Более

Рассчитать население в радиусе


У меня есть данные о населении, сопоставленные с полигонами и набором точек, вокруг которых я нарисовал буферы. Предполагая, что население в каждой географической области, то есть многоугольники, распределено равномерно, как мне рассчитать население в каждом буфере? Мне нужно сделать это в QGIS.

(1 км - это буфер, а befolkning_i grkrets - многоугольник.)


  1. Убедитесь, что у ваших многоугольников есть атрибут площади, отличный от того, который / может быть автоматически обновлен программным обеспечением при редактировании формы.
  2. Пересеките буферный слой и слой многоугольника.
  3. В получившемся слое откройте таблицу атрибутов. Если есть новое / правильное поле площади в тех же единицах, что и исходное поле области из шага 1, вы можете использовать это - в противном случае вы должны создать его. Добавьте новое поле для хранения процентного значения и вычислите его, разделив новую область на старую.
  4. Добавьте еще одно поле для хранения измененного значения численности, затем вычислите его, умножив исходную численность населения на процентное поле.
  5. Пересечение должно включать атрибут идентификатора буфера. Вы можете использовать это, чтобы растворить многоугольники на этом атрибуте при суммировании измененных значений совокупности, или использовать что-то вроде плагина GroupStats для суммирования значений, имеющих общий идентификатор, в таблице. При желании его можно затем снова присоединить к исходным буферам для создания атрибута совокупности.

Вы можете использовать плагин Area Weighted Average, чтобы выполнить эту работу за вас.


Географический доступ населения к эндокринологам в США, 2012 г.

Увеличение численности населения и ожидаемой продолжительности жизни американцев может привести к нехватке эндокринологов к 2020 году. Это исследование направлено на оценку различий в географической доступности эндокринологов в США, по возрастным группам на уровне штата и округа, а также по городскому / сельскому статусу и расстоянию. .

Методы

Мы использовали Национальный реестр поставщиков медицинских услуг 2012 года, чтобы получить адреса офисов всех взрослых и детских эндокринологов в США. Население, имеющее географический доступ к эндокринологу в пределах 6 радиусов расстояния, сосредоточенных в местах практики эндокринолога, оценивалось с использованием блочной популяции переписи населения США 2010 года. Мы предположили, что люди, живущие в той же кольцевой буферной зоне, где находится эндокринолог, имеют одинаковую географическую доступность для этого эндокринолога. Были оценены географическая доступность (процент населения, имеющего географический доступ хотя бы к одному эндокринологу) и соотношение населения и эндокринолога для каждой географической области.

Результаты

При использовании 20 миль в качестве радиуса расстояния географическая доступность по крайней мере одного детского / взрослого эндокринолога для возрастных групп 0–17, 18–64 и ≥65 лет составила 64,1%, 85,4% и 82,1%. Общее соотношение населения и эндокринолога в пределах 20 миль составляло 39 492: 1 для детей, 29 887: 1 для взрослых в возрасте 18–64 лет и 6 194: 1 для взрослых в возрасте ≥65 лет. Эти соотношения значительно варьировались в зависимости от штата, округа, городского / сельского статуса и расстояния.

Выводы

Это исследование показывает, что доступность для эндокринологов в США различается по географическому признаку. Районы с более низкой географической доступностью требуют дальнейшего изучения влияния этих изменений на профилактику, выявление и лечение эндокринных заболеваний среди населения США. Наши данные о географическом доступе к эндокринологам также могут предоставить ценную информацию для медицинского образования и распределения ресурсов здравоохранения.


Найти население внутри радиуса времени в пути

В этом примере мы покажем, как использовать несколько страниц в бесплатных инструментах для карт для оценки численности населения в пределах радиуса «время в пути». Затем мы найдем приблизительную численность населения в пределах 1 часа езды от Атланты, штат Джорджия.

      1. Сделайте свой радиус вождения. Например. http://www.freemaptools.com/how-far-can-i-travel.htm?address=Atlanta,%20Georgia&speed=60&time=1&accuracy=10&u=km&hw=false&m=false&mode=DRIVING
      2. После завершения обработки выберите Область сохранения из Меню пользователя находится в правом верхнем углу веб-страницы
      3. Дайте название новой области

      Ориентировочная численность населения указана под картой.

      Используйте этот пример как основу для своих нужд и используйте его на разных страницах Free Map Tools.


      Параметры

      Входные линейные объекты, для которых нужно рассчитать плотность.

      Числовое поле, обозначающее значения совокупности (количество подсчетов линии) для каждой полилинии.

      Значения в поле совокупности могут быть целыми или с плавающей запятой.

      Параметры и поведение по умолчанию для поля перечислены ниже.

      Используйте None, если не будет использоваться ни один элемент или специальное значение, и каждая функция будет засчитана один раз.

      Вы можете использовать поле Shape, если входные объекты содержат Z.

      В противном случае поле по умолчанию - НАСЕЛЕНИЕ. Также могут применяться следующие условия:

      • Если поле POPULATION отсутствует, но есть поле POPULATIONxxxx, оно будет использоваться по умолчанию. Xxxx может быть любым допустимым символом, например POPULATION6, POPULATION1974 и POPULATIONROADTYPE.
      • Если нет поля POPULATION или POPULATIONxxxx, но есть поле POP, оно будет использоваться по умолчанию.
      • Если нет поля POPULATION, поля POPULATIONxxxx или поля POP, но есть поле POPxxxx, оно будет использоваться по умолчанию.
      • Если нет поля POPULATION, поля POPULATIONxxxx, поля POP или поля POPxxxx, по умолчанию будет использоваться NONE.

      Размер ячейки выходного растра, который будет создан.

      Этот параметр может быть определен числовым значением или получен из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, будет использоваться значение размера ячейки среды, если указано иное, дополнительные правила будут использоваться для его вычисления на основе других входных данных. См. Раздел использования для более подробной информации.

      Радиус поиска, в пределах которого рассчитывается плотность. Единицы измерения основаны на линейных единицах проекции выходной пространственной привязки.

      Например, если единицы измерения - метры - чтобы включить все объекты в окрестности одной мили - установите радиус поиска равным 1609,344 (1 миля = 1609,344 метра).

      По умолчанию это наименьшее из значений ширины или высоты выходного экстента в выходной пространственной привязке, деленное на 30.

      Единицы площади значений выходной плотности.

      • Квадратные единицы карты - для квадрата линейных единиц выходной пространственной привязки.
      • Квадратные мили - мили (США).
      • Квадратные километры - километры.
      • Acres —Для акров (США).
      • Гектары - гектары.
      • Квадратные ярды - ярды (США).
      • Квадратные футы - футы (США).
      • Квадратные дюймы - дюймы (США).
      • Квадратные метры - метры.
      • Квадратные сантиметры - сантиметры.
      • Квадратные миллиметры - миллиметры.

      Возвращаемое значение

      Выходной растр плотности линии.

      Это всегда растр с плавающей запятой.

      Входные линейные объекты, для которых нужно рассчитать плотность.

      Числовое поле, обозначающее значения совокупности (количество подсчетов линии) для каждой полилинии.

      Значения в поле совокупности могут быть целыми или с плавающей запятой.

      Параметры и поведение по умолчанию для поля перечислены ниже.

      Используйте None, если не будет использоваться ни один элемент или специальное значение, и каждая функция будет засчитана один раз.

      Вы можете использовать поле Shape, если входные объекты содержат Z.

      В противном случае поле по умолчанию - НАСЕЛЕНИЕ. Также могут применяться следующие условия:

      • Если поле POPULATION отсутствует, но есть поле POPULATIONxxxx, оно будет использоваться по умолчанию. Xxxx может быть любым допустимым символом, например POPULATION6, POPULATION1974 и POPULATIONROADTYPE.
      • Если нет поля POPULATION или POPULATIONxxxx, но есть поле POP, оно будет использоваться по умолчанию.
      • Если нет поля POPULATION, поля POPULATIONxxxx или поля POP, но есть поле POPxxxx, оно будет использоваться по умолчанию.
      • Если нет поля POPULATION, поля POPULATIONxxxx, поля POP или поля POPxxxx, по умолчанию будет использоваться NONE.

      Размер ячейки выходного растра, который будет создан.

      Этот параметр может быть определен числовым значением или получен из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, будет использоваться значение размера ячейки среды, если указано иное, дополнительные правила будут использоваться для его вычисления на основе других входных данных. См. Раздел использования для более подробной информации.

      Радиус поиска, в пределах которого рассчитывается плотность. Единицы измерения основаны на линейных единицах проекции выходной пространственной привязки.

      Например, если единицы измерения - метры - чтобы включить все объекты в окрестности одной мили - установите радиус поиска равным 1609,344 (1 миля = 1609,344 метра).

      По умолчанию это наименьшее из значений ширины или высоты выходного экстента в выходной пространственной привязке, деленное на 30.

      Единицы площади значений выходной плотности.

      Единица измерения по умолчанию выбирается на основе линейной единицы выходной пространственной привязки. Вы можете изменить это на соответствующие единицы, если хотите преобразовать выходную плотность. Значения линейной плотности преобразуют единицы длины и площади.

      Если выходная пространственная привязка не указана, выходная пространственная привязка будет такой же, как входной класс пространственных объектов. Единицы выходной плотности по умолчанию определяются линейными единицами выходной пространственной привязки следующим образом. Если выходные линейные единицы измерения - метры, то единицы выходной плотности площади будут установлены на Квадратные километры, при этом квадратные километры будут выводиться для точечных объектов или километров на квадратный километр для ломаных объектов. Если выходные линейные единицы измерения - футы, единицы выходной плотности площади будут установлены на Квадратные мили.

      Если единицы вывода отличны от футов или метров, то единицы измерения плотности области вывода будут установлены на Квадратные единицы карты. То есть единицы выходной плотности будут квадратами линейных единиц выходной пространственной привязки. Например, если выходные линейные единицы измерения - сантиметры, единицы плотности выходной области будут квадратными единицами карты, что приведет к квадратным сантиметрам. Если выходные линейные единицы измерения - километры, единицы выходной плотности площади будут квадратными единицами карты, что приведет к квадратным километрам.

      Доступны следующие варианты и соответствующие им единицы выходной плотности:

      • SQUARE_MAP_UNITS - для квадрата линейных единиц выходной пространственной привязки.
      • SQUARE_MILES - для миль (США).
      • SQUARE_KILOMETERS - километры.
      • ACRES - Для соток (США).
      • ГЕКТАРЫ - Для гектаров.
      • SQUARE_YARDS - Для ярдов (США).
      • SQUARE_FEET - для ног (США).
      • SQUARE_INCHES - для дюймов (США).
      • SQUARE_METERS - для метров.
      • SQUARE_CENTIMETERS - для сантиметров.
      • SQUARE_MILLIMETERS - для миллиметров.

      Возвращаемое значение

      Выходной растр плотности линий.

      Это всегда растр с плавающей запятой.

      Пример кода

      В этом примере вычисляется растр плотности по полю длины файла формы полилинии.

      В этом примере вычисляется растр плотности по полю длины файла формы полилинии.


      Регулярный междугородний транспорт в сельской местности

      Мобильность для сельской Америки - важная транспортная проблема. Помимо регионального доступа к близлежащим мегаполисам, сельских жителей также беспокоит их способность совершать междугородние поездки на коммерческом транспорте. В последние несколько лет растет беспокойство по поводу сокращения объема услуг междугородних перевозок в сельской местности. Текущие финансовые проблемы для многих национальных перевозчиков и связанное с этим сокращение объема услуг привлекли дополнительное внимание к проблеме мобильности для сельских районов.

      Чтобы определить, сколько из 82,4 миллионов сельских жителей страны находятся в пределах разумного радиуса покрытия хотя бы одного междугородного транспортного средства, в 2003 году Бюро транспортной статистики (BTS) провело геопространственный анализ с использованием инструментов Географической информационной системы (ГИС), чтобы построить их график. удобства. Разумный радиус покрытия был определен как 25 миль вокруг автобусных и железнодорожных вокзалов и небольших аэропортов. Для средних и крупных узловых аэропортов в исследовании использовался более широкий радиус покрытия 75 миль. Эти параметры основаны на часто используемых предположениях в отрасли пассажирских перевозок и предыдущей работе, выполненной BTS и Офисом министра транспорта. 1

      Первоначальный геопространственный анализ нанес на карту все междугородные железнодорожные станции 2, аэропорты с регулярными рейсами авиалиний и местоположения междугородных автобусных перевозок по состоянию на 15 января 2003 г. Разумный радиус покрытия 25 миль или 75 миль, в зависимости от обстоятельств, был нанесен вокруг каждого объекта так, чтобы сформировать общенациональную картину покрытия междугородних перевозок. Этот отчет является последним обновлением исходного отчета. В обновлении в сентябре 2004 г. учтены изменения, произошедшие в междугородной автобусной сети в августе 2004 г., когда компания Greyhound реализовала первый этап реструктуризации сети. С тех пор, как было выпущено это обновление, Amtrak прекратил обслуживание части одного из своих междугородных маршрутов. Greyhound выполнила следующий этап реструктуризации своей сети, прекратив обслуживание в 148 пунктах 3 апреля 2005 г. и несколько других изменений в воздушном и железнодорожном транспорте. , и междугороднего автобусного сообщения. 3 В этом отчете отражены эти изменения и добавлены несколько междугородных автобусных линий на Аляске, а также система морских магистралей Аляски (паромы) для развития нынешней общенациональной картины покрытия междугородными перевозками в сельских районах. 4 Полный набор карт междугородного сельского транспорта, разработанных в рамках этого анализа, можно найти по адресу http://www.bts.gov/publications/scheduled_intercity_transportation_and_the_us_rural_population/. Информацию о методологии можно найти в конце этого отчета.

      СЕЛЬСКОЕ ПОКРЫТИЕ

      Используя информацию о групповых блоках переписи, BTS подсчитала, что 76,5 миллиона (93 процента) из 82,4 миллиона сельских жителей в Соединенных Штатах проживают в зоне покрытия, по крайней мере, одного из четырех видов междугороднего общественного транспорта (воздушный, автобусный, железнодорожный, паромный). . Из этих 76,5 миллионов более трех четвертей имеют доступ к более чем одному режиму. Есть 5,9 миллиона жителей (7 процентов), которые не проживают в зоне действия какого-либо из запланированных междугородних режимов (таблица 1). Междугородний автобус имеет наибольшее проникновение в сельскую местность, в зоне покрытия которого находится 89 процентов сельских жителей. На воздушное сообщение приходится 71 процент, а на междугородние железнодорожные перевозки - 42 процента. На рисунке 1 показан процент населения, охваченного каждым видом транспорта, для 48 смежных штатов, Аляски, Гавайев и всех 50 штатов вместе взятых.

      Для каждого из режимов в этом отчете обсуждается протяженность междугородной сети, доступной в сельской местности, и количество сельских жителей, находящихся в зоне покрытия данного режима. В отчете также исследуется степень, в которой каждый вид транспорта является единственным междугородним транспортом, доступным для сельских жителей. В таблице 2 показан охват сельских жителей каждым режимом.

      МЕЖДУГОРОДНЫЕ УСЛУГИ

      По состоянию на 3 апреля 2005 г. в общей сложности насчитывалось 4 388 пунктов междугородних пассажиров, 4 110 из которых расположены в 48 континентальных штатах. В Соединенных Штатах насчитывается 3179 междугородных автобусных станций, 638 аэропортов и 540 железнодорожных станций (таблица 3). Междугородние транспортные средства, обслуживающие сельскую местность, не обязательно расположены в обслуживаемой сельской местности. В некоторых случаях объект находится в другом близлежащем сельском сообществе. В сельских районах, окружающих крупные мегаполисы, сельские жители могут попадать в зону покрытия аэропорта или наземного транспортного терминала, который находится в близлежащей урбанизированной зоне.

      Поставщики междугородных железнодорожных, автобусных и воздушных перевозок

      Междугородние перевозки в сельскую местность осуществляют многочисленные авиаперевозчики и автобусы. Два перевозчика, Amtrak на материковой части США и железная дорога Аляски, обеспечивают междугородние железнодорожные перевозки. Есть много других железнодорожных перевозчиков (например, New Jersey Transit, METRA в Чикаго, Caltrain в Калифорнии и многие другие). Однако они предоставляют услуги местного или регионального транзита и поэтому не включены в исследование BTS в качестве поставщиков междугородних перевозок.

      Крупнейшим междугородним автобусным перевозчиком является компания Greyhound Lines, Inc., на которую, по оценкам, приходится 60 процентов регулярных междугородных автобусных перевозок в Соединенных Штатах. Хотя только 12 автобусных перевозчиков класса 1 5 сообщают о своих регулярных междугородних перевозках в Федеральное управление безопасности автотранспортных средств 6, существует около 50 перевозчиков, которые предоставляют регулярные междугородние перевозки, в основном на региональной основе. По большей части междугородние автобусные перевозчики предлагают услуги по продаже билетов между линиями и расписаниям стыковок, которые в совокупности образуют интегрированную сеть в 48 континентальных штатах. Начиная с этого выпуска отчета, мы включаем в анализ несколько регулярных рейсов автобусов или фургонов на Аляске.

      В это исследование были включены аэропорты, обслуживаемые регулярными авиаперевозчиками. Среди этих аэропортов есть аэропорты в сельской местности, которые обслуживаются в рамках федеральной программы Essential Air Service (EAS). 7 Субсидируемые EAS предоставляются в 109 населенных пунктах на прилегающей территории США, 33 на Аляске и 3 на Гавайях. 8

      Межгосударственные паромы

      Начиная с этого выпуска отчета, мы включаем систему морских автомобильных дорог Аляски (AMHS), паромы которой соединяют 31 прибрежный город на Аляске друг с другом и с Беллингхэмом, штат Вашингтон. В Беллингеме AMHS соединяется как с компанией Amtrak, так и с междугородним автобусным сообщением. Хотя в Соединенных Штатах есть и другие паромные переправы, многие из них носят местный или региональный характер, что больше похоже на транзитные перевозки. Фактически, многие из них эксплуатируются транзитными агентствами. Многие работают только сезонно. Паромы, которые в основном перевозят пассажиров в автомобилях, а не служат связующим звеном для отдельных поездок на общественном транспорте, больше похожи на «плавучую магистраль». Таким образом, AMHS - единственная паромная переправа, которую мы включаем в список регулярных междугородних перевозок в сельской местности. Полный перечень паромных перевозок можно найти в Национальной базе данных паромных переправ, составленной Федеральным управлением шоссейных дорог. 9

      РЕЖИМЫ

      Междугородний автобус

      Междугородний автобус имеет самое глубокое проникновение из четырех видов транспорта в сельской Америке. Междугородние автобусы обслуживают около 3200 станций, где доминирует единственный общенациональный перевозчик, Greyhound Lines, Inc., но в целом насчитывает около 50 перевозчиков. Недавнее закрытие некоторых междугородних автобусных маршрутов вызвало обеспокоенность по поводу обслуживания в сельской местности. Тем не менее междугородняя автобусная сеть по-прежнему покрывает 88,5% всего сельского населения США и 89,0% сельского населения в 48 смежных штатах. Правительства некоторых штатов предоставляют средства для междугородных автобусных перевозок через программу грантов по формуле Федерального управления транзита, раздел 5311 (f). 10 В большинстве штатов междугородние автобусы обслуживают большую часть сельского населения, чем другие виды транспорта. Единственное исключение составляют несколько северо-восточных штатов, где воздушным или железнодорожным транспортом обслуживается немного более высокий процент населения, и Аляска, где воздушное сообщение имеет гораздо более глубокое проникновение в сельские районы. Подробности по штатам и регионам обсуждаются далее в этом отчете.

      Междугородний автобусный сектор охватывает 100 процентов сельского населения в двух штатах (Коннектикут и Делавэр), более 90 процентов в дополнительных 20 штатах и ​​более 80 процентов в других 10 штатах. Есть только четыре материковых штата, где менее 70 процентов сельского населения имеет междугородний автобусный доступ, но даже в этих штатах автобус покрывает большую часть населения, чем другие виды транспорта.

      В таблице 4 показаны штаты с наибольшей и наименьшей долей сельских жителей, охваченных междугородным автобусным сообщением.

      Примерно каждый пятый сельский житель, имеющий доступ к междугороднему транспорту (16,4 миллиона), находится в зоне действия только одного междугороднего режима. Для большинства из этих людей (13,5 миллиона) междугородний автобус обеспечивает единственный доступ к коммерческому междугороднему транспорту. Количество сельских жителей, для которых автобусное сообщение является единственным междугородним доступом, можно найти по штатам в таблице 11.

      Авиасервис

      Среди трех коммерческих междугородних видов транспорта наибольшее количество путешественников на дальние расстояния перевозят авиакомпании. Согласно Национальному исследованию поездок домашних хозяйств 2001 года, проведенному BTS и Федеральным управлением шоссейных дорог, 70 процентов дальних поездок, совершаемых не на личном транспортном средстве, совершаются воздушным транспортом (7,4 процента всех поездок на дальние расстояния). 11 авиакомпаний предоставляют регулярные рейсы в 638 аэропортах США: 432 аэропорта в континентальных штатах, 195 на Аляске и 11 на Гавайях.

      Авиакомпанией обслуживается 71 процент жителей сельских районов Америки. В 15 штатах не менее 80 процентов сельских жителей охвачены воздушным сообщением, в том числе в 4 северо-восточных штатах, где охвачены все сельские жители. В 42 штатах не менее половины сельского населения работает в зоне обслуживания авиакомпаний. В таблице 5 показаны штаты с наибольшим и наименьшим процентом сельских жителей, охваченных регулярным воздушным сообщением.

      Воздушное сообщение - единственный вид междугородних перевозок для 2,6 млн. Сельских жителей, или 3,1% сельского населения. Помимо Гавайев, где воздушное сообщение является единственным междугородним видом транспорта, на Аляске самый высокий процент сельских жителей, которые имеют доступ только к воздуху и не имеют доступа к другим видам транспорта. На Аляске 26 процентов сельских жителей обслуживаются только воздушным транспортом. В Висконсине больше всего сельских жителей - 173 000 человек, которые обслуживаются только воздушным сообщением, хотя это составляет лишь 7,6 процента сельского населения штата. Количество сельских жителей, для которых авиасообщение является единственным междугородним доступом, можно найти по штатам в таблице 11.

      Железнодорожное сообщение

      Amtrak и Alaska Railroad - два поставщика междугородных (некоммерческих) железнодорожных услуг в Соединенных Штатах. В зоне покрытия этих двух операторов связи проживает 34,6 миллиона сельских жителей. 12 поездов компании Amtrak обслуживают 520 пунктов, а железная дорога Аляски обслуживает еще 20 пунктов назначения. 13 Помимо Аляски, в 6 штатах имеется 20 и более междугородных железнодорожных станций. Калифорния с 67 станциями и Иллинойс с 30 имеют наибольшее количество междугородних железнодорожных сообщений. Есть три штата, жители которых не обслуживаются междугородним железнодорожным сообщением: Южная Дакота, Вайоминг и Гавайи.

      Род-Айленд - единственный штат, где все сельские жители живут в радиусе 25 миль от междугородных железнодорожных станций. Есть два других штата, где не менее 80 процентов сельского населения проживает в зоне обслуживания железных дорог, еще три, где железная дорога покрывает не менее 70 процентов, пять штатов с не менее 60 процентами и еще три с как минимум 50-процентным покрытием железнодорожным транспортом. .

      В таблице 6 показаны штаты с наибольшим и наименьшим процентным соотношением сельских жителей, охваченных междугородным железнодорожным сообщением.

      Междугородняя железная дорога обеспечивает единственный доступ к междугородним пассажирским перевозкам для 349 000 сельских жителей в 48 континентальных штатах. Ликвидация более 100 междугородных автобусных остановок 3 апреля 2005 г. увеличила количество сельских жителей, обслуживаемых исключительно железнодорожным транспортом, примерно на 29 000 человек. Большинство жителей Джорджии с населением 61 000 и Южной Каролины с 33 000 обслуживаются только по железной дороге. В этих двух штатах проживает 27 процентов сельских жителей, для которых железнодорожный транспорт является единственным доступным видом транспорта. Однако в Монтане и Небраске самый высокий процент сельских жителей, имеющих доступ только к железной дороге, - 3,3 процента и 2,4 процента сельского населения, соответственно. Количество сельских жителей, для которых железная дорога является единственным междугородним доступом, по штатам можно найти в таблице 11.

      СЕЛЬСКИЙ ТРАНСПОРТ ПО ГОСУДАРСТВАМ И РЕГИОНАМ

      Помимо анализа роли каждого вида транспорта, BTS также изучили общую доступность междугородних перевозок в сельской местности на уровне штата и региона. В региональном анализе Аляска и Гавайи рассматриваются отдельно от остальной части Тихоокеанского отделения Бюро переписи населения (Вашингтон, Орегон и Калифорния), поскольку транспортная среда в этих двух штатах уникальна по сравнению с континентальными штатами. Кроме того, BTS отдельно исследует территорию, обычно называемую Северо-восточным коридором (NEC), потому что Бюро переписи разделяет этот важный транспортный коридор между тремя участками. 14

      Покрытие междугородних перевозок наиболее полно на востоке и вдоль западного побережья. В этих районах большинство сельских жителей обслуживаются автобусом, поездом и воздухом. Напротив, в менее густонаселенных штатах Западный, Северный, Центральный и Горный больший процент сельских жителей оказывается за пределами зоны покрытия междугороднего транспорта. Эти две зоны - единственные, где менее 90 процентов сельских жителей находятся в зоне действия любого из режимов. Таблица 7 показывает процентную долю сельского населения, имеющего покрытие коммерческих междугородних перевозок в каждом районе страны, а таблица 8 ранжирует штаты по самому высокому и самому низкому проценту сельских жителей с покрытием.

      Хотя междугородний автобус является наиболее широко доступным видом транспорта, за ним следуют авиалинии, а затем междугородние железнодорожные перевозки, относительная важность каждого из этих видов транспорта в обеспечении мобильности междугородних перевозок в сельской местности варьируется в зависимости от географического положения. Кроме того, мобильность жителей сельских районов различается в зависимости от того, сколько режимов обеспечивает покрытие в их районе. Хотя 94 процента из 82,4 миллиона сельских жителей (76,5 миллиона жителей) находятся в зоне покрытия хотя бы одного коммерческого режима, только 36 процентов (29 миллионов жителей) имеют выбор всех трех режимов. 15 Густонаселенные северо-восток и западное побережье имеют самый высокий процент сельских жителей, имеющих доступ ко всем трем видам транспорта. Это приводит к более высокому уровню мобильности, чем у сельских жителей в южных и центральных частях страны, которые с большей вероятностью будут обслуживаться только одним видом междугороднего транспорта.

      В таблице 9 штаты ранжируются по наивысшему и самому низкому проценту сельских жителей, имеющих доступ ко всем трем видам междугороднего транспорта.

      В таблице 10 показаны штаты, в которых 25 процентов и более сельских жителей имеют доступ только к одному виду регулярного междугороднего транспорта.

      Таблица 11 показывает для всех штатов количество сельских жителей, количество, охваченное каждым видом транспорта, и количество, полагающееся на каждый из видов транспорта как единственный доступ к регулярному междугороднему транспорту.

      УРОВНИ ОБСЛУЖИВАНИЯ И ПОДКЛЮЧЕНИЕ

      В этом исследовании конкретно не рассматриваются уровни обслуживания, предоставляемые на каждом из объектов междугородного транспорта. BTS включала любые объекты, которые обслуживаются по графику круглый год. В некоторых случаях услуги предоставляются не реже, чем ежедневно, например, на маршрутах Amtrak с обслуживанием раз в три недели или на железной дороге Аляски, которая курсирует реже, чем ежедневно в зимние месяцы. Кроме того, услуги варьируются от крупных узловых аэропортов с множеством дополнительных услуг до точек загрузки междугородних автобусов, которые представляют собой просто обозначенное место на шоссе. Критерий включения в качестве объекта междугородных перевозок заключается в том, что в этом месте перевозчик междугородных услуг делает регулярные остановки в течение года для приема и выгрузки междугородних пассажиров.

      Связность, или интермодализм, является важным фактором в определении того, насколько хорошо междугородняя транспортная сеть удовлетворяет транспортные потребности сельских районов. Возможность доступа к службам одного режима и удобного перехода в другой режим расширяет охват всех режимов. Например, хотя некоторые сельские районы могут быть в зоне покрытия только междугородных автобусов, если междугородний автобус обслуживает узловой аэропорт и станцию ​​Amtrak, сельские жители в этом районе могут эффективно иметь доступ ко всем трем видам транспорта, даже если они проживают. в зоне обслуживания только один режим. BTS планирует изучить степень и доступность интермодальных соединений в своей будущей работе.

      ПРИМЕЧАНИЯ ПО МЕТОДОЛОГИИ

      В исследовании «Сельский междугородный транспорт» использовался четырехэтапный ГИС-анализ:

      1. определить районы и население, составляющие «Сельскую Америку»
      2. создать базу данных по всем междугородним воздушным, железнодорожным, автобусным и паромным терминалам и нанести на карту эти объекты
      3. начертите радиус зоны покрытия услуг вокруг каждого терминала и
      4. определить общую численность обслуживаемого населения путем определения тех сельских точек, которые попадают в разумный радиус доступа любого из междугородних терминалов.

      Определение сельской Америки

      BTS считали сельским любой район в Соединенных Штатах, который Бюро переписи населения не определило ни как «урбанизированный район», ни как «городской кластер». Урбанизированные районы - это поселки, города или другие места или более чем одно прилегающее место с населением 50 000 или более человек. Урбанизированные районы обычно, но не всегда, расположены вокруг крупных городов. Городские кластеры (новая категория переписи, добавленная в 2000 г.) - это места с населением от 2 500 до 50 000 человек, расположенные за пределами урбанизированных территорий. Городские кластеры составляют около 30 миллионов человек. Эти города, поселки или прилегающие поселения имеют плотность, чтобы считаться городскими по своему характеру. Однако они часто расположены далеко от крупных мегаполисов и находятся в той части страны, которую многие люди считают «сельской Америкой».

      После тщательного изучения мы решили, что последовательность требует, чтобы мы рассматривали городские кластеры как городские, независимо от их местоположения. Таким образом, методология BTS для определения сельского населения будет соответствовать методологии, используемой другими федеральными органами при обсуждении сельской Америки. Кроме того, определение того, какие городские кластеры являются сельскими по своей природе, а какие нет, добавило бы значительно сложного слоя к анализу в области, не входящей в компетенцию BTS.

      Создание базы данных по междугородным пассажирским перевозкам

      Информация о местонахождении междугородных транспортных терминалов, включая географические координаты, поступила из нескольких источников:

      • Геопространственная база данных BTS станций Amtrak. Основанная на системе Amtrak 2000 года, эта база данных была обновлена ​​для добавления всех текущих станций, показанных в северо-восточном и национальном расписаниях Amtrak на осень / зиму 2004-2005 гг.
      • Для выбора действующих аэропортов авиакомпаний из геопространственной базы данных BTS всех аэропортов, о самолетах которых сообщило FAA, использовалось Североамериканское издание «Официальное руководство для авиакомпаний» от 1 марта 2005 г. (OAG Worldwide, Downer’s Grove, IL).
      • Данные междугородних автобусных станций были получены из электронной базы данных, предоставленной BTS компанией Greyhound Lines по всем междугородним автобусным станциям в ее базе данных системы продажи билетов TRIPS.
        • Справочник Russell's North American Motorcoach Guide, издание от февраля 2005 г., использовался для проверки местоположений в базе данных Greyhound и для добавления местоположений, не включенных в Greyhound.
        • Места, которые компания Greyhound прекратила обслуживать до 3 апреля 2005 г., в которых ни один другой оператор не предоставляет услуги междугороднего автобусного сообщения, были удалены из базы данных.

        Зоны обслуживания

        Для этого анализа BTS использовали радиус 25 миль, чтобы отразить разумную зону покрытия вокруг автобусной или железнодорожной станции, а также небольшого аэропорта или аэропорта без хаба. 16 Для средних и крупных узловых аэропортов в исследовании использовался более широкий радиус покрытия 75 миль. Эти параметры основаны на часто используемых в отрасли предположениях и на предыдущей работе, проделанной BTS и Управлением министра транспорта. 17 They are consistent with criteria used to determine eligibility for subsidized air service under the Essential Air Service (EAS) program. For the purposes of this analysis, there was no adjustment made to coverage areas to account for natural boundaries to access such as lakes, mountains, bays, etc., with the exception of Hawaii. In Hawaii, the coverage area for each airport was confined to the island on which that airport was located.

        Population Data

        The following steps were taken to identify and quantify the rural population within the coverage area of each of the modes:

        • Identified rural population from the latest available census data (2000) at the time the analysis was conducted.
        • Used census block group data to determine population.
        • Identified Amtrak, Alaska Railroad, and Intercity Bus Stations as well as Airline Airports.
        • Mapped stations using geographic coordinates when available or via the place name or zip code when geographic coordinates could not be obtained.
        • Drew reasonable access radius (25 or 75 miles as discussed above) around facility.
        • Population for block groups identified as rural falling within the reasonable access radius determines the total rural population with access to that mode of transportation.

        End Notes

        1 B.D. Spear and R.W. Weil, “Access to Intercity Transportation Services from Small Communities: A Geospatial Analysis,” Transportation Research Record 1666 (Washington, DC: Transportation Research Board, 1999).

        2 Amtrak and the Alaska Railroad.

        3 This report also adds 75 airports in Alaska and several airports and rail stations across the country that were not included in the prior analysis due to previously undiscovered data issues. The percentage of the rural population covered by air service increases from 57 percent to 97 percent in Hawaii and from 84 percent to 88 percent in Alaska. The report also adds several rail and bus stations and updates information for locations where airline service has relocated to other facilities since the original database was developed.

        4 While U.S. ferry services do not generally provide intercity passenger service, the role of the Alaska Marine Highway System (AMHS) in providing city-to-city service along the Alaska coast and long distance passenger service between Alaska points and Bellingham, Washington, qualifies the AMHS as an intercity travel mode.

        5 Class 1 motor carriers of passengers are those with at least $5 million in annual passenger revenue.

        6 Motor carrier data, which prior to Sept. 29, 2004, was reported to BTS, can be found at http://www.fmcsa.dot.gov/reporting/prod.htm.

        7 For background on the Essential Air Service program, see http://ostpxweb.dot.gov/aviation/rural/easwhat.pdf.

        8 As of April 2005, per personal communication with the Essential Air Service Division in the Office of Aviation Analysis, U.S. Department of Transportation, Apr. 19, 2005. In addition, one EAS point is also subsidized in Puerto Rico, which is not covered in this report.

        9 The database can be found at the BTS TranStats homepage at http://www.transtats.bts.gov.

        10 Funding for the 5311(f) program is provided through the Federal Transit Administration. See http://www.fta.dot.gov/library/policy/prgms/nuafg.html.

        11 Long distance trips are defined as a trip of 50 miles or more away from home. The National Household Travel Survey highlights report can be found at http://www.bts.gov/publications/national_household_travel_survey or ordered at www.bts.gov/pdc/index.xml. Trips by mode can be found on table A-22 of the report.

        12 34.7 million rural residents live within the Amtrak service area and 125,000 are within 25 miles of the Alaska Railroad stations.

        13 Certain Alaska Railroad trains will pick up and discharge passengers who “flag” the train anywhere along the track. For the purposes of this study, only scheduled stops at stations in places with postal zip codes are included.

        14 For purposes of this analysis, the Northeast Corridor is considered to include the states of Connecticut, Delaware, Maryland, Massachusetts, New Jersey, New York, Pennsylvania, and Rhode Island.

        15 In the mainland states, air, bus, and rail are the three main modes. Bellingham, Washington, is the only mainland location served by intercity ferry.

        16 A large hub is one that annually enplanes at least 1 percent of all domestic enplanements, medium hubs enplane 0.25 to 0.999 percent of domestic enplanements, small hubs 0.05 to 0.249 percent, and nonhub airports less than 0.05 percent of domestic enplanements.


        Just iterate all the markers you have and use the following function to get the distance from the specific co-ordinate to the marker: computeDistanceBetween() :

        To compute this distance, call computeDistanceBetween(), passing it two LatLng objects.

        I found it over here. Then just filter out all the markers that turn out to be close enough.

        Вот рабочий пример. Click map to draw a radius with selected radius and it would display all the markers from all_locations example array which fall inside the radius. Click on a marker to see the distance in meters from the radius center. (Click somewhere around New York's Second Street to see the example markers - map is already centered to that location)


        Методы

        Hardware and software

        Options 1 to 4 were calculated on a desktop PC. Option 5 was performed on a Structured Query Language (SQL) server. GIS operations used ArcGIS 9.1 [40]. Microsoft Access was used to join the concordance table of POA-to-monitoring station proximity polygons to the daily observations, and averaged these whilst grouping by POA code and date in Options 1 and 2. Options 3 and 4 used "joinby" and "collapse" commands in STATA 8 [41] to join the distance weights with the daily observations, and Option 5 used the SQL server.

        Meteorological data

        Individual station files of daily meteorological data for 1990–2005 were parsed for integration in MS Access databases using visual basic code written by Melissa Goodwin at the National Centre for Epidemiology and Population Health.

        Postcode/postal area populations and concordance

        The CD populations from the 2001 census were obtained from the ABS [36]. These data were enumeration counts rather than area of usual residence which cost more.

        Some postcodes don't exist as POA and for these the locality names were found using the online postcode finder from the electronic telephone directory [42]. These locality names were georeferenced using the online Geoscience Australia Place Name Finder [43] or the ABS 'Urban Centres and Localities' spatial boundaries (also CD aggregates from the ABS). These locations were then overlaid and intersected with the POA boundaries and given this code instead of their real postcode.

        Multipart POA were assessed by first using the ArcGIS multipart to single-part tool (features toolbox) and then counting the number of parts per feature (using the frequency tool).

        Internal stations

        Internal stations were found using the intersect tool in the ArcGIS Spatial Analyst extension. This information was joined to the meteorological data using Microsoft Access.

        Nearest neighbour

        Nearest neighbour concordances were calculated by first creating proximity polygons of the appropriate stations (using the coverage tools), then overlaying and intersecting these with POA (using Spatial Analyst tools in ArcGIS).

        Расстояние

        Centroids were calculated using the Visual Basic for Applications script from the ArcGIS help menu. Then distances were calculated using the coverage toolbox "point-distance" tool. The projection was set to Albers South Asia Conic (metres) projection. This is necessary to avoid the distortion of length inherent with other cartographic projections [44].


        Your formula is almost correct, but you have to swap parameters for longitude an latitude

        I'm using simplified formula:

        (Distance at Equator): Longitudes 0, 100 Latitudes = 0,0 DistanceBetweenPlaces(0, 0, 100, 0) = 11119.5 km

        (Distance at North Pole): Longitudes 0, 100 Latitudes = 90,90 DistanceBetweenPlaces(0, 90, 100, 90) = 0 km

        Longitudes: -118.291994, -116.83171 Latitudes: 36.578581, 36.23998 = 135.6 km

        Longitudes: 36.578581, 36.23998 Latitudes: -118.291994, -116.83171 = 163.2 km

        P.S. At web site you use for result comparison, for every point first text box is latitude, second - longitude

        As you are using the framework 4.0, I would suggest the GeoCoordinate class.

        You have to add a reference to System.Device.dll.

        In my article published several years ago (link: http://www.codeproject.com/Articles/469500/Edumatter-School-Math-Calculators-and-Equation-Sol) I have described 3 useful Functions to calculate the distance between 2 geo-points (in other words, great-circle (orthodromic) distance on Earth between 2 geo-points), which differs in terms of accuracy/performance:

        Functions return results in miles to find the distance in km multiply the result by 1.60934 (see private const double _m2km = 1.60934 ).

        Pertinent to the sample: find the distance point1 (36.578581, -118.291994) and point2 (36.23998, -116.83171) the three aforementioned Function produced the following results (km):


        II. Advisory Bulletin (ADB-2016-07)

        К: Owners and Operators of Natural Gas Pipelines.

        Subject: High Consequence Area Identification Methods.

        Advisory: PHMSA is issuing this advisory bulletin to inform owners and operators of gas transmission pipelines that PHMSA has developed guidance on the identification and periodic verification of HCAs, including the application of a buffer zone to the PIR, and information regarding the accuracy of class locations. PHMSA is recommending that operators review and consistently monitor class location and PIR data on an annual basis as part of their IM program. PHMSA anticipates this annual review will improve the accuracy of operator HCA determinations.

        A review of early PHMSA inspections has shown that many operators (28%) did not have procedures to adequately describe how to identify HCAs, using Method 1 or Method 2. To effectively use Method 2, operators should have a detailed and documented process in place to monitor the conditions surrounding their pipelines, including the existence of &ldquoidentified sites.&rdquo Therefore, PHMSA is reminding operators of the existing guidance for making those determinations and is providing additional recommendations on how to improve the accuracy of HCA identification. Конкретно:

        • PHMSA expects that most large operators will use a geographic information system or similar mapping software for segment identification. Operators should be able to demonstrate the usability of their system and show a graphical overlay of HCAs with their pipeline system.
        • An operator not using geographic information system or similar mapping software should describe or demonstrate how it performed its HCA segment identifications.
        • For both geographic information system-based and non-geographic information system-based HCA identification processes, the operator should address how it will deal with tolerances (or buffers) on top of the calculated PIR regarding the accuracy of measured distances to structures and the location of the pipeline centerline. PHMSA recognizes that global positioning system measurements and maps have some limitations in their accuracy however, the rule applies to pipelines&mdashand distances from those pipelines&mdashas they actually exist in the field.

        PHMSA also reminds operators of the need to continually improve the accuracy of their pipeline data. As technology advances, pipeline operators have more access to tools that provide improved accuracy for determining class locations (including the determination of the centerline of the pipeline), the application of aerial photography, pipeline operating characteristics (diameter, grade, MAOP), population studies, and mapping software. It is important that operators continuously improve the accuracy of the data and conduct the required class location studies as required in §&thinsp192.609, along with the confirmation or revision of MAOP in §&thinsp192.611, as this affects the operation of their pipelines. Operators should include provisions in their continuing surveillance monitoring procedures (§&thinsp192.613) to constantly monitor the surrounding conditions, report that information, and update their maps each calendar year. This is similar to the requirements for including newly identified areas for segments in HCAs (§&thinsp192.905(c)) and for filing annual report information relating to the performance of IM plans (§&thinsp191.17).

        Operators must use MAOP when calculating PIR, and accurate pipeline data is necessary to ensure that operators are correctly applying the MAOP value in the PIR calculation when determining whether areas qualify as HCAs. PHMSA also recommends that operators review their pipeline centerline and map data to account for any potential inaccuracies or data limitations and to add an appropriate buffer zone to the calculated PIR. This would establish a PIR that includes any areas that could potentially be excluded due to data limitations.

        A list of PHMSA-provided frequently asked questions on this subject can be found on the gas IM site at: https://primis.phmsa.dot.gov/​gasimp/​index.htm. Gas IM Frequently Asked Question Number 174 reminds operators that they should consider the uncertainties in the distances they measure or infer when evaluating PICs and consider geographic information system accuracy in locating HCAs:

        &ldquo. . . Operators may use a combination of techniques in order to account for these inaccuracies. For instance, aerial photography may be used as an initial screen. Field measurements (such as pipeline locators along with chainage measurements or survey quality range finders) may be used to verify if structures near the edge of the PIC (i.e., within the range of mapping/geographic information system inaccuracies) are actually inside or outside the PIC. PHMSA will inspect each operator's approach to assure that the operator's process is adequate to identify all covered segments.&rdquo

        PHMSA recommends operators frequently and consistently review their data&mdashincluding class location data&mdashfor potential inaccuracies or limitations, and add a buffer zone to the calculated PIR to help ensure proper HCA identification. The purpose and usage of buildings, open structures, and outside areas can shift over time, changing the number of &ldquoidentified sites&rdquo in a PIR, and therefore, whether an area is an HCA. PHMSA believes that if operators review class location and PIR data on an annual basis as a part of their IM programs, the accuracy of HCA determinations will be greatly improved.

        Issued in Washington, DC, on December 8, 2016, under authority delegated in 49 CFR 1.97.

        Acting Associate Administrator for Pipeline Safety.


        Синтаксис

        The input features (point or line) for which to calculate the density.

        Field denoting population values for each feature. The population field is the count or quantity to be spread across the landscape to create a continuous surface.

        Values in the population field may be integer or floating point.

        The options and default behaviors for the field are listed below.

        Use None if no item or special value will be used and each feature will be counted once.

        You can use Shape if input features contains Z.

        Otherwise, the default field is POPULATION . The following conditions may also apply.

        • If there is no POPULATION field, but there is a POPULATIONxxxx field, this is used by default. The xxxx can be any valid character, such as POPULATION6 , POPULATION1974 , or POPULATIONROADTYPE .
        • If there is no POPULATION field or POPULATIONxxxx field, but there is a POP field, this is used by default.
        • If there is no POPULATION field, POPULATIONxxxx field, or POP field, but there is a POPxxxx field, this is used by default.
        • If there is no POPULATION field, POPULATIONxxxx field, POP field, or POPxxxx field, NONE is used by default.

        The cell size for the output raster dataset.

        This is the value in the environment if specifically set. If the environment is not set, then cell size is the shorter of the width or height of the output extent in the output spatial reference, divided by 250.

        The search radius within which to calculate density. Units are based on the linear unit of the projection of the output spatial reference.

        For example, if the units are in meters—to include all features within a one-mile neighborhood—set the search radius equal to 1609.344 (1 mile = 1609.344 meters).

        The default search radius (bandwidth) is computed specifically to the input dataset using a spatial variant of Silverman's Rule of Thumb that is robust to spatial outliers (that is, points that are far away from the rest of the points). See the usage tips above for a description of the algorithm.

        The desired area units of the output density values.

        A default unit is selected based on the linear unit of the output spatial reference. You can change this to the appropriate unit if you wish to convert the density output. Values for line density convert the units of both length and area.

        If no output spatial reference is specified, the output spatial reference will be the same as the input feature class. The default output density units is determined by the linear units of the output spatial reference as follows. If the output linear units are meters, the output area density units will be set to SQUARE_KILOMETERS , outputting square kilometers for point features or kilometers per square kilometers for polyline features. If the output linear units are feet, the output area density units will be set to SQUARE_MILES .

        If the output units is anything other than feet or meters, the output area density units will be set to SQUARE_MAP_UNITS . That is, the output density units will be the square of the linear units of the output spatial reference. For example, if the output linear units is centimeters, the output area density units will be SQUARE_MAP_UNITS , which would result in square centimeters. If the output linear units is kilometers, the output area density units will be SQUARE_MAP_UNITS , which would result in square kilometers.

        The available options and their corresponding output density units are the following:

        • SQUARE_MAP_UNITS — For the square of the linear units of the output spatial reference.
        • SQUARE_MILES — For miles (U.S.).
        • SQUARE_KILOMETERS — For kilometers.
        • ACRES —For acres (U.S.).
        • HECTARES —For hectares.
        • SQUARE_YARDS —For yards (U.S.).
        • SQUARE_FEET —For feet (U.S.).
        • SQUARE_INCHES — For inches (U.S.).
        • SQUARE_METERS —For meters.
        • SQUARE_CENTIMETERS — For centimeters.
        • SQUARE_MILLIMETERS — For millimeters.

        Determines what the values in the output raster represent.

        • DENSITIES —The output values represent the predicted density value. Это значение по умолчанию.
        • EXPECTED_COUNTS —The output values represent the predicted amount of the phenomenon within each cell.Since the cell value is linked to the specified cell size, the resulting raster cannot be resampled to a different cell size and still represent the amount of the phenomenon.

        Determines whether to use a shortest path on a spheroid (geodesic) or a flat earth (planar) method. It is strongly suggested to use the geodesic method with data stored in a coordinate system that is not appropriate for distance measurements (for example, Web Mercator or any geographic coordinate system) and any analysis that spans a large geographic area.

        • PLANAR —Uses planar distances between the features. Это значение по умолчанию.
        • GEODESIC —Uses geodesic distances between features. This method takes into account the curvature of the spheroid and correctly deals with data near the poles and the International dateline.

        Возвращаемое значение

        The output kernel density raster.

        It is always a floating point raster.


        Смотреть видео: Как рассчитать среднесписочную численность работников (September 2021).