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Nur horizontale Linienstärke in ArcGIS

Nur horizontale Linienstärke in ArcGIS


Gibt es eine Möglichkeit, dass sich die Linienstärke nur horizontal von der Mittellinie aus ausdehnt? Ich erstelle eine Straßenzustandskarte und habe festgestellt, dass sie möglicherweise nicht wirklich darstellbar ist.

Das Rot auf der linken Seite überlappt das Gelb (ich habe eine Ziehreihenfolge von "schlechter" zuerst, damit es besser hervorsticht).

Aber wäre es möglich, dass es eher ein Rechteck mit Linienbreite als ein abgerundetes Rechteck ist? Oder ist die vertikale Ausdehnung der Linie dort, wo sie tatsächlich endet?


Sie müssen das Symbol für Ihre Straßen in ein kartografisches Liniensymbol und nicht in ein einfaches Liniensymbol ändern. Das gibt Ihnen mehr Kontrolle darüber, wie es gezeichnet wird. Wenn Sie ArcMap einen Linien-Layer hinzufügen, wird standardmäßig ein einfaches Liniensymbol mit den angezeigten abgerundeten Enden verwendet. Mit einem kartografischen Liniensymbol können Sie die Endkappen der Linie ändern. Sie werden wahrscheinlich den "Butt" -Stil verwenden wollen:

Sie finden die Symboleinstellungen, indem Sie im Inhaltsverzeichnis auf das Liniensymbol doppelklicken und auf Symbol bearbeiten klicken und dann den Linientyp in kartografische Linie ändern:


Geovisualisierung von bibliografischen Daten mit ArcGIS

Diese Studie untersuchte die geografischen Aspekte der Literatur, die die Visualisierung von bibliografischen Daten beinhaltet, die von Autoren mit Wohnsitz in den angrenzenden Vereinigten Staaten veröffentlicht wurden. ArcGIS wurde verwendet, um Netzwerke von zitierten ‐zitierenden Veröffentlichungen und Co‐-Autoren für 102 Veröffentlichungen basierend auf der institutionellen Zugehörigkeit der Erstautoren zu visualisieren. Räumliche Statistiken und andere Werkzeuge in ArcGIS wurden verwendet, um die Clusterbildung von Forschungsaktivitäten zu untersuchen und die Hypothese des „Death of Distance&rdquo unter den Co-Autoren zu testen. Es wurde festgestellt, dass sowohl die &ldquoProduzenten&rdquo als auch die &ldquoKonsumenten&rdquo des wissenschaftlichen Outputs geclustert sind. Die visuelle Untersuchung der thematischen Karten ergab, dass sich die Forschungsaktivitäten auf die folgenden Städte konzentrierten: Bloomington, IN, Philadelphia, PA, Sandia, NM, Stillwater, OK, und Tucson, AZ. Mehr als die Hälfte der Co-Autorenschaft (60 %) trat unter Autoren innerhalb derselben Postleitzahl auf. Das zitierte ‐citing-Publikationsnetzwerk und die Netzwerkkarten des Co‐Overfassers teilten ein charakteristisches Muster, das darauf hindeutet, dass viele Hersteller und Verbraucher auch gemeinsam‐erstellten. Während die Zahl der mitverfassten Veröffentlichungen im Bereich der Visualisierung bibliografischer Daten von 1995 bis 2009 zunahm, blieb der durchschnittliche Abstand der Mitverfasser in diesem Zeitraum unverändert.

Tagebuch

Proceedings of the American Society for Information Science & Technology (Electronic) &ndash Wiley


Nur horizontale Linienstärke in ArcGIS - Geographic Information Systems

Ausgewählte Wasserstandsdaten für das flache Grundwasserleitersystem im Lower Gunnison River Basin, Colorado Digitaler Vektordatensatz (Punkt)

Der Zweck dieses Datensatzes besteht darin, Informationen über die Wassertiefe, die Höhe der potentiometrischen Oberfläche und die gesättigte Mächtigkeit des flachen Grundwassersystems im Lower Gunnison River Basin, Colorado, bereitzustellen. Wassertiefe-Werte in diesem Punkt-Dataset wurden verwendet, um Tiefe-zu-Wasser-Werte für das Raster-Dataset dtw zu generieren.

Dieser Datensatz ist einer von 13 Datensätzen (geologic_data, rglth, rglth_contours, bralt, bralt_contours, waterlevel_data, dtw, dtw_contours, potalt, potalt_contours, satthk, satthk_contours und Boundary_extent), die zur Charakterisierung des flachen Grundwassersystems Gunnison im Unterlauf des Colorado entwickelt wurden . 19451210 20150603 beobachtet

Keine geplant -108.182736483 -107.428257165 38.941897256 38.066221301 Keiner Hydrogeologie Hydrologie Grundwasserleiter Tiefe zum Wasser Grundwasserspiegel gesättigte Dicke Wasserstand Grundwasser Binnengewässer potentiometrische Oberfläche USGS-Metadaten-Kennung USGS:5925a9b7e4b0b7ff9fb3c9d7

Die horizontale Genauigkeit jeder Punktposition variiert mit der Genauigkeit der Datenquelle. Datenpunkte, die von der Colorado Division of Water Resources (CDWR) zusammengestellt wurden, werden im Allgemeinen durch Schätzung der Entfernungen in Fuß von PLSS-Schnittlinien lokalisiert, die vom Bohrlochantragsteller gemeldet wurden. Viele aus dem CDWR zusammengestellte Datenpunktstandorte werden jedoch nur an den nächstgelegenen Viertelviertel-PLSS-Abschnitt gemeldet. In Fällen, in denen die Wassertiefenwerte für Punkte, die sich im nächsten Viertelviertel-PLSS-Abschnitt befanden, nicht mit anderen Werten in der Nähe übereinstimmten, wurden die Punkte unter Berücksichtigung des Bohrlochtyps in die Nähe einer auf Satellitenbildern innerhalb des Viertelviertelabschnitts beobachteten Struktur verlegt um die Standortgenauigkeit zu verbessern. Datenpunkte mit Standorten, die nicht mindestens dem nächsten Viertelviertel-PLSS-Abschnitt gemeldet wurden, wurden aus dem Datensatz gelöscht. Datenpunkte, die vom U.S. Geological Survey zusammengestellt wurden, haben Standorte, die auf den nächsten Breiten- und Längengrad von einer Sekunde gemeldet wurden. Datenpunkte, die aus Berichten des Bureau of Reclamation zusammengestellt wurden, haben Standorte, die bis zum nächsten Fuß in State Plane-Koordinaten gemeldet werden. Eine formale Genauigkeitsbewertung der vertikalen Positionsinformationen im Datensatz wurde entweder nicht durchgeführt oder ist nicht anwendbar.

WELAP_CO digitale Vektordaten http://cdss.state.co.us/GIS/Pages/AllGISData.aspx Digital and/or Hardcopy Resources 19451210 20111022 beobachtete WELAP_CO Räumliche Darstellung von Bohrlochanwendungsdaten Colorado Division of Water Resources

Informationsdokument zur Bohrlochgenehmigung http://dwrweblink.state.co.us/dwrweblink/ Digital and/or Hardcopy Resources 19451210 20111022 beobachtete CDWR-Tiefe-zu-Wasser-Daten U.S. Geological Survey

U.S. Geological Survey National Water Information System tabellarische digitale Daten

http://waterdata.usgs.gov/nwis/uv/?refered_module=gw Digital and/or Hardcopy Resources 19600101 20150603 beobachtete USGS NWIS Daten zur Tiefe zu Wasser Bureau of Reclamation

Colorado River Water Quality Improvement Program Machbarkeitsbericht für die Einheit im unteren Gunnison-Becken, November 1982, Anhang B—Hydrosalinity document

Digitale und/oder gedruckte Ressourcen 19800711 19800727 beobachtete USBR-Tiefe-zu-Wasser-Daten U.S. Geological Survey

1-Bogen-zweite digitale Rasterdaten des nationalen Höhendatensatzes

http://viewer.nationalmap.gov/basic Digital and/or Hardcopy Resources 2013 Veröffentlichungsdatum USGS NED Höhenwerte der Landoberfläche Arnold, L.R.

Tiefe-zu-Wasser-Raster für das flache Grundwassersystem im Lower Gunnison River Basin, Colorado, digitale Vektordaten

https://doi.org/10.5066/F70863S6 Digital and/or Hardcopy Resources 2017 Veröffentlichungsdatum dtw Depth-to-water values ​​Arnold, L.R.

Gesättigte Dicken-Raster für das flache Grundwassersystem im Lower Gunnison River Basin, Colorado, digitale Rasterdaten

https://doi.org/10.5066/F70863S6 Digital and/or Hardcopy Resources 2017 Veröffentlichungsdatum satthk Saturated-thickness values ​​Environmental Systems Research Institute, Inc. (Esri)

ArcGIS Desktop 10.3.1-Software

Digitale und/oder gedruckte Ressourcen 2015 Veröffentlichungsdatum ArcGIS Geographic Information System-Verarbeitungssoftware, einschließlich Spatial Analyst-Erweiterung

Die räumliche Darstellung der Bohrlochanwendungsdatenbank der Colorado Division of Water Resources (CDWR) (WELAP_CO, verfügbar unter http://cdss.state.co.us/GIS/Pages/AllGISData.aspx) wurde heruntergeladen und auf das Untersuchungsgebiet zugeschnitten einen neuen Datensatz erstellen. Alle Bohrlöcher mit aktuellem Status (Feld CURR_STAT) außer "Brunnen Constructed" wurden aus dem neuen Datensatz gelöscht, es sei denn, in einem oder mehreren Feldern wurden Konstruktionsinformationen für das Bohrloch angegeben. Alle Bohrlöcher, deren Standorte nicht mindestens dem nächsten Viertelviertelabschnitt gemeldet wurden, wurden aus dem Datensatz gelöscht.

Für den Datensatz wurde ein Attributfeld für die Wassertiefe (DTW) erstellt, und das Feld wurde mit Werten gefüllt, die aus Bohrlochbau- und Testberichten (verfügbar unter http://dwrweblink.state.co.us/dwrweblink/) zusammengestellt wurden Datei mit dem CDWR. Punkte mit fehlenden Informationen zur Wassertiefe für das flache Aquifersystem wurden aus dem Datensatz gelöscht.

Datenpunkte und zugehörige Wassertiefenwerte wurden dem Datensatz aus Wasserstandsmessungen hinzugefügt, die im US Geological Survey National Water Information System (NWIS, verfügbar unter http://waterdata.usgs.gov/nwis/uv/?refered_module .) bereitgestellt wurden =gw) und in einem veröffentlichten Bericht des Bureau of Reclamation (siehe Quelleninformationen).

Die Daten zur Wassertiefe wurden zur Qualitätssicherung überprüft, aktualisiert und bei Bedarf überarbeitet.

Die Kacheln n39w108 und n39w109 des U.S. Geological Survey National Elevation Dataset (NED 30-Meter-Auflösung) wurden von http://viewer.national map.gov/basic heruntergeladen. Die Werte im NED-Datensatz wurden mit einem Multiplikator von 3,28084 von Metern in Fuß umgerechnet, und der Datensatz wurde auf die UTM-Zone 13, NAD83 projiziert, um mit dem Punktdatensatz konsistent zu sein.

Attributfelder wurden für die Standortkennung (SITE_ID), die Landoberflächenhöhe (LAND_ALT), die potentiometrische Oberflächenhöhe (POT_ALT) und die gesättigte Dicke (satthk) erstellt. SITE_ID-Werte wurden anhand der Bohrlochquittungsnummer für Daten aus dem CDWR, der Standortnummer (und des lokalen Bohrlochnamens) für Daten aus dem USGS und der Bohrlochnummer für Daten aus dem USBR zugewiesen. Das Spatial Analyst-Tool "Werte in Punkte extrahieren" wurde verwendet, um Werte an Punktpositionen für LAND_ALT aus dem NED, für POT_ALT aus Dataset potalt und für satthk aus Dataset satthk zu interpolieren. Alle Attributfelder außer SITE_ID, LAND_ALT, DTW, POT_ALT und satthk wurden gelöscht.


Diskussion

Diese Analyse präsentiert Simulationen der sich ändernden technischen Machbarkeit der transarktischen Schiffsnavigation unter dem Einfluss klimabedingter Veränderungen der Meereiskonzentration und -dicke. Seine Kernergebnisse der steigenden optimalen OW-Navigationsfähigkeit entlang des NSR, der neu optimalen PC6-Navigationsfähigkeit durch den zentralen Arktischen Ozean und NWP sowie der neu optimalen OW-Navigationsfähigkeit durch das NWP sind in beiden untersuchten Klima-Force-Szenarien (RCP 4.5 und RCP 8.5, entsprechend +4,5 bzw. +8,5 W/m 2 Zunahme des Strahlungsantriebs) und da aktuelle Klimamodelle oft hinter realen Satellitenbeobachtungen einer schrumpfenden arktischen Meereisbedeckung zurückbleiben, können sie durchaus konservativ sein. Zusätzliche Verfeinerungen dieser optimalen Routensimulationen werden erwartet, da die verfügbare Suite von gekoppelten Atmosphären-Ozean-Zirkulationsmodellen weiterhin eine verbesserte Darstellung der Meereis-Geophysik und zusätzliche Prozesse, insbesondere Eisbildung und -zerfall, die auch für die Schifffahrt von Bedeutung sind, einbezieht. Wir wiederholen, dass diese Ergebnisse nur die Bedingungen für die Hochsaison im Spätsommer (September) widerspiegeln und ausschließlich auf die prognostizierte Verringerung der Meereisdicke und -konzentration zurückzuführen sind. Obwohl Meereis derzeit das größte Hindernis für die transarktische Schifffahrt darstellt, gibt es zahlreiche zusätzliche Faktoren, darunter Mangel an Dienstleistungen und Infrastruktur, hohe Versicherungs- und Begleitgebühren, unbekannte Konkurrenzreaktionen des Suez- und Panamakanals, schlechte Karten und andere sozioökonomische Überlegungen. weiterhin erhebliche Hindernisse für die maritime Aktivität in der Region (15 ⇓ –17).

Sofern solche Faktoren es zulassen, haben unsere Ergebnisse wichtige Auswirkungen auf den Handel, das Umweltrisiko und die sich entwickelnde strategische und Governance-Politik in der Arktis. Die Aussicht, dass gewöhnliche OW-Schiffe (die die überwiegende Mehrheit der globalen Flotte ausmachen) im Spätsommer in den Arktischen Ozean einlaufen und sogar sein abgelegenes zentrales Becken durch mäßig eisverstärkte Schiffe (wie sie heute in der Ostsee verwendet werden) erhöht die Dringlichkeit für einen verbindlichen Rechtsrahmen der Internationalen Seeschifffahrtsorganisation (IMO), um einen angemessenen Umweltschutz, Schiffssicherheitsstandards und Such- und Rettungsfähigkeiten für dieses einzigartige und herausfordernde polare Ökosystem zu gewährleisten (18). Die hier identifizierten neuen „Supra-Polar“-Routen können außerhalb der standardmäßigen 200-nm-Exklusiven Wirtschaftszone (AWZ) der Russischen Föderation abweichen und erhöhen so die potenzielle Attraktivität der internationalen Hochsee sowie der norwegischen, grönländischen, kanadischen und US-amerikanischen ( unter Annahme einer eventuellen Ratifizierung des Seerechtsübereinkommens der Vereinten Nationen durch die USA) AWZ (Abb. 2, gestrichelte Linien) für den Transit relativ zur NSR (wo die Russische Föderation derzeit Begleitgebühren für internationale Schiffe erhebt) (16). Schließlich könnten zwei chronische, seit langem geführte Debatten über den Status der internationalen Schifffahrt durch die NWP (19, 20) und die Ratifizierung des Seerechtsübereinkommens der Vereinten Nationen (21) durch die USA angesichts seines Aufkommens erneute Aufmerksamkeit verdienen Schiffbarkeit und die hier projizierten breiteren zirkumpolaren Veränderungen.


Hydrologische Modellierungssoftware

Ocean Ecology hat eine Vielzahl von Programmen zur hydrologischen Modellierung verwendet. Mehrere Beispiele sind:

    1. Flussanalysesystem des Hydrologic Engineering Centers [HEC-RAS]. HEC-RAS ist ein Computerprogramm, das die Hydraulik des Wasserflusses durch natürliche Flüsse und andere Kanäle modelliert. Das Programm ist eindimensional, dh es gibt keine direkte Modellierung der hydraulischen Wirkung von Querschnittsformänderungen, Biegungen und anderen zwei- und dreidimensionalen Strömungsaspekten. Das Programm wurde vom US-Verteidigungsministerium, dem Army Corps of Engineers, entwickelt, um die Flüsse, Häfen und andere öffentliche Arbeiten zu verwalten. Dieses Modell ist ein Beispiel für ein prozessbasiertes Oberflächenwassermodell. Konkret handelt es sich um ein hydrologisches Transportmodell.
      1. Arc Hydro Tools und Datenmodell. Arc Hydro ist ein Datenmodell und Toolset für die Integration von Geodaten und zeitlichen Wasserressourceninformationen, die innerhalb des geografischen Informationssystems ArcGIS von ESRI ausgeführt werden können. Somit unterstützt Arc Hydro hydrologische und hydraulische Analysen innerhalb einer GIS-Anwendung. Obwohl in einer kommerziellen GIS-Umgebung implementiert, sind das Datenmodell und das Toolset gemeinfrei und kostenlos verfügbar. Arc Hydro wird verwendet, um die Wasserscheiden, Bachnetze, Kanäle, Strukturen, Messstationen und Landoberflächeneigenschaften zu definieren, die die Untersuchungsregion abdecken. Diese geografische Beschreibung wird dann mit Zeitreiheninformationen zu Wasserressourcenmessungen für die Region kombiniert, was zu einem “Datenmodell” führt, das die komplexe Wasserlandschaft auf vereinfachte Weise beschreibt. Durch die Verknüpfung von hydrologischen Simulationsmodellen mit dem Datenmodell entsteht ein “hydrologisches Informationssystem”.

      Arc Hydro ist ein Oberflächenwassermodell.

          Arc Hydro Grundwasser-Symbolleiste. Die Arc Hydro Grundwasser-Symbolleiste ist ein Satz gemeinfreier Werkzeuge für ArcGIS (ArcScene), die die folgenden Aufgaben ausführen.

        • Erzeugt Trend- oder konstante Oberflächen zur Darstellung von Kopf, Dicke, Porosität usw.
        • Erstellt einen Datensatz mit Bohrlochmerkmalen, in dem die Bohrlochpositionen, die Pumprate und die Durchlässigkeit für die Berechnung des Drawdowns gespeichert werden.
        • Erstellt ein Partikel-Feature-Dataset, in dem Partikelpositionen für die Partikelverfolgung gespeichert werden. Um einen Pumpbrunnen herum wird automatisch eine Gruppe von Partikeln erzeugt.
        • Kehrt (Flip) die Richtung des DarcyFlow-Ausgaberichtungs-Rasters für die Rückwärtsverfolgung um.
        • Berechnet den Drawdown für ein einzelnes oder mehrere Pumpbrunnen.
        • Erstellt Residuen, Richtung und Größe mit der DarcyFlow-Methode.
        • Führt die Partikelverfolgung für ein einzelnes oder mehrere Partikel mithilfe der ParticleTrack-Methode durch. Bei mehreren Partikeln werden die Pfade in einem einzigen Feature-Dataset angehängt.
        • Erzeugt die Konzentrationsverteilung eines Schadstoffs mit der PorousPuff-Methode.
        • Bestimmt die Fangzone eines Pumpbrunnens.

        Arc Hydo Grundwasser ist ein prozessbasiertes Grundwassermodell.

          1. MODFLOW, PMWIN, und MODFLOW-Toolbox. MODFLOW ist das modulare Finite-Differenzen-Strömungsmodell des U.S. Geological Survey, ein Computercode, der die Grundwasserströmungsgleichung löst. Das Programm wird von Hydrogeologen verwendet, um den Grundwasserfluss durch Grundwasserleiter zu simulieren. MODFLOW ist ein prozessbasiertes Grundwassermodell. PMWIN (Processing Modflow for Windows) ist eine nicht-kommerzielle GUI (grafische Benutzeroberfläche) für die Verarbeitung und Visualisierung von MODFLOW.

          Die PMPATH-Komponente von PMWIN – siehe Link.

          Um die Integration des Arc Hydro-Datenmodells in MODFLOW zu unterstützen, wurde eine Reihe von Geoverarbeitungswerkzeugen, die MODFLOW Toolbox, entwickelt, um die Datenmodellstruktur mit dem Modell zu verknüpfen. Die Toolbox enthält eine Reihe von Werkzeugen zum Erstellen der Features, die zum Speichern von Eingaben und Ausgaben eines MODFLOW-Modells erforderlich sind, und um Benutzern zu helfen, die Modellierungsergebnisse in ArcGIS anzuzeigen.

          MODFLOWTools wie in ArcGIS zu sehen
          – siehe Link.


          Abstrakt

          Die massiv gelagerten Steinsalze, die das Northwich Halite Member des Cheshire Basin bilden, stellen eine riesige Mineralressource dar, die in der Vergangenheit durch Trockenbergbau zur Steinsalz- und Soleproduktion sowohl aus dem Bereich des nassen Felskopfes als auch aus lösungsgeminten Kavernen abgebaut wurde. In jüngerer Zeit haben die Halitschichten auch den Wirtsspeicherhorizont für die Erdgasspeicherung in speziell entworfenen und gebauten Salzkavernen bereitgestellt. Druckluftspeicher (CAES) werden zunehmend als praktikable Massenspeicheroption für überschüssige elektrische Energie angesehen, die durch die Nutzung von Strom außerhalb der Spitzenzeiten sowohl aus konventionellen als auch aus erneuerbaren Quellen erfolgen kann. Wir beschreiben eine neuartige Technik, die die ArcGIS ® Geographic Information System-Software von Esri verwendet, um potenzielle Speicherkavernenstandorte und eine Schätzung der physischen Volumen abzuleiten, die für Speicherzwecke, einschließlich für CAES, verfügbar sein könnten. Der Prozess umfasst die Definition der räumlichen Verteilung, der Mächtigkeit und des unlöslichen Gehalts der Halitbetten, zusammen mit einer Schätzung der potenziellen physikalischen Volumina von aus Lösung geförderten Kavernen. Die Volumina von Kavernen sind im Vergleich zu denen aktueller Gasspeicher günstig, die in Bezug auf ihren Oberflächen-Fußabdruck und Ressourcenverbrauch dargestellt werden.


          Flugwegmodellierung

          Eine genaue Vorhersage des räumlichen Punktphänomens (Wildereivorfälle) erfordert, dass das analysierte Punktmuster von einem zugrunde liegenden deterministischen Prozess gesteuert wird. Der Versuch, bestimmte Bereiche zukünftiger Vorfälle vorherzusagen, wenn der Kontext ein IRP/CSR-Prozess ist, ist nicht machbar, da jeder Punkt die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, an jedem Ort in einem Untersuchungsgebiet einzutreten, unbeeinflusst von der Existenz anderer Punkte [15].

          Unsere ersten Analysen identifizierten die Merkmale des analysierten Punktmusters von Wildereivorfällen durch eine räumliche statistische Analyse. Effekte erster Ordnung unter Verwendung einer Kerndichteanalyse mit großer Bandbreite zeigten, dass Gebiete mit Wildereivorfällen mit höherer Dichte durch die zugrunde liegenden Umweltfaktoren von Wassermerkmalen, Straßen und Landbedeckungsart beeinflusst wurden, was auf eine nicht zufällige Verteilung von Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet hinweist. Die beobachteten starken Effekte zweiter Ordnung für Wildereivorfälle, wie sie durch die entfernungsbasierten Messungen der G- und K-Funktion gesehen wurden, deuteten auf eine Anhäufung innerhalb kurzer Entfernungen hin, was darauf hindeutet, dass mehrere Wildereivorfälle in lokalisierten Gebieten auftraten. Diese Art der Mustererkennung ermöglicht ein umfassenderes Verständnis des Wildereiverhaltens und eine größere Genauigkeit bei der Vorhersage von zukünftigen Vorfällen. Das Monte-Carlo-Verfahren deutete darauf hin, dass bei allen entfernungsbasierten Messungen Effekte zweiter Ordnung außerhalb der IRP/CSR-Hüllkurve auftraten, ein Beweis dafür, dass der Prozess hinter der Punktverteilung deterministisch ist und dass die Extrapolation zukünftiger Punktverteilungen ein gültiges und nützliches Unterfangen ist.

          Die Moran's Index- und LISA-Analysen für die räumliche Autokorrelation haben unser Verständnis der Clustering von Wildereivorfällen für das gesamte Untersuchungsgebiet verbessert, indem die spezifischen Rasterzellen der Stichprobeneinheit hervorgehoben wurden, die am meisten zu einer positiven räumlichen Autokorrelation beitragen. Der Moran's Index bestätigte, dass in den Untersuchungsgebieten (Mich = 0,351 > 0,3). Darüber hinaus zeigten sowohl die LISA-Cluster- als auch die Signifikanzkarten die spezifischen Gitterzellen, die im Vergleich zu Monte-Carlo-Simulationen die positivste räumliche Autokorrelation und statistisch signifikante Clusterbildung aufweisen.

          Es wurde eine hohe Korrelation mit Wildereivorfällen und jedem der physischen Umweltmerkmale im Untersuchungsgebiet gefunden, einschließlich der Art der Landbedeckung, der Nähe zu Wasser und der Nähe zu Straßen. Ungefähr 60 % (93) aller Wildereivorfälle ereigneten sich auf den am häufigsten vorkommenden offenen niedrigen Sträuchern des Landbedeckungstyps (65 % - 40 % Kronenbedeckung). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Wilderer ihre Aktivitäten auf Landbedeckungstypen mit der größten Gesamtfläche konzentrierten, die bekanntermaßen von Elefanten bevorzugt werden [21] und die den Großteil des Untersuchungsgebiets dominieren. Wildereivorfälle ereigneten sich auch in unmittelbarer Nähe von Wasser, was darauf hindeutet, dass Wilderer das bekannte Elefantenmigrationsverhalten ausnutzten, um in der Nähe lebenswichtiger Wasserressourcen zu bleiben [23]. 34 Prozent (53) der Wildereivorfälle ereigneten sich < 2.000 Meter von Wasserquellen entfernt, und 62 % (96) der Vorfälle ereigneten sich < 4.000 Meter von ihnen entfernt. Straßen waren das physische Merkmal mit der größten Korrelation zu Wildereivorfällen: Etwa 69 % (107) der Wildereivorfälle ereigneten sich im Umkreis von 2.000 Metern um eine Straße. Diese Ergebnisse stimmen mit früheren Erkenntnissen überein, dass Wilderer für den Zugang zu Wildtieren und für eine beschleunigte Flucht nach Wilderei auf Straßen angewiesen sind [22].

          Das Auftreten von Wildereivorfällen in Bezug auf physische Umweltmerkmale wurde verwendet, um das Gesamtrisikomodell zu erstellen. Diese Risiken basierten auf dem Prozentsatz der gesamten Wildereivorfälle, die innerhalb bestimmter Landbedeckungsarten auftraten, und dem Prozentsatz der Vorfälle, die innerhalb mehrerer Pufferzonen auftraten, die von Wasserquellen und Straßen in Schritten von 2.000 m ausgehen. Eine zusätzliche Risikoschicht wurde mithilfe einer Kerndichteanalyse mit kleiner Bandbreite (Suchradius) erstellt, die Bereiche mit hoher Wildereiintensität aufdeckte. Die resultierende Gesamtrisikokarte ermöglicht es Naturschutzplanern, spezifische Gebiete für verstärkte Bemühungen zur Bekämpfung der Wilderei zu identifizieren, eine wesentliche Voraussetzung für die effiziente Nutzung der Ressourcen für große regionale Gebiete.

          Die Flugwegmodellierung von Drohnen bietet einen neuartigen, GIS-basierten Ansatz zur Planung einer optimalen UAV-Überwachung. Das Flugmodell kann die Gesamtentfernung bestimmen, die ein UAV mit einer Betankung (Batterie oder Gastank) und den von einer ausgewählten Kamera beobachteten Überwachungsbereich fliegen könnte. Diese Art der Flugmodellierung kann Naturschutzplaner in der Anfangsphase bei der Entscheidung über UAV- und Kamera-Hardware basierend auf der Größe eines bestimmten Schutzgebiets unterstützen. Das Flugmodell wird auch beim Einsatz eines UAV helfen, indem es spezifische Koordinaten bereitstellt, die als Wegpunkte mit Autopilot-Software wie ArduPilot verwendet werden können [25]. Wenn Drohnen mit großer Reichweite für den Einsatz ausgewählt werden, würde diese Flugwegmodellierung auch helfen, zu bestimmen, wo zusätzliche Funkkontrolltürme benötigt werden, um die Flugkontrolle über große Gebiete aufrechtzuerhalten. Die Vorteile des UAV-Einsatzes werden deutlich, wenn man die Flugzeiten der Überwachung mit der Zeit vergleicht, die eine Fußpatrouille benötigen würde, um dasselbe Gebiet abzudecken.

          Die in der Wachpostenanalyse aufgezeichnete Reaktionszeit zeigt, wie GIS-Methoden helfen, eine effektive und vollständige Abdeckung von Wildschutzgebieten zu ermöglichen. Diese Art von Analyse könnte Naturschutzplanern helfen, die idealen Standorte von Bodenpersonalstationen zu bestimmen und so die Reaktionszeiten in Hochrisikogebieten zu minimieren und die Fähigkeit des Bodenpersonals zu erhöhen, Wilderer abzufangen. Es kann auch verwendet werden, um Schwachstellen in der aktuellen Schutzabdeckung basierend auf den Reaktionszeiten des Standorts bestehender Wachstationen aufzudecken.

          Diese Studie würde von zusätzlicher Forschung profitieren, um detailliertere Daten zu generieren, insbesondere zu Wildereivorfällen mit entsprechenden zeitlichen Daten, wie dem Datum des beobachteten Wildereivorfalls und dem geschätzten Alter der Kadaver. Die Möglichkeit, saisonale Wildereigewohnheiten zu unterscheiden, würde die Genauigkeit und Effektivität der Risikomodellierung erhöhen und möglicherweise neue Trends im Zusammenhang mit saisonalen Wetterdaten aufdecken. Andere nützliche Daten würden den Zustand von Straßen umfassen, um eine genauere Schätzung der Reaktionszeiten von Wachposten bereitzustellen. Der Zustandsunterschied zwischen einer asphaltierten Straße und einer unebenen Schotterstraße hat einen erheblichen Einfluss auf die Reaktionszeitschätzungen.


          Abstrakt

          Naturbasierte Lösungen (NBS) für die Reduzierung und das Management hydrometeorologischer Risiken (HMRs) werden immer beliebter, aber Herausforderungen wie das Fehlen anerkannter Standardmethoden zur Bewertung ihrer Leistung und zur Verbesserung ihrer Umsetzung bleiben bestehen. Wir evaluieren systematisch den aktuellen Stand der Technik zu den Modellen und Werkzeugen, die für die optimale Allokation, Auslegung und Effizienzbewertung von NBS für fünf HMRs (Überschwemmungen, Dürren, Hitzewellen, Erdrutsche und Sturmfluten und Küstenerosion) verwendet werden. Wir stellten fest, dass sich Methoden zur Bewertung des komplexen Problems der NBS-Effizienz und Kosten-Nutzen-Analyse noch in der Entwicklungsphase befinden und nur durch Methoden implementiert wurden, die für andere Zwecke entwickelt wurden, wie z. Von den überprüften numerischen Modellen und Werkzeugen MIKE-SHE, SWMM (für Überschwemmungen), ParFlow-TREES, ACRU, SIMGRO (für Dürren), WRF, ENVI-met (für Hitzewellen), FUNWAVE-TVD, BROOK90 (für Erdrutsche), TELEMAC und ADCIRC (für Sturmfluten) sind flexibler, um die Leistung und Wirksamkeit bestimmter NBS wie Feuchtgebiete, Teiche, Bäume, Parks, Gras, grüne Dächer/Wände, Baumwurzeln, Vegetationen, Korallenriffe, Mangroven, Seegräser, Austern zu bewerten Riffe, Meersalzwiesen, Sandstrände und Dünen. Wir kommen zu dem Schluss, dass die Modelle und Instrumente, die in der Lage sind, den vielfältigen Nutzen zu bewerten, insbesondere die Leistung und Kosteneffizienz von NBS zur HMR-Reduktion und -Management, nicht ohne weiteres verfügbar sind. Somit kann unsere Synthese von Modellierungsmethoden deren Auswahl erleichtern, die Chancen maximieren und das derzeitige politische Zögern des NBS-Einsatzes im Vergleich zu grauen Lösungen für das HMR-Management, aber auch für die Bereitstellung eines breiten sozialen und wirtschaftlichen Zusatznutzens widerlegen. Es besteht jedoch weiterhin Bedarf an maßgeschneiderten Modellierungswerkzeugen, die die verschiedenen Komponenten von NBS aus einer HMR-Reduktions- und Managementperspektive ganzheitlich bewerten können. Solche Instrumente können die Modellierung von Folgenabschätzungen unter verschiedenen NBS-Szenarien erleichtern, um eine solide Evidenzbasis für die Hochskalierung und Nachbildung der Umsetzung von NBS zu schaffen.


          Abschluss

          In einem dyadischen Wettbewerb mit jedem von vielen Konkurrenten in einem Netz komplexer dynamischer Märkte ist es für Krankenhäuser nicht einfach, eine geeignete Strategie zwischen Duplikation und Differenzierung zu finden, die gleichzeitig gegen viele oder alle ihrer Konkurrenten funktioniert. Überfordert und unter Wettbewerbsdruck neigen Krankenhäuser dazu, mehr Dienstleistungen anzubieten, was zu einem Markt führt, der mit mehr Dienstleistungen überschwemmt wird, als er benötigt. Um diese Stresssituation zu vermeiden, muss das Krankenhausmanagement einen strategischen Fit zwischen der internen Organisation und dem externen Markt identifizieren, bevor er geeignete Strategien auswählt. Die Analyse von Angebot und Nachfrage der Dienstleistungen auf dem Markt und das Finden eines Gleichgewichts zwischen Duplizierung und Differenzierung würde den Krankenhäusern helfen, Überkapazitäten zu vermeiden, die über den öffentlichen Bedarf hinausgehen und in der Folge zu steigenden Kosten und geringeren Gewinnen führen.


          Literaturverzeichnis

          1. NSIDC (2012) Laufende Datenaktualisierungen des Nationalen Schnee- und Eisdatenzentrums. Verfügbar um www.nsidc.org . Aufgerufen am 20. Dezember 2012.

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          7. Lasserre F, Pelletier S (2011) Polar super seaways? Maritime transport in the Arctic: Eine Analyse der Absichten der Reeder. J Transp Geogr. 19(6):1465–1473, 10.1016/j.jtrangeo.2011.08.008.

          8. Schoyen H, Brathen S (2011)Die Nordseeroute versus Suezkanal: Fälle aus der Massenschifffahrt. J Transp Geogr 19(4):977–983, 10.1016/j.jtrangeo.2011.03.003.

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