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Wie konstruiert das QGIS Klassenintervalle?


Ich verwende den abgestuften Stil einer Punktebene, um Symbolen (Quadraten) einen Farbverlauf zuzuweisen. Ich habe den Klassenintervallen manuelle Werte zugewiesen und die Klassen wie folgt angegeben:

0.60 - 0.80 0.80 - 1.00

Das heißt, bei der Eingabe von Klassengrenzen für eine niedrigere Klasse habe ich verwendet0.600000als niedrigerer Wert und0.800000als ober. Und dann0.800000als niedriger für die nächste Klasse.

Wie sind dann die Klassenintervalle in einem solchen Fall aufgebaut? Sind sie:

(0.60 - 0.80) [0.80 - 1.00)

Oder:

(0.60 - 0.80] (0.80 - 1.00]…

Die zweite von Ihnen angegebene Option entspricht dem Umgang von QGIS mit Intervallen:

(0.60 - 0.80] (0.80 - 1.00]

Wenn ein Punktwert 0,8 beträgt, wird er mit dem Symbol gerendert, das Sie der ersten Klasse zugewiesen haben.0.60 - 0.80.

Ich denke, dies sollte sich entsprechend in der Legende widerspiegeln. Das heißt, man sollte sich etwas einfallen lassen, um den Benutzern anzuzeigen, dass selbst wenn derselbe Wert in zwei verschiedenen Klassen liegt (in einer Klasse ist es der Höchstwert und in der nächsten Klasse ist es der Mindestwert), ein Punktwert nur in einer liegen würde von ihnen. Beispielsweise:


Ökogeografische Landcharakterisierungskarten als Instrument zur Bewertung der Pflanzenanpassung und ihrer Auswirkungen in Agrobiodiversitätsstudien

Informationen zur Pflanzenanpassung können bei Agrobiodiversitätsstudien sehr nützlich sein. Ökogeografische Landcharakterisierungskarten (ELC) sind ein neues Instrument in dieser Richtung mit großem Potenzial. Um die Nützlichkeit dieses Ansatzes zu bewerten, wurde mit multivariaten Methoden eine ELC-Karte von Spanien erstellt. Seine Leistung zur Charakterisierung von Pflanzenlebensraumpräferenzen wurde mit bestehenden ökologischen Regionen und Landbedeckungskarten verglichen. Sammelstellen und Samengewicht von acht Pflanzenarten wurden verwendet, um die ELC-Karte zu testen. Kategorien aus jeder Karte wurden anhand von Sammelstellen den Akzessionen zugeordnet. Chi-Quadrat-Tests wurden angewendet, um zu testen, ob die Kategorienhäufigkeitsverteilungen für jede Art einer Verteilung proportional zur relativen Häufigkeit der Kategorien in jeder Karte folgten. Die Tests fanden signifikante Unterschiede in den acht untersuchten Arten. So klassifizierten Bonferroni-Konfidenzintervalle (BCI) Kategorien aus Karten in bevorzugte, neutrale oder vermiedene Habitate. Das Samengewicht wurde als Proxy für die Pflanzenanpassung verwendet. Der Vergleich zwischen beobachteter und erwarteter Einstufung von BCI- und Quartilsklassen in Bezug auf das Samengewichtsmittelwert und GLM- und Post-hoc-Tests, die durchgeführt wurden, um die Wirkung dieser Klassen auf das Samengewicht zu testen, zeigten durchweg bessere Ergebnisse für die ELC-Karte. Artenergebnisse und Anwendungen ökogeographischer Karten zur Erhaltung pflanzengenetischer Ressourcen werden diskutiert.

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Rückkehrmigration im späteren Leben in Festlandchina: Motivationen, Muster und Einflüsse

Diese Studie konzentriert sich auf Muster und Einflüsse des Rückkehrmigrationsverhaltens in Festlandchina, (nein = 468 Personen im Alter von 50 Jahren und älter) aus einer Lebensverlaufsperspektive unter Verwendung der China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) von 2011. Mit Hilfe der räumlichen Analyse fanden wir geographische Muster der Rückwanderung hauptsächlich von den Grenz- und Stadtzentren in die zentralen Provinzen, wobei Wanderarbeiter in ihre ländlichen Häuser zurückkehrten. Wir haben logistische lineare Modellierung verwendet, um die Korrelationen zwischen persönlichen Merkmalen (z. B. Alter, Geschlecht, Familienstand), Umweltaspekten (z. B. Gemeindemerkmale, Wohnbedingungen, geografische Merkmale) und Rückwanderung zu untersuchen. Historische und sozioökonomische Faktoren wirkten sich auf die Rückwanderung aus, darunter die Verfügbarkeit der Eltern für die Betreuung, eine abnehmende persönliche Gesundheit, eine verbesserte Wohninfrastruktur und ein besserer Zugang zu kommunalen Diensten. Unsere Ergebnisse zeigen auch die produktive soziale Rolle der Pflege als Migrationsgrund, die flexible Politiken im chinesischen Sozialsystem, umfassende Seniorenwohneinrichtungen und angemessene Unterstützungssysteme in ländlichen Gemeinden erfordert.

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2. Interpretationen von Zeit und temporaler Semantik in der Ontologie

Der Zeitbegriff in der Ontologie wird im Allgemeinen als Kontinuum von Bestimmungen von Dingen und kein separates Ding dargestellt (Brentano, 1974 Tegtmeier 2009). Petnga und Austin (2013) fassten vier Darstellungen der Zeit unter verschiedenen vorgeschlagenen ontologischen Eigenschaften zusammen (Hayes 1994 Gruber 1994). Wir übernehmen und modifizieren diese vier Darstellungsmodelle der Zeit (Petnga und Austin 2013).

Zeitintervall: Zeiträume, die sich auf dem Zeitkontinuum (oder Zeitplenum) befinden und als Basis oder Einheiten der Zeittheorie dienen

Zeitdauer: Bestimmte Zeit, die verglichen werden kann und sich von der Länge des Zeitintervalls unterscheidet, wird verwendet, um die Existenz zu definieren.

Zeitpunkt: eine Position im zeitlichen Koordinatensystem, die keine Dauer hat und zum Lokalisieren von Ereignissen im Zeit-Plenum nützlich ist. Diese Vorstellung von einem „Punkt“ auf der Zeitskala unterstützt die temporale Theorie.

Zeitdimension: Zeit wird als physikalische Dimension wie Länge oder Masse mit Einheit und physikalischen Eigenschaften betrachtet. In geographischen Informationsstudien ist der Zeitwert – T eine andere Dimension wie die räumlichen Dimensionen von X, Y und Z.

In dieser Forschung analysieren wir diese vier Eigenschaften hauptsächlich im Kontext von geografischen Ereignissen oder Prozessen. Das Grundargument ist, dass alles irgendwo und irgendwann passiert. Oder anders ausgedrückt, ein geografisches Ereignis findet an einem bestimmten Ort oder an bestimmten Orten und zu einer bestimmten Zeit (Punkt) oder einem Zeitintervall (Periode) statt. In dieser Studie verwenden wir die Terminologie „Zeitintervall“ und „Zeitraum“ synonym. Wenn räumliche Orte und Verteilungen von geographischen Objekten (Dingen) oder Ereignissen gemessen, dargestellt, dargestellt oder auf verschiedenen räumlichen Maßstäben abgebildet werden, sollten die zeitlichen Orte (Zeitpunkte) und Verteilungen von geographischen Objekten oder Ereignissen gemessen, dargestellt werden können oder durch verschiedene Zeitskalen dargestellt. „Was passiert oder ist im Raum passiert?“ und „Was passiert oder ist während eines Zeitraums oder Zeitintervalls passiert?“ sind unterschiedliche Fragen, um unterschiedliche geografische Ereignisse oder Prozesse und deren Ergebnisse anzugehen. Daher sind in den ontologischen Studien nicht nur Zeit und Raum getrennte Axiome oder Existenzen, sondern auch Zeit und Raum sind völlig unterschiedliche Einheiten.

Es ist jedoch sehr interessant, obwohl Zeit und Raum unterschiedliche Existenzen sind und jede ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften hat, können sie in keiner Art von Sensormessungen der geografischen Objekte oder Ereignisse getrennt werden. Forscher ignorieren entweder die Zeitdimension bei der Analyse oder Berichterstattung ihrer Studien, konzentrieren sich aber auf die räumlichen Dimensionen. Oder in einigen Fällen veranschaulichen sie, was passiert oder passiert ist, indem sie die richtigen räumlichen Dimensionen oder den richtigen Maßstab verwenden, aber die falsche Zeitskala. In unserer natürlichen und sozialen Welt existieren verschiedene Zeitskalen- und Raumskalenkombinationen. Daher argumentiert diese Forschung, dass die geeignete Zeitskala in Kombination mit der räumlichen Skala beim Design von Sensormessungen benötigt wird, um die genaue Begründung dafür zu finden, was passiert oder passiert ist.

2.1 Konzepte des räumlichen Maßstabs und des räumlichen Denkens neu aufgegriffen

Anwendungen der Geoinformationstechnologie weltweit haben die Bedeutung des Verständnisses und der Analyse der Bedeutung des räumlichen Maßstabs erhöht. Wenn Geodatensätze, die mit unterschiedlichen Details und Ursprüngen erstellt wurden, in der digitalen Geoinformationshandhabungsumgebung kombiniert oder erfasst werden sollen, sind die Fragen der Maßstabsunterschiede und Kompatibilitäten für die aussagekräftigen Analyseergebnisse offensichtlich von Bedeutung.

Der räumliche Maßstab ist ein grundlegendes Konzept in den naturwissenschaftlichen und sozialwissenschaftlichen Studien der Erdoberfläche. Nach den Forschungen von Zhang, Atkinson und Goodchild ( 2014 ) wurden über Jahre verschiedene Definitionen des Skalenkonzepts entwickelt. Diese können in geografischer Maßstab, operativer Maßstab, Messmaßstab und kartografischer Maßstab unterteilt werden. Geographischer Maßstab oder Beobachtungsmaßstab wird als räumliche Größe oder Fläche einer bestimmten Studie bezeichnet (Lam und Quattrochi 1992, Atkinson und Curran 1997, Lawrence und Chase 2010). Die operative Skala wird auch als Prozessskala bezeichnet (Wu und Li 2006 2014 (2014)), die das Ausmaß eines bestimmten geografischen Prozesses oder Ereignisses abbildet. Die Messskala wird auch als Auflösung oder räumliche Auflösung bezeichnet, die an die Sensoren oder entfernten Sensoren gebunden ist (Tobler 1988 Lam et al. 2004 2014 (2014)).

Zhang, Atkinson und Goodchild ( 2014 ) weisen darauf hin, dass nur der kartographische Maßstab quantitativ als das Verhältnis der Entfernungsmessungen zwischen dem auf einer Karte und dem Boden definiert wird. Geografische Regeln sind, dass eine Karte im großen Maßstab einen kleinen Bereich abdeckt und eine Karte im kleinen Maßstab einen großen Bereich abdeckt. 2014 (2014) betonten die Bedeutung der zeitlichen Ausdehnung des Betriebs- oder Prozessmaßstabs und wiesen darauf hin, dass die Prozessmaßstabsbestimmung eines geografischen Phänomens oder einer Gruppe von Phänomenen ein kritischer wichtiger Schritt ist, der sich grundlegend sowohl auf geografische als auch auf Messskalen auswirken würde. Diese Forscher konnten jedoch die Unabhängigkeit der räumlichen Dimension und der zeitlichen Dimension in geografischen Prozessen oder Ereignissen nicht identifizieren. Daher wurden in der Forschung die räumliche und zeitliche Skala des Erfassens oder Messens von geografischen Prozessen oder Ereignissen verwischt.

2.2 Zeitskalenbasierte Argumentation von geografischen Prozessen oder Ereignissen

In dieser Forschung verstehen wir, dass Zeit und Raum zwei verschiedene quantitative Dimensionen oder Existenzen von geografischen Objekten oder Phänomenen und geografischen Prozessen oder Ereignissen sind. Zeit ist unabhängig vom Raum, obwohl Forscher Objekte und Prozesse immer mit beiden Raum-Zeit-Belangen analysieren. Im Wesentlichen garantiert die Zeit genetisch ihre eigenen unabhängigen Maßeinheiten wie Sekunden, Minuten und Stunden, die unabhängig von Entfernungs- oder Dimensionsmaßeinheiten sind. Nach Zaheer, Albert und Zaheer (1999) bezieht sich „Zeitskala“ im Gegensatz zur räumlichen Skala auf die Größe von Zeitintervallen, die entweder subjektiv oder objektiv zum Messen oder Testen der Theorie eines Prozesses, Musters, Phänomens oder Ereignisses gebildet werden. Die Zeitskala hat zwei Eigenschaften: 1) Zeitskalen unterteilen oder differenzieren das zeitliche Kontinuum in Einheiten unterschiedlicher Größe, und 2) Zeitskalen können sowohl in natürlichen als auch in von Menschenhand geschaffenen Umgebungen angewendet werden. Bittner, Donnelly und Smith ( 2006 ) untersuchten die raum-zeitliche Ontologie zur Integration geographischer Informationen. Diese Forschung ergab, dass die geografischen Einheiten und Beziehungen sowohl in der räumlichen als auch in der zeitlichen Ausdehnung liegen. Es wird darauf hingewiesen, dass eine Entität, wie beispielsweise eine Blutzelle, innerhalb einer größeren Entität, wie beispielsweise dem menschlichen Körper, in einem bestimmten Zeitraum (zum Beispiel gestern) existieren könnte, aber danach möglicherweise überhaupt nicht mehr existiert. Llavesa und Kuhn ( 2014 ) schlugen eine Ereignisabstraktionsschicht vor, um die Geosensordaten zu integrieren. Im Teil der ontologischen Argumentation identifizierte die Forschung die beiden grundlegenden Komponenten: Raumregion und Zeitintervall. Basierend auf diesen Komponenten wurde das räumlich-zeitliche Modell der Sensorabstraktionsschicht konstruiert.

Carrollet al. ( 2007 ) untersuchten die evolutionäre Zeitskala in der Ökologie. Die Forscher erkannten, dass während eines bestimmten Zeitraums signifikante Veränderungen der ökologischen Evolution von Tier- oder Pflanzenarten stattfinden. Einige Arten treten innerhalb von 10 Generationen oder weniger auf. Andere können viel länger dauern. Sie kamen zu dem Schluss, dass die Evolution von Pflanzen- und Tierarten in unterschiedlichen Zeitintervallen oder Zeitskalen stattfindet. Forscher (Ma et al. 2012 Ma und Fox 2013 Cox und Richard 2015 ) in den Geowissenschaften untersuchten auch die Ontologie der geologischen Zeitskala. Als wesentlicher Bestandteil der Semantic Web-Anwendungen geowissenschaftlicher Daten in Computerumgebungen wurden ontologische Modelle geologischer Zeitskalen vorgeschlagen. Lemke ( 2000 ) hat erkannt, dass sowohl in natürlichen Systemen als auch in sozialen Systemen unterschiedliche Zeitskalen existieren. Der Forscher argumentierte (Lemke 2000), dass die klassischen wissenschaftlichen Theorien hauptsächlich oder ausschließlich auf Distanzskalen basieren. Beispiele sind, dass Moleküle als Wechselwirkungen von Atomen verstanden werden, Atome durch Wechselwirkungen kleinerer Teilchen und Ökosysteme als Wechselwirkungen zwischen Arten modelliert werden und abiotische Elemente. Allerdings führt uns die „räumliche“ oder „räumlich kugelförmige“ Sicht und Argumentation komplexer Systeme auf der Erdoberfläche nicht zu den genauen Illustrationen. Das räumliche Hierarchiemodell ignoriert die wichtige Rolle von Netzwerktopologien von Interaktionen (Lemke 2000). Dadurch interpretieren die Forscher Phänomene und Prozesse „flach“ auf einer höheren Ebene oder in dynamischen Umgebungen. Lemke ( 2000 ) wies darauf hin, dass Dinge in einem dynamischen komplexen System passieren oder passieren werden. Die grundlegende Einheit der Analyse ist ein Prozess der Existenz, aber die Distanz der Existenz. Daher tritt jedes Phänomen oder jeder Prozess auf einer bestimmten Zeitskala auf. Kuehn ( 2015 ) hat den Begriff der Zeitskala mathematisch bestätigt. Kuehn ( 2015 ) sagte: „Wir werden mit dem Studium gewöhnlicher Differentialgleichungen (ODEs) beginnen, in denen einige Variablen viel größere Ableitungen haben als die anderer Variablen. Dieses Szenario ergibt ein System mit unterschiedlichen Zeitskalen.“ Die einfachste Methode, um die Vorgänge auf unterschiedlichen Zeitskalen zu modellieren, ist die Trennung der Größen. Forscher (Wang und Agarwal 2014 Li und Li 2015) zeigten auch mathematisch die möglichen periodischen Wiederholungen und Funktionen der Zeitskala.

In dieser Forschung schlagen wir ein modifiziertes Zeitskalenmodell vor, das auf den früheren Studien von Zaheer, Albert und Zaheer (1999), Tegtmeier (2009), Petnga und Austin (2013) basiert. Da die Zeitdimension als Punktmodus und Dauermodus dargestellt werden kann, ändern sich geographische Phänomene oder geographische Prozesse oder Ereignisse treten zu unterschiedlichen Zeitpunkten auf und haben unterschiedliche Zeitdauern. Die Dauer dessen, was passiert oder passiert ist, kann zu einem bestimmten Zeitpunkt oder auf verschiedenen Ebenen von Zeitdauern wahrgenommen oder gemessen werden. Zeitintervall bezieht sich in dieser Forschung auf die Standardzeiteinstufungszeiträume, wie Sekunde, Minute oder Stunde, deren Zeitdauer quantifiziert werden kann. Das Konzept des Zeitpunkts in dieser Studie zur Sensorontologie könnte so erklärt werden, dass der Sensor am richtigen Ort und zur richtigen Zeit eingesetzt wird. Das allgemeine Quantifizierungsmaß zum Zeitpunkt ist das Früh-Spät-Phänomen (Tegtmeier 2009). Wenn der Sensor früher oder später als zum Zeitpunkt eingesetzt wird, kann er möglicherweise nicht erkennen, was in einem geografischen Prozess passiert. Die Zeitdauer hingegen kann durch Standard-Zeitintervalleinheiten wie Minuten, Stunden oder vormittags oder nachmittags quantifiziert werden (Abbildung 1). Im Zusammenhang mit Sensordetektionen in einem Forschungsprozess konzeptualisieren wir drei Arten von Zeitskalen, nämlich 1) Existenzdauer, 2) Sensorbeobachtungsdauer und 3) Gültigkeitsdauer.


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Neue Karten, neue Informationen: Korallenriffe der Florida Keys

Barbara H. Lidz, 1 Christopher D. Reich, 1 Russell L. Peterson, 1 Eugene A. Shinn 1

1 U.S. Geological Survey, 600 4th Street South, St. Petersburg, FL 33701, USA, [email protected]

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Eine hochdetaillierte digitalisierte Karte zeigt 22 benthische Lebensräume in 3140,5 km 2 des Florida Keys National Marine Sanctuary. Dominierend sind eine Seegras-/Kalk-Schlamm-Zone (Kartenbereich 27,5%) im gesamten Hawk Channel und Seegras-/Karbonat-Sand- (18,7%) und blanke Karbonat-Sand-Zonen (17,3%) auf dem äußeren Schelf und in The Quicksands. Eine mit Kalkschlamm/Seegras bedeckte schlammige Karbonat-Sand-Zone (9,6%) grenzt an die Tasten. Hardbottom-Gemeinschaften (13,2%) bestehen aus nacktem pleistozänem Korallen- und Oolithkalkstein, Korallenschutt und senilen Korallenriffen. Kleinere terrestrische (4,0%) und marine Lebensräume, einschließlich der lebenden Korallen (Patch-Riffe, 0,7%), machen den Rest (13,7%) der Fläche aus.

Der aus Luftfotomosaiken abgeleitete Datensatz des Meeresbodens passt genau, wenn er auf eine neu entwickelte hydrographisch-bathymetrische Karte des National Geophysical Data Center übertragen wird. Zusammengenommen weisen die Karten auf neue Informationen über unerforschte Morphologien des Meeresbodens hin, darunter einen erosiven küstennahen Felsvorsprung, der die seewärtige Seite der Florida Keys begrenzt, und Tausende von Patch-Riff-Clustern, die in der Mitte des Hawk Channel ausgerichtet sind. Vorläufige Hinweise deuten darauf hin, dass der Felsvorsprung die seewärtige Ausdehnung des 125-karätigen Key Largo und des Miami-Kalksteins darstellen könnte, die die Schlüssel bilden, und die Patch-Riffe kolonisierten landwärts gerichtete Ränder von zwei nicht korallenen topografischen Trögen ohne Dünenrücken. Die Tröge, ihr Substrat und die Lage des inneren Schelfs entlang der seewärtigen Seite der Hawk-Channel-Grundgesteinsdepression sind die ersten dieser Art von Kernen, die in den Aufzeichnungen des Florida-Riffs erkannt wurden. Zusammen belegen die Kartendatensätze die Wirksamkeit und Genauigkeit der Verwendung von Luftbildern, um die Meeresbodenmerkmale und Lebensräume in einer flachen Riffumgebung mit außergewöhnlichen Details zu definieren.


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