Mehr

Leistung des Kartendienstes verbessern


Ich habe einen Kartendienst mit mehr als 60 Datenebenen. Für eine schnellere Performance habe ich die Daten mit täglichen Updates als dynamischen Dienst separiert. Ich habe immer noch einen Kartendienst mit Basisdaten (50+ Layer). Ich habe Scale Rendering implementiert, um sicherzustellen, dass nur relevante Inhalte in einem bestimmten Maßstab angezeigt werden. Ich bekomme immer noch keine gute Geschwindigkeit und versuche herauszufinden, wie ich diesen Service am besten noch schneller machen kann.

Ich suche nach einigen MAJOR-Strategien, die es ermöglichen würden, es schneller zu machen. Diese Dienste sollen innerhalb einer Silverlight-Anwendung verwendet werden.


Unsere Strategie ist es, alles zwischenzuspeichern, was sich nicht regelmäßig ändert. Anschließend verwenden wir eine Software namens FME, um Transformationen an unseren Daten durchzuführen, bevor wir diese Daten in einer File-Geodatabase auf unseren Servern veröffentlichen. Wir führen alle Joins zusammen, die wir abfragen/anzeigen möchten, entfernen alle Spalten, die wir nicht abfragen/anzeigen, und verallgemeinern alle Geometrien. Wir übertragen diese Daten auf unsere Server und sie verwenden eine lokale Kopie der Daten. All dies kann von Hand ohne FME durchgeführt werden.

Wir verwenden Kartendienstdokumente, um unsere dynamischen Dienste (msd) anzuzeigen, und wir verwenden auch einfache Symbologie mit maßstabsabhängigem Rendering, wie Sie gesagt haben.


Nun, Sie haben erwähnt, dass Sie es zu einem dynamischen Service gemacht haben. Ich würde vorschlagen, es zwischenzuspeichern, insbesondere wenn es sich um Ihre Grundkarte handelt. Ich würde auch vorschlagen, Ihre Geometrien zu vereinfachen. Ich bin mir nicht sicher, welchen Server-Stack Sie verwenden, daher kann ich Ihnen keine Software vorschlagen. Meine Kollegen und ich mussten das schon mehrmals machen. Wir verwenden einen ESRI Server-Stack und sie haben einen eingebauten, den wir ausführen konnten, aber ich habe andere kostenlose gesehen. Wie speichern Sie Ihre Daten und welchen Stack verwenden Sie?


Die Privatisierung des britischen Eisenbahnnetzes (GB) im Jahr 1993 gliederte British Rail in drei Hauptbereiche: Schieneninfrastrukturmanagement (Network Rail [NR], ehemals Railtrack) Zug-/Güterverkehrsunternehmen (TOCs/FOCs) und Schienenfahrzeugleasinggesellschaften als ROSCOs). Damit wurde der Richtlinie der Europäischen Union 1 entsprochen, die die Mitgliedstaaten verpflichtete, Eisenbahnunternehmen Unabhängigkeit von der Regierung zu gewähren und das Infrastrukturmanagement vom Verkehrsmanagement zu trennen.

Neben den drei Hauptparteien wird die britische Eisenbahnindustrie vom Department for Transport (DfT)/Transport Scotland (TS) geleitet und vom Office of Rail and Road (ORR) reguliert (siehe Abbildung 1). DfT/TS sind verantwortlich für: die Festlegung des Schienenbudgets, die Festlegung der strategischen Ausrichtung sowie die Konkretisierung und Vergabe von Verträgen für den Betrieb der Schienenpersonenverkehrs-Franchises. Die Rolle des ORR besteht darin, die Branche zu regulieren und die entsprechenden Parteien für Sicherheit, wirtschaftliche Fragen, Leistung, Gleiszugang und Projektabwicklung zur Rechenschaft zu ziehen.

Abbildung 1 – Struktur der britischen Eisenbahnindustrie
Quelle: House of Commons Library, Quick guide to the Railways, Juli 2012

Die britische Eisenbahnindustrie ist daher komplex und stark fragmentiert. Zu dieser Komplexität kommen die falsch abgestimmten Zeitskalen für die strategische und finanzielle Planung der Infrastruktur und die Franchise-Zeitskalen, -dauern und Vertragsansätze der Bahnbetreiber (TOCs).

Im Mai 2011 veröffentlichte Sir Roy McNulty seine Erkenntnisse und Empfehlungen zur Verbesserung der Effizienz und des Preis-Leistungs-Verhältnisses im britischen Bahnmarkt. Bekannt als „The McNulty Report 2“ kam er zu dem Schluss, dass die Bahnkosten in GB 40 Prozent höher waren als in anderen Ländern. Der Bericht identifizierte eine Reihe von Effizienzhindernissen, darunter die Fragmentierung der Branchenstrukturen und -schnittstellen sowie die Beziehungen und die Kultur innerhalb der Branche. Der Bericht erkannte auch an, dass die Industriepartner enger zusammenarbeiten müssen, um einen „Gesamtsystem“-Ansatz für die Planung von Fahrplänen, Infrastruktur und Rollmaterial umzusetzen, um die Effizienz des gesamten Eisenbahnsystems zu verbessern.

Zwischen 2014 und 2019 werden beispiellose 37,5 Milliarden Pfund in das schwere Schienennetz investiert. 3 Ein wesentliches Risiko für die erfolgreiche Umsetzung dieses Megaprogramms von Kapitalinvestitionen besteht in der Integration der Erweiterungen, des neuen/kaskadierten Rollmaterials, des Fahrplans, des Betriebs und der Wartung in eine fragmentierte Branchenstruktur.


Parkprobleme in Metropolis und Managementplanungslösungen für die Effektivität des Verkehrsbetriebs

Fortschritte in der Mobilität werden durch die rasante Entwicklung der Urbanisierung und Motorisierung in Entwicklungsländern deutlich. Nach der dramatischen Zunahme der Verkehrsnachfrage hat das Parkplatzproblem in vielen Metropolen stark an Bedeutung gewonnen. Mit dem Ziel, Lösungen zu suchen, wie das Parksystem durch den Einsatz neuer Technologien und neuer Methoden effizienter funktionieren könnte, diskutiert dieser Beitrag die Anwendung von Geoinformationssystemen in der Parkraumplanung und -verwaltung für die Effektivität des Verkehrsbetriebs in Metropolen. Die Konzentration dieses Papiers umfasst die Charakteristika der Parkraumnachfrage und die Ursachen von Parkproblemen, insbesondere das grundlegende Parkprinzip und Strategien zur Lösung von Parkproblemen aus der Perspektive des Geographischen Informationssystems werden in diesem Papier ausführlich genug diskutiert.

1. Einleitung

Die Parkplatzproblematik ist heutzutage eines der am meisten diskutierten Themen in der Öffentlichkeit [1, 2]. In vielen Metropolen werden die Parkplatzprobleme immer wichtiger. Nach dem rasanten Anstieg der Verkehrsnachfrage gilt das Ungleichgewicht zwischen Parkplatzangebot und Parkplatznachfrage als Hauptgrund für die Parkplatzprobleme in den Metropolen. Darüber hinaus spielt das Parksystem eine Schlüsselrolle im städtischen Verkehrssystem, und die Parkprobleme zeigen einen engen Zusammenhang mit Verkehrsstaus, Verkehrsunfällen und Umweltverschmutzung.

Die Parkplatzprobleme drängen dazu, dass die Verkehrsfachleute nach effizienteren Lösungen suchen, wie das Parksystem effizienter genutzt werden könnte und wie die Parkplatzplanung und -verwaltung durch den Einsatz neuer Technologien und neuer Methoden verbessert werden könnte. In letzter Zeit hat das geografische Informationssystem (GIS) hinsichtlich seines Potenzials als leistungsfähige Technik zur Lösung von Parkproblemen erhebliche Aufmerksamkeit erhalten. GIS wird am besten für die Integration verschiedener Datensätze verwendet, um homogene zusammengesetzte Landentwicklungseinheiten zu erhalten, die bei der Identifizierung der Problembereiche helfen und Schutzmaßnahmen vorschlagen [3, 4]. Die GIS-Technologie bietet eine äußerst bedeutende Leistung bei der Verkehrsmodellierung. Die Verbreitung der GIS-Nutzung erleichtert die effiziente und portable Speicherung, Aktualisierung und Verarbeitung von Geodaten [5]. In allen Verkehrsplanungsfällen muss die Befriedigung des gesamten Reisebedarfs mit der Bereitstellung zuverlässiger Verkehrsdienstleistungen und der Minimierung der Kosten externer Effekte des Straßenverkehrs in Einklang gebracht werden [6]. Mit der Entwicklung der Internet-Technologie hat das webbasierte GIS Anwendungen in der Verkehrsumgebungsanalyse für Planung und Management [7], und die Web-, Java- und CORBA-Technologien wurden bei der Implementierung von GIS-T-Systemen erforscht [8]. GIS ist wünschenswert in der Forschung zur Parkplatzplanung, die eng mit dem geografischen Standort verknüpft ist [9].

Die Verbesserung der GIS-Technologie eröffnet einen neuen Weg für die städtische Parkraumplanung und -politik. Mit dem Ziel, mithilfe von GIS-Technologie die Planung und das Management von Parkplätzen zu verbessern, wurden in diesem Papier die Parkplatzprobleme der Metropolen und entsprechende Lösungen diskutiert. Die Charakteristika der Parknachfrage und die Gründe für Parkprobleme werden detailliert untersucht. Dann werden das grundlegende Parkprinzip und Strategien zur Lösung von Parkproblemen mit der Anwendung von GIS anhand einer Fallstudie aus Peking vorgeschlagen.

2. Schlüsselfragen von Parkproblemen in Peking

Als Hauptgründe für die Parkprobleme in Peking lassen sich die Diskrepanzen zwischen dem Angebot an Parkmöglichkeiten und der Nachfrage nach Parkplätzen schlussfolgern. Die Nachfrage nach Parkplätzen ist sehr dringlich, was sich mit einer hohen Wachstumsgeschwindigkeit, einer hohen Nutzungsintention und einer hohen Ansammlungsdichte erklären lässt [10]. Die Schlüsselfragen der Parkprobleme in Peking werden wie folgt diskutiert.

Die Diskrepanz zwischen der schnellen Zunahme von Kraftfahrzeugen und den begrenzten neuen Parkmöglichkeiten führt direkt zu den Parkschwierigkeiten. Seit 2004 wächst die Zahl der Privatautos in Peking jährlich um 0,34 Millionen. Andererseits steigt das Angebot an neuen Parkmöglichkeiten (einschließlich Parkplätzen am Straßenrand und Parkplätzen abseits der Straße) jedes Jahr um 0,10 Millionen, ganz zu schweigen von dem Mangel an Parkplätzen, der von der Geschichte übrig geblieben ist. In Peking wird die Kluft zwischen Nachfrage und Angebot an Parkplätzen von Jahr zu Jahr größer. Daher scheinen die Parkplatzprobleme immer ernster zu werden. Es muss erwähnt werden, dass die Ineffizienz der Anlagennutzung das Parkplatzproblem verschärft. Aus Gründen der Wirtschaftlichkeit, des Zonenbereichs und der Eigenschaften der Fahrer werden einige der Parkeinrichtungen häufig genutzt, während andere selten genutzt werden. Betrachtet man beispielsweise die Einkaufszentren Wangfujing und Xidan, so ist es üblich, dass 20 bis 30 Prozent der Tiefgaragen- und öffentlichen Parkplätze leer stehen, während die Parkplätze am Straßenrand zu 120 bis 150 Prozent der vorgesehenen Obergrenze belegt sind. Leider verteilen sich mehr Parkplätze am Straßenrand in den Umgehungsstraßen und im Hutong-System, und die Kapazität auf diesen Straßen verringert sich sehr stark. Ein neuer Teufelskreis aus schmalen Straßen und der Besetzung von Straßenraum durch Parken am Straßenrand beginnt.

Das Fehlen eines professionellen Parkraummanagements ist ein weiteres Thema bei Parkproblemen [11]. Gegenwärtig wird in Peking für unregelmäßiges Parken, das gegen die Verkehrsregeln verstößt, eine Geldstrafe von 200 Yuan ohne Abzug von Verkehrsguthabenpunkten verhängt. Es ist auch bekannt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass unregelmäßiges Parken mit einer Geldstrafe belegt wird, sehr gering ist. Alles in allem sind die Kosten für die Strafe für unregelmäßiges Parken recht gering und erhöhen somit praktisch die komparativen Opportunitätskosten. Vergleichsweise in einer Metropole wie der in Japan wird unregelmäßiges Parken streng bestraft und protokolliert. Ein interessantes Phänomen ist, dass die Kraftfahrzeuge in Peking intensiver genutzt werden, insbesondere für den Dienstwagen [12, 13]. Die intensive Nutzung von Kraftfahrzeugen führt zu einer hohen Nachfrage nach Parkplätzen bei einer ungleichmäßigen Verteilung von Platz und Nachfrage. Während der Pendlerzeit wird ein Großteil der Autos aus Garagen herausgefahren und braucht danach Parkplätze, so dass die kumulierte Parkzeit vergleichsweise lang ist, d.h. die Nachfrage nach Parkaufenthalten in bestimmten Zeitabständen am Morgen und Nachmittag, während das Parkangebot gleichmäßig über den ganzen Tag verteilt ist. Die stärkere Verkehrsnachfrage für das nicht-professionelle Parkraummanagement würde sich verschlechtern.

3. Eine Fallstudie für Parkraumplanung und -management

Bei der Parkraumplanung sollte der Bedarf an neuen Parkmöglichkeiten am besten unter Berücksichtigung der bestehenden Parkmöglichkeiten in der Nähe berücksichtigt werden. Mit den für ein GIS typischen leistungsstarken Funktionen wird es Entscheidungsträgern ermöglichen, den Bedarf an neuen Parkmöglichkeiten in Bezug auf die bestehenden Parkmöglichkeiten in der Nähe nicht nur hinsichtlich ihrer Verfügbarkeit, sondern auch der Nähe durch die Untersuchung der topologischen Zusammenhänge zu visualisieren. Über die Softwareplattform ArcGIS haben wir Entscheidungshilfen für ein Projekt zur Parkraumbewirtschaftung und -einrichtungen in einer Stadt bereitgestellt (Abbildung 1). Parkraumverwaltung und Parkraumplanungsprozess in GIS ist wie folgt.


Die Zukunft der GIS-Technologien an der U . abbilden

V.l.n.r.: Gary Carter, Associate Director of Product Management/HR/Auxiliary Shane Washburn, GIS-Software-Ingenieur Brett Archuleta, GIS-Systemadministrator und -Entwickler Doug Kenner, HR/Auxiliary-Teammanager und Dan Thornley, Associate Director of Quality Assurance. Carter, Kenner und Thornley übernehmen eine Doppelrolle als UGIS-Produktmanager.

Um die Weiterentwicklung der Technologien für geografische Informationssysteme (GIS) an der University of Utah zu fördern, wurden die Kernaufgaben für GIS-Entwicklung, Systemverwaltung und Support vom Facility Management (FM) auf die University Support Services der UIT übertragen.

"GIS ist ein IT-Bereich. Es ist eine sehr technische, ingenieurwissenschaftliche Disziplin, und sie gehört wirklich an einen Ort wie diesen mit den Ressourcen, um jede Art von Integration mit UIT-Systemen durchzuführen", sagte Brett Archuleta, GIS-Systemadministrator/-entwickler.

Die strategische Entscheidung, das Universitäts-GIS (UGIS) in die UIT zu integrieren, basiert auf mehreren Faktoren. Der Direktor der Qualitätssicherung (QA), Dan Thornley, der eine Doppelfunktion als UGIS-Produktmanager auf Zeit ausübt, sagte, dass die Nachfrage nach GIS-Diensten in den USA seit ihrer Gründung erheblich gestiegen ist.

2008 gründete FM ein GIS-Team, um nutzungsbezogene räumliche/geografische Daten über Campusgebäude zu sammeln und zu pflegen. Als jedoch die Nachfrage nach universitätsweiten GIS-Diensten zunahm, wurde die Belastung der finanziellen und personellen Ressourcen von FM nicht mehr tragbar, was im Herbst 2018 zu einer Vereinbarung zwischen den wichtigsten Universitätsakteuren führte, den Backend-Support für UGIS auf die UIT zu verlagern.

Das Verschieben technischer Komponenten und die Unterbringung von GIS-Mitarbeitern in UIT, sagte Thornley, nutzt die robuste Infrastruktur, Prozesse und Support-Fähigkeiten des Unternehmens. UIT, fügte Thornley hinzu, sei einzigartig positioniert, um den Wert und die Verfügbarkeit bestehender GIS-Plattformen, Lizenzen und Technologien zu maximieren und eine zukünftige Erweiterung der GIS-Technologien auf dem Campus zu ermöglichen.

Thornley ist Vorsitzender eines UGIS-Unterausschusses des Architektur- und Neutechnologieausschusses (ANTC) der Universität, der die GIS-Entscheidungsfindung in den USA überprüfen, priorisieren und strategisch steuern wird. Die Mitgliedschaft wird derzeit unter der Leitung von ANTC besetzt.

Kurz gesagt verbindet GIS Daten und Geografie. Es ist ein IT-Framework, das verschiedene Ebenen räumlicher Informationen, die oft als Karte dargestellt werden, sammelt, analysiert und visuell darstellt – von der Navigation in unseren Fahrzeugen über die Wettermodellierung bis hin zur Bevölkerungsdynamik auf globaler Ebene. GIS umfasst Technologien im Zusammenhang mit GPS, Satellitenbildern und Fernerkundung.

"Ich betrachte GIS als Business Intelligence auf Steroiden, denn anstatt einfach Daten, Informationen und Berichte zu sammeln, werden Grafiken hinzugefügt und sehr sichtbar und verständlich", sagte Thornley.

Hier ist ein Blick auf einige aktuelle und zukünftige GIS-Projekte und -Initiativen in den USA.

Laufend

Campusplan

Die neueste Version des Online-Campusplans wurde 2014 in Zusammenarbeit zwischen Universitätsmarketing und Kommunikation (UMC) und dem FM-GIS-Team erstellt, um einen langjährigen Bedarf zu lösen. Der Campusplan ist nach wie vor die meistgenutzte GIS-Anwendung der USA.

Netzwerkkarte

Diese Karte ist eine Zusammenarbeit zwischen FM-GIS und UIT und bietet eine Überlagerung von Netzwerkgeräten auf einer Campuskarte, die eine schnelle Zustandsprüfung der drahtlosen Konnektivität ermöglicht. UGIS verwaltet auch Karten von verteilten Antennensystemen (DAS) und Netzwerk-Glasfaserleitungen. Diese Anwendungen sind nicht öffentlich.

Krankenhaus-Wegweiser

In Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum hat das FM-GIS-Team eine interaktive Wegfindungsanwendung eingeführt, mit der Benutzer jede Gebäudeebene schwenken und vergrößern, Funktionen für weitere Informationen auswählen und Inhalte für verschiedene Kliniken und Abteilungen anzeigen können.

FM-Web-App und -Mapping

Das UGIS-Team arbeitet eng mit FM-Mitarbeitern zusammen, um mithilfe von ArcGIS Online-Tools wie Vegetationskartierung, Pflugzonen, Bewässerungsdaten und Bezirkskartierung Informationen über verschiedene Campus-Assets zu sammeln, die FM verwaltet. Die obige Karte zeigt die Schneeräumungsrouten.

Grüne Karte

Die grüne Karte wurde durch eine Partnerschaft zwischen dem Sustainability Resource Center der USA und dem FM-GIS-Team erstellt. Es hebt Nachhaltigkeitsprojekte, Installationen und grüne Infrastruktur auf dem Campus hervor.

Baumtour

FM-GIS nutzte ArcGIS Online-Tools, um eine Reihe von Anwendungen zu erstellen, die dem Bodenpersonal Standort- und Gesundheitsinformationen für jeden Baum auf dem Campus liefern. Die App wurde entwickelt, um eine Handvoll der vielen Baumarten und -sorten auf dem Campus hervorzuheben.

Schwerpunkte für 2019

Modernisierung der GIS-Architektur

Unterstützung und Entwicklung des Campusplans

Kontinuierliche GIS-Unterstützung für FM, UIT und externe Dienste

Dieser Aufwand besteht darin, die Cloud-Unterstützung für FM-Projekte und UIT-spezifische Anwendungen wie die Netzwerkkarte aufrechtzuerhalten. UIT wird auch weiterhin die öffentliche Sicherheit an mehreren Fronten unterstützen. Zu den Initiativen gehören Notsammelplätze und ein Campus-Beleuchtungsprojekt, bei dem Studenten, Dozenten und Mitarbeiter aufgefordert werden, Bereiche auf dem Campus zu melden, von denen sie glauben, dass sie schlecht beleuchtet sind oder in denen die Glühbirnen nicht funktionieren. Ein weiteres öffentliches Sicherheitsprojekt in der frühen Entwicklung ist eine Hexagon Geospatial 911 Dispatch Map, die das Salt Lake Valley Emergency Communications Center (VECC) unterstützen soll.

Um den Ort eines Notfalls genauer zu bestimmen, sagte Shane Washburn, GIS-Software-Ingenieur und ehemaliger Praktikant im Bereich Qualitätssicherung, dass die Anwendung alle Ebenen der Kartierungsressourcen der USA nicht nur für das Department of Public Safety der Universität, sondern auch für die Lake City Police Department, VECC, und wiederum Ersthelfer.

„Das würde die Kommunikation und Interaktion zwischen Feuerwehrleuten und Polizei besser erleichtern, damit sie eine Position auf einer Karte markieren und wissen, wohin sie gehen müssen“, sagte Washburn.

Einheitliche GIS-Plattform für die Forschung

Dieses Projekt, so Archuleta, wird ein leistungsstarkes Analyseportal für Forscher schaffen – das er sich als gemeinsame Ressource zwischen den Laboren und dem anlagenbasierten High-Performance-Geographic-Computing-Labor (HPGC) vorstellt. Im Automated Geographic Reference Center, sagte er, verfüge Utah bereits über eine der besten landesweiten APIs des Landes.

"Das Hinzufügen einer Hochleistungs-Computing-Gruppe zur staatlichen GIS-Community wäre für potenzielle Studenten und Doktoranden, die die Universität gegenüber anderen in Betracht ziehen, sehr attraktiv", sagte er. „Außerdem würde es für die UIT einen großen Mehrwert bedeuten. Die UIT wird in der Lage sein, Daten über den Campus in einem viel größeren Maßstab zu verarbeiten, und wir könnten der Campus-Karte einige sehr innovative Funktionen hinzufügen, wie etwa Echtzeit-Datenüberlagerungen Campus und dreidimensionale Analyseunterstützung. Dies könnte auch als Proof of Concept für Bemühungen zur Modernisierung anderer Architekturen in der UIT dienen."

Spitzenprojekte wie diese, so Thornley, machen GIS zu einem so spannenden Arbeitsfeld.

"GIS gibt es schon seit vielen Jahren, aber es hat auch eine lange Zukunft vor sich, insbesondere im Hochschulumfeld", sagte er.

Archuleta fügte hinzu: „Auf dem Campus ändert sich immer etwas, es passiert immer etwas, das wir in einer Kartenanwendung simulieren müssen. Es ist ein Traum für jeden Entwickler, so viele verschiedene Funktionen zur Verfügung zu haben.“

Das DIGIT-Labor

Diese Karte der Flugzeiten nach Dubai wurde vom DIGIT Lab erstellt [wählen Sie das Bild für mehr Details]

Das 1987 innerhalb des US-Geographischen Departments gegründete DIGIT Lab verwendet eine Reihe von ESRI-Produkten wie ArcGIS, ArcSDE und ArcServer, um die Forschungsgemeinschaft der USA zu unterstützen. Erfahren Sie mehr über ESRI- und GIS-Schulungen. Das DIGIT Lab verwaltet und vertreibt auch Campus-Lizenzen für Trible-Software.

Über die Universität hinaus bietet das DIGIT Lab auf Vertragsbasis raumbezogene Datenbankentwicklung und Analysedienste für Bundes-, Landes- und Kommunalbehörden sowie Unternehmen der Privatwirtschaft an. Hier einige Beispiele für diese interdisziplinären Forschungsprojekte.


Schlüsselwörter

Dali Wang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Environmental Sciences Division des Oak Ridge National Laboratory, Mitarbeiter des Climate Change Sciences Institute des ORNL und außerordentlicher Professor für Geographie an der University of Tennessee, Knoxville. Seine Forschungsinteressen umfassen Umwelt- und Klimamodellierung, Umweltdatenwissenschaften und -systeme, Hochleistungsrechnen, geografische Informationssysteme sowie groß angelegte Systemintegration und Simulation. Wang hat einen Doktortitel in Umwelttechnik (mit wissenschaftlichem Schwerpunkt) und einen MS in Computerwissenschaften vom Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY 12180. Kontaktieren Sie ihn unter [email protected] .

Shujiang Kang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter als Postdoc an der Environmental Sciences Division des Oak Ridge National Laboratory. Seine Forschungsinteressen umfassen Bodenkunde, Ökosystemmodellierung und Umweltmanagement. Kang hat einen Doktortitel in Bodenkunde von der Pennsylvania State University, University Park, PA 16802. Kontaktieren Sie ihn unter [email protected] .

Jeffrey A. Nichols ist Postdoktorand in der Environmental Sciences Division des Oak Ridge National Laboratory und ist mit dem Climate Change Sciences Institute des ORNL assoziiert. Als Absolvent der University of Tennessee, Knoxville, in Mathematik, spezialisiert auf die parallele Berechnung mathematischer Ökologie-Modelle, umfassen seine Forschungsinteressen Hochleistungsrechnen, Umwelt- und Klimamodellierung sowie großmaßstäbliche Systemintegration und Simulation. Kontaktieren Sie ihn unter [email protected] .

Wilfred M. Post ist leitender Wissenschaftler in der Abteilung für Umweltwissenschaften des Oak Ridge National Laboratory, Mitarbeiter des Climate Change Science Institute (CCSI) des ORNL und außerordentlicher Professor für Ökologie und Evolutionsbiologie an der University of Tennessee, Knoxville. Seine Forschungsinteressen liegen in der Bodenkohlenstoffdynamik, Nährstoffbeziehungen zwischen Boden und Vegetation und dem Einfluss der Artenzusammensetzung auf Ökosystemprozesse. Er hat Ansätze entwickelt, um die Auswirkungen von Landnutzungsänderungen und Klimawandel in terrestrischen biogeochemischen Modellen darzustellen und globale Datensätze zur Bewertung globaler terrestrischer biogeochemischer Modelle erstellt. Post hat einen Doktortitel in Ökologie von der University of Tennessee, Knoxville. Kontaktieren Sie ihn unter [email protected] .

Sumang Liu ist Masterstudent am Geographie-Department der University of Tennessee und Praktikant in der Abteilung für Umweltwissenschaften des Oak Ridge National Laboratory. Seine Forschungsinteressen umfassen temporales GIS, Hochleistungsberechnungen, soziale Netzwerkanalyse und individuelle Tracking-Analyse. Kontaktieren Sie ihn unter [email protected] .


Resultate und Diskussion

Wir haben eine einzelne Fallstudie ausgewählt, um die Bedürfnisse der Interessengruppen zusammen mit den aufgetretenen Problemen zu beschreiben, mit dem Ziel, die Leistung der Eisenbahninfrastruktur zu verbessern. Letztendlich sollten die Ergebnisse Unternehmen dabei helfen, bessere Wartungsentscheidungen in Bezug auf Gleise und Anlagen zu treffen. Sie sind in der Lage zu definieren, welche Arbeiten wann und wo zu erledigen sind. Dazu korreliert die Studie Gleisdaten aus vielen Ressourcen und stellt Funktionen zur Analyse von Bahndaten bereit. Die Interviews lieferten die vier wichtigsten Punkte: Daten, Parameter, Probleme und Analysen sowie die Bedürfnisse der Analyse- und Entscheidungsträger.

Trafikverket sammelt Daten durch die Überwachung der Infrastruktur. Diese Daten werden von vielen Systemen gesammelt: Asset BIS, Fehlersystem 0felia, Inspektionssystem Bessy, Messdaten zur Gleisaufzeichnung und Streckenüberwachungssysteme für Radflächen und heiße Lager. Bei den Gleiszustandsdaten sind sich die Interessenvertreter der Datenqualität einig, dass die Genauigkeit der gemessenen oder berechneten Daten gut ist. Sie sind sich einig, dass die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Arten von Datenmessungen gut funktioniert und die inhaltliche Genauigkeit akzeptabel ist. Einige Stakeholder bei Trafikverket arbeiten daran, die Datenqualität zu gewährleisten, indem sie viele Messungen gleichzeitig und am selben Ort vergleichen. Dies hilft ihnen, die Gesamtsituation zu verstehen, indem sie beispielsweise die Daten zweier verschiedener Automessungen IMV100/EM80 und IMV200/STRIX über dieselbe Distanz vergleichen. Abbildung 4 zeigt den Vergleich dieser Messungen. Dieser Vergleich wurde mit Optram-Daten durchgeführt. IMV100/EM80 wurde am 12. September 2014 gemessen. IMV200/STRIX wurde am 3. Oktober 2014 gemessen.

Vermessung der Gleislinie BDL111 bei Kilometermarke 1446 ein ab Fahrzeug IMV100/EM80 und b ab Fahrzeug IMV200/STRIX

Abbildung 4 zeigt den Unterschied zwischen zwei Messungen durch die Längsebene (mm). Das Längsniveau (mm) ist ein von Trafikverket gemessener Parameter, um eine mittlere vertikale Position auszudrücken, die die festgelegten Wellenlängenbereiche abdeckt, und wird dann durch aufeinanderfolgende Messungen berechnet. Abbildung 3a zeigt, dass das IMV200/STRIX-Auto einen glatten Verlauf über die Distanz hat, mit nur etwa 2 mm Unterschied an einigen Stellen an derselben Position. Abbildung 3b zeigt, dass IMV100/EM80 einen harten Trend aufweist, mit einer Verschiebung von etwa 2 m über die gleiche Entfernungsmessung an einigen Stellen. Die Fahrzeuginspektion verwendet mehr oder weniger die gleiche Ausrüstung, jedoch mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten oder mit unterschiedlicher Zusammenarbeit zwischen den Fahrzeugausrüstungen. Das Auto fährt einmal im Jahr. Wenn während dieser Zeit bei der Fahrzeuginspektion ein Problem festgestellt wird, wird ein Alarm in Optram aufgezeichnet. Allerdings kann die Autoinspektion die Datengenauigkeit nicht messen. Außerdem erkennt es weder leere Werte noch Nullwerte in den Daten, was sich auf die Verarbeitung auswirkt. Aus diesem Grund ist die Messung beispielsweise unsicher, wenn die Strecke mit Schnee bedeckt ist.

Parameter

Parameter sind messbare Faktoren, die die Bedingungen des Gleisbetriebs festlegen. Trafikverket misst mehr als 30 Parameter, die bei der Variantenanalyse und -vorhersage verwendet werden. Die Parameteranalyse zeigt die Qualität des Gleises und weist auf wartungsbedürftige Ausfälle hin. Die Auftragnehmer von Trafikverket sind für die Wartung verantwortlich, wenn der Schwellenwert der Parameter überschritten wird. Obwohl es schwierig ist zu wissen, was andere Auftragnehmer gemacht haben oder wie sie die Daten geliefert haben, sind die wichtigsten Parameter die Gleisgeometrie. Der Abbau dieser Parameter ist äußerst gefährlich. Der Abbau wirkt sich auch auf den Fahrgastkomfort aus. Parameter für die Gleisgeometrie sind Spurweite, Ausrichtung, Längsniveau, Überhöhung (Querniveau) und Verdrehung. Abbildung 5 zeigt vier dieser Parameter innerhalb eines Punktfehlers auf Gleis 1464, gemessen am 29. September 2014.

Parameter der Gleisgeometrie für die Gleislinie BDL111 km 1464 und die Messungen innerhalb rot Spalte zeigen Spotfehler

Abbildung 5 zeigt die Analyse von vier Parametern, Längsniveau, Spurweite, Verwindung und Neigung der Fehlerstelle, gemessen in einer Entfernung von 200 m. Diese Zahlen zeigen die Verschlechterung der Gleisleistung zwischen 13 m und 30 m. Offensichtlich erscheint die Degradation über diese Distanz bei der Analyse der vier Parameter. Diese Parameter haben jedoch unterschiedliche Maße und Bedeutungen.

Spurweite ist der Abstand zwischen den Spurflächen der beiden benachbarten Laufschienen.

Ausrichtung ist die mittlere horizontale Position über die angegebenen Wellenlängenbereiche, die dann aus aufeinanderfolgenden Messungen berechnet wird.

Längsebene ist die mittlere vertikale Position über die angegebenen Wellenlängenbereiche, die dann aus aufeinanderfolgenden Messungen berechnet wird.

Überhöhung (Querebene) ist die Höhe der senkrechten Seite des rechtwinkligen Dreiecks bezogen auf die Nennspurweite zuzüglich der Breite des Schienenkopfes.

Twist ist die Steigung zwischen den beiden Messpunkten.

Probleme

Die Stakeholder von Trafikverket erkannten Probleme, nachdem sie eine Datenanalyse durchgeführt und die historischen Daten verglichen hatten. Verschiedene Arten von Analysen zeigen die Probleme auf und geben ein besseres Verständnis für die Art des Problems.

Positionierungsprobleme

Positionierung bedeutet, die exakte Position auf dem Gleis zu finden, die gewartet werden muss. Es werden zwei Arten von Wartungsaktionen betrachtet, Stopfen oder manuelle Aktionen. Die Positionsdaten werden aus dem BIS (Ban Information System) integriert. BIS beschreibt die Bahn in Form von Knoten und Verbindungen. Dann klassifiziert es die Eisenbahn in Systeme, Gebiete und Entfernungen, basierend auf der Karte von Schweden. Positionsprobleme treten auf, weil die im BIS-System angegebenen Kilometer (km) von der Realität abweichen. Die Positionierung innerhalb von Kilometern (km) wird über verschiedene Gleisbereiche und Stationen korreliert. Wenn die Strecke mit Schnee bedeckt ist, kann es bei Messungen der Ausrichtung zu zusätzlichen Unsicherheiten kommen. Die Stakeholder der Trafikverket-Analyse beobachteten die Schwierigkeiten bei der Bestimmung der genauen Position, die ein Problem beim Stopfen darstellten. Der Auftragnehmer mit Trafikverket sollte eine Positionierung von weniger als 5 m liefern, aber die Gleispositionierung beträgt derzeit ±20 m. Daher sind die Messdaten weder gut noch genau. Dies zeigt sich offensichtlich bei Vergleichen mit anderen historischen Daten für die gleiche Entfernung, wie z. B. der Längspegelmessung für eine 200-m-Distanz. Abbildung 6 zeigt das Positionierungsproblem durch den Vergleich der Daten vom 30. Januar 2014 und 28. Mai 2014 über dieselbe 200 m Distanz.

Standortmessungen zeigen eine Abweichung von ca. 20 m mit dem gleichen Messfahrzeug auf der Gleislinie BDL119 bei Kilometermarke 1174 im Januar und Mai 2014

Abbildung 6 zeigt den Unterschied zwischen diesen beiden Messungen bei gleicher Gleisnummer und gleicher Entfernung, ca. 20 m. Dieser Unterschied wird es schwieriger machen, den genauen Fehlerpunkt herauszufinden, was wiederum die Wartungskosten erhöht. Die meisten Befragten waren sich einig, dass sich dieses Problem negativ auf die Entscheidungsfindung in der Instandhaltung auswirkt. Es kann zu falschen Entscheidungen führen. Gleichzeitig kann sich die Unsicherheit über die Position auf die Auswahl einer Instandhaltungsstrategie auswirken. Andere Befragte waren anderer Meinung und sagten, dass die Positionierung kein großes Problem sei und die Instandhaltungsentscheidung nicht wesentlich beeinflusst werde. Keine statistische Studie zeigt jedoch die Anzahl der Positionierungsprobleme über die gesamten Daten. Es gibt einige Diskussionen über die Integration eines GPS-Systems für eine genauere Position, aber die Auftragnehmer von Trafikverket haben keinen Wunsch, es zu integrieren.

Beschränkungen des Mittelwerts Q Wert

Berechnung des Mittelwertes Q value könnte nützlich sein, um die Trackqualität einzuschätzen und dann die Tracks zu vergleichen, um eine Vorstellung vom Budget zu erhalten. Abbildung 7 zeigt a Q Wertkurve über 200 m, berechnet am 29. Mai 2014 mit der gemessenen Gleislänge von 1464 Kilometern.

Track-Qualität Q Wert der Gleislinie BDL111 bei Kilometermarke 1464

Abbildung 7 zeigt die Qualität des Tracks. Über diese Distanz ist die Qualität hoch. Die Qualität wird basierend auf der Norm SS-EN13848 entschieden. Die Norm kategorisiert die Gleisklassen, die Q Die Wertbegrenzung basiert auf einer willkürlichen Beurteilung der historischen Mittelwerte. Es ist üblicher, die Strecke in kleine Abschnitte zu unterteilen, um mehr Kontrolle zu erhalten und die Streckenqualität besser zu erkennen, aber es ist für die Streckenqualität entscheidend, ein geeignetes einzurichten Q Wertgrenze, die eingehalten werden soll. Die Formel zur Berechnung der Q value hat keine genauen Wertgrenzen für Trackqualität und Alter. Darüber hinaus zeigt es die Notwendigkeit, mehr Wissen über die Verschlechterung der Gleisqualität zu haben, um die richtigen Begrenzungen einzurichten. Die Befragten erwähnten, dass die Grenze für die for Q Wert ist nicht hoch. Dies bedeutet, dass die leistungsbezogenen Verträge einen besseren Standard und eine bessere Qualität gewährleisten müssen. Außerdem ist es keine sichere Methode, um langfristig eine hohe Gleisqualität bei geringen Wartungskosten zu erhalten.

Schwierigkeiten der Analyse

Das Problem ist, dass die Systeme unterschiedliche Zustandsüberwachungsdaten für die Bahninfrastruktur verwenden. Trafikverket verfügt über viele Systeme, die für die Aufzeichnung des gesamten Infrastrukturzustands verantwortlich sind. Trafikverket’s software tools for analysis do not provide all the required functionalities therefore, it is difficult to do additional analysis or calculations to better understand track degradation. Hence, different systems must be integrated. For instance, Optram can offer analysis over time or distance as shown in Fig. 8. This analysis shows the need for doing tamping based on the STD values, although specific problem and problem area are not available. Figure 8 shows the results of data from a 100-m section that was recorded between 2007 and 2012.

Values from same track section showing variations in STD of longitudinal level from 2007 to 2012

It is not possible to plot specific positions due to the nature of the system and the type of data available in the system. Presently, personnel export data to other tools, such as Excel, for further data analysis. However, it is still difficult to accurately analyse different track sections simultaneously. Track quality is an important analysis and for this to be done tracks must be compared.

Short-term strategy

Trafikverket has a short-term strategy whereby their contractors fulfil the demands of the Q value, using corrective tamping to decrease track failure. If irregularities in ballast occur too often, Trafikverket will lose control of track quality since there is no specific long-term strategy. The cost of using the tamping machine is uncertain. Figure 9 shows the short-term strategy based on the analysis of longitudinal level (mm) on 29 May 2014. The figure suggests the need to do tamping between 18 and 25 m. Over this distance, we see very high peaks and very low peaks. Note that longitudinal level is one of the parameters used to calculate the Q value. Therefore, this variant will affect the Q value.

The high longitudinal level variation above shows that tamping actions must be taken

However, throughout a year, tamping is conducted based on the track quality analysis. Yet, the results show that the analysis is inaccurate and ineffective. Therefore, discussions and on-going projects are conducted to identify future tamping plans. An example of this is that the Q value has no specific limit and the measured parameters are not reliable enough to make tamping decisions. It is proposed that other measured parameters should be used to predict track degradation and determine tamping actions.

Incomplete track measurement

Incomplete track measurement has been recognised in data analysis. In such cases, the measurement wagon was supposed to measure the whole track, but was suddenly stopped or changed direction. The measurement stakeholders were supposed to ensure the continuity of the measurement wagon but sometimes they did not realize a distance was not measured. Trafikverket measures 5–6 times per year. Software tools have indicated some places are not measured. Figure 10 shows the STD of longitudinal level of 100 m of track. The distance between 1164,661 and 1165,561 km has not been measured over several measuring times: 1 January 2010, 3 March 2011, and 4 March 2011.

STD of longitudinal level of 100 m of track

The measurement of the track has been disrupted, with negative effects on decision making. Some parts have not been measured, so there is no accurate assessment of track situation.

Needs

Trafikverket stakeholders that are responsible of analysis and maintenance decision making want to improve maintenance performance and decrease costs by improving analysis and prediction. If done correctly they will increase railway availability, improve safety, increase the use of resources, enhance reliability, and overall performance. As a result of this, track degradation and maintenance costs will decrease. To meet these aims, the following must happen.

Analysis enhancement

Enhance analysis by integrating data resources. Trafikverket has several data resources such as assets BIS, failure system 0felia, inspection system Bessy, track recording measuring data, and wayside monitoring systems for wheel flats and hot bearings these should be integrated into one system. This will facilitate the analysis of axle weight, speed, or total load instead of just time analysis, as shown in Fig. 8. The trends found in the analysis suggest that specific parts of the track need maintenance and give a better understanding of the situation. For instance, the analysis presents the standard deviation of alignment over time. Other factors must be considered for analysis as well, such as axle weight or speed, as these are partially to blame for failure. At the same time, a general framework capable of integrating all these systems is required. Most of the interviewees have used other software tools in Trafikverket to integrate systems and enhance analysis to assist them in maintenance decisions and estimation of maintenance costs.

Further analysis

After analysis, store the highest and lowest degradation values in the data source for each track section. Facilitate analysis based on the calculated values, to ensure better decision making and to predict track degradation. Storing the values for each track will facilitate the comparison of railway tracks. Figure 8 shows the importance of this for understanding degradation. A comparison is used to estimate the failure spot. It aims to estimate the existing problem and understand the whole performance of the railway infrastructure. One of the interviewees said he stores these values manually in an individual file for further calculation. They might help understand and minimise track degradation. As the analysis in Fig. 5 indicates, considering the parameters of two tracks can better explain the behaviour by highlighting the track situation and allowing stakeholders to compare the highest and lowest values in each track to estimate the current problem. It will also allow the stakeholders to determine the highest values on track quality and performance.

Track maintenance strategy determining

Develop and determine a maintenance strategy for each track section. Today the railway track has two maintenance strategies, either, reactive or proactive. Many software tools in Trafikverket are supposed to do proactive maintenance, but Trafikverket uses them for reactive maintenance because there is no clear limitation for maintenance cost. There is a need to shift the culture of Trafikverket, specifically among the analysis and decision-making stakeholders, from a reactive to a proactive approach. The maintenance of the railway tracks needs to integrate proactive solutions into its plan to reach the desired goal of improving safety, security, and reliability. Figure 9 shows the preferred case for deciding maintenance. Most of the interviewees said defining the strategy depends on the track degradation type. They agreed that a proactive strategy can decrease the maintenance cost and improve performance. They also said that they have a limitation for each track parameter, which has two levels UH1 and UH2 defined by the SS-EN13848 standard. The maintenance action is taken based on degradation reaching the UH1 as reactive maintenance. The UH1 values are lower than UH2. There is no reason for contractors to work on a proactive strategy when the degradation reaches UH2.

Track maintenance planning

Plan the maintenance for each track. Maintenance planning is done by the Trafikverket contractor. The car inspection records the faults, as shown in Fig. 4, and equates risk level to required maintenance. Corrective tamping maintenance is governed by regulations in the SS-EN13848 standard and preventive tamping should be planned in advance. There are two main aspects to consider in maintenance planning: applying for track possession time and decreasing the maintenance cost by predicting the required tamping. For instance, predicting tamping for nine months is enough time to consider the maintenance plan and budget. However, the costs depend on the distance of the track needing maintenance and the location needing maintenance. Another person claimed setting up a maintenance plan for a certain part of the track will help estimate the cost required to order the tamping machine. At the same time, it will decrease the cost and improve the track quality and performance.

Time plan for maintenance action

Create a time slot for maintenance. It is important to determine the time required for maintenance and estimate the cost required for each part of the maintenance plan. Estimating the extra time required to finalise the task is a learning process for other maintenance actions as well. Setting a time slot is crucial in estimating the time required for the maintenance plan, the extra time needed to complete the maintenance and the required cost. Determining the extra time required will help to set up a better maintenance plan.

Track visualisation

Visualise the railway track data geographically. This can be done through GPS coordinates that measures Trafikverket during the measuring track quality. The visualisation will simplify managing the railway. The mapping can show the track parts and give information on the geographic track location. This method allows stakeholders to connect the results of the analysis with the track infrastructure. However, visualising the track can help analysis and decision-making stakeholders to determine the more seriously affected areas by offering a clear picture and facilitating comparisons with other track sections at the same time. A clear picture of the track will show the influence of various factors on the track status. Also, it makes easier to understand how they influence one another. This technology has the ability to examine individual aspects of the tracks and would provide evidence to justify decisions to funders and policy makers.

Track life cycle cost (LCC)

Determine life cycle cost (LCC) for each track. This requires a comparison of different maintenance, intervention, and renewal strategies for track sections based upon the costs and risks over a period of time. Track deterioration modelling techniques are used to evaluate the deterioration processes for sleepers, transport loadings, track alignments, lengths of radius, the operational speed, sub-layer conditions to renew the track structure. However, the track LCC model inputs are initial track condition data, intervention triggers, uplift effects, and the cost of interventions and environmental impacts. LCC's effective decision supports system for maintenance of the railway track. At the same time, the output cost takes into account all factors associated with the lifetime of the system, such as operating costs, maintenance costs, and energy costs. The maintenance cost plays an important role in track infrastructure. The cost of maintenance of LCC track infrastructure has two different levels of uncertainty. Costs are due either to such factors as train delay, traffic disruption or derailment, or to the reliability and maintainability of the track. The main issue for decision-making stakeholders is determining the tamping cost. Hence, it is necessary to order tamping and set up the cost for about a year. Therefore, Trafikverket wants to connect the life cycle costs within certain areas needing maintenance, e.g. tamping. Ultimately, determining the life cycle cost for the track will be based on the equipment needing maintenance.

Figure 11 shows the interviewees’ agreement on needs. Many stakeholders want LCC, a maintenance plan for each track and the ability to store values after the analysis. However, two of Trafikverket’s condition-based maintenance stakeholders want a maintenance strategy for each track they want to compare the analysis of two tracks at the same time, clearly visualise the track on a geographical map, and ascertain a time slot for each maintenance plan. Achieving these needs will improve railway track performance, facilitate the analysis of the track, and help predict the future state of the track.


Geographic Information Systems and Information Technology

Effective planning for the District of Columbia requires the best information available about the city and the capacity to analyze and communicate it efficiently. Our in-house Geographic Information Systems (GIS) and Information Technology (IT) staff members provide mapping, spatial information and analysis, and planning-related GIS services to the Office of Planning (OP), other District agencies, citizens and a variety of organizations. This group plays a leadership role in GIS within DC government and works closely with the Census State Data Center and others conducting GIS activities inside and outside of DC government. It also manages overall information technology (IT) support for OP.

Mapping

The Office of Planning&rsquos in-house Geographic Information Systems staff members are a key source of high-quality map products for the Office, other agencies, and the public. A variety of ready-made and custom map products are available, together with a variety of on-line tools for interactive mapping and analysis.

Spatial Data

The Office of Planning&rsquos in-house Geographic Information Systems staff develops and maintains a number of key planning-related data sets for the District, working closely with the Office of Planning&rsquos Census State Data Center, the Office of the Chief Technology Officer&rsquos Geographic Information Systems team, and others. These include Census boundaries like Tracts, Block Groups, and Blocks land use data, neighborhood and neighborhood cluster data Historic Districts and other historic resource information and a variety of data sets describing planning-related initiatives.

Analysis

The Office of Planning&rsquos in-house Geographic Information Systems staff has long been a lead agency for analysis and presentation of spatial information for the District. Theis group provides analyses for every division within the Office of Planning to help guide planning and preservation decisions. It also works closely with a broad range of other DC agencies to make spatial information available and to put it in context, fostering discussion and analysis for a wide variety of purposes.

GIS Technology

Like the rest of DC Government, OP has chosen GIS software from ESRI as our main tools for mapping and spatial analysis. Our office was the first to develop custom extensions to the standard ArcMap software to improve staff productivity and to help our agency manage the large number of maps we produce each week. These extensions include buttons for making standard maps and for browsing a professionally-managed catalog of spatial data, improved navigation tools and tools for integrating oblique aerial photographs, and tracking tools that log and index every map we make. Together with partners in the Office of the Chief Technology Officer, we have helped distribute these productivity tools to all DC government agencies.

We also recognize that sometimes the simplest tools are the best tools. Our Office has also been the first in DC Government to develop &ldquoRich Internet Application&rdquo tools like Property Quest and DC Walkscape. These are web sites that are attractive and extremely easy to use, yet deliver key information and sophisticated analyses to everyone.

Partnerships

OP works closely with the Office of the Chief Technology Officer (OCTO), which has provided long-term support to help build and grow the GIS capabilities within the Office of Planning. OCTO has developed interactive mapping tools including the DC Guide. We have been pleased to contribute to that effort, and our high-quality cartographic products complement those online tools.

OP staff at all levels continue to work closely with their counterparts at National Capital Planning Commission (NCPC), our sister organization within the federal government.

Demographic information from the Census Bureau and other sources are key to understanding the various places in DC. We work hand-in-hand with the staff of the State Data Center (SDC), part of the Long Range Planning Division, to help make that information available to everyone.

The mission of the State Data Center (SDC) is to provide easy and efficient access to US Census Bureau data through a network of affiliate agencies in the District. The DC Public Library is an affiliate charged with providing historical census information in hard copy and electronic formats.

DC Government&rsquos principal technology GIS partner is Environmental Systems Resources Institute (ESRI). They make the baseline GIS software that we rely on, including ArcView GIS, SDE, and ArcIMS. We also work closely with Google, using a variety of their spatial technologies as well.

The District of Columbia Government has also licensed an archive of detailed oblique aerial images of DC from Pictometry International. Our license allows us to use those images in our products. Others outside of DC government may wish to contact them directly to license individual images for their own purposes.


HINTERGRUND DER ERFINDUNG

This invention relates generally to information retrieval in a computer network. More particularly, the invention relates to a novel method of hosting and distributing content on the Internet that addresses the problems of Internet Service Providers (ISPs) and Internet Content Providers.

2. Description of the Related Art

The World Wide Web is the Internet's multimedia information retrieval system. In the Web environment, client machines effect transactions to Web servers using the Hypertext Transfer Protocol (HTTP), which is a known application protocol providing users access to files (e.g., text, graphics, images, sound, video, etc.) using a standard page description language known as Hypertext Markup Language (HTML). HTML provides basic document formatting and allows the developer to specify “links” to other servers and files. In the Internet paradigm, a network path to a server is identified by a so-called Uniform Resource Locator (URL) having a special syntax for defining a network connection. Use of an HTML-compatible browser (e.g., Netscape Navigator or Microsoft Internet Explorer) at a client machine involves specification of a link via the URL. In response, the client makes a request to the server identified in the link and, in return, receives a document or other object formatted according to HTML. A collection of documents supported on a Web server is sometimes referred to as a Web site.

It is well known in the prior art for a Web site to mirror its content at another server. Indeed, at present, the only method for a Content Provider to place its content closer to its readers is to build copies of its Web site on machines that are located at Web hosting farms in different locations domestically and internationally. These copies of Web sites are known as mirror sites. Unfortunately, mirror sites place unnecessary economic and operational burdens on Content Providers, and they do not offer economies of scale. Economically, the overall cost to a Content Provider with one primary site and one mirror site is more than twice the cost of a single primary site. This additional cost is the result of two factors: (1) the Content Provider must contract with a separate hosting facility for each mirror site, and (2) the Content Provider must incur additional overhead expenses associated with keeping the mirror sites synchronized.

In an effort to address problems associated with mirroring, companies such as Cisco, Resonate, Bright Tiger, F5 Labs and Alteon, are developing software and hardware that will help keep mirror sites synchronized and load balanced. Although these mechanisms are helpful to the Content Provider, they fail to address the underlying problem of scalability. Even if a Content Provider is willing to incur the costs associated with mirroring, the technology itself will not scale beyond a few (i.e., less than 10) Web sites.

In addition to these economic and scalability issues, mirroring also entails operational difficulties. A Content Provider that uses a mirror site must not only lease and manage physical space in distant locations, but it must also buy and maintain the software or hardware that synchronizes and load balances the sites. Current solutions require Content Providers to supply personnel, technology and other items necessary to maintain multiple Web sites. In summary, miring requires Content Providers to waste economic and other resources on functions that are not relevant to their core business of creating content.

Moreover, Content Providers also desire to retain control of their content. Today, some ISPs are installing caching hardware that interrupts the link between the Content Provider and the end-user. The effect of such caching can produce devastating results to the Content Provider, including (1) preventing the Content Provider from obtaining accurate hit counts on its Web pages (thereby decreasing revenue from advertisers), (2) preventing the Content Provider from tailoring content and advertising to specific audiences (which severely limits the effectiveness of the Content Provider's Web page), and (3) providing outdated information to its customers (which can lead to a frustrated and angry end user).

There remains a significant need in the art to provide a decentralized hosting solution that enables users to obtain Internet content on a more efficient basis (i.e., without burdening network resources unnecessarily) and that likewise enables the Content Provider to maintain control over its content. The present mention solves these and other problems associated with the prior art.


Mapping out the future of GIS technologies at the U

L-R: Gary Carter, associate director of Product Management/HR/Auxiliary Shane Washburn, GIS software engineer Brett Archuleta, GIS systems administrator and developer Doug Kenner, HR/Auxiliary team manager and Dan Thornley, associate director of Quality Assurance. Carter, Kenner, and Thornley are serving dual roles as UGIS product managers.

To foster the advancement of geographic information system (GIS) technologies at the University of Utah, core GIS development, system administration, and support responsibilities have transitioned from Facilities Management (FM) to UIT's University Support Services.

"GIS is an IT field. It's a very technical, engineering-based discipline, and it really belongs in a place like this with the resources to do any sort of integration with UIT systems," said Brett Archuleta, GIS systems administrator/developer.

The strategic decision to integrate University GIS (UGIS) into UIT is based on several factors. Quality Assurance (QA) Director Dan Thornley, who is serving a dual role as interim UGIS product manager, said that the demand for GIS services at the U has grown significantly since its inception.

In 2008, FM established a GIS team to collect and maintain utility-related spatial/geographic data about campus buildings. But as requests for university-wide GIS services grew, the burden on FM's financial and staffing resources became unsustainable, leading to an agreement between key university stakeholders in the fall of 2018 to shift back-end support for UGIS to UIT.

Moving technical components and housing GIS staff in UIT, Thornley said, takes advantage of the organization's robust infrastructure, processes, and support capabilities. UIT, Thornley added, is uniquely positioned to maximize the value and availability of existing GIS platforms, licenses, and technology, and enable future expansion of GIS technologies on campus.

Thornley is the chair of a UGIS subcommittee of the university's Architecture and New Technology Committee (ANTC) that will review, prioritize, and strategically guide GIS decision-making at the U. Membership is currently being filled under the direction of ANTC.

GIS, in a nutshell, connects data and geography. It's an IT framework that gathers, analyzes, and displays different layers of spatial information visually, often represented as a map — from navigation in our vehicles to weather modeling to population dynamics on a global scale. GIS incorporates technologies related to GPS, satellite imagery, and remote sensing.

"I look at GIS as Business Intelligence on steroids, because instead of simply collecting data, information and reports, this puts graphics to it and makes it very visible and understandable," Thornley said.

Here's a look at some current and future GIS projects and initiatives at the U.

Ongoing

Campus map

Solving a longtime need, the latest iteration of the online campus map was created in 2014 in a partnership between University Marketing and Communications (UMC) and the FM-GIS team. The campus map remains the U's most utilized GIS application.

Network map

A collaboration between FM-GIS and UIT, this map features an overlay of network equipment on a campus map, allowing a quick health check of wireless connectivity. UGIS also maintains maps of distributed antenna systems (DAS) and network fiber lines. These applications are not public-facing.

Hospital wayfinding

Working with the University Hospital, the FM-GIS team launched an interactive wayfinding application that allows users to pan and zoom into each building level, select features for more information, and view content for various clinics and departments.

FM web app and mapping

The UGIS team works closely with FM staff to collect information about various campus assets that FM manages, using ArcGIS Online tools like vegetation mapping, plow zones, irrigation data, and district mapping. The map above shows snow removal routes.

Green map

The green map was created through a partnership between the U's Sustainability Resource Center and FM-GIS team. It highlights sustainability projects, installations, and green infrastructure on campus.

Tree tour

FM-GIS leveraged ArcGIS Online tools to build a series of applications that give grounds crews location and health information for every tree on campus. The app was designed to highlight a handful of the many species and varieties of trees found on campus.

Focus areas for 2019

Modernizing GIS architecture

Campus map support and development

Continued GIS support for FM, UIT, and external services

This effort is on maintaining cloud support for FM projects and UIT-specific applications like the network map. UIT will also continue to support public safety on several fronts. Initiatives include emergency assembly points and a campus lighting project, in which students, faculty, and staff are encouraged to report areas on campus they believe are poorly lit or where light bulbs are not functioning. Another public safety project in early development is a Hexagon Geospatial 911 dispatch map designed to assist the Salt Lake Valley Emergency Communications Center (VECC).

To more accurately pinpoint the location of an emergency, Shane Washburn, GIS software engineer and former QA student intern, said that the application would make all layers of the U's mapping resources visible not only to the university's Department of Public Safety, but also the Salt Lake City Police Department, VECC, and in turn, first responders.

"That would better facilitate communication and interaction between firefighters and police, so they could put a pin down at a location on a map and know where to go," Washburn said.

Unified GIS platform for research

This project, Archuleta said, will create a high-performance analytics portal for researchers — which he envisions as a shared resource between labs and the Facilities-based high-performance geographic computing (HPGC) lab. In the Automated Geographic Reference Center, he said, Utah already has one of the best statewide APIs in the nation.

"Adding a high-performance computing group to the state GIS community would be highly attractive for potential students and graduate students who are considering the university over others," he said. "Also, for UIT, it would add a lot of value. UIT will be able to crunch data about the campus on a much larger scale, and we could add some very innovative features to the campus map, like real-time data overlays around campus, and three-dimensional analytics support. This could also serve as a proof of concept for efforts to modernize other architectures in UIT."

Cutting-edge projects like these, Thornley said, make GIS such an exciting field to work in.

"GIS has been around for many years, but it also has a long future ahead of it, especially in a higher education environment," he said.

Added Archuleta, "there's always something changing on campus, always something going on that requires us to simulate it in a map application. It's a dream for any sort of developer to have so many different features to home in on."

The DIGIT Lab

This map of flight times to Dubai was created by the DIGIT Lab [select the image for greater detail]

The DIGIT Lab, established in 1987 within the U's Department of Geography, uses a suite of ESRI products like ArcGIS, ArcSDE, and ArcServer to support the U's research community . Learn more about ESRI and GIS training. The DIGIT Lab maintains and distributes campus licenses for Trible software as well.

Beyond the university, the DIGIT Lab provides geospatial database development and analytical services to federal, state and local agencies, and private sector entities on a contract basis. Here are some examples of these interdisciplinary research projects .


Veröffentlichungen

Gap Analysis Project (GAP) Terrestrial Vertebrate Species Richness Maps for the Conterminous U.S.

The mission of the Gap Analysis Project (GAP) is to support national and regional assessments of the conservation status of vertebrate species and plant communities. This report explains conterminous United States species richness maps created by the U.S. Geological Survey for four major classes in the phylum Chordata: mammals, birds, reptiles.

Gergely, Kevin J. Boykin, Kenneth G. McKerrow, Alexa J. Rubino, Matthew J. Tarr, Nathan M. Williams, Steven G.

Integrating multiple data sources in species distribution modeling: A framework for data fusion

In den letzten zehn Jahren hat die Verwendung von Artenverteilungsmodellen (SDMs) dramatisch zugenommen, um Muster des Vorkommens und der Häufigkeit von Arten zu charakterisieren. Bemühungen zur Parametrisierung von SDMs führen oft zu einem Spannungsverhältnis zwischen der Qualität und Quantität der verfügbaren Daten, um Modelle anzupassen. Schätzmethoden, die sowohl standardisierte als auch nicht standardisierte integrieren.

Pacifici, Krishna Reich, Brian J. Miller, David A.W. Gardner, Beth Stauffer, Glenn E. Singh, Susheela McKerrow, Alexa J. Collazo, Jaime A.

Langfristiges Fischmonitoring in großen Flüssen: Nutzen von „Benchmarking“ über die Einzugsgebiete

In der Wirtschaft ist Benchmarking eine weit verbreitete Methode, um Ihre eigenen Geschäftsprozesse mit denen anderer vergleichbarer Unternehmen zu vergleichen und identifizierte Best Practices zur Verbesserung der Leistung einzubeziehen. Biologen und Ressourcenmanager, die Überwachungsprogramme für Fische in großen Flusssystemen entwerfen und durchführen, konzentrieren sich in der Regel auf einzelne Flusseinzugsgebiete oder.

Ward, David L. Casper, Andrew F. Counihan, Timothy D. Bayer, Jennifer M. Waite, Ian R. Koovich, John J. Chapman, Colin Irwin, Elise R. Sauer, Jennifer S. Ickes, Brian McKerrow, Alexa J .


Schau das Video: Forbedring af produktudviklingsprocessen hos Rokoko (Oktober 2021).