Более

Альтернатива генерации ближайшей таблицы в ArcMap 10.2


Я хочу получить расстояние между каждым многоугольником в одном слое (каждый прямоугольник в сетке рыболовной сети над рассматриваемой областью) и ближайшим многоугольником в другом слое, но «Создать ближайшую таблицу» никогда не заканчивается. Поскольку я ограничен использованием школьных компьютеров, я не могу позволить программе работать достаточно долго, чтобы завершить ее. Есть ли идеи для обходного пути или другого инструмента, который я могу использовать для сбора той же информации?

У меня установлен флажок "Только ближайшие". В каждой ячейке сетки собраны точки. Мне нужно расстояние от ячейки сетки до ближайшего парка (полигоны в другом файле слоя). Эти данные будут объединены с существующей таблицей и использованы в качестве потенциальной независимой переменной в регрессионном анализе OLS, в котором зависимой переменной является количество точек в ячейке сетки.


Используйте евклидово растровое расстояние до парков. Используйте сетки для поиска статистики. Чтобы сократить время, используйте разумный размер ячеек для растра расстояний, например 50 м, если это достаточно точно для вашей цели


Раздел седьмой: Специальная геообработка в ArcMap

Как упоминалось во введении к этой главе, одна из основных целей этого класса - разработать основы для понимания инструментов геообработки. Это происходит только из чтения о том, что могут делать инструменты, связывания их с категорией связанных инструментов и времени перед запуском определенного инструмента для прогнозирования результата на основе входных слоев. Запуск инструмента и изучение выходных данных либо подтверждает, либо изменяет ваши будущие прогнозы, что, в свою очередь, создает более широкое понимание инструмента геообработки. Эти навыки не зависят от программного обеспечения ГИС, поскольку все инструменты геообработки выполняют одни и те же задачи. Результат выполнения инструмента обрезки в ArcGIS будет таким же, как если бы те же данные были запущены через инструмент обрезки в QGIS, с единственной реальной разницей в интерфейсе инструмента.

При сравнении интерфейса инструмента для ArcGIS с другим программным обеспечением, таким как QGIS, ArcGIS на самом деле более «удобен для пользователя» и меньше предполагает, что пользователь действительно понимает концепции ГИС - определение вектора или растра, знание доступных типов геометрии и наличие способность прогнозировать выходы. Поскольку этот класс использует ArcGIS, наиболее распространенное программное обеспечение ГИС, используемое сегодня, есть некоторые особенности программного обеспечения, которые необходимо охватить, например включение расширений, заполнение диалоговых окон инструментов, окно результатов и знание того, где искать, чтобы узнать, запущен ли инструмент, успешно ли завершился, завершился с ошибкой или не запустился. Как и в предыдущих главах, цель этого раздела не в том, чтобы запомнить, как задачи выполняются в программном обеспечении, а в том, чтобы представить идеи и рассуждения, лежащие в основе задач, поэтому, когда задачи представлены в лабораторных условиях, они кажутся немного знакомыми.

Рисунок 7.18: Сравнение интерфейса Clip Tool для QGIS и ArcMap
Инструмент клипа QGISИнструмент ArcGIS Clip
QGIS не показывает шейп-файлы как один элемент, а вместо этого показывает весь файл и предполагает, что пользователь знает, что нужно выбрать файл .shp.ArcGIS предлагает шейп-файлы в виде одного файла, что более удобно для пользователя.
Как и поле выбора ввода, поле вывода предлагает большое количество типов файлов.ArcGIS предлагает только шейп-файлы для сохранения внутри папок и классы пространственных объектов для сохранения в базах геоданных (не показаны).

7.7.2: Включение расширений и инструментов запуска

ArcGIS, проприетарное программное обеспечение, стоит денег, в отличие от программного обеспечения с открытым исходным кодом, такого как QGIS. И это стоит изрядных денег. За исключением школ K-12 и гуманитарных некоммерческих организаций, компаниям необходимо платить не только за базовое программное обеспечение, но также за любые обновления и дополнительные расширенные наборы инструментов. Чтобы сократить расходы, компании могут приобрести необходимое количество базовых лицензий, соответствующее количеству сотрудников, а затем всего несколько копий более продвинутых инструментов (называемых расширениями), чтобы поделиться ими между всеми. Этот процесс публикации в ArcGIS называется включение расширений. Когда расширение включено на одной машине одним техническим специалистом в общей сети компании, это расширение не может использоваться другим техническим специалистом в той же сети, пока оно не будет отключено первым техником. Думайте об этом как о публичной библиотеке: вместо того, чтобы покупать тонны копий одного конкретного бестселлера, они покупают ограниченное количество копий, а затем бесплатно раздают их своим зарегистрированным пользователям. Пока книга извлечена, никто другой не может ее прочитать, поскольку она физически недоступна для любого другого читателя, пока у нее есть первый читатель. Расширения ArcGIS работают таким же образом - расширения с ограниченным количеством доступны только нескольким техническим специалистам одновременно для проверки (включения) и не могут использоваться другим техническим специалистом, пока они не будут возвращены (отключены).

Чтобы включить расширение в ArcGIS, в частности:

  1. поставьте галочку в поле слева от имени расширения
  2. закройте диалоговое окно Расширения

Если расширение недоступно (не оплачено или все копии извлечены), вместо галочки в поле появится всплывающее окно с сообщением: «Расширение не может быть активировано. В настоящее время нет доступной лицензии »

7.7.3: Запуск инструментов геообработки

В ArcGIS инструменты геообработки запускаются несколькими способами: из меню геообработки в верхней части окна программного обеспечения, из окна ArcToolbox и из окна поиска. Эти три местоположения доступны как в ArcMap, так и в ArcCatalog, поскольку все инструменты геообработки можно запускать в любом программном обеспечении. В целом инструменты в ArcCatalog работают быстрее и с меньшим количеством ошибок, особенно более сложные или основанные на таблицах инструменты. Это не означает, что инструменты в ArcMap всегда будут давать сбой или работать медленно, поскольку это не так, но когда инструменты запускаются в ArcCatalog, программе не нужно рисовать какие-либо слои или организовывать более сложную компоновку данных и инструменты. В ArcCatalog инструменты просто запускаются и сохраняют данные там, где им было сказано сохранить, вместо того, чтобы обрабатывать более подробный интерфейс.

Меню геообработки

ArcToolbox

ArcToolbox - это набор наборов инструментов и вложенных наборов инструментов, организованных путем группирования похожих инструментов вместе. Например, набор инструментов «Инструменты анализа» содержит четыре вспомогательных набора инструментов - «Извлечь», «Наложение», «Близость» и «Статистика». Набор инструментов анализа «содержит мощный набор инструментов, которые выполняют самые фундаментальные операции ГИС. С помощью инструментов этого набора инструментов вы можете выполнять наложения, создавать буферы, вычислять статистику, выполнять анализ близости и многое другое» (меню справки ArcGIS). Отсюда каждый вспомогательный набор инструментов содержит группу похожих инструментов, которые выполняют ряд связанных операций. Если вы заглянете внутрь панели инструментов Proximity, вы найдете группу инструментов, которые исследуют, как данные пространственно связаны с другими данными. Этот набор инструментов исследует такие идеи, как «Какой пожарный гидрант ближайший к конкретному офисному зданию?» (Рядом) "Какой ближайший пожарный гидрант к целому ряду домов, обозначенных точками?" (Создать ближайшую таблицу) и «Где находится область, которая измеряется точно в 5 миль по бесконечным сторонам света от кофейни, представленной точкой?» (Буфер).

Для каждого отдельного инструмента, находящегося в ArcToolbox, инструменты можно запускать в одном режиме, то есть параметры инструмента просто заполняются один раз, и результатом является (чаще всего) один набор данных (вектор, растр или таблица данных). Инструменты также можно запускать в пакетном режиме, что означает, что инструмент запускается несколько раз подряд с отдельными входами и выходами, однако в результате получается много выходных файлов.

Хотя ArcToolbox поначалу может показаться подавляющим, потратив некоторое время на поиск инструментов и изучение структуры, он не только начнет обретать смысл, но вы также начнете находить другие «новые для вас» инструменты, что приведет к появлению «Ооо. Для этого есть инструмент? Аккуратный!"

Окно поиска

Поиск инструментов - это быстрый и простой способ найти инструменты, особенно если набор инструментов неизвестен. Когда в окне поиска выбран параметр «Инструменты» (как показано на этом снимке экрана), инструмент будет искать только инструменты, а не данные, файлы MXD или изображения. По мере того, как название инструмента вводится в поле поиска, предлагаемые варианты отображаются с основным набором инструментов, указанным в скобках.

После того, как вы нажмете Enter или нажмете на одно из предложений, поле заполнится лучшими совпадениями. Набор инструментов, в котором можно найти инструмент, находится первым в списке, за ним следуют инструменты. В этом примере инструмент «Буфер» находится в наборе инструментов «Анализ», поэтому набор инструментов «Анализ» указан первым. Точные совпадения будут выделены жирным шрифтом, в том числе в названии инструмента, содержащем поисковое слово. Щелчок по названию инструмента запустит инструмент, щелчок по описанию под названием инструмента, указанному темно-синим цветом, откроет статью меню справки для этого инструмента, а щелчок по зеленому пути панели инструментов откроет окно ArcToolbox, показывая, где это инструмент живет.

7.7.4: Заполнение диалоговых окон инструментов

Каждый инструмент геообработки уникален в отношении требуемых входных данных - вектор или растр, конкретная геометрия, числовые входные данные и т. Д., Но все они одинаковы в том, что каждый из них принимает 1. входной слой (или слои), 2. требуются некоторые параметры, и 3. иметь строку для определения имени и места для сохранения нового выходного слоя. Для некоторых инструментов, таких как те, которые считаются инструментами наложения, близости и извлечения, требуется слой «взаимодействия» - слой, который определяет пространственные сравнения, как это определено инструментом.

Правильное сохранение при запуске инструмента [вставить имя здесь]

(Почти) каждый раз, когда вы запускаете инструмент в ArcGIS, будет отображаться поле «Местоположение вывода» (есть несколько инструментов, которые изменяют входной слой, поэтому не требуют имени и места выходного слоя). Это поле сообщает ArcGIS, где сохранить и как называть выходной файл инструмента после его запуска. В модели данных для Введение в ГИС есть папка Результаты, место для сохранения выходного слоя. Если вы будете придерживаться предложенной модели данных и сохраните все выходные данные инструмента в одной папке результатов, вы всегда будете знать, где хранится слой, полученный в результате любого инструмента.

Поле "Выходной слой". В зависимости от инструмента ящик будет называться немного по-разному. Еще одно замечание: в ArcGIS почти никогда не будет заголовка «Выходной шейп-файл», но вместо этого будет «Выходной класс пространственных объектов» для ссылки на любой инструмент, создающий векторный слой. Программное обеспечение уже является гигантским программным обеспечением с точки зрения пространства, и наличие таких мелочей, как слово «шейп-файл», сделало бы его еще больше и медленнее в работе.

Чтобы указать место для сохранения вывода, щелкните значок папки. слева от поля Выходного класса пространственных объектов (в случае векторов) и двигайтесь в папку с результатами (продолжайте открывать папки, пока не доберетесь до места назначения). После того, как вы нашли место для сохранения выходного файла, вам нужно дать выходному файлу запоминающееся и значимое имя. По умолчанию ArcGIS будет использовать имя инструмента (буфер, вырезание, стирание и т. Д.), Добавленное к исходному имени файла, которое не является запоминающимся или значимым. Это ваша работа, нет, ваша обязанность - переименовать файл в соответствии с вашей целью и задачей, например, «River_Buffer_50_meters».

Инструмент Буфер имеет первые два требования к (большинству) инструментов геообработки - входной слой и выходное местоположение с использованием запоминающегося и значимого имени слоя.

Если место и имя не назначены выходному набору данных, местом для сохранения любого инструмента по умолчанию является База геоданных по умолчанию, а имя по умолчанию - это имя входного слоя с именем инструмента, добавленным в конец.

Каждый инструмент изначально заполняет выходное местоположение как базу геоданных по умолчанию. Это место необходимо менять каждый раз при запуске инструмента геообработки, чтобы отслеживать данные по мере их создания.

База геоданных по умолчанию

В тех случаях, когда вы не назначаете имя и место для выходного слоя, ваши данные автоматически сохраняются в базе геоданных по умолчанию. База геоданных по умолчанию находится в одном месте на всех компьютерах с установленным ArcGIS: C: Users username My Documents default.gdb. Если вы забыли, где находится ваша база геоданных по умолчанию, перезапуск инструмента и добавление любого файла в строку ввода автоматически заполнит поле вывода путем к вашей базе геоданных по умолчанию. Можно изменить базу геоданных по умолчанию для каждого проекта, создав ее в папке «Результаты» (или аналогичной), а затем сообщив MXD, где по умолчанию использовать все выходные данные инструмента. Однако это изменение касается одного MXD, что хорошо, если вы работаете над большим проектом, но создает проблемы для простых, небольших или быстрых проектов. Также возможно навсегда изменить местоположение базы геоданных по умолчанию, однако конечный результат не отличается от результата, установленного ArcGIS при установке. Если у вас нет доступа к папке Documents на этом конкретном компьютере, обычно можно оставить базу геоданных по умолчанию как есть и изучить не очень сложный путь «Documents & gt ArcGIS».

Зеленые круги, желтые восклицательные знаки и красные крестики, о боже!

Все инструменты геообработки имеют некоторые внутренние проверки, которые происходят при запуске инструмента и каждый раз, когда вы заполняете строку в диалоговом окне. При первом запуске инструмента необходимые линии помечаются зеленым кружком. Это минимальный объем данных, необходимый инструменту для выполнения своей работы. По мере того, как вы перемещаетесь по каждой строке диалогового окна, инструмент продолжает проверять ваш ввод на соответствие внутренним правилам. Если введенная вами запись приемлема, ничего не происходит (как доктор говорит: «Нет новостей - хорошие новости»). Однако если введенная вами запись не проходит проверку, в диалоговом окне рядом с описанием строки будет отображаться желтый восклицательный знак (предупреждение) или красный крестик (ошибка). При нажатии на символ откроется всплывающее окно с объяснением предупреждения или ошибки. Предупреждения (как правило) позволяют продолжить работу инструмента, в то время как ошибки препятствуют запуску инструмента и должны быть исправлены перед продолжением.


Минимум полей, необходимых для выполнения инструментом геообработки своей работы, отмечен зеленым кружком.
Когда проверка внутреннего правила инструмента нарушает внутреннее правило, но инструмент все еще работает, желтый восклицательный знак отмечает строку с предупреждением. Щелкните символ, чтобы прочитать соответствующее предупреждение.

Альтернатива генерации ближайшей таблицы в ArcMap 10.2 - Географические информационные системы

Вы запросили машинный перевод выбранного контента из наших баз данных. Эта функция предоставляется исключительно для вашего удобства и никоим образом не предназначена для замены человеческого перевода. Ни BioOne, ни владельцы и издатели контента не делают, и они прямо отказываются от любых явных или подразумеваемых заявлений или гарантий любого рода, включая, помимо прочего, заявления и гарантии в отношении функциональности функции перевода или точности или полноты переводы.

Переводы не сохраняются в нашей системе. Использование вами этой функции и переводов регулируется всеми ограничениями на использование, содержащимися в Условиях использования веб-сайта BioOne.

Географическое распространение и региональные воздействия Oxyops vitiosa (Coleoptera: Curculionidae) и Boreioglycaspis melaleucae (Hemiptera: Psyllidae), агенты биологической борьбы с инвазивным деревом Мелалеука пятнистая

K. M. Balentine, 1 P. D. Pratt, 1, * F. A. Dray, 1 M. B. Rayamajhi, 1 T. D. Center 1

1 USDA-ARS, Лаборатория исследования инвазивных растений, 3225 College Ave., Ft. Лодердейл, Флорида 33314

* Автор, ответственный за переписку, электронная почта: [email protected]

Включает PDF и HTML, если они доступны

Эта статья доступна только для подписчики.
Он не продается в индивидуальном порядке.

Инвазивное дерево Мелалеука пятнистая (Cav.) Блейк широко распространен на всей территории полуострова Флорида и представляет значительную угрозу разнообразию видов в системах водно-болотных угодий Эверглейдс. Смягчение этой угрозы включает кампанию по высвобождению агентов биологической борьбы. Oxyops vitiosa Паско и Boreioglycaspis melaleucae Мур. Мы суммируем результаты этих усилий по выпуску и количественно оцениваем результирующее географическое распределение травоядных, а также их региональное влияние на целевой сорняк. В общей сложности 3,3 миллиона человек Мелалеука агенты биологической борьбы были перераспределены в 407 населенных пунктах и ​​среди 15 округов Флориды. Обзоры вторгшегося геогаО. vitiosa охватывает 71% Мелалеука заражение. Несмотря на то, что выпуск был выпущен пятью годами позже, дистрибутив B. melaleuca немного больше, чем у его предшественника, с диапазоном, включающим 78% от выборки Мелалеука стоит. Мелалеука за пределами распространения обоих агентов биологической борьбы произошло в основном в северных крайних точках ареала деревьев. Наблюдалась сильная положительная связь между видами травоядных, при одинаковой плотности обоих видов, встречающихся в 162 насаждениях, и отсутствии свидетельств межвидовой конкуренции. Тип почвы также влияет на распространение агентов биологической борьбы и распределение их воздействия. Шансы встретить О. vitiosa или B. melaleucae в клетках с преобладанием песчаных почв в 2,2 и 2,9 раза чаще, чем в клетках с преобладанием органических почв. В результате был отмечен больший ущерб от обоих травоядных насаждений, произрастающих на песчаных почвах по сравнению с почвами, богатыми органическими веществами.

К. М. Балентин, П. Д. Пратт, Ф. А. Дрей, М. Б. Раямаджи и Т. Д. Центр "Географическое распространение и региональные воздействия Oxyops vitiosa (Coleoptera: Curculionidae) и Boreioglycaspis melaleucae (Hemiptera: Psyllidae), агенты биологической борьбы с инвазивным деревом Мелалеука пятнистая, "Environmental Entomology 38 (4), 1145-1154, (1 августа 2009 г.). Https://doi.org/10.1603/022.038.0422"

Получено: 14 января 2009 г. Принято: 1 апреля 2009 г. Опубликовано: 1 августа 2009 г.

Эта статья доступна только для подписчики.
Он не продается в индивидуальном порядке.


4.6 Модель динамического движения броуновского моста (dBBMM)

С повсеместным использованием технологии GPS для отслеживания животных в режиме, близком к реальному времени, одновременно появились средства оценки расстояния до дома и их передвижения. В отличие от традиционных точечных оценок (то есть MCP, KDE с hссылка/часплагин), которые включают только плотность местоположений в оценку домашнего расстояния, более новые оценщики включают больше данных, предоставляемых технологией GPS. В то время как BBMM включает в оценки временную составляющую и ошибку GPS, динамические модели движения броуновского моста (dBBMM) включают временные и поведенческие характеристики траекторий движения при оценке расстояния до дома (Kranstauber et al. 2012). Однако оценка траектории движения по всей траектории данных должна быть разделена на поведенческие модели движения (т. Е. Отдых, кормление) до оценки дисперсии броуновского движения (2 м). Завышение значения 2 м приведет к неточности в оценке распределения использования, которую пытается решить dBBMM (Kranstauber et al. 2012).

  1. Упражнение 4.6 - Загрузите и извлеките zip-папку в желаемое место
  2. Установите рабочий каталог в извлеченную папку в R в разделе File - Change dir.
  3. Сначала нам нужно загрузить пакеты, необходимые для упражнения.

#TIME DIFF НЕОБХОДИМО ТОЛЬКО КАК СРЕДСТВО ДЛЯ ИСКЛЮЧЕНИЯ НЕДОСТАТОЧНЫХ ДАННЫХ ПОЗЖЕ
muleys $ Date & lt- as.numeric (muleys $ GPSFixTime)
timediff & lt- diff (muleys $ Date) * 24 * 60
muleys & lt-muleys [-1,]
muleys $ timediff & lt-as.numeric (abs (timediff))

muleys $ DT & lt-as.POSIXct (strptime (muleys $ GPSFixTime, format = '% Y.% m.% d% H:% M:% OS'))
мули $ DT

#EXCLUDE OUTLIERS И НЕПРАВИЛЬНЫЕ ИСПРАВЛЕНИЯ ДАННЫХ

newmuleys & lt-subset (muleys, muleys $ Long & gt -110.90 и amp muleys $ Lat & gt 37.80)
muleys & lt- newmuleys
newmuleys & lt-subset (muleys, muleys $ Long & lt -107)
muleys & lt- newmuleys

d8_dbbmm & lt- brownian.bridge.dyn (object = ld8, location.error = 22, window.size = 19, margin = 7, dimSize = 100, time.step = 180)

dataD8 & lt- подмножество (muleys, muleys $ id == "D8")
dataD8 $ id & lt- фактор (dataD8 $ id)
d8 & lt- переместить (x = dataD8 $ X, y = dataD8 $ Y, time = as.POSIXct (dataD8 $ GPSFixTime,
format = "% Y.% m.% d% H:% M:% S"), proj = CRS ("+ proj = utm + zone = 12 + datum = NAD83"),
data = dataD8, animal = dataD8 $ id)
100
d8_dbbmm & lt- brownian.bridge.dyn (object = d8, location.error = 22, window.size = 19,
margin = 7, dimSize = 100, time.step = 180)
участок (d8_dbbmm)
контур (d8_dbbmm, уровни = c (.5, .9, .95, .99), add = TRUE)
показать (d8_dbbmm)

номинал (mfcol = 1: 2)
сюжет (loc2,, col = 3, lwd = 2, pch = 20, xlab = "location_east",
ylab = "location_north")


3. Воздействие растворенного мышьяка на население

[34] Мы оцениваем для каждого геолого-геоморфического региона количество людей, подвергающихся воздействию различных концентраций мышьяка в подземных водах, путем объединения вышеуказанного геостатистического моделирования с демографической информацией, полученной в результате переписи населения 1991 года, проведенной Статистическое бюро Бангладеш (BBS) [1996]. В этом документе представлены данные по 489 тана по всей Бангладеш. Основываясь на этих данных, население Бангладеш оценивается примерно в 125 миллионов человек, из которых 51,48% мужчины и 48,52% женщины, а средний возраст оценивается в 23,10 года. для мужчин и 22,23 г. для женщин. В Центральное Разведывательное Управление (ЦРУ) [2001] оценивает население страны в 2001 году в 131 миллион человек с темпами роста населения 1,59% в год. Однако данные о численности населения на 2001 год для каждого из 489 танов в настоящее время недоступны, и поэтому здесь используются демографические оценки, основанные на данных 1991 года.

[35] Данные разведки BGS и DPHE предоставляют для каждой скважины выборки: (1) тана, в котором расположена скважина, и (2) привязку широты и долготы GPS, которую мы использовали для определения геолого-геоморфического региона, в котором хорошо расположен. Данные переписи BBS показывают численность населения каждого тана. Основываясь на этой информации, мы используем следующие шаги, чтобы отнести каждого человека в Бангладеш к лунке для проб и, следовательно, к региону. Следующее применяется для каждой таны.

[36] 1. Если в тане есть лунки для проб (как в 433 из 489 танов), то мы назначаем равное количество людей из тана в каждую лунку для проб. Если каждая пробная скважина в тане находится в одном и том же геолого-геоморфическом регионе, то все относятся к этому региону. И если лунки для проб в тана лежат в нескольких регионах, то люди распределяются по этим регионам на основе доли лунок для проб в каждом регионе.

[37] 2. Если в тана нет пробоотборных скважин (как в 56 из 489 танов), то мы определяем геолого-геоморфический регион, в котором находится тана, и назначаем такое же количество людей в тана. к каждой лунке образца в регионе. Таким образом, мы предполагаем, что распределение концентрации мышьяка в неотобранном тане такое же, как и распределение концентрации мышьяка в геолого-геоморфическом регионе в целом.

[38] С помощью шагов 1 и 2 мы вычисляем для каждого региона количество людей, подвергшихся воздействию различных концентраций мышьяка в этом регионе. Затем мы оцениваем конечное распределение концентрации, которому подвергается население страны, суммируя региональные распределения. По нашим оценкам, около 46 миллионов человек подвергаются воздействию концентраций более 10 мкг / л и около 28 миллионов человек - более 50 мкг / л. BGS и DPHE [2001] оценивают воздействие дизъюнктивного кригинга на 57 миллионов и 35 миллионов человек, подвергшихся воздействию концентраций 10 мкг / л и 50 мкг / л соответственно. Более того, BGS и DPHE [2001] также оценивают 46 миллионов и 28 миллионов, умножая процент загрязненных колодцев в тана на численность населения тана. Поскольку большинство танов находится в геолого-геоморфическом регионе, наши оценки воздействия полностью совпадают с этим подходом.

[39] На рисунке 1 показаны два кумулятивных распределения концентрации мышьяка: по лункам для образцов и по населению Бангладеш. Распределение по лункам имеет среднее значение 63 мкг / л и стандартное отклонение 140 мкг / л, в то время как распределение по людям имеет среднее значение 56 мкг / л и стандартное отклонение 123 мкг / л. Таким образом, распределение образцов в лунках не будет точным для расчета воздействия на здоровье. Распределения различаются в основном из-за высокой плотности населения в Дакке и в меньшей степени из-за неравномерного расположения лунок для проб.

[40] Два кумулятивных графика на Рисунке 1 можно сравнить следующим образом. Для интервала концентраций мышьяка ниже предела обнаружения (0,25–0,50 мкг / л) доля мышьяка над людьми (32%) больше, чем доля мышьяка над колодцами (27%). Это несоответствие в первую очередь связано с густонаселенностью Дакки, расположенной в глинистых и аллювиальных регионах (32 и 33) Восточных террас. Как показано в Таблице 2, в этих регионах проживает 4782 человека / км 2 и 2797 человек / км 2, и в них в основном находятся необнаруживаемые колодцы. Для концентраций между пределом обнаружения и 50 мкг / л доли людей примерно равны долям лунок, и, таким образом, кумулятивные графики примерно параллельны. Для концентраций от 50 мкг / л до 100 мкг / л доли людей меньше долей лунок, и, таким образом, совокупный график для колодцев увеличивается, чтобы соответствовать таковому для людей. А для концентраций выше 100 мкг / л два графика распределения очень близки. Следовательно, хотя распределение в лунках образца не будет точным для расчета воздействия на здоровье, оно не будет сильно отличаться от распределения по людям, поскольку основное различие заключается в концентрациях ниже 100 мкг / л.

[41] В Таблице 2 для каждого из 34 выбранных регионов указано приблизительное количество и процент людей, которые получают питьевую воду из колодцев с концентрациями мышьяка выше предела обнаружения. В разделах 5.1, 5.2 мы оцениваем воздействие на здоровье в регионах путем оценки воздействия на здоровье этих региональных подгрупп населения. Это приближение является подходящим, поскольку предполагаемые последствия для здоровья от воздействия концентраций мышьяка ниже предела обнаружения незначительны. Обратите внимание, что по мере увеличения количества скважин в Бангладеш наше распределение подверженности риску не меняется. Это предполагает, что распределение скважин по глубине не меняется со временем.

[42] Национальная популяция людей, использующих колодцы с концентрациями мышьяка выше предела обнаружения, составляет около 85 миллионов человек (68% всего населения Бангладеш). Распределение концентрации мышьяка по этой национальной подгруппе имеет среднее значение образца 82 мкг / л и стандартное отклонение образца 142 мкг / л. Это примерное распределение экспозиции используется в разделе 4.3 для оценки функций реакции на дозу арсеникоза.


Конструкция из движения (SfM)

Структура на основе движения (SfM) - это признанный и широко используемый метод для создания трехмерных моделей в науках о Земле (Favalli et al., 2012 Westoby et al., 2012 Smith et al., 2016). Он все чаще используется в геоморфологии для характеристики топографических поверхностей и анализа пространственных и временных геоморфных изменений с точностью, сравнимой с существующими методами лазерного сканирования и стереофотограмметрии в сценариях ближнего действия (Aguilar et al., 2009 Thoeni et al., 2014 Smith et al., 2016 Wilkinson et al., 2016). Фотограмметрия SfM использует последовательность перекрывающихся цифровых изображений статического объекта, снятых из разных пространственных положений, для создания трехмерного облака точек. Метаданные изображения для сопоставления изображений используются для оценки трехмерной геометрии и положения камеры с использованием алгоритма настройки связки (Smith et al., 2016). В рабочем процессе используется метод сопоставления изображений с автоматическим масштабно-инвариантным преобразованием функций (SIFT) (Smith et al., 2016). Развитие новых алгоритмов сопоставления изображений упростило и автоматизировало рабочий процесс SfM по сравнению со стереофотограмметрией (Remondino et al., 2014 Smith et al., 2016).

Приложения в геоморфологии включают лабораторные эксперименты с лотками (Morgan et al., 2017), оползни и оползни (Niethammer et al., 2012 Russell, 2016), размывающие бесплодные земли (Smith and Vericat, 2015), морфологию речных вод (Javernick et al., 2014). Dietrich, 2015 Bakker and Lane, 2016 Dietrich, 2016a, b), микроформы торфяников (Mercer, Westbrook, 2016), динамика ледниковых процессов (Piermattei et al., 2016 Immerzeel et al., 2017), восстановление рек (Marteau et al. , 2016), картирование коралловых рифов (Casella et al., 2016), съемка пляжей (Brunier et al., 2016), эрозия почвы (Snapir et al., 2014 Balaguer-Puig et al., 2017 Prosdocimi et al., 2017 Vinci et al., 2017 Heindel et al., 2018), вулканические ландшафты (James and Robson, 2012 Bretar et al., 2013 Carr et al., 2018), пористость материала русла реки (Seitz et al., 2018), оценка размера зерна рек гравийного русла (Pearson et al., 2017) и прибрежной эрозии (James and Robson, 2012). Кроме того, SfM также широко используется в археологии для фотограмметрической записи мелкомасштабных наскальных изображений и артефактов, а также крупномасштабных археологических памятников (Sapirstein, 2016, 2018 Sapirstein and Murray, 2017 Jalandoni et al., 2018).

Повышенное распространение этого метода в первую очередь связано с его относительно низкой стоимостью, высокой портативностью и простотой рабочего процесса обработки данных. Большая часть рабочего процесса SfM автоматизирована с помощью ряда относительно доступного коммерческого программного обеспечения (например, Agisoft PhotoScan, SURE, Photomodeler), программного обеспечения с закрытым исходным кодом (например, VisualSfM, CMPMVS) и программного обеспечения с открытым исходным кодом (например, Bundler, OpenMVG, OpenMVS, MicMac, SFMToolkit).

Существует значительное количество доступной литературы по методам и рабочим процессам SfM. Подробное обсуждение метода можно найти в нескольких доступных статьях: например, Westoby et al. (2012) Fonstad et al. (2013) Thoeni et al. (2014) Micheletti et al. (2015a, b) Элтнер и др. (2016) Ко и Хо (2016) Смит и др. (2016) Schonberger and Frahm (2016) Bedford (2017) Zhu et al. (2017) Ozyesil et al. (2017).

В нескольких исследованиях сообщается о высокой точности трехмерных топографических данных, полученных с помощью SfM, по сравнению с такими методами, как наземное лазерное сканирование (TLS) или съемка RTK-GPS (Harwin and Lucieer, 2012 Favalli et al., 2012 Andrews et al., 2013 Fonstad et al., 2013 Nilosek et al., 2014 Caroti et al., 2015 Dietrich, 2015 Palmer et al., 2015 Clapuyt et al., 2016 Koppel, 2016 Piermattei et al., 2016 Panagiotidis et al., 2016 Wilkinson et al., 2016 др., 2016). Подробное сравнение затрат и результатов, скорости сбора данных, пространственного охвата, рабочих условий, разрешения и анализа точности между методами TLS и SfM можно найти в Smith et al. (2016) и Wilkinson et al. (2016). Последние достижения в подходах «структура из движения» (SfM) еще не нашли широкого применения для микромасштабных форм рельефа, таких как элементы разрушения горных пород.

Здесь мы тестируем использование SfM для приложений с очень высоким (субмиллиметровым) разрешением. Наш подход использует цифровую фотографию высокого разрешения (с камеры потребительского уровня) в сочетании с рабочим процессом SfM. Мы оцениваем ошибки в наших ЦМР, используя контрольные точки в полевых условиях, и проверяем наш подход с помощью серии контролируемых экспериментов. Мы также оцениваем распространение ошибки с увеличением расстояния от контрольной цели на DEM, созданных в нашем эксперименте. Мы обнаружили, что SfM предлагает надежный подход к исследованиям разрушения горных пород.

Наша работа обеспечивает альтернативный и / или дополнительный рентабельный, транспортабельный и удобный для полевых работ метод для использования в геоморфологических исследованиях, которые требуют производства топографических моделей высокого разрешения с полевых участков. Ниже мы описываем разработку и тестирование нашего подхода в полевых условиях и в контролируемых условиях. Мы предоставляем подробное руководство, чтобы другие могли перенять наш подход в своих исследованиях.

фигура 1Принципиальная схема типичного рабочего процесса для создания цифровой модели рельефа (ЦМР), описанная в этом исследовании.


Методы моделирования твердых частиц для эпидемиологических исследований воздействия дыма от открытого огня биомассы: обзор

Воздействие дыма от ландшафтных пожаров и пожаров в угольных шахтах может иметь серьезные последствия для здоровья человека. Способность медицинских исследований точно определить потенциальные связи между воздействием дыма и здоровьем зависит от методов, используемых для количественной оценки концентраций воздействия для населения, подверженного риску. Развитие методов пространственного моделирования, способных лучше охарактеризовать эту связь, может дать более точные оценки воздействия на здоровье. Мы изучили литературу, чтобы определить и оценить доступные методы пространственного моделирования для оценки ТЧ дыма.2.5 или в личку10 концентрации от открытых пожаров биомассы или угольных шахт. Был проведен поиск в четырех электронных базах данных: MEDLINE, EMBASE, Scopus и Web of Science. Studies were included if they utilised any method for modelling the spatial distribution of PM2.5 or PM10 concentrations from open biomass or coal mine fires and had applied the modelled PM to health data. Studies based on un-adjusted monitoring data, or which were not in English, were excluded. We identified 28 studies which utilised five spatial modelling techniques to assess exposure from open biomass fires: dispersion models, land use regression, satellite remote sensing, spatial interpolation and blended models. No studies of coal mine fires were identified. We found the most effective models combined multiple techniques to enhance the strengths and mitigate the weaknesses of the underlying individual techniques. “Blended” models have the potential to facilitate research in regions currently under represented in biomass or coal mine fire studies as well as enhancing the power of studies to identify associations with health outcomes.

Это предварительный просмотр содержимого подписки, доступ через ваше учреждение.


7. Frequency band 37-40 GHz

7.1 Current use of the spectrum

40. In Canada, fixed and mobile services are allocated in the frequency band 37-40 GHz, fixed-satellite service Footnote 16 ( space-to-Earth ) in the frequency band 37.5-40.0 GHz , space research service ( space-to-Earth ) in the frequency band 37-38 GHz , and mobile-satellite service Footnote 17 ( space-to-Earth ) in the frequency band 39.5-40 GHz all on a co-primary basis while Earth exploration-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated on a secondary basis in the frequency band 37.5-40 GHz . In addition, the frequency band 37󈛌 GHz is available for high-density applications in the fixed service in accordance with footnote 5.547 of the ITU’s Radio Regulations . An illustration of the Canadian frequency allocations in the frequency band 37-40 GHz is shown in figure 4 below.

Figure 4 – Canadian frequency allocations in the band 37-40 GHz

Примечания: Primary services are shown in all uppercase letters
Secondary services are shown with uppercase and lowercase letters

This figure shows the Canadian frequency allocations in the band 37-40 GHz . It shows that fixed and mobile services are allocated from 37-40 GHz . It shows that fixed-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated in the frequency band 37.5-40.0 GHz , space research service (space-to-Earth) is allocated in the frequency band 37-38 GHz , and mobile-satellite ( space-to-Earth ) is allocated in the frequency band 39.5-40 GHz all on a co-primary basis. It shows that Earth exploration-satellite service ( space-to-Earth ) is allocated on a secondary basis in the frequency band 37.5-40 GHz . It shows that there is a footnote No. 5.547 for the frequency band 37-40 GHz . It also shows footnotes C51 ( 38.6-40 GHz ) and C49, C50 ( 39.5-40 GHz ).

41. In 1999, ISED designated 800 MHz of spectrum ( 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz ) for licensing via auction and 600 MHz of spectrum ( 38.6-38.7 GHz paired with 39.3-39.4 GHz , and 39.1-39.3 GHz paired with 39.8-40 GHz ) for point-to-point microwave systems, licensed on a grid-cell basis through a first-come first-served (FCFS) process. Footnote 18 Also, the frequency band 38.4-38.6 GHz was made available under the same FCFS licensing process for unpaired point-to-point and unpaired multipoint communication systems. The remaining 1400 MHz ( 37-38.4 GHz ) were reserved for future use by the fixed service.

42. In December 2014, ISED published the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and the Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands . This framework allows for point-to-multipoint systems in the frequency ranges 38.6-38.7 GHz , 39.1󈛋.4 GHz, and 39.8󈛌 GHz and it established a new FCFS licensing process for available spectrum in the frequency bands 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz with site-specific licences. Existing auctioned licences were eligible for a 10 year renewal term if conditions of licence were met and annual FCFS licences with deployment were renewed. Footnote 19 Furthermore, it was recognized that site-specific licences were the most efficient and consistent approach to authorizing high frequency spectrum for backhaul and, therefore, renewed auctioned licences were not provided with a high expectation of renewal after their renewed 10 year term. Figure 5 shows how fixed services are currently using the frequency band 37-40 GHz .

Figure 5 – Current use of the frequency band 37-40 GHz by fixed service

This figure shows the current use of the frequency band 3 7-40 GHz by fixed services. It shows that the frequency range 37-38.4 GHz is reserved for future use. It also shows the frequency range used for unpaired p oint-to-point ( p-p ) and point-to-multipoint ( p-mp ) services (38.4-38.6 GHz), FCFS grid cell licences for p-p and p-mp systems ( 38.6-38-7 GHz , 3 9.1-39.4 GHz , and 39.8-40 GHz ), and Tier 3 auctioned licences and FCFS site licences for p-p and p-mp systems ( 38.7-39.1 GHz and 39.4-39.8 GHz ).

43. According to the ISED’s records, the frequency band 38.6-40 GHz is used by operators of fixed point-to-point and point-to-multipoint systems for wireless backhaul and to offer broadband wireless access to clients. There are currently 28 tier 3 auctioned licences held by four licensees. TeraGo Networks is the major licence holder with 25 licences and ABC Allen, I-Netlink Inc. and Telus each hold one licence. The Telus licence was issued in 2003 and is scheduled for a renewal decision in 2018 the other licences were renewed in 2015. These licence areas include a mixture of rural and urban areas in British Columbia, Alberta, Manitoba and Ontario.

44. There are 80 active grid cell licences held by nine licensees that have collectively deployed roughly 1900 sites. Rogers, Telus, TeraGo Networks and Freedom Mobile collectively hold 90% of these licences. Since 2014, when site licences were made available under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands , ISED has issued 245 licences for 386 individual sites to seven licensees. Freedom Mobile holds 80% of these licences. Data from ISED’s licensing database shows that approximately 88% of all sites (including both grid cell and site-specific licences) are located within the greater areas of Vancouver, Calgary, Edmonton, Toronto, Ottawa and Montreal.

45. Finally, there are also two fixed stations operated on a developmental basis in the frequency band 37.6-38.6 GHz .

46. There is currently no satellite use, including fixed-satellite, space research, mobile-satellite , or Earth exploration-satellite services, in the frequency band 37.5-40 GHz. However, the fixed-satellite industry has expressed interest in this band paired with the Earth-space band around 50 GHz as the next bands to be commercially developed since the Ku and Ka bands are becoming more and more congested.

7.2 Changes to spectrum utilization policies

47. Similar to the 28 GHz frequency band, ISED is proposing to make the frequency band 37󈛌.0 GHz available for flexible use for terrestrial services.

48. The use of the fixed-satellite service applications in this band is currently limited to those that would pose minimal constraints upon the deployment of fixed service systems, such as a small number of large antennas for feeder links, as specified in footnote C51 in the CTFA. In making available the band 37-40 GHz for flexible use for terrestrial services, ISED believes that we should uphold the principle of not unduly constraining the deployment of terrestrial services throughout the band where satellite service also has an allocation. Therefore, ISED proposes to continue the limitation of the fixed-satellite service to applications which would pose minimal constraints to terrestrial services (including both fixed and mobile services) and extends the limitation to 37.5-40 GHz . However, ISED also recognizes the need for the FSS to continue having access to the band. A sharing mechanism to accommodate these services would be developed in collaboration with stakeholders, (see section 7.4).

49. In order to accommodate flexible use for terrestrial services in the band (as discussed above), footnote C51 in the CTFA would be modified as follows:

MOD C51 (CAN󈚵) В частота группа 38.637.5-40 GHz is being licensed for applications in the fixed and mobile services, which will be given priority over fixed‑satellite service systems sharing this frequency band спектр on a co‑primary basis. Fixed-satellite service implementation in this frequency band спектр will be limited to applications that will pose minimal constraints upon the deployment of fixed and mobile service systems, such as a small number of large antennas for feeder links.

50. ISED will continue to license the 38.4-40 GHz band under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands . In the future, when alternative licensing processes have been finalized and the timing of their implementation has been determined, a moratorium on issuing new site-specific licences may be required. ISED is proposing to treat 28 GHz and 38.4-40 GHz bands differently with respect to moratoriums on issuing new licences. Unlike the 28 GHz band, which currently has no fixed service users, the 38.4-40 GHz band is currently used to deliver backhaul for mobile services and for enterprise wireless solutions. An immediate moratorium may impact existing and potential users of this band with respect to their current and future deployment plans.

Question 7-2: ISED is seeking comments on whether a moratorium on the issuance of new licences under the New Licensing Framework for the 24, 28 and 38 GHz Bands and Decision on a Licence Renewal Process for the 24 and 38 GHz Bands is required at this time.

7.3 Changes to band plan

51. For the terrestrial services, there is no existing band plan defined in the frequency band 37󈛊.4 GHz. The frequency band 38.4-38.6 GHz is divided into four blocks of 50 MHz each.

52. In the frequency band 38.6-40.0 GHz , the current Canadian band plan comprises fourteen (14) 50 MHz frequency blocks (see figure 6), with both FDD and TDD systems permitted. Footnote 20 As stated earlier, licences in this band have been granted through both auction and first-come , first-served (FCFS) processes and include a mixture of area licences (based on Tier 3 areas as well as licensee-defined areas using grid cells) and site licences therefore, the licence duration and authorized frequency blocks may differ.

Figure 6: Current Canadian band plan for 38.6-40 GHz

This figure shows the pre-2014 decision canadian band plan for 38.6-40 GHz as well as the post-2014 decision band plan. The pre-2014 decision band plan shows two consecutive sets of 14×50 MHz blocks labelled alphabetically from A to N. Each block in the first set is paired with its matching block in the second set (e.g. Block A in the first set is paired with Block A in the second set). Blocks A,B,K,L,M, and N are labelled as FCFS. Blocks C,D,E,F,G,H,I, and J are labelled as Auction. The post-2014 decision band plan shows two consecutive sets of 14×50 MHz blocks labelled alphabetically from A to N. It also shows that all of the blocks are FCFS ( site-licensed ).

53. In the U.S., as part of its further consultation on band sharing and coordination mechanisms for the frequency band 37-37.6 GHz , the band plan for this frequency band is currently under development. In particular, the FCC is considering whether or not to establish a 100 MHz minimum channel size while allowing users to aggregate these channels into a larger channel size, up to a maximum of 600 MHz, where available. Other options are also being considered. The FCC has not finalized its rules on this matter at this time. For the band 37.6-40 GHz , the FCC has adopted a new band plan comprised of 200 MHz blocks. The FCC also adopted rules that allow both FDD and TDD implementations.

54. In order to benefit from the ecosystem that develops in the U.S. and simplify coordination of fixed and mobile services along the Canada-U.S . border, ISED is proposing that Canada adopt the same band plan in the entire 37-40 GHz range as the U.S. Given the development in the U.S. with respect to a new band plan in the frequency range 37-37.6 GHz , adopting a Canadian band plan at this time would be premature and could undermine the benefits of equipment harmonization. It is therefore proposed that the development of a Canadian band plan for this frequency range be deferred to a later date. The overall proposed band plan for the frequency band 37-40 GHz is shown in figure 7 below. Similar to the 28 GHz band, this band plan would not preclude any type of duplexing scheme to be deployed.

Figure 7: Proposed Canadian 37-40 GHz frequency band plan

This figure shows the proposed Canadian 37-40 GHz frequency band plan. It shows the frequency range from 37-37.6 GHz is labelled as "to be determined". The frequency range from 37.6-40 GHz is divided into 12 200 MHz blocks with no labels.

7.4 Band sharing with other services

55. In order to facilitate the introduction of flexible use services in this frequency band, provisions will need to be developed to ensure their co-existence with existing services.

7.4.1 Coexistence between flexible use terrestrial stations and earth stations in the fixed-satellite service (space-to-Earth)

56. Currently, the coexistence of fixed terrestrial stations and FSS earth stations is addressed through coordination on a site-by-site basis, as described in section 6.5 above. It is noted, however, that there has been no deployment by the satellite service in this band yet.

57. Since FSS earth stations receive signals from satellites transmitting in this frequency band, they could be subject to interference from the emissions of new flexible use terrestrial stations. Preliminary studies provided to the FCC indicate that FSS earth stations would require a separation distance of no more than 2 km from a flexible use terrestrial station. Footnote 21 The proposed modification to Canadian footnote C51 does not allow for the ubiquitous deployment of FSS in the band. As a result, the coordination of flexible use terrestrial stations and FSS earth stations is likely to be manageable as the number of FSS earth stations will likely be limited to a small number.

58. The considerations above are very similar to those concerning the coexistence of flexible use terrestrial stations and FSS earth stations in the frequency band 27.5-28.35 GHz. Therefore, ISED proposes to adopt similar mechanisms, using a PFD or a distance threshold as a trigger for coordination, to manage the band sharing in this band.

A. ISED seeks comments on the proposal to require site-by-site coordination between proposed flexible use terrestrial stations and FSS earth stations in the frequency band 37.5󈛌 GHz when a pre-determined trigger threshold is exceeded.

B. If site-by-site coordination is proposed, what coordination trigger and value would be the most appropriate (e.g. PFD or distance threshold)?

C. ISED is also inviting proposals for specific additional technical rules on flexible use stations and FSS earth stations (e.g. site shielding) that could facilitate more efficient sharing between terrestrial and earth stations.

7.4.2 Geographic restrictions on the deployment of earth stations

59. Similar to the decisions made in the 28 GHz band, the FCC adopted new mechanisms to restrict the areas in which new FSS earth stations can be deployed. This was done to ensure that fixed-satellite services do not restrict the deployment of new UMFUS systems in core urban areas and around major infrastructure where implementation of flexible use systems would be most likely. Unlike the 28 GHz band, in the frequency band 37.5-40 GHz, it is the FSS earth station that could experience interference from the flexible use terrestrial stations. In the U.S., an FSS earth station can obtain protection from flexible use stations by obtaining an UMFUS licence, entering into an agreement with an UMFUS licensee or if the FSS earth station conforms to a set of conditions that restrict the geographic areas in which an FSS earth station can be deployed. In addition, there are provisions that would limit the number of earth stations that would be protected from harmful interference by UMFUS stations in a given licence area.

60. ISED is of the view that the FCC’s approach is not appropriate in the Canadian context. However, similar to the potential band sharing mechanisms in the 28 GHz band, ISED may consider using other methods to facilitate flexible use systems deployment in core urban areas and major infrastructure by limiting the deployment of FSS earth stations in these areas.

A. ISED is seeking comments on whether there should be restrictions on the geographic areas in which new FSS earth stations can be deployed in the frequency band 37.5󈛌 GHz.

B. If geographic restrictions on FSS earth stations are proposed, ISED is inviting detailed proposals on how they could be implemented, and what areas should be targeted?

7.4.3 Band sharing with the space research service (SRS) ( space-to-Earth ) and mobile-satellite service (MSS) ( space-to-Earth )

61. As noted above, the frequency band 37-38 GHz is allocated to the space research service (space-to-Earth) on a primary basis. Also, the band 39.5-40 GHz is allocated to the MSS, and is limited to use by the government of Canada. In the U.S. , in order to enable band sharing, the FCC created coordination zones around its three SRS earth stations where deployment by UMFUS licensees within these zones requires prior coordination. There is no existing or planned SRS or MSS operation in Canada therefore, ISED is not proposing specific restrictions on terrestrial services at this time. However, in the event that SRS or MSS begins deployment in these bands, flexible use licensees may be subject to future technical provisions in order to facilitate co-existence .

Question 7-6: It is proposed that, should SRS and/or MSS systems be deployed, flexible use licensees in the band 37.6-40 GHz may be subject to technical provisions to facilitate co-existence . Comments are sought. ISED notes that any such technical provisions would be established through a future consultation process.

7.5 Treatment of existing users

62. At mmWave frequencies, the difference between certain technical characteristics of fixed and mobile operations may be hard to distinguish. The high signal attenuation in mmWave bands will require the use of highly directive antennas for both fixed and mobile systems, and could offer the opportunity to reuse frequencies in the band at much closer distances than in lower frequency bands. On the one hand, this could enable very effective coordination between existing fixed users and future flexible use licensees. On the other hand, some of the new flexible use systems are expected to be ubiquitous in coverage, which could present coordination challenges in areas that already contain fixed systems, particularly if the two systems are operated by two different service providers. As 5G technology continues to develop, there will be more clarity on how effectively flexible use systems and existing fixed service systems will be able to co-exist. In the meantime, ISED is considering several options on the treatment of existing users as described in the following paragraphs.

63. In 2014, when the decision Footnote 22 was made to renew these licences, it was determined that site-specific licences were the most efficient and consistent approach to authorizing high frequency spectrum and therefore new licences issued through the renewal process were not provided with a high expectation of renewal after their 10-year term. The use of this spectrum is evolving to include mobile in addition to fixed use services and as such, a licensing process that does not distinguish between the two will provide more flexibility for operators to deploy and adapt their networks as they see fit. In moving from fixed licensing to flexible use, ISED is considering two options for the treatment of existing Tier 3 licences at the end of the renewed 10 year term.

64. The first option is to convert the Tier 3 fixed service licences to flexible use licences. The existing licences were issued in accordance with the current band plan, i.e., in paired blocks of 50 MHz (see figure 6) and would not align with the proposed new band plan (see figure 7). Therefore, if ISED decides to convert existing Tier 3 area fixed licences to flexible use licences, it is proposed that those licences would be aligned with the new band plan in order to maximize the amount of cleared spectrum. It is noted that flexible use licences would be expected to be much more valuable and in demand than fixed. Furthermore, technology developments and/or network re-design may provide increased efficiency which would permit continued provision of service using less spectrum. Therefore, ISED could consider issuing new licences at the end of the current term, for a lesser amount of spectrum. The new amount of spectrum could be determined by using a percentage of the current amount.

65. The second option is to issue site-specific licences for sites currently in operation at the end of the licence term. These new site-specific licences could then be treated the same way that the current site-specific licences would be treated, i.e. either with or without protection from new flexible use licensees (see section 7.5.2 below).

7.5.2 Grid cell and site-specific FCFS licences

66. Grid cell and site-specific licences are issued on an annual basis. Licensing under these approaches provides for very efficient access to spectrum in that a licence is only issued for the area or site in which the licensee intends to deploy. Furthermore, these licences could make co-ordination with future flexible use licensees relatively straight-forward as the specific location of each transmitter is known. As such, ISED is considering two options for the treatment of existing grid cell and site-specific users.

67. First, given the potential for improved coordination (both through the expected improvements in technology capability and the limited geographic areas of licences), ISED could allow these licensees to continue operating in the band and be protected from interference from new flexible use licensees. New licensees would be required to coordinate with the existing licensees by deploying around their sites or by other means determined between the licensees. This approach to treating these users would provide access to the spectrum for 5G with minimal impact on existing users. Furthermore, given the expected capabilities of technology in this band, this approach will likely be technically feasible. However, it could also severely limit deployment of 5G in major urban areas (as discussed in section 7.1, 88% of grid cell and site-specific licences are operating in the six largest urban areas).

68. A second approach would be to allow for them to continue operating on a secondary basis to flexible use licences. This approach would provide no protection for existing licensees from interference caused by new flexible use systems but would allow them to continue operating, at least until 5G systems are deployed in their specific area. It is proposed that under this option, a notification period of one year would apply.

Question 7-7: ISED is seeking comments on:

A. the options and implications for the treatment of incumbent licensees currently holding Tier 3 licences, the percentage that would apply to option 1 and supporting rationale.

B. the options and implications for the treatment of incumbent licensees currently holding FCFS licences and supporting rationale.


5 GENERAL OBSERVATIONS AND CONCLUDING REMARKS

University-business interactions are part of complex multi-layered dynamic social systems. The international body of scholarly literature identifies a wide range of (interacting) UBI determinants, among which the R&D environment, the nature of proximities between research partners, and the effectiveness of those connections. In this empirical study we applied a quantitative indicator-based mapping of UBC patterns in the United Kingdom. It taps into a rich source of comparative empirical information on the UK's research-intensive university sector, especially with regards to research co-operation patterns and cross-sectoral mobility of academic researchers. We focused our attention on a selection of 48 research-intensive universities, their joint research publications with the business sector, and the dispersion of partner firms across distance-based geographical zones in the UK and abroad.

The geographical location and spatial distribution of those firms presents a new perspective on UBC patterns, and addresses an information gap in UK government statistics or university administration data on research co-operation with the local or regional business sector. In addressing these knowledge gaps and analytical challenges, the collected data from UBRP measurement approach provides some interesting new insights into aggregate-level UBC information across the UK's largest research-intensive universities.

We focused our study on two research questions, stated in subsection 1.2: (i) is the geographical distance between the university and its industry partners a meaningful parameter of a university's UBC profile? (ii) If so, how distance-dependent are the major explanatory variables describing the way research-intensive universities are engaging with R&D-active firms? Concerning the first research question, we find that the number of UBRPs has increased across all distance zones. However, long-distance “global” UBRPs has increased at a significantly higher rate than short-distance “local” UBRPs. Several universities exhibit a “glocalizing” pattern, where UBRP growth occurs across the entire range of distances. At other “globalizing” universities the growth occurs almost entirely in the long distance zones. Focusing on the subsample of universities with significant growth rates in either glocalization or globalization, we find that the glocalization rate is higher at “catching up” universities that have low levels of local UBRPs and are located in areas with relatively low levels of business sector R&D intensity.

Regarding the second question, our macro-level findings highlight a multitude of determinants that seem to be affecting UBRP patterns, where each distance zones presents a different set of determinants. Nonetheless, four common “structural” factors emerge (see subsection 5.1), which are significant in the majority of the distance zones and are like to be major drivers of UBC activity. The business sector R&D expenditure in the region represents a very significant external factor. Not surprisingly, we find evidence of spatial concentration effects in the London metropolitan area and in other R&D-intensive areas. Two of other factors—the research volume of a university and its citation impact level—reflect research-related organizational determinants such as critical mass, economies of scale, and scientific quality. The fourth factor captures the importance of the “human factor” as a UBC and UBI determinant, with empirical evidence that local UBRPs are more likely to involve boundary-spanning academic researchers. The share of these “cross-sectoral” researchers—either “university-business mobile researchers” (UBM-Rs) and/or “university-business/multiple affiliated researchers” (UB/MA-Rs)—is consistently among the most discriminating variables to explain the propensity of universities to collaborate with firms located at close distance. Given the strong positive relationships that tend to exist between social proximity, cognitive proximity and spatial proximity (Boschma, 2005 ), this outcome suggests that these individuals are an important driving force, if not an indispensable “success factor” for create sustainable R&D-related university-business interactions within the UK. There is still insufficient understanding of how knowledge is actually shared or transferred between individuals—either within the same local geographical area or further afield.

More in general, our UBC model critically hinges on the assumption that its three key performance indicators (UBRPs, UBM-Rs, and UB/MA-Rs) are sufficiently valid proxies of general patterns and trends as regards to university-business co-operation. The model's focus on research clearly introduces an observation bias: all three key performance indicators (KPIs) are related to research publication output, more specifically successful research (otherwise the work would not be published). Moreover, publication output quantities do not reflect essential information on inputs (such as the amount of industry funding of academic research, or highly qualified graduate students moving into industry), the effectiveness of knowledge creation processes, nor how productive interactions with the business sector actually were. For example, work by Faggian and McCann ( 2009 ) shows that the quality of UK universities, via the flows of their highest quality graduates, are found to be of limited importance for regional innovation performance in the university's local region but these graduates do have significant impacts on the innovation performance in other UK regions.

Hence, these KPIs—and the UBRPs in particular—present a limited window of analysis that tends to overemphasize successful research co-operation and associated productive interactions in terms of researcher mobility, joint knowledge creation or exchange. Moreover, our UBC analysis does not include a clear-cut distinction by type of university, notably between “comprehensive” or “specialized,” in terms of their research activity profile. Although the variables “Publication output—medical fields” and “Publication output—STEM fields” partially capture this profile, a more explicit and fine-grained distinction deserves more attention in follow-up studies to ascertain possible effects of (changes in) research specialization on UBRP patterns and trends.

Given the growing importance of UBI and UBC as knowledge-intensive inputs into UK business sector R&D—witness the development of the Knowledge Exchange Framework (KEF) as a proposed new policy tool and information platform—more effort should be invested into developing new analytical methods and performance indicators for studying UBI, UBC and UBRP patterns and trends. One of the proposed activities, KEF Metrics, aims to provide “timely data that describes and compares institutional-level performance in knowledge exchange” (https://re.ukri.org/knowledge-exchange/knowledge-exchange-framework/). Between March and May 2019, 21 universities, participated in a pilot exercise to further test on how to operate KEF in England. Should KEF become operational, the three UBC performance indicators may open up new avenues for further empirical enquiry of the UK science system, especially concerning university knowledge transfer to the business section. UBI and UCB data may also be of interest in the next edition of the Research Excellence Framework (www.ref.ac.uk/about/what-is-the-ref/) either in terms of contributing to performance indicators, or as elements within impact stories that academic researchers will be required to produce. UBC-related data could also supplement university-level statistical information from the Higher Education-Business and Community Interaction survey, which may help address policy-relevant information gaps, notably on the effects and effectiveness of government policies to promote UBI within the UK.

Finally, a concluding remark regarding Brexit. Although our data only run up to 2017, the large volume of UBRPs in the most recent years provides compelling information on the size of the intersection between UK academia and their corporate partners on the continent (Tijssen & Yegros, 2017 ). According to our data, hundreds of researchers were, and probably still are, straddling and moving between UK universities and the business sector elsewhere in Europe. This connectivity space of mutual trust relationships, common understanding and shared goals spans many personal ties and associated R&D networks. It represents several decades” worth of UK investment in valuable human capital and vulnerable social capital. Leaving the EU could seriously damage the UK's UBI infrastructures if those connections are severed.


Благодарности

[41] The University of Melbourne thermochronology laboratory receives infrastructure support under the AuScope Program of NCRIS. S.H. received support from the National Natural Science Foundation of China (NSFC) (41072186). Ю.Т. received support from IPRS and MIRS scholarships at the University of Melbourne. Ю.Т. is grateful to Abaz Alimanovic for assistance with (U-Th)/He dating and to Zhonghua Tian and Zhaokun Yan for their assistance during fieldwork. Constructive reviews from anonymous reviewers clarified points of this work. Editorial work of James Tyburczy is gratefully appreciated.

Additional supporting information may be found in the online version of this article.

Имя файла Описание
ggge20361-sup-0001-suppinfoSI01.pdf38.4 KB Вспомогательная информация
ggge20361-sup-0002-suppinfoSI02.pdf42.2 KB Вспомогательная информация
ggge20361-sup-0003-suppinfoSI03.pdf31.9 KB Вспомогательная информация
ggge20361-sup-0004-suppinfo04.txt1.5 KB Вспомогательная информация

Обратите внимание: издатель не несет ответственности за содержание или функциональность любой вспомогательной информации, предоставленной авторами. Любые запросы (кроме отсутствующего контента) следует направлять соответствующему автору статьи.


Смотреть видео: ArcGIS 14 Соединение таблиц (September 2021).