yoldur.

    Əvvəlcədən müşahidə etdiyiniz kimi pf-nin ilk dəyərini çıxarıb ən az kvadrat və ya ən yaxşı uyğun meyl əldə edə bilərsiniz. İkinci dəyər, regresiya xəttinin kəsilmə müddətini ehtiva edəcəkdir.

    Uyğunluğun nə dərəcədə yaxşı olduğunu müəyyənləşdirmək üçün düzəldilmədən istifadə etmək üçün yaxşı seçimdir. Bununla birlikdə, diqqətli olun və bir duz dənəsi ilə korrelyasiya əmsalı götürün. Bəzi paylamalar yaxşı bir korrelyasiya əmsalı olduğunu bildirə bilər, ancaq ən yaxşı uyğunluq xətti çox yaxşı görünməyəcəkdir. Klassik bir nümunə Anscombe dördlüyü ola bilər. Bu nümunədə bütün paylamalar 0.816 nisbətində bir korrelyasiya əmsalı olduğunu bildirdi, lakin məlumatdakı dəyişkənlik tamamilə fərqli idi. Özünü saxlama vasitəsi olaraq, məlumatların göründüyü və hər nöqtə arasındakı ən uyğun sətirdir. Reqressiya xəttinin bütün məlumat dəstləri üçün eyni olduğunu, nöqtə paylanmasının tamamilə fərqli olduğunu görə bilərsiniz:


    qradiyent vektordur, beləliklə iki ölçüyə ayrı-ayrılıqda baxa bilərsiniz. Qradiyentin hesablanması funksiyanın hər parametrinə ilk törəmənin hesablanmasından ibarətdir. Ayrı-ayrı sahələrdə, bu sonlu fərqləri nəzərə alaraq edilə bilər: http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference

    Dəqiq istəsəniz və hər nöqtədə qradiyenti hesablasanız, yalnız irəli və ya geri fərqləri götürə bilməzsiniz, çünki kənarda həmişə irəli (və ya geri) bir nöqtəniz olmur.

    Ancaq düşünürəm ki, yalnız qradiyentin ortalamasını istəyirsənsə, kənarlarla narahat olmalı deyilsən və diff istifadə edərək orijinal nöqtələr arasındakı mərkəzi nöqtələr üçün son fərqləri hesablaya bilərsən:

    cours parametrləri arasında bərabər məsafəni götürsək, əks halda dx və dy-ni addım ölçülərinə bölməlisiniz.

    Təqdim etdiyiniz məlumatlar üçün bununla nəticələnir:

    funksiyanın monoton azaldığını və parametrlərdə simmetrik olduğunu göstərən hazırladığınız süjetlə uyğun gəlir.


    Yarı quraq ərazidə (Urmiehin cənub-qərbində, İranın şimal-qərbində) məsafədən zondlama və coğrafi məlumat sistemlərindən istifadə edərək yeraltı suyun kəşfiyyatı

    İçməli və kənd təsərrüfatında istifadə üçün tələb olunan su çatışmazlığı əksər quru və yarı quraq bölgələrdə həyati əhəmiyyət kəsb edən bir mövzudur. Bu tədqiqatın sahəsi, Urmieh gölünün cənub-qərbində, İranın şimal-qərbində, N 37 ° 00 ′, 37 ° 15 ′ enlik və E 45 ° 05 ′, 45 ° 30 ′ uzunluq arasında olan yarı quraq bölgələrdən biridir. çox aşağı birincil gözeneklilik / keçiricilik xarakteri daşıyan Permian dolomitik əhəng daşı, əhəng daşı və Yura sonrası qranitdən ibarətdir. Bu ərazidəki yeraltı su potensial zonalarını təyin etmək üçün tədqiqat xətlər, bitki örtüyü, litoloji, drenaj sxemi, drenaj sıxlığı və s. Kimi ikincili gözeneklilik / keçiricilik göstəricilərinin müəyyənləşdirilməsinə yönəldilmişdir. Bu baxımdan, uzaqdan zondlama və coğrafi məlumat sistemi- əsaslı metodologiya seçildi. Məqsədlərə çatmaq üçün Landsat ETM, IRS (tava), SPOT məlumatları, rəqəmsal yüksəklik modeli və süzmə, saxta rəng kompozit, əsas komponent analizi, bant ölçüsü və təsnifat kimi rəqəmsal görüntü işləmə texnikaları tətbiq edilmişdir. Təhlil və şərh mərhələsi üçün çıxarılan məlumat təbəqələri daha sonra digər məlumatlarla birləşdirildi və mövcud coğrafi məlumat sistemi (CİS) proqramı və bunlarla əlaqəli analitik funksiyaların istifadəsi ilə modelləşdirildi. Nəhayət, müxtəlif alt zonalar, təbəqələr, çəki və üst-üstə düşmələr üçün müəyyənləşdirilmiş yeraltı su əlverişliliyi indeksinə əsasən, yeraltı su potensialı rayonlaşdırılması və bölgənin GWPI xəritəsinin hazırlanmasında istifadə olunan yeraltı su potensialı indeksi (GWPI) müəyyən edilmişdir. Müəyyən edilmiş altı müxtəlif alt zonada, yüksək və çox yaxşı potensial sahələri olan iki alt zonanın gələcək inkişaf və kəşfiyyat məqsədləri üçün çox tövsiyə olundu. Hədəf sahələrindəki geofiziki araşdırmalar etiketli alt zonaları təsdiqləyir. Tədqiqatın əldə edilmiş nəticələrinə əsasən, məsafədən zondlama məlumatlarının yeraltı suyun kəşfiyyatı barədə məlumat əldə etmək üçün çox faydalı vasitə olduğu qənaətinə gəlmək olar. Həm də yeraltı suların axtarışı üçün hədəf sahələri tapmaq üçün coğrafi informasiya sistemlərinin tətbiqi vaxta və maliyyəyə qənaət etmək üçün təsirli olur.

    Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


    Mündəricat

    Əsas nümunə Edit

    Biri 20 şagird və biri 30 şagird olmaqla iki məktəb sinfi verildikdə, hər bir sinifdəki qiymətlər aşağıdakılardı:

    Səhər 67, 71, 74, 76, 77, 78, 79, 79, 80, 80, 81, 81, 82, 83, 84, 86, 89, 93, 98 Günortadan sonra 82, 83, 84, 85, 86, 87 , 87, 88, 88, 89, 89, 89, 90, 90, 90, 90, 91, 91, 91, 92, 92, 93, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99

    Səhər sinifinin ortalaması 80, gündüz sinifinin ortalaması isə 90-dır. İki vasitənin çəkilməmiş ortalaması 85-dir. Lakin bu, hər sinifdəki şagird sayındakı fərqi (20-yə qarşı 30-a) hesablamır. 85 qiyməti orta tələbə qiymətini (sinifdən asılı olmayaraq) əks etdirmir. Orta tələbə qiyməti siniflərə baxmadan bütün qiymətlərin ortalaması ilə əldə edilə bilər (bütün qiymətləri əlavə edin və ümumi şagird sayına bölün):

    Yoxsa bu, hər sinifdəki şagird sayına görə sinif vasitələrini ağırlaşdırmaqla həyata keçirilə bilər. Daha böyük sinifə daha çox "ağırlıq" verilir:

    Beləliklə, çəkili ortalama hər tələbənin balını bilmədən orta tələbə qiymətini tapmaq imkanı verir. Yalnız sinif və hər sinifdəki şagird sayına ehtiyac var.

    Konveks birləşmə nümunəsi Redaktə edin

    Yalnız nisbi çəkilər aktualdır, hər bir ağırlıqlı orta birinə cəmlənən əmsallardan istifadə etməklə ifadə edilə bilər. Belə bir xətti birləşməyə qabarıq birləşmə deyilir.

    Əvvəlki nümunədən istifadə edərək aşağıdakı ağırlıqları əldə edərdik:

    Sonra çəkiləri belə tətbiq edin:

    Buna görə, yüksək çəki olan məlumat elementləri, aşağı çəkili elementlərdən daha çox çəkili ortalamaya daha çox kömək edir. Ağırlıqlar mənfi ola bilməz. Bəziləri sıfır ola bilər, amma hamısı deyil (çünki sıfıra bölməyə icazə verilmir).

    Ağırlıqlar normallaşdırıldıqda düsturlar 1 < displaystyle 1> -ə yekunlaşacaq qədər sadələşdirilir, yəni:

    Bu cür normallaşdırılmış çəkilər üçün çəkili orta:

    Diqqət yetirin ki, orijinal çəkilərdə aşağıdakı transformasiya edərək çəkiləri normal vəziyyətə gətirmək olar:

    Normallaşdırılmış çəkinin istifadəsi orijinal çəkilərdən istifadə edildiyi ilə eyni nəticələr verir:

    The ağırlıqlı orta standart səhv (vahid giriş fərqləri), σ x ¯ < displaystyle sigma _ < bar >> qeyri-müəyyənlik yayılması ilə göstərilə bilər: [ alıntıya ehtiyac var ]

    Expactancy Edit

    Müşahidələrin gözlənilən dəyərləri varsa

    sonra çəkili nümunə ortalamasının gözləntisi var

    Varyans Düzəliş et

    Əsas hallar Redaktə edin

    Diqqət yetirin ki, hər zaman normallaşdırılmamış çəkiləri normallaşdırılmış çəkilərə çevirə bilərik, bu hissədəki bütün düsturlar normallaşdırılmamış çəkilərə bütün w i ′ = w i ∑ i = 1 n w i əvəz edilərək uyğunlaşdırıla bilər < displaystyle w_'= < frac <>> < cəmi _^<>>>>> .

    Sadə i.i.d halda Redaktə edin

    Ağırlıqları sabit kimi qəbul edərkən və bir nümunəyə sahib olduqda n əlaqəsiz təsadüfi dəyişənlərdən müşahidələr, hamısı eyni varyansa və gözləntilərə bərabərdir (i.i.d təsadüfi dəyişənlər üçün olduğu kimi), onda çəkili ortalama dispersiya varyansın Kiş dizayn təsiri ilə vurulması kimi qiymətləndirilə bilər (sübuta bax:

    Lakin, bu barədə güclü fərziyyə olduğu üçün bu təxmin olduqca məhduddur y müşahidələr. Bu, alternativ, daha ümumi qiymətləndiricilərin inkişafına səbəb oldu.

    Anket seçmə perspektivi Düzəliş et

    Birdən model əsaslı perspektiv, fərqli y i < displaystyle y_ olduqda ağırlıqlı ortalama dispersiyanı qiymətləndirmək istəyirik.> i.i.d təsadüfi dəyişən deyil. Bu problem üçün alternativ bir perspektiv, vahidlərin qeyri-bərabər ehtimallarla seçildiyi (dəyişdirmə ilə) bəzi ixtiyari seçmə dizaynıdır. [1]: 306

    Bu dizayn əsaslı perspektiv, ağırlıqlı ortalama sayğacında istifadə olunan çəkilər, seçim ehtimalının tərsinin alınmasından əldə edilir (yəni inflyasiya faktoru). Yəni: w i = 1 π i ≈ 1 n × p i < displaystyle w_= < frac <1> < pi _>> təqribən < frac <1>>>> .

    Ağırlıqlı cəmi (pwr- cəmi üçün qiymətləndirici) Düzəliş edin

    Əhalinin sayı N Y ¯ ^ k n o w n N = Y ^ p w r N = ∑ i = 1 n w i y i N < displaystyle < hat < bar >>_= < frac << şapka >_>> = < frac < sum _^w_y_>>> .

    Bu qiymətləndiricinin dəyişməsi:

    Yenidən yaza bilərik pwr- ağırlıqlı qeydləri sadə şəkildə istifadə edən qiymətləndirici: Y ^ p w r = ∑ i = 1 n w i y i < displaystyle < hat >_= cəm _^w_y_>. Təxmini dispersiya pwr-estimator: [2]: 52 tərəfindən verilir

    Sol tərəf varyansın necə yazıldığı, sağ tərəf isə çəkili versiyanı necə hazırladığımızdır:

    Və yuxarıdan düstura gəldik.

    Bootstrapping doğrulamasını redaktə edin

    Bootstrapping metodları ilə müqayisədə aşağıdakı göstərilmişdir (Taylor seriyası lineerləşdirmə istifadə nisbət ortalamasının varyans qiymətləndirməsi) ortanın standart səhv kvadratı üçün (kimyəvi tərkib hissələrinin ölçülməsi kontekstində istifadə edildikdə) ağlabatan bir qiymətləndirmədir. ): [3]

    Bu resept Cochran (1977) tərəfindən ortalama nisbət nisbətinə uyğun olaraq nəşr edilmişdir. [1] Yəni: bir vəziyyət, əhali sayının bir qiymətləndiricisinə bölünmüş bir ağırlıqlı ümumi qiymətləndiricinin birləşməsidir.

    Replikasiya əsaslı qiymətləndiricilər Düzəliş edin

    Ağırlıqlı orta fərqlilik üçün qapalı analitik forma olmadığı üçün ədəbiyyatda Jackknife və Bootstrapping kimi təkrarlama metodlarına etibar edilməsi təklif edilmişdir. [1]: 321

    Varyans çəkilərini düzəldin

    Bu vəziyyətdə ağırlıqlı ortalama:

    ağırlıqlı orta standart səhv (varyans ağırlıqları ilə) budur:

    Yuxarıdakı tənliklər birləşdirilərək əldə edilə bilər:

    Bu seçimin əhəmiyyəti ondan ibarətdir ki, bu çəkili orta, müstəqil olduqları və normal olaraq eyni orta ilə paylandıqları ehtimalına əsasən ehtimal paylamalarının ortalamasının maksimum ehtimal qiymətləndiricisidir.

    Aşırı və ya az dispersiya üçün düzəliş et Düzəliş edin

    Ağırlıqlı vasitələr ümumiyyətlə nəzəri olaraq yaradılan məlumatlardan çox, tarixi məlumatların ağırlıqlı ortalamasını tapmaq üçün istifadə olunur. Bu vəziyyətdə, hər bir məlumat nöqtəsinin varyansında bir səhv olacaq. Adətən eksperimental səhvlər eksperimentatorun hər bir məlumat nöqtəsinin varyansını hesablamaqda bütün səhv mənbələrini nəzərə almaması səbəbindən qiymətləndirilə bilər. Bu vəziyyətdə, χ 2 < displaystyle chi ^ <2>> nin çox böyük olduğunu nəzərə alaraq çəkili ortalama dispersiya düzəldilməlidir. Edilməsi lazım olan düzəliş budur

    Ağırlıqlı nümunə fərqi Düzəliş et

    Kiçik nümunələr üçün populyasiya fərqliliyi üçün qərəzsiz bir qiymətləndiricidən istifadə etmək adətdir. Normal çəkisiz nümunələrdə N məxrəcdə (nümunə ölçüsünə uyğun) olaraq dəyişdirilir N - 1 (bax Besselin düzəlişi). Ağırlıqlı mühitdə, əslində iki fərqli qərəzsiz qiymətləndirici var tezlik çəkiləri və vəziyyəti üçün başqa etibarlılıq çəkiləri.

    Tezlik ağırlıqlarını düzəldin

    Ağırlıqlar varsa tezlik çəkiləri (bir çəki baş vermə sayına bərabər olduqda), o zaman qərəzsiz qiymətləndirici:

    Bu, Besselin tezlik ağırlıqları üçün düzəlişini effektiv şəkildə tətbiq edir.

    Qiymətləndiricinin yalnız çəkilər standartlaşdırılmadıqda və ya normallaşdırılmadığı təqdirdə qərəzsiz ola biləcəyini unutmayın, bu proseslər məlumatların orta və dəyişkənliyini dəyişdirir və beləliklə baza nisbətinin itirilməsinə gətirib çıxarır (Besselin düzəldilməsi üçün bir şərt olan əhali sayı).

    Etibarlılıq ağırlıqlarını düzəldin

    Ağırlıqlar əvəzinə təsadüfi deyilsə (etibarlılıq çəkiləri [ tərifə ehtiyac var ]), qərəzsiz bir qiymətləndiricini əldə etmək üçün bir düzəliş faktorunu təyin edə bilərik. Hər təsadüfi dəyişənin eyni paylanmadan orta μ < displaystyle mu> və həqiqi varyans σ faktiki 2 < displaystyle sigma _ < text ilə götürüldüyünü fərz etsək> ^ <2>> gözlədiklərimizi nəzərə alaraq,

    Nümunə varyansının son qərəzsiz qiymətləndirməsi:

    Ağırlıqlı, qərəzsiz nümunə varyansının sərbəstlik dərəcələri uyğun olaraq dəyişir N - 1-dən 0-a.

    Standart sapma sadəcə yuxarıdakı varyansın kvadrat köküdür.

    Bir qeyd kimi, ağırlıqlı nümunə dispersiyasını hesablamaq üçün digər yanaşmalar da təsvir edilmişdir. [5]

    Ağırlıqlı nümunə kovaryansını düzəldin

    Və çəkili kovaryans matrisi aşağıdakılardır: [6]

    Ağırlıqlı nümunə varyansına bənzər olaraq, ağırlıq növünə görə iki fərqli qərəzsiz qiymətləndirici var.

    Tezlik ağırlıqlarını düzəldin

    Ağırlıqlar varsa tezlik çəkiləri, qərəzsiz kovaryans matrisinin ağırlıqlı smetası C < displaystyle textstyle mathbf >, Besselin düzəldilməsi ilə: [6]

    Bu qiymətləndiricinin yalnız çəkilər standartlaşdırılmadıqda və ya normallaşdırılmadığı təqdirdə qərəzsiz ola biləcəyini nəzərə alsaq, bu proseslər məlumatların orta və dəyişkənliyini dəyişdirir və beləliklə baza nisbətinin itirilməsinə gətirib çıxarır (Besselin düzəldilməsi üçün bir şərt olan əhali sayı).

    Etibarlılıq ağırlıqlarını düzəldin

    Halda etibarlılıq çəkiləri, çəkilər normallaşdırılır:

    (Olmazsa, V 1 < displaystyle V_ <1>> hesablanmadan əvvəl normallaşmaq üçün ağırlıqları cəminə bölün:

    qərəzsiz kovaryans matrisinin ağırlıqlı smetası C < displaystyle textstyle mathbf > budur: [7]

    Burada əsaslandırma əvvəlki hissədə olduğu kimidir.

    Ağırlıqların normallaşdığını düşündüyümüz üçün V 1 = 1 < displaystyle V_ <1> = 1> və bu azalır:

    Vektör dəyərli təxminlər Düzenle

    Yuxarıda göstərilənlər, vektorlu qiymətləndirmələrin ortalamasını almaq vəziyyətində asanlıqla ümumiləşdirir. Məsələn, bir təyyarədəki mövqe təxminləri bir istiqamətdə digərinə nisbətən daha az dəqiqliyə sahib ola bilər. Skalyar vəziyyətdə olduğu kimi, birdən çox qiymətləndirmənin ağırlıqlı ortalaması maksimum ehtimal qiymətləndirməsini təmin edə bilər. Sadəcə σ 2 < displaystyle sigma ^ <2>> varyansını kovaryans matrisi ilə əvəz edirik <> və tərs matris ilə aritmetik tərs (hər ikisi də eyni şəkildə, üst yazılarla işarələnir) sonra çəki matrisi oxuyur: [8]

    Bu vəziyyətdə ağırlıqlı ortalama:

    (burada matris-vektor məhsulunun sırası əvəzedici deyil), ağırlıqlı orta kovaryans baxımından:

    Məsələn, ikinci komponentdə yüksək dispersiya ilə [1 0] və birinci komponentdə yüksək dispersiya ilə [0 1] nöqtəsinin ağırlıqlı ortalamasını nəzərə alın. Sonra

    onda çəkili orta:

    mənalı: [1 0] qiymətləndirmə ikinci komponentdə "uyğun" və [0 1] qiymətləndirmə birinci komponentdə uyğundur, buna görə ağırlıqlı orta [1 1] -ə bərabərdir.


    Yamacın Daşınması Metoduna giriş

    Salam, bu Megan Poff və mən Las-Veqasdakı Nevada ştatındakı USGS-in Sahə Ofisinin rəhbəriyəm. Qısaca yüksək su işarələri və yamacın ötürülmə ölçüsü üçün lazım olacaq məlumatlardan bəhs edəcəyəm. Bu videodakı məlumatlar Chow tərəfindən Açıq Kanal Hidravlikası kimi müxtəlif hidravlika dərsliklərində tapıla bilər. Yəni bir yamacın daşınması nədir? Yamacın ötürülməsi açıq kanal axınının hesablanmasının daha sadə üsullarından biridir və Manning tənliyinin tək bir kəsiyə tətbiq edilməsini əhatə edir. Tənlik Q = (1.486 / n) AR 2/3 S 1/2 olaraq təyin olunur, burada Q boşalma, n pürüzlülük əmsalı, A kanal kəsişməsinin sahəsi, R hidravlik radius və S yamac və ya enerji qradiyentidir. Hidravlik radius (R) yalnız kanal kəsik hissəsinin islanmış perimetrə bölünən sahəsidir. Islanmış perimetr, sadəcə, yaxşı, yaş olan kəsiyin perimetridir.

    Bilirəm, "Tamam, Megan, bu tənliklər necə bir daşqından sonra boşalmanı hesablamağa çevrilir?" Yaxşı, düşünək. Sizə yeni verdiyim tənliklərə əsasən bir sahəyə, hidravlik radiusa, bir yamaca və pürüzlülük katsayısına ehtiyacımız var. Bir sahəni təyin etmək üçün bir en kəsiyi və yüksək su işarələri ilə sahə araşdırması edə bilərik. Daha sonra, bir cədvəllə asanlıqla edilə bilən əraziyə və islanmış perimetrə əsasən hidravlik radius təyin edə bilərik. Eyni elektron tablo ilə yüksək su işarələrimizi quracağıq və su səthinin yamacını təyin edəcəyik və nəhayət şəkillər və cədvəllərdən istifadə edərək pürüzlülük əmsalı qiymətləndirəcəyik. Görmək? Həqiqətən olduqca sadədir!

    Buradan əldə etdiyim şey, yamacın ötürülməsi metodunun bu video seriyada təsvir olunan digər dolayı ölçmə metodlarından daha az məlumata ehtiyac duymasıdır. Niyə bunları hər dolayı üçün etmərik və özümüzü problemdən qurtarmırıq? Təhlükə, hidroqraf! Yamacın ötürülməsi tək bir kəsişməyə əsaslandığından hesabladığınız axın təxminləri həqiqi axının 100% -i qədər ola bilər. 22 dekabr 2010-cu il seli üçün Virgin çayı üzərindəki qonaqlıqlarımızdan birinə nümunə verim. Kanal qeyri-bərabər bir kanal idi və əvvəlcə fərqli bir dolayı ölçü hesabladıq. Bununla birlikdə, bu qeyri-adi dərəcədə böyük bir zirvəydi və orijinal hesablamanı yoxlamaq istədik, buna görə bir neçə yamac-konveyer keçdik. Eyni zirvə üçün ayrı yamac daşımaları 21.700 cfs-dən 41.400 cfs-ə qədər bir şey hesabladı. Eyni çayda eyni daşqın üçün böyük bir fərq var!

    Yamacın ötürülmə ölçüsü üçün yaxşı bir yer tapmağa davam edək. Bu video seriyasında göstərilən digər dolayı ölçmə metodlarından hər hansı biri kimi yamac daşıyıcıları da sabit, vahid axının olduğunu düşünür. Sabit axın, axınınızın zamana görə dəyişməməsi və vahid axın, axınının məkan baxımından dəyişməməsi deməkdir, beləliklə sahə və sürət eyni olmalıdır. Ümumiyyətlə, bu zirvədə etibarlı bir fərziyyədir, çünki yüksəlişdən və tənəzzüldən əvvəl sabit və bərabər axın kimi görünən bir şeyə sahib olacağıq. Bu konsepsiyanı ala bilərik və yamac-ötürmə dolayı ölçməmizə tətbiq edə bilərik. Bizə lazım olan hər şey, bütün çatışları təmsil edən və yüksək su işarələri ilə birlikdə aldığımız axını kifayət qədər təmsil edəcək tək bir kəsikdir.

    Bir misal çəkim. Deyək ki, vahid bir beton kanalda bir axın var. Sahə və sürətlər dəyişmədiyi üçün bu cür vəziyyət yamacın ötürmə hesablanması üçün idealdır. Kanalın hər iki tərəfində yüksək su işarələrini işarələmək istəyəcəksiniz. Yüksək su işarələrinin işarələnməsi barədə daha çox məlumat üçün lütfən, yüksək su işarələri videosuna baxın. Yüksək su nişanlarının uzunluğu təxminən hər şey ola bilər, lakin etibarlı olmaq üçün hər sahildə yüksək su nişanlarının daşqın-kanal genişliyini əldə etməyə çalışın. Məsələn, daşqın kanalınız 40 fut genişliydisə, sahillərdə 40 fut yüksək su işarələri almağa çalışın. Çapınız təxminən 40 fut yüksək su işarələrinizin ortasında yerləşməlidir. Yalnız bir bankda yüksək su işarələri tapa bilsəniz, bu razılaşma pozucu deyil. Davam edin və tapdıqlarınızı qeyd edin.

    Çox qısa bir məsafədə yalnız vahid bir kanalınız olduğu və ən yüksək boşalmanı təyin etməyiniz lazım olan bir vəziyyətlə qarşılaşsanız? Bu cür kanal bir yamacın ötürülməsi üçün də yaxşı bir yer ola bilər, çünki yamacın ötürülməsi metodu uzun bir uzunluq tələb etmir. Bir kəsişmə yeri seçin və sonra kəsişməyinizdən yuxarı və aşağı hissələrdə daşqın kanalı genişliyində yüksək su işarələrini qeyd edin.

    Yamacın ötürülməsi hesablamasını seçə biləcəyiniz zaman üçün son bir nümunə. Deyək ki, yalnız bir krest-mərhələ gage saytınız var və bunun üçün hələ müəyyən edilmiş bir mərhələ / boşaltma reytinqiniz yoxdur. Yuxarı mərhələ ölçüsünün məqsədi ilin zirvəsini ölçməkdir və bu ilin zirvəsi pim səviyyəsindən az qalmışdı. Bu olduqca kiçik bir axın, ancaq reytinqimiz yoxdur və axıdılmasına ehtiyacımız var. Bir yamacın nəqlini etmək heç bir şeydən yaxşı olmayacaq və axının bir növ vizual qiymətləndirməsindən daha müdafiəli olacaqdır. Üstəlik, reytinqinizi təyin etməyə başlamaq üçün bir nöqtəniz olacaq. Yamacın ötürülməsi metodu, qiymətləndirmə uzadılması üçün də istifadə edilə bilər. Daha çox məlumat üçün Su Təchizatı Kağızı 2175-ə baxın.

    Vurğulamaq istərdim ki, əksəriyyətdə, yamac sahəsi hesablanması və ya bir boru və ya qəribə bənzər bir quruluşu əhatə edən hər hansı bir hesablama kimi daha güclü bir dolayı ölçmə metodu istifadə etmək istəyəcəksiniz. Yamac daşımaları digər dolayı ölçmə metodlarına nisbətən daha sürətli ola bilər, lakin daha az dəqiqdir və buna görə də ehtiyatla istifadə olunmalıdır.

    Bir yamacın ötürülməsinin dolayı ölçülməsinin ölçülməsi barədə məlumat üçün bu seriyadakı növbəti yamac ötürmə videosuna müraciət edin. Sahədə köməyə ehtiyacınız varsa, rəhbərinizi, yerüstü su mütəxəssisini və ya dolayı ölçmə mütəxəssisini axtarın.


    Orta yamac və ərazi ağırlığında orta yamac necə hesablanır? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

    Rasional tənlik kalkulyatoru

    Compute peak discharge from a drainage basin using the Rational Equation Method

    Units in Rational Equation calculation: ft 3 =cubic foot, m 3 =cubic meter, mm=millimeter, s=second

    Rational Method Equation
    The Rational equation is the simplest method to determine peak discharge from drainage basin runoff. It is not as sophisticated as the SCS TR-55 method, but is the most common method used for sizing sewer systems.

    Rational Equation: Q=ciA
    The Rational equation requires the following units:
    Q = Peak discharge, cfs
    c = Rational method runoff coefficient
    i = Rainfall intensity, inch/hour
    A = Drainage area, acre

    Note that our calculation allows you to use a variety of units.

    The Rational method runoff coefficient (c) is a function of the soil type and drainage basin slope. A simplified table is shown below. See the references at the bottom of the page for more complete tables including impact of slope.

    The Rainfall intensity (i) is typically found from Intensity/Duration/Frequency curves for rainfall events in the geographical region of interest. The duration is usually equivalent to the time of concentration of the drainage area. The storm frequency is typically stated by local authorities depending on the impact of the development. A 10-yr, 25-yr, 50-yr, or even 100-yr storm frequency may be specified.


    Simplified Table of Rational Method Runoff Coefficients (see references below)

    Ground Cover Runoff Coefficient, c
    Lawns 0.05 - 0.35
    Forest 0.05 - 0.25
    Cultivated land 0.08-0.41
    Meadow 0.1 - 0.5
    Parks, cemeteries 0.1 - 0.25
    Unimproved areas 0.1 - 0.3
    Pasture 0.12 - 0.62
    Residential areas 0.3 - 0.75
    Business areas 0.5 - 0.95
    Industrial areas 0.5 - 0.9
    Asphalt streets 0.7 - 0.95
    Brick streets 0.7 - 0.85
    Roofs 0.75 - 0.95
    Concrete streets 0.7 - 0.95

    Error Messages given by calculation
    "Need 0<c<1", "Need i>0" "Need A>0". Input values must be in these ranges.


    References and Bibliography
    Chin, David A. 2000. Water-Resources Engineering. Prentice-Hall.

    Chow, Ven Te, David R. Maidment, and Larry W. Mays. 1988. Applied Hydrology. McGraw-Hill.

    Corbitt, Robert A. 1999. Standard Handbook of Environmental Engineering. McGraw-Hill. 2ed.

    Lindsley, Ray K., Joseph B. Franzini, David L. Freyberg, and George Tchobanoglous. 1992. Water-Resources Engineering. McGraw-Hill. 4ed.

    McCuen, Richard H. 1998. Hydrology Analysis and Design. Prentice-Hall. 2ed.

    Singh, Vijay P. 1992. Elementary Hydrology. Prentice-Hall.

    © 2003-2015 LMNO Engineering, Research, and Software, Ltd. (All Rights Reserved)

    Please contact us for consulting or questions about the rational equation for peak discharge.


    Abstract

    Study region

    Guna Tana Landscape, Upper Blue Nile Basin, Ethiopia.

    Study focus

    This paper aimed to delineate the groundwater potential zones using GIS and remote sensing. Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) technique is used to develop the groundwater potential prospect zones by integrating different groundwater contributing thematic layers. The thematic layers of land cover, drainage density, lineament density, soil, geology, slope, and geomorphology were prepared and used for groundwater potential map development by assigning weights to each thematic layer and features. The weights of each thematic layer were assigned and normalized based on their characteristic and relationship with groundwater recharge. Finally, the thematic maps were integrated by a weighted sum overlay analysis tool to develop groundwater prospect zones.

    New hydrological insights for the region

    It was found that the downstream parts of the Landscape showed excellent groundwater potential covering about 833.49 km 2 area with a flat and lacustrine sediment characteristic. About 469.12 km 2 of the landscape showed very good groundwater potential zone. Northern, northeastern and southeastern parts of the area presented very poor groundwater prospect covering about 553.68 km 2 area. The groundwater potential map was validated using the existing pumping wells and it indicated a good prediction accuracy of 70.5%. Thus, the potential zones identified in the study area by the MCDA technique are reliable.


    Videoya baxın: MİQ Dərs-7-nin sınaq suallarının izahı (Oktyabr 2021).