Более

Какую проекцию использовать для многих уголков мира


Я создаю плакат с множеством отдельных карт (рек мира). Я бы хотел использовать для каждого из них похожую проекцию, чтобы они были сопоставимы по форме и размеру. Думаю, мне нужна параметризованная проекция, но какие кандидаты подходят и какие параметры использовать?


Думаю, ответ зависит от того, какую информацию о мировых реках вы хотите передать своей аудитории.

Например, если вы пытаетесь показать разницу между самыми длинными реками в мире, вы можете использовать проекцию с меньшим искажением площади. Если вы пытаетесь показать, где находятся значительные реки для торговли / ресурсов, точность определения местоположения будет приоритетом, а искажение площади не будет иметь такого большого значения.


Техническая поддержка

Когда 13 сентября 2008 года ураган «Айк» обрушился на северную оконечность острова Галвестон, штат Техас, тысячи жителей были вынуждены покинуть свои дома. По оценкам, 2,6 миллиона человек в Техасе и Луизиане потеряли электроэнергию.

К счастью, Красный Крест Америки был готов к шторму, который обрушился на берег с ветрами 177 километров в час (110 миль в час), во многом благодаря использованию ГИС-технологий организацией по реагированию на чрезвычайные ситуации.

Грег Тьюн, ведущий программный менеджер отдела геопространственных технологий Американского Красного Креста, говорит, что ГИС позволила Красному Кресту принимать более обоснованные решения. Географическая информационная система (ГИС) использует интегрированную сеть оборудования, программного обеспечения и данных.

& ldquoGIS позволяет пользователю добавлять информацию в виде различных слоев, чтобы визуализировать то, что произошло, или то, что вы пытаетесь изобразить в виде географического изображения, - сообщает Tune.

Для Американского Красного Креста, который с момента своего образования в 1881 году оказывает помощь пострадавшим от стихийных бедствий, это означает добавление важных данных на карты. Эти данные включают в себя путь урагана и границы различных отделений Красного Креста. Границы позволяют Красному Кресту узнать, какие отделения должны получить предметы первой необходимости и средства. ГИС также позволяет организации выделять местоположения дорог и природных объектов, включая реки и горы.

До того, как ураган Айк обрушился на побережье Техаса, Тьюн и Джим Дули, старший научный сотрудник Американского Красного Креста по геопространственным технологиям, следили за ураганом с помощью ГИС-технологий из своих офисов в штаб-квартире американского Красного Креста в Вашингтоне, округ Колумбия.

& ldquoБлагодаря возможности отслеживать и контролировать шторм это помогает с точки зрения планирования, - говорит Tune. & ldquoПервое, что мы делаем, - это создаем эти карты пути шторма. & rdquo

Используя ГИС, Красный Крест смог определить лучший район в Техасе для отправки ресурсов, включая тысячи сотрудников Красного Креста.

& ldquo Мы хотим доставить вещи в нужное место в нужное время, не подвергаясь опасности & rsquos, & rdquo Tune.

Технология ГИС дала организации возможность принять обоснованное решение о том, где разместить свой штаб по оказанию помощи при урагане Айк, позволив сотрудникам Красного Креста просматривать данные о следе урагана и сравнивать их с системой автомобильных дорог штата и инфраструктурой Техаса. крупные города.

Хотя Хьюстон находился всего в часе езды к северо-западу от того места, где прогнозировалось, что шторм обрушится на сушу, отключение электроэнергии в городе вместе с потоком перемещенных жителей Галвестона в совокупности сделали его плохим выбором для штаба операции по оказанию помощи при стихийных бедствиях.

& ldquoDallas в некотором роде просочился на вершину как наиболее подходящее место для подготовки и предварительного позиционирования материала, & rdquo Tune.

После того, как было принято решение разместить штаб операции по оказанию помощи при стихийных бедствиях в Далласе, Красный Крест направил в город обученных рабочих, чтобы они обсудили с семьями их потребности в связи со стихийным бедствием. Организация также разместила 26 автомобилей аварийного реагирования, наполненных закусками и водой, в Далласе до того, как ураган Айк обрушился на берег.

Как только шторм обрушился на Техас, Красный Крест использовал карты профиля ветра, созданные с помощью технологии ГИС, чтобы предсказать, где ураган Айк нанесет наибольший ущерб.

Tune говорит, что северо-восточная часть шторма обычно находится там, где самые сильные ветры. & ldquoПрофиль ветра и эти типы карт помогают нам в том, чтобы начать точно определять области, которые мы могли бы рассмотреть с помощью мобильного кормления [автомобиль аварийного реагирования (ERV), раздающий еду и воду], куда мы могли бы отправить наши группы по оценке ущерба. , & rdquo говорит Tune. & ldquoПотому что, если у вас ограниченные ресурсы, вы не хотите идти волей-неволей. Вы хотите попробовать и составить хороший план. & Rdquo

Во время ликвидации последствий урагана Айк Тьюн и Дули загружали свои ГИС-карты на внутренние веб-сайты Красного Креста и отправляли пачки карт работникам Красного Креста на местах в Техасе через FedEx. «Дошло до того, что мы даже не отслеживали рассылаемые нами числа, буквально сотни [карт] большого формата», - говорит Tune. & ldquo Мы отправляли их фунтами. Я не могу сказать вам, сколько рулонов 100-футовой бумаги мы прошли, но это были десятки ».

Американский Красный Крест использовал ГИС более десяти лет до ликвидации последствий урагана Айк. По словам Тьюна, Красный Крест Америки впервые применил эту технологию в больших масштабах во время наводнений в Северной Калифорнии в конце 1996 и начале 1997 года. «У нас было наводнение за наводнением за наводнением в некоторых частях Северной Калифорнии», - говорит он. & ldquoМы создали множество карт. & rdquo

С тех пор Американский Красный Крест использовал ГИС во всех своих крупных усилиях по ликвидации последствий стихийных бедствий, включая ураган Катрина в 2005 году и ураган Густав в 2008 году.

По словам Тьюна, наибольший вклад технологии ГИС в усилия Красного Креста по оказанию помощи при стихийных бедствиях заключается в том, что она позволяет политикам организации четко просматривать информацию и, следовательно, принимать более обоснованные решения.

«Я думаю, что это визуализация», - говорит он. & ldquoЭто & rsquos, старая & lsquoa картина стоит тысячи слов & rsquo. Когда люди видят слова на листе бумаги, им & rsquos трудно понять, что это значит. Я думаю, что когда вы можете показать это графически в виде карты, он действительно выделяется. & Rdquo

Карта любезно предоставлена ​​Американским Красным Крестом

Известный основатель
Медсестра времен Гражданской войны в США Клара Бартон была вдохновлена ​​открытием первого американского отделения Красного Креста в 1881 году. Она узнала о Международном движении Красного Креста во время поездки в Европу.


Описание книги

За последние два десятилетия растет признание того факта, что проблемы в океанографии, рыболовстве и связанных с ними морских областях почти все проявляются в пространственно-временной области. Географические информационные системы (ГИС), естественная основа для обработки пространственных данных, признаны мощными инструментами с полезными приложениями в морских науках. Географические информационные системы в океанографии и рыболовстве обеспечивают тщательное изучение морских приложений ГИС, которые включают широкий спектр методов и сложных подходов в исследованиях прибрежных районов, континентального шельфа и глубоководных районов океана. В нем представлены новые инновационные подходы к использованию ГИС для изучения динамических взаимосвязей, характеризующих морской мир, включая макропрограммы морских ГИС для разработки инструментов и приложений ГИС для океанографии и рыболовства.

Эта книга разделена на четыре части. В первом дается обзор морских ГИС, включая концептуальные вопросы морского пространственного мышления и моделей развития морских ГИС. Во второй и третьей частях исследуются основные методы выборки и онлайн-источники данных с пространственной привязкой, а также обсуждаются примеры применения и новаторские подходы в разработке ГИС для решения многих океанографических и рыбохозяйственных задач. Четвертая часть представляет технические вопросы ГИС, перечисляя процедуры морских ГИС для широкого спектра задач ГИС.

Эта книга будет полезной для всех, кто интересуется разработкой морских ГИС, физической и биологической океанографией, рыболовством и информационными предложениями по управлению ресурсами океана и рыболовства.


Атлантический океан

Луис Кастанеда Inc./Getty Images

Атлантический океан - второй по величине океан в мире с площадью 29 637 900 квадратных миль (76 762 000 кв. Км). Он расположен между Африкой, Европой и Южным океаном в Западном полушарии. Он включает водные объекты, такие как Балтийское море, Черное море, Карибское море, Мексиканский залив, Средиземное море и Северное море. Средняя глубина Атлантического океана составляет 12 880 футов (3926 метров), а самая глубокая точка - желоб Пуэрто-Рико на высоте -28 231 фут (-8 605 метров). Атлантический океан важен для погоды в мире (как и все океаны), потому что сильные атлантические ураганы часто развиваются у берегов Зеленого мыса в Африке и с августа по ноябрь движутся в сторону Карибского моря.


Как читать пространственный адрес национальной сети США (USNG)

Обозначение зоны сети для уникального адреса во всем мире.

Распознавание площади 100 000 метров для региональных территорий.

Координаты сетки для локальных областей.

Этот формат позволяет усекать пространственный адрес (или другой термин может быть сокращенный). Например, на стационарном бланке Министерства внутренних дел адрес может быть представлен как:

1849 C Street NW, Вашингтон, округ Колумбия 20006

USNG: 18SUJ22850705 (NAD 83)

Полный пространственный адрес USNG представляет собой уникальное значение и необходим для использования с приемниками GPS и географическими информационными системами (GIS). Пространственный адрес USNG на вышеуказанном стационарном бланке соответствует центроиду здания. С другой стороны, сотрудник Министерства внутренних дел может сказать кому-то, кто приезжает с визитом из этого района: «Наш южный вход для посетителей находится на 1849 C Street NW, по координатной сетке 22850694». Другой пространственный адрес может идентифицировать вход северного посетителя, а другой набор может идентифицировать погрузочную рампу для транспортных средств доставки.

Координаты сетки чтения локальной области. Координаты сетки используются для определения определенного места в локальной области (в пределах 100 на 100 километров). Координаты написаны по бокам карты, обозначающие определенные линии сетки. (Эти линии сетки основаны на значениях UTM.) Два больших числа обозначают линию сетки и известны как основные цифры как показано ниже.

Для построения значений координат всегда читай правильно, затем вверх. Координаты всегда указываются в виде четного числа цифр, поэтому вы знаете, где разделить координаты на восток и север. Это позволяет вам сокращать требуемую степень точности в пределах определенной области. Координаты сетки используются для определения точечных объектов, таких как район, футбольное поле, конкретный дом или даже место для парковки. Для этого требуются разные уровни детализации. Например

4 цифры - 2306 - определяют местонахождение точки с точностью до 1000 метров (область размером с окрестности).

6 цифр - 234064 - определяет местонахождение точки с точностью до 100 метров (площадь размером с футбольное поле).

8 цифр - 23480647 - определяет местонахождение точки с точностью до 10 метров (размер скромного дома).

10 цифр - 2348306479 - определяет местонахождение точки с точностью до 1 метра (в пределах парковочного места).

В следующем примере памятник Вашингтону описывается как расположенный в сетке 23480647 (думаю, 2348/0647). Прочтите справа до 23-й линии сетки (используя основные цифры). Затем подсчитайте линии сетки до линии 06. Это пересечение известно как сетка 2306. Это четырехзначное значение даст местоположение с точностью до 1000 метров. Измеряя расстояние в метрах от линии 23, мы обнаруживаем, что памятник Вашингтону находится еще в 480 метрах к востоку. Полный компонент ослабления - 23480. Если измерять расстояние в метрах от линии сетки 06, памятник находится еще в 470 метрах к северу. Полный компонент северного положения - 05470. Мы опускаем значения уровня в 1 метр (в данном случае показаны как 0) и, комбинируя компоненты восточного и северного положения, координата сетки задается восьмизначным значением (с точностью до 10 метров) как :

Региональная зона 100000-метровая кв. Идентификация.Далее USNG делит мир на квадраты размером 100 000 метров и обозначает их двумя буквенными значениями. На иллюстрации ниже изображен район Вашингтона, округ Колумбия. В пространственном адресе памятника Вашингтону (18SUJ23480647) вы можете увидеть, что памятник падает в пределах 100000 метров на 100000 квадратных метров, обозначенных UJ. (Примечание: желтым и красным квадратами обозначен участок размером 100 км x 100 км. окрестностивокруг Вашингтона, округ Колумбия.)

Хотя USNG называют буквенно-цифровой системой отсчета для системы координат UTM, на самом деле это гораздо больше. Схема букв для 100000-метровой квадратной идентификации разработана таким образом, что любая двухбуквенная комбинация не повторяется, а через каждые 18 ° долготы и аналогичную область по широте. Таким образом, любой двухбуквенный префикс координатной сетки предоставит уникальное значение в очень большой области. В случае памятника Вашингтону, UJ23480647, его местоположение однозначно обозначено в пределах области, покрывающей большую часть восточного побережья Соединенных Штатов, как показано ниже.

Обозначения сетевых зон уникальных ценностей во всем мире. При разработке из локальной области через региональные области последний уровень определения пространственного адреса - это обозначение зоны сети. Мир разделен на 60 зон UTM, ширина каждой из которых составляет 6 градусов долготы. Схема нумерации для них начинается на 180 ° долготы и ведет отсчет на восток. Территория США покрыта Зонами с 10 по 19. В северном направлении мир делится на 8-градусные пояса широты. Например, граница США покрыта поясами R, S, T и U. Таким образом, территория Вашингтона, округ Колумбия, подпадает под обозначение зоны энергосистемы 18S, как показано ниже. Этот префикс определяет уникальный пространственный адрес Национальной сети США для памятника Вашингтону по всей планете. Этот полный и уникальный пространственный адрес требуется для приемников GPS.

Чтобы проверить, мы можем увидеть, что полный пространственный адрес Национальной сети США состоит из трех частей, когда мы углубляемся в уникальное местоположение,

Обозначение зоны сети (например, 18S).

100000-метровый квадратный идентификатор (например, UJ).

Координаты сетки некоторого четного числа цифр в диапазоне от 2 до 10 (т.е. 23480647 В данном случае восемь цифр определяют место размером примерно со скромный дом). При нанесении координат вы всегда читаете правильно, а затем - вверх.

Пространственный адрес обычно записывается как одна строка значений. Обратите внимание, как была включена горизонтальная точка отсчета (NAD 83):


2 ответа 2

Если вы пишете для себя, вы можете записывать музыку так, как хотите.

Если вы пишете партии для исполнения другими людьми, вы должны писать их в правильной октаве в соответствии с тем, как они обычно пишутся: партии баса или гитары на октаву выше, чем они звучат, мужской вокал на октаву выше, чем они звучат (когда скрипичный ключ), партии пикколо на октаву ниже, чем они звучат, и т. д.

Как бы то ни было, вы записываете свою музыку для собственного использования, всего пара щелчков мышью, чтобы преобразовать части, чтобы они были правильными для других.


Заключение и рекомендации

Исследование было направлено на решение трех основных задач, таким образом, выделяя применение геопространственных технологий в борьбе с COVID-19, представляя данные и тенденции, а также моделируя возможную будущую тенденцию в случаях COVID-19 в Гане. Исследование показало, что геопространственные технологии применимы в борьбе с глобальной пандемией. Многие инструменты ГИС и дистанционного зондирования использовались в различных начинаниях, и все они вносят свой вклад в усилия, предпринимаемые для борьбы с пандемией. Отказ от отслеживания случаев вручную во многих странах, включая Гану, привел к использованию приборных панелей, приложений для отслеживания и беспилотных летательных аппаратов для распространения средств индивидуальной защиты (СИЗ), а также для улучшения тестирования, отслеживания и лечения COVID-19. В Гане был зарегистрирован первый случай заболевания в марте, тенденция и уровень инфицирования были умеренными по сравнению с другими африканскими странами. Распределение случаев по регионам непропорционально. На регион Большой Аккры приходится около 75% зарегистрированных случаев, на втором месте находится регион Ашанти с примерно 15%. Остальные регионы имеют разный процент зарегистрированных случаев, в регионах Саванна, Восточный Боно и Ахафо не зарегистрировано ни одного случая по состоянию на 21 мая 2020 года. Тенденцию заражения сравнивают с концентрацией населения, что подтверждает утверждения многих авторов.

Темпы и тенденции COVID-19 были смоделированы с использованием алгоритмов универсального кригинга и интерполяции с обратным взвешиванием по расстоянию. Моделирование основывалось на динамике мобильности, текущих случаях COVID-19, динамике населения и частоте заражения SARS-CoV2 в Гане. Выяснилось, что ситуация с COVID-19 будет сконцентрирована в южной части Ганы и распространится от регионов Большой Аккры и Ашанти до Восточного, Западного, Центрального и Вольта регионов. Из-за проблем мобильности инфекции распространятся на средний пояс Ганы, а затем постепенно на северную часть страны. Этот вывод очень важен и составляет основу для выделения ресурсов на пораженные территории и разработки мер сдерживания для снижения скорости распространения в еще не затронутые регионы и, возможно, предотвращения распространения.

Основываясь на вышесказанном, исследование выступает за непрерывное и инновационное использование геопространственных технологий в борьбе с COVID-19. В дополнение к используемым в настоящее время приложениям и дронам страна может рассмотреть возможность использования инфракрасных сканеров для быстрого обнаружения инфицированных людей в движении и даже отслеживания контактов. Органы безопасности, поддерживающие порядок в общинах, могут использовать эти сканеры как часть своего снаряжения или носить как очки. Это может быть сделано при соблюдении медицинских протоколов и адекватном физическом / социальном дистанцировании для предотвращения инфекций от бессимптомных пациентов. Своевременное выявление случаев COVID-19 позволит своевременно начать лечение и, следовательно, предотвратить летальные исходы. Во-вторых, должны быть легко доступные данные в различных формах для дальнейшего геопространственного анализа, чтобы информировать о разработке политики и вмешательствах.


Объем мирового рынка запасных частей для конвейеров по продуктам, по применению, по географическому охвату и прогнозам

Рынок запчастей для конвейеров растет умеренными темпами со значительными темпами роста за последние несколько лет, и, по оценкам, рынок значительно вырастет в прогнозируемый период, то есть с 2020 по 2027 год.

Растущий спрос на обработку больших объемов товаров и повышение эффективности процессов являются основными драйверами роста рынка.
Из-за технологических достижений и склонности потребителей к роскошной жизни производители вкладывают больше средств в исследования и разработки, чтобы заменить конвекционные модели более совершенными версиями. Отчет Global Conveyors Spare Parts Market дает целостную оценку рынка. Отчет предлагает всесторонний анализ ключевых сегментов, тенденций, движущих сил, сдерживающих факторов, конкурентной среды и факторов, играющих существенную роль на рынке.

/>

Определение мирового рынка запасных частей для конвейеров

Запасные части для конвейеров - это запасные части, которые можно использовать с нашими конвейерными системами и оборудованием. Полная конвейерная система состоит из трех основных компонентов. Детали включают алюминиевый профиль, приводной блок и оконечный блок. Алюминиевый профиль содержит опору конвейерной ленты. Приводной блок состоит из кронштейна двигателя, контрподшипников и электропривода. Конечная часть состоит из шкива и зажимных ремней. Дополнительные модули - это части, которые могут быть дополнительно включены, такие как стойки и боковые направляющие. Основное назначение конвейерной системы - перемещать объекты из одного места в другое. Конструкция позволяет перемещать объекты, которые слишком тяжелые или слишком громоздкие, чтобы люди могли их переносить вручную. Конвейерные системы экономят время при транспортировке предметов из одного места в другое.

Обзор мирового рынка запчастей для конвейеров

Повышенный спрос на автоматизацию - ключевой фактор, который, как ожидается, будет стимулировать рост мирового рынка запасных частей для конвейеров. Производители вкладывают средства в ускорение производственного процесса и увеличение производственных мощностей. Ожидается, что улучшенные возможности обработки и транспортировки конвейеров будут способствовать увеличению спроса на запасные части для конвейеров & # 8217. Высокая грузоподъемность конвейеров делает их незаменимыми в отраслях промышленности, которые транспортируют тяжелые материалы или оборудование, такие как автомобили и электрические машины. Автоматические конвейеры сокращают затраты на рабочую силу и делают работу безопасной. Запасные части для автоматических конвейеров обычно используются в отраслях с автоматическим управлением.

Растущий спрос на обработку больших объемов товаров и повышение эффективности процессов являются основными драйверами роста рынка.
Из-за технологических достижений и склонности потребителей к роскошной жизни производители вкладывают больше средств в исследования и разработки, чтобы заменить конвекционные модели более совершенными версиями. По оценкам, это будет стимулировать развитие различных отраслей промышленности, что, в свою очередь, приведет к увеличению мирового рынка запасных частей для конвейеров. Однако малые и средние производители обычно не предпочитают конвейеры из-за ограниченного производства, что, как ожидается, является фактором, сдерживающим рост мирового рынка запасных частей для конвейеров. У производителей есть много возможностей для разработки запасных частей для конвейеров по невысокой цене. Возможности заключаются в использовании таких технологий, как большие данные и Интернет вещей, для оптимизации производственных возможностей.

Глобальный анализ сегментации рынка запчастей для конвейеров

Мировой рынок запчастей для конвейеров сегментирован по продукту, применению и географии.

/>

Рынок запчастей для конвейеров, по видам продукции

• Конвейерный ролик
• Холостой конвейера
• Конвейерный шкив
• Другое

В зависимости от продукта рынок подразделяется на конвейерные ролики, конвейерные ролики, конвейерные шкивы и другие.

Рынок запчастей для конвейеров, по областям применения

• Машиностроение
• Обработка сыпучих материалов
• Еда и напитки
• Транспорт и логистика
• Другое

В зависимости от приложения рынок подразделяется на производство оборудования, погрузочно-разгрузочные работы, продукты питания и напитки, транспорт и логистика и другие.

Рынок запчастей для конвейеров по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остаток мира

На основе регионального анализа глобальный рынок запасных частей для конвейеров подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и остальные страны. Прогнозируется, что к 2027 году Азиатско-Тихоокеанский регион станет крупнейшим рынком запасных частей для конвейеров. Этот рост можно объяснить улучшением экономических условий в странах с развивающейся экономикой, таких как Китай, Индия и Таиланд. Ожидается, что инициативы и инвестиции, связанные с увеличением производства в регионе, будут способствовать росту рынка запасных частей для конвейеров в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Ожидается, что растущее распространение автоматизации в Европе создаст высокий спрос на конвейеры в регионе. Ожидается, что в Европе Германия будет иметь максимальную долю рынка запчастей для конвейеров. Ожидается, что в Северной Америке спрос будет меньше из-за зрелости рынка запасных частей для конвейеров в этом регионе. Ожидается, что в течение прогнозируемого периода рост MEA будет вялым.

Ключевые игроки на мировом рынке запчастей для конвейеров

Отчет об исследовании «Глобальный рынок запчастей для конвейеров» предоставит ценную информацию с акцентом на глобальный рынок. Основными игроками на рынке являются Rulmeca, Interroll, DRC Rollers, Conveyor Units Limited, GURTEC GmbH, LEWCO Inc., Luff Industries, Rolmot Conveyor, ZIKOS METALLURGY и Conveyco. Раздел конкурентной среды также включает в себя ключевые стратегии развития, рыночную долю и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Объем отчета о мировом рынке запасных частей для конвейеров

Rulmeca, Interroll, DRC Rollers, Conveyor Units Limited, GURTEC GmbH, LEWCO Inc., Luff Industries, Rolmot Conveyor, ZIKOS METALLURGY и Conveyco.

Бесплатная настройка отчета (эквивалент до 4 рабочих дней аналитика) при покупке. Дополнение или изменение в зависимости от страны, региона и сегмента.

Самые популярные отчеты:

Методология проверенного исследования рынка:

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим Отдел продаж в Verified Market Research.

Причины для покупки этого отчета:

• Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы.
• Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента
• Указывает регион и сегмент, в которых ожидается самый быстрый рост, а также доминирование на рынке.
• Анализ по географическому признаку с выделением потребления продукта / услуги в регионе, а также с указанием факторов, влияющих на рынок в каждом регионе.
• Конкурентная среда, которая включает рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг / продуктов, партнерские отношения, расширение бизнеса и приобретения компаний, представленных в профиле за последние пять лет.
• Обширные профили компаний, включающие обзор компании, информацию о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка.
• Текущий, а также будущий рыночный взгляд на отрасль с учетом последних событий (которые включают возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как в развивающихся, так и в развитых регионах.
• Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения на основе анализа пяти сил Портера.
• Обеспечивает понимание рынка через цепочку создания стоимости.
• Сценарий динамики рынка, а также возможности роста рынка в ближайшие годы
• 6-месячная послепродажная аналитическая поддержка

Настройка отчета

• В случае каких-либо Запросы или требования к настройке Пожалуйста, свяжитесь с нашим отделом продаж, который позаботится о том, чтобы ваши требования были соблюдены.


Глубокое пространственно-временное моделирование последовательности для многоэтапного прогнозирования пассажирского спроса

Дисбаланс спроса и предложения создает серьезные проблемы для транспортных систем, таких как такси и общие транспортные средства (автомобили и велосипеды), и приводит к чрезмерным задержкам, потере дохода и потреблению энергии. Точное прогнозирование потребностей пассажиров - важный шаг на пути к изменению расписания ресурсов для решения вышеуказанных проблем. Однако существующие работы не могут полностью охватить и использовать сложные нелинейные пространственно-временные отношения в мультимодальных данных. Они либо включают в себя избыточные данные из слабо коррелированных регионов, либо контролируют корреляции между этими похожими, но географически удаленными регионами. Более того, эти методы в основном сосредоточены на прогнозировании пассажирского спроса для одного будущего временного шага, тогда как прогнозы в более длительных временных масштабах более ценны для разработки эффективных стратегий развертывания транспортных средств. Мы предлагаем комплексную структуру на основе глубокого обучения для решения вышеуказанных проблем. Наша модель состоит из трех частей: (1) сверточная рекуррентная нейронная сеть каскадного графа для извлечения пространственно-временных корреляций в исторических данных о спросе на транспортные средства в масштабах города (2) две многослойные сети LSTM для отдельного представления внешних метеорологических данных и метаданных времени (3) модуль кодера-декодера для объединения двух вышеупомянутых частей и декодирования представления для достижения предсказания на более длительный период времени в будущем. Мы оцениваем нашу структуру на трех реальных наборах данных и показываем, что наша модель может лучше фиксировать пространственно-временные отношения и превосходит самые современные методы различения.


9. Дискретная геометрия отбора проб

В этой главе представлены описания дискретная геометрия отбора проб , например временные ряды, вертикальные профили и траектории. Наборы данных дискретной выборки геометрии характеризуются более низкой размерностью, чем размерность области пространства-времени, которая является дискретной дискретной геометрией выборки, как правило, & # 8220путями & # 8221 через пространство-время.

9.1. Особенности и типы функций

Каждый тип дискретной геометрии выборки (точка, временной ряд, профиль или траектория) определяется отношениями между его пространственно-временными координатами. Мы называем тип дискретной геометрии выборки ее featureType . Термин & # 8220 особенность & # 8221 относится к единственному экземпляру дискретная геометрия отбора проб (например, один временной ряд). Представление таких функций в наборе данных CF поддерживалось до введения в эту главу с использованием определенного соглашения, которое все еще поддерживается (описанное в разделе 9.3.1). В этой главе описаны дополнительные соглашения, которые обеспечивают преимущества эффективности и ясности для хранения набора функций в одном файле. При использовании этих новых соглашений объекты, содержащиеся в коллекции, всегда должны быть одного типа, а все коллекции в файле CF должны быть одного типа объектов . (Будущие версии CF могут допускать смешивание нескольких типов функций в файле.) В таблице 9.1 представлены типы функций, рассматриваемые в этой главе. Подробности и примеры хранения каждого из этих типов функций приведены в Приложении H, как указано в таблице.

Форма переменной данных, содержащей значения, определенные для набора этих функций

Обязательные пространственно-временные координаты для набора этих функций

одна точка данных (не имеющая подразумеваемых координатных отношений с другими точками)

серия точек данных в одном и том же пространственном положении с монотонно увеличивающимся временем

ряд точек данных вдоль пути в пространстве с монотонно увеличивающимся временем

упорядоченный набор точек данных вдоль вертикальной линии в фиксированном горизонтальном положении и фиксированном времени

timeSeriesProfile

ряд элементов профиля в одном и том же горизонтальном положении с монотонно увеличивающимся временем

траекторияПрофиль

ряд элементов профиля, расположенных в точках, упорядоченных вдоль траектории

Таблица 9.1. Логическая структура и обязательные координаты для типов объектов геометрии дискретной выборки.

В таблице 9.1 пространственные координаты x и y обычно относятся к долготе и широте, но также могут использоваться другие горизонтальные координаты (см. Разделы 4 и 5.6). Пространственная координата z относится к вертикальному положению. Координата времени обозначается как t. Пространственно-временные координаты, указанные для каждого объекта, являются обязательными. Однако featureType может также включать другие пространственно-временные координаты, которые не являются обязательными (особенно координату z). Показанные индексы массива иллюстрируют только логичный структура данных. Индексы в реальных файлах CF определяются конкретным типом представлений (см. Раздел 9.3).

Обозначение размеров как обязательных исключает кодирование переменных данных, где географическое положение не может быть описано как местоположение дискретной точки. Проблемные примеры включают:

time series that refer to a geographical region (e.g. the northern hemisphere), a volume (e.g. the troposphere), or a geophysical quantity in which geolocation information is inherent (e.g. the Southern Oscillation Index (SOI) is the difference between values at two point locations)

vertical profiles that similarly represent geographically area-averaged values and

paths in space that indicate a geographically located feature, but lack a suitable time coordinate (e.g. a meteorological front).

Future versions of CF will generalize the concepts of geolocation to encompass these cases. As of CF version 1.6 such data can be stored using the representations that are documented here by two means: 1) by utilizing the orthogonal multidimensional array representation and omitting the featureType attribute or 2) by assigning arbitrary coordinates to the mandatory dimensions. For example a globally-averaged latitude position (90s to 90n) could be represented arbitrarily (and poorly) as a latitude position at the equator.

9.2. Collections, instances and elements

In Table 9.1 the dimension with subscript i identifies a particular feature within a collection of features. It is called the instance dimension . One-dimensional variables in a Discrete Geometry CF file, which have Только this dimension (such as x(i), y(i) and z(i) for a timeseries), are instance variables . Instance variables provide the metadata that differentiates individual features.

The subscripts o and p distinguish the data elements that compose a single feature. For example in a collection of timeSeries features, each time series instance, i, has data values at various times, o. In a collection of profile features, the subscript, o, provides the index position along the vertical axis of each profile instance. We refer to data values in a feature as its элементы , and to the dimensions of o and p as element dimensions . Each feature can have its own set of element subscripts o and p. For instance, in a collection of timeSeries features, each individual timeSeries can have its own set of times. The notation t(i,o) means there is a set of times with subscripts o for the elements of each feature i. Feature instances within a collection need not have the same numbers of elements. If the features do all have the same number of elements, and the sequence of element coordinates is identical for all features, savings in simplicity and space are achievable by storing only one copy of these coordinates. This is the essence of the orthogonal multidimensional representation (see section 9.3.1).

If there is only a single feature to be stored in a data variable, there is no need for an instance dimension and it is permitted to omit it. The data will then be one-dimensional, which is a special (degenerate) case of the multidimensional array representation. The instance variables will be scalar coordinate variables the data variable and other auxiliary coordinate variables will have only an element dimension and not have an instance dimension, e.g. data(o) and t(o) for a single timeSeries.

9.3. Representations of collections of features in data variables

The individual features within a collection need not necessarily contain the same number of elements. For instance observed in situ time series will commonly contain unique numbers of time points, reflecting different deployment dates of the instruments. Other data sources, such as the output of numerical models, may commonly generate features of identical size. CF offers multiple representations to allow the storage to be optimized for the character of the data. Four types of representation are utilized in this chapter:

два multidimensional array representations , in which each feature instance is allocated the identical amount of storage space. In these representations the instance dimension and the element dimension(s) are distinct CF coordinate axes (typical of coordinate axes discussed in chapter 4) and

два ragged array representations , in which each feature is provided with the minimum amount of space that it requires. In these representations the instances of the individual features are stacked sequentially along the same array dimension as the elements of the features we refer to this combined dimension as the sample dimension .

In the multidimensional array representations, data variables have both an instance dimension and an element dimension. The dimensions may be given in any order. If there is a need for either the instance or an element dimension to be the netCDF unlimited dimension (so that more features or more elements can be appended), then that dimension must be the outer dimension of the data variable i.e. the leading dimension in CDL.

In the ragged array representations, the instance dimension ( я ), which sequences the individual features within the collection, and the element dimension, which sequences the data elements of each feature ( о и п ), both occupy the same dimension (the sample dimension). If the sample dimension is the netCDF unlimited dimension, new data can be appended to the file.

In all representations, the instance dimension (which is also the sample dimension in ragged representations) may be set initially to a size that is arbitrarily larger than what is required for the features which are available at the time that the file is created. Allocating unused array space in this way (pre-filled with missing values — see also section 9.6, Missing data ), can be useful as a means to reserve space that will be available to add features at a later time.

9.3.1. Orthogonal multidimensional array representation

В orthogonal multidimensional array representation , the simplest representation, can be used if each feature instance in the collection has identical coordinates along the element axis of the features. For example, for a collection of the timeSeries that share a common set of times, or a collection of profiles that share a common set of vertical levels, this is likely to be the natural representation to use. In both examples, there will be longitude and latitude coordinate variables, x(i), y(i), that are one-dimensional and defined along the instance dimension.


Смотреть видео: ILINCA VANDICI - Colectia mea de parfumuri (September 2021).