Mehr

Einschränken des Straßenzugangs nach Fahrzeugtyp in ArcGIS Network Analyst

Einschränken des Straßenzugangs nach Fahrzeugtyp in ArcGIS Network Analyst


Gibt es eine Möglichkeit, die Straßenzufahrt nach Fahrzeugtyp einzuschränken? Einige Straßen schränken Lkw ein, einige Straßen haben Höhen-/Gewichtsbeschränkungen und einige Straßen sind durch die Art des Nummernschilds (z. B. gewerblich, privat usw.) eingeschränkt.

Ich bin mit der Beschränkung der Straßenzufahrt nach Höhe und Gewicht der Fahrzeuge vertraut, aber wie würde ich Attribute im Netzwerk-Dataset hinzufügen, um die Straßenzufahrt nach Fahrzeugtyp (z. B. Lkw) und Art des Nummernschilds (z. B. Gewerbe) einzuschränken?

Ist dies mit der Network Analyst-Erweiterung möglich?


Sehen Sie sich dazu den Abschnitt über an Zuweisen von Werten zu Einschränkungen auf der Seite Network Analyst unter Arten von Evaluatoren, die von einem Netzwerk verwendet werden:

Jedes im Netzwerk definierte Attribut muss Werte für jede am Netzwerk teilnehmende Quelle haben. Ein Evaluator weist Werte für das Attribut jeder Quelle zu... In ArcGIS weist der Feld-Evaluator einem Netzwerkattribut Werte aus einem Feld einer Netzwerkquelle zu. Darüber hinaus bietet ArcGIS andere Arten von Evaluatoren, die verwendet werden können, z. B. Konstanten-, Feldausdruck-, Funktions- und Skript-Evaluatoren.

Einschränkungsattribute haben einen booleschen Datentyp. Da ein Quellelement die zugehörige Einschränkung entweder verwenden oder ignorieren kann, kann ihm ein konstanter Wert von Nutzungseinschränkung oder Einschränkung ignorieren zugewiesen werden.

Alternativ können Restriktionsattribute unter Verwendung des Funktionsauswerters abgeleitet werden, um ein anderes Attribut mit einem Parameterwert zu vergleichen. Beispielsweise kann ein Attribut, das Fahrzeughöhenbeschränkungen modelliert, den Funktionsauswerter verwenden, um die Höhenbeschränkung einer Straße mit der tatsächlichen Höhe des Fahrzeugs zu vergleichen, die in einem Attributparameter gespeichert ist. Wenn der Ausdruck als wahr ausgewertet wird, wird die Einschränkung auf der Straße verwendet; Wenn der Ausdruck als falsch ausgewertet wird, wird die Einschränkung ignoriert. Die Ausnahme von dieser Regel besteht darin, dass der Ausdruck immer dann falsch ausgewertet wird, wenn einer der Operanden (MaxHeight oder Vehicle Height) den Wert Null hat.


Mehrkantdrehungen

Eine einfache Drehbewegung zwischen zwei an einem Knotenpunkt verbundenen Kanten wird als Zweikantendrehung bezeichnet. Die Erweiterung ArcGIS Network Analyst unterstützt die Modellierung von Multi-Edge-Turns. Ein Multi-Edge-Turn ist eine Bewegung von einem Netzwerk-Edge-Element zu einem anderen durch eine Folge von verbundenen Zwischen-Edge-Elementen. Diese Zwischenkanten werden als Innenkanten einer Kurve bezeichnet. In einem Straßennetz sind die Innenkanten einer Abbiegung typischerweise die Kantenelemente, die das Innere einer Kreuzung geteilter Straßen darstellen.

Das oben gezeigte Beispiel zeigt eine Linkskurve mit mehreren Kanten an einer Kreuzung zweier geteilter Straßen. Die Kanten c und d stellen die Innenkanten der Kurve dar, während die Kanten f und i die Außenkanten darstellen.


Funktionsweise von ArcGIS Network Analyst

Wählen Sie die Network Analyst-Erweiterung

Wählen Sie aus einer großen Auswahl an fortschrittlichen Routing-Tools die richtigen Tools für die Anforderungen Ihres Unternehmens aus.

Lösen Sie komplexe Routing-Probleme

Erstellen Sie intelligente Modelle und verwenden Sie fallspezifische Routen. Ein umfassender Satz von Geschäftsregeln hilft Benutzern, reale Transportszenarien zu modellieren.

Teile deine Ergebnisse

Teilen und kommunizieren Sie Pläne im gesamten Unternehmen innerhalb bestehender Workflows, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.


Linien

Dies speichert die resultierenden Einzugsgebiete als lineare Features und deckt die Straßen oder Netzkanten ab, die innerhalb der gegebenen Zeit, Entfernung oder anderen Reisekostenbegrenzung erreicht werden können. Linien stellen ein Einzugsgebiet genauer dar als Polygone, da Einzugsgebietsanalysen auf Messungen entlang der Netzlinien basieren.

Dieser Datentyp unterstützt die folgenden Felder:

Der ObjectID-Wert des Eingabeeinrichtungs-Features, das zum Generieren der Einzugsgebietslinien verwendet wird. Dieses Feld wird häufig verwendet, um Informationen aus den Eingabeeinrichtungen zusammenzuführen.

Jede Einzugsgebietslinie durchquert ein Feature aus einer Netzwerk-Quell-Feature-Class – einer Feature-Class, die zum Erstellen des Netzwerk-Datasets verwendet wird, für das die Einzugsgebietsanalyse durchgeführt wird. Dieses Feld enthält den Namen der Edge-Quell-Feature-Class, aus der die Linie generiert wurde.

Die ObjectID des durchquerten Straßen-Features. Das Zusammenfassen der Werte für dieses Feld kann nützliche Informationen liefern, wie z. B. die Häufigkeit, mit der ein bestimmtes Straßen-Feature von den Einrichtungen aufgenommen wird.

Gibt an, wo entlang des zugrunde liegenden Quell-Features die Einzugsgebietslinie beginnt.

  • Ein Wert von 0 (null) gibt an, dass die Einzugsgebietslinie am Ausgangspunkt des zugrunde liegenden Quell-Features beginnt.
  • Ein Wert von 1 gibt an, dass die Einzugsgebietslinie am Anfangspunkt des Quell-Features beginnt.
  • Ein Wert zwischen 0 und 1 gibt an, dass die Linie an einem Punkt entlang des zugrunde liegenden Quell-Features beginnt. Ein Wert von 0,25 bedeutet, dass die Linie 25 % entlang der digitalisierten Richtung des zugrunde liegenden Quell-Features beginnt.

Gibt an, wo entlang des zugrunde liegenden Quell-Features die Einzugsgebietslinie endet.

  • Ein Wert von 0 (null) gibt an, dass die Einzugsgebietslinie am Ausgangspunkt des zugrunde liegenden Quell-Features endet.
  • Der Wert 1 gibt an, dass die Einzugsgebietslinie am Zielpunkt des Quell-Features endet.
  • Ein Wert zwischen 0 und 1 gibt an, dass die Linie an einem Punkt entlang des zugrunde liegenden Quell-Features endet. Ein Wert von 0,25 bedeutet, dass die Linie 25 % entlang der digitalisierten Richtung des zugrunde liegenden Quell-Features endet.

Dieses Feld enthält die kumulativen Kosten des Pfads von der Einrichtung zum Anfang des Linien-Features in Minuten. In diesem Wert sind die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Anfang der Linie enthalten.

Ein zusätzliches Feld, FromCumul_[TimeUnits] , ist enthalten, wenn die timeUnits-Eigenschaft des Analyseobjekts nicht auf TimeUnits.Minutes festgelegt ist. Die Feldwerte sind in den von der timeUnits-Eigenschaft angegebenen Einheiten angegeben.

Zusätzliche Felder, FromCumul_[AccumulateAttributeName]_[TimeUnits] , sind für jedes zeitbasierte Kostenattribut enthalten, das während der Analyse akkumuliert wird.

Dieses Feld enthält die kumulativen Kosten des Pfads von der Einrichtung bis zum Ende des Linien-Features in Minuten. Die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Ende der Leitung sind von diesem Wert ausgeschlossen.

Ein zusätzliches Feld, ToCumul_[TimeUnits] , ist enthalten, wenn die timeUnits-Eigenschaft des Analyseobjekts nicht auf TimeUnits.Minutes festgelegt ist. Die Feldwerte sind in den von der timeUnits-Eigenschaft angegebenen Einheiten angegeben.

Zusätzliche Felder, ToCumul_[AccumulateAttributeName]_[TimeUnits] , sind für jedes zeitbasierte Kostenattribut enthalten, das während der Analyse akkumuliert wird.

Dieses Feld enthält die kumulativen Kosten des Pfads von der Einrichtung zum Anfang des Linien-Features in Meilen. In diesem Wert sind die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Anfang der Linie enthalten.

Ein zusätzliches Feld, FromCumul_[DistanceUnits] , ist enthalten, wenn die Eigenschaft DistanceUnits des Analyseobjekts nicht auf DistanceUnits.Miles oder DistanceUnits.Kilometers festgelegt ist. Die Feldwerte sind in den Einheiten angegeben, die von der Eigenschaft DistanceUnits angegeben werden.

Zusätzliche Felder, FromCumul_[AccumulateAttributeName]_[DistanceUnits] , sind für jedes entfernungsbasierte Kostenattribut enthalten, das während der Analyse akkumuliert wird.

Dieses Feld enthält die kumulierten Kosten des Pfads von der Einrichtung bis zum Ende des Linien-Features in Meilen. Die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Ende der Leitung sind von diesem Wert ausgeschlossen.

Ein zusätzliches Feld, ToCumul_[DistanceUnits] , ist enthalten, wenn die Eigenschaft DistanceUnits des Analyseobjekts nicht auf DistanceUnits.Miles oder DistanceUnits.Kilometers festgelegt ist. Die Feldwerte sind in den Einheiten angegeben, die durch die Eigenschaft DistanceUnits angegeben werden.

Zusätzliche Felder, ToCumul_[AccumulateAttributeName]_[DistanceUnits] , sind für jedes entfernungsbasierte Kostenattribut enthalten, das während der Analyse akkumuliert wird.

Dieses Feld entspricht dem Feld FromCumul_Miles, außer dass die Feldwerte in Kilometern statt in Meilen angegeben sind.

Dieses Feld entspricht dem Feld ToCumul_Miles, außer dass die Feldwerte in Kilometern statt in Meilen angegeben sind.

Dieses Feld enthält die kumulativen Kosten des Pfads von der Einrichtung zum Anfang des Linien-Features in unbekannten Einheiten. In diesem Wert sind die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Anfang der Linie enthalten.

Dieses Feld ist nur enthalten, wenn der für die Analyse verwendete Reisemodus ein Impedanzattribut hat, das weder zeit- noch entfernungsbasiert ist.

Zusätzliche Felder, FromCumul_[AccumulateAttributeName]_Other , sind für jedes Kostenattribut enthalten, das weder zeit- noch entfernungsbasiert ist und während der Analyse akkumuliert wird.

Dieses Feld enthält die kumulativen Kosten des Pfads von der Einrichtung bis zum Ende des Linien-Features in unbekannten Einheiten. Die Kosten der angrenzenden Anschlussstelle am Ende der Leitung sind von diesem Wert ausgeschlossen.

Dieses Feld ist nur enthalten, wenn der für die Analyse verwendete Reisemodus ein Impedanzattribut hat, das weder zeit- noch entfernungsbasiert ist.

Zusätzliche Felder, ToCumul_[AccumulateAttributeName]_Other , sind für jedes Kostenattribut enthalten, das weder zeit- noch entfernungsbasiert ist und während der Analyse akkumuliert wird.


Einflüsse von Forststraßen auf die räumlichen Muster der durch Menschen und Blitze verursachten Waldbrandzündungen

Das Verständnis der räumlichen Muster von Brandentzündungen und Brandgrößen ist für das Verständnis von Brandregimen unerlässlich. Obwohl frühere Studien Assoziationen von durch Menschen verursachten Feuerentzündungen mit Straßenkorridoren dokumentiert haben, wurde dem Verständnis der vielfältigen Einflüsse von Straßen auf das Feuerregime in einem breiteren Landschaftsmaßstab weniger Beachtung geschenkt. Daher untersuchten wir den Unterschied zwischen durch Blitze und Menschen verursachten Feuerentzündungen in Bezug auf Forststraßenkorridore und andere anthropogene und biophysikalische Faktoren in den östlichen Cascade Mountains des Staates Washington. Wir verwendeten geografische Informationssysteme und logistische Regressionsmodelle zur Fallkontrolle, um die relative Bedeutung dieser erklärenden Variablen, die die Standorte von Blitzen im Vergleich zu vom Menschen verursachten Zündungen beeinflussen, zu bewerten.

Wir fanden heraus, dass sich die vom Menschen verursachten Zündungen in der Nähe von Straßen, in Gebieten mit hoher Straßendichte und in der Nähe der Schnittstelle zwischen Wildnis und Stadt (WUI) konzentrierten. Im Gegensatz dazu konzentrierten sich blitzbedingte Zündungen in Gebieten mit geringer Straßendichte, abseits von WUI und in Gebieten mit geringer Bevölkerungsdichte. Blitzzündungen wurden auch mit Brennstoffen sowie klimatischen und topografischen Faktoren in Verbindung gebracht. Ein schwacher, aber signifikanter Zusammenhang zwischen durch Blitze verursachten Bränden und der Nähe zu Schotterstraßen kann mit Kraftstoffen in der Nähe von Straßen oder mit Verzerrungen bei der Erkennung und Meldung von durch Blitze verursachten Bränden in der Nähe von Straßen zusammenhängen. Obwohl sich die meisten kleinen Brände in befahrenen Gebieten ereigneten, machten sie nur einen kleinen Teil der gesamten verbrannten Fläche aus. Im Gegensatz dazu machten die großen Brände in straßenlosen und Wildnisgebieten den größten Teil der verbrannten Fläche aus. Somit ist vom Standpunkt der verbrannten Gesamtfläche die Wirkung von Waldwegen auf die Begrenzung der Feuergröße wahrscheinlich größer als die Wirkung von Straßen auf die Zunahme von Feuerentzündungen. Die Ergebnisse unserer Studie legen nahe, dass Straßen und ihr Randeffektbereich als einzigartiger Landschaftseffekt in der Brandforschung und -bewirtschaftung breiter anerkannt werden sollten.

Höhepunkte

► Wir haben von Menschen und Blitzen verursachte Brände mit den Auswirkungen verschiedener Straßentypen verglichen. ► Vom Menschen verursachte Zündungen konzentrierten sich in der Nähe von Straßen. ► Blitzschlagbedingte Zündungen konzentrierten sich auf Gebiete mit geringer Straßendichte. ► Brände sind in Gebieten mit Straßen kleiner und in Gebieten ohne Straßen und in der Wildnis größer. ► Waldwege und deren Randeffekte beeinflussen die Brandentstehung und -größe.


5 Fallbeispiel: Ermittlung der Mindestenergieroute anhand EV-spezifischer Energieverbrauchswerte

In Abschnitt 4.2 wurde der EV-spezifische Energieverbrauch für unterschiedliche topografische und Verkehrsbedingungen ermittelt. In diesem Abschnitt wird die Routenwahl visualisiert, die den Energieverbrauch für eine bestimmte Fahrt auf einem tatsächlichen Straßennetz minimiert. Für diese Visualisierung sind zwei Schritte erforderlich. Zunächst wurde allen Strecken eines Straßennetzes ein EV-Energiekostenwert zugewiesen, abhängig von ihrer Topographie und für verschiedene Verkehrsstärken, der den EV-Energieverbrauch beim Fahren auf den Straßen innerhalb des Netzes angibt. Zweitens wurde der Graphensuchalgorithmus von Dijkstra [ 25 ] verwendet, um den Weg mit den niedrigsten Kosten (d. h. den Weg, der den Energieverbrauch minimiert) für eine gegebene Fahrt zu finden. Tabelle 4 zeigt die Eingabekomponenten für diese Fallstudie, die in den folgenden Abschnitten detailliert beschrieben werden.

Eingabekomponente Beschreibung
Kampfmittelvermessung Integriertes Verkehrsnetz (ITN) GIS-Datensatz Digitalisierung des britischen Straßennetzes und enthält Informationen über die Straßenklasse (eine Straße usw.) und den Straßentyp (einfache Fahrbahn usw.)
Kampfmittelvermessung Landform PANORAMA GIS-Datensatz Datensatz bietet Höheninformationen in ganz Großbritannien
Abteilung für Transport COBA Handbuch Durchschnittsgeschwindigkeiten für das Straßennetz unter verschiedenen Kapazitätsniveaus, d. h. Kapazität 15 (Cap 15) zeigt freien Verkehr an
Energiekosten basierend auf Switch EV-Daten für die Fahrt auf einer Straße im Netzwerk in Abhängigkeit von der Topographie und dem Kapazitätsniveau dieser Straße (drei Kapazitätsniveaus wurden für diese Arbeit verwendet, d. h. Obergrenze 15,60,90) Die Energiekosten für eine Fahrt von 100 m wurden für verschiedene Steigungen und Geschwindigkeiten (als Proxy für die Kapazität des Straßennetzes oder das Stauniveau) unter Verwendung von Tausenden von im Versuch gesammelten Fahrdaten ermittelt. Diese Werte wurden dann verwendet, um die Energiekosten des realen Fahrens auf Straßen mit entsprechenden Steigungen und Durchschnittsgeschwindigkeiten (die einem bestimmten Straßenkapazitätsniveau entsprechen würden) zu definieren.
ArcGis-Netzwerkanalystenerweiterung basierend auf dem Graphsuchalgorithmus von Dijkstra findet die kostengünstigste Route zwischen einem ausgewählten Start- und Endpunkt

5.1 Modellierung eines Straßennetzes

Hochgenaue Informationen über Straßenneigung oder topografische Informationen sind derzeit nicht allgemein verfügbar [ 19 ]. Dieses Papier entwickelt ein vereinfachtes Straßennetztopographie- und Kapazitätsniveaumodell. Das Basisstraßennetz in dieser Arbeit wurde durch Manipulation des Datensatzes des Geographischen Informationssystems (GIS) des Ordnance Survey Integrated Transport Network (ITN) für das Untersuchungsgebiet erstellt. Der ITN-Datensatz ist eine Digitalisierung des britischen Straßennetzes und enthält Informationen über die Straßenklasse (eine Straße usw.) und den Straßentyp (einfache Fahrbahn usw.).

5.1.1 Hinzufügen topografischer Informationen zum Straßennetz

Um die Steigung eines Straßenabschnitts zu bestimmen, wurde das ITN-Straßennetz für jeden Straßenabschnitt in Start- und Endpunkte aufgeteilt. Diesen Punkten wurden dann Höheninformationen aus dem Datensatz der Ordnance Survey Land-Form PANORAMA zugewiesen. Der Open-Source-Datensatz bietet, wenn er als digitales Geländemodell (DTM) heruntergeladen wird, eine kontinuierliche Rasteroberfläche von Höhen in ganz Großbritannien. Die DGM-Höheninformationen, die den Start- und Endpunkten des Straßenabschnitts zugeordnet sind, werden zusammen mit der Länge zwischen den Punkten verwendet, um die Neigung des Straßenabschnitts unter Verwendung trigonometrischer Standardverfahren zu bestimmen. Es besteht die inhärente Annahme, dass das Straßensegment, das diese beiden Punkte verbindet, über seine gemessene Länge eine konstante Steigung aufweist.

5.1.2 Bidirektionale Links erstellen

Ursprünglich weist das Netzwerk-Dataset nur die Verbindungsgeometrie in der Richtung auf, in der sie ursprünglich digitalisiert wurden, und dies ist in jeder Hinsicht zufällig. Unter Verwendung des eindeutigen Bezeichners innerhalb des Datensatzes wird für jedes Original-Feature die ursprüngliche digitalisierte Geometrierichtung als Richtung „A“ bezeichnet. Anschließend wird eine Kopie des Datensatzes erstellt und die Geometrie umgekehrt, um die Richtung „B“ zu erstellen. Diese Aufgabe ist wichtig, damit die bidirektionalen Verbindungen während der Netzwerkanalyse- und Routingalgorithmen unterschiedliche Impedanzwerte anzeigen können (d. h. unterschiedliche Steigung je nach Fahrtrichtung auf dieser Straße).

5.1.3 Zuweisung der Durchschnittsgeschwindigkeit bei vordefinierten COBA-Kapazitäten

Neben der Ermittlung von Steigung und Richtung des Straßennetzes zur Visualisierung der EV-Daten ist es auch notwendig, die Straßennetze für unterschiedliche Verkehrskapazitäten vorzubereiten. Um unterschiedliche Staus zu simulieren, werden aus dem COBA-Handbuch Durchschnittsgeschwindigkeiten für unterschiedliche Straßentypen bei unterschiedlicher Auslastung ermittelt. Die Geschwindigkeit der Straßen, die das ITN-Netz bilden, ist in Bezug auf Geschwindigkeitsbegrenzungen variabel, aber auch in Bezug auf die Geschwindigkeiten dieser Straßen, wenn sie auf unterschiedliche Netzkapazitäten reagieren. Die Kapazitätsbedingungen reichen von 15 % Kapazität (im Wesentlichen freie Strömungsgeschwindigkeit) bis 145% Kapazität (starker Stau). Jedes Straßensegment im ITN-Datensatz wurde einer COBA-Verbindungstypklassifizierung zugewiesen, wodurch eine Suche zwischen Straßentypbeschreibungen erstellt wurde. Für diese Arbeit werden Kapazitäten von 15, 60 und 90% (Cap15, Cap60, Cap90) verwendet.

5.2 Routenwahl zur Minimierung des Energieverbrauchs

Die Network Analyst-Erweiterung in ArcGis basierend auf dem Graphsuchalgorithmus von Dijkstra wird verwendet, um die Route mit minimalem Energieaufwand zwischen einem Start- und Zielort zu bestimmen. Network Analyst wird auch verwendet, um den Bereich des Netzwerks zu bestimmen, den ein Elektrofahrzeug mit einem bestimmten Ladezustand abdecken könnte. 9 ist ein Beispiel für das Finden der Route zwischen einem Start- und Zielort, die den Energieverbrauch minimiert. Es zeigt die Route, die die kürzeste Entfernung zwischen zwei Punkten darstellt, und mehrere energieminimierende Routenentscheidungen.

Die Analyse der unter unterschiedlichen Auslastungsgraden getroffenen Routenentscheidungen und damit der durchschnittlichen Verkehrsgeschwindigkeit zeigt, dass sich zur Minimierung des Energieaufwands die Mindeststreckenroute zwischen den beiden Punkten dramatisch ändern kann. Wenn Sie beispielsweise Newcastle City Centre und Edinburgh als Start- und Zielort verwenden, werden zwei deutlich unterschiedliche Routen gewählt, eine hauptsächlich über die A1/A697 und die andere über die A696. Grund dafür ist, dass die beiden A-Straßen bei unterschiedlicher Auslastung unterschiedlich in ihrer Durchschnittsgeschwindigkeit reagieren. Kombiniert man diese Informationen zusammen mit topografischen Veränderungen, wird die effizienteste Route ausgewählt. Beispielsweise hat die gewählte Route bei freiem Fluss eine ähnliche Distanz (159 bzw. 155 km) wie die Route mit 90 % Kapazität, jedoch gibt es einen merklichen Unterschied in den Energieverbrauchswerten (15,95 und 11,75 kWh), der im Zusammenhang mit dem Fahren mit energieintensiven hohen Geschwindigkeiten. Die Route mit der kürzesten Entfernung berücksichtigt nicht die topografischen und verkehrstechnischen Bedingungen der Straßen, sie minimiert die Entfernung, aber nicht unbedingt den Energieverbrauch.

Abb. 10 ist ein Beispiel für die Ermittlung des Bereichs, den ein Elektrofahrzeug innerhalb der festgelegten Netz-Energiekostengrenze abdecken könnte. In dieser Arbeit ist die Energiekostenabgrenzung die Menge, die am Fahrzeug aufgeladen wird. Mit anderen Worten, Abb. 10 zeigt, wie weit das Elektrofahrzeug von einem Startpunkt gehen könnte, bis es für verschiedene Ebenen der Netzwerkkapazität leer wird. Vergleicht man die abgedeckte Fläche eines Elektrofahrzeugs zwischen Bedingungen bei freier Fahrt, Stau und Obergrenze 60, so stellt man fest, dass die Reichweite eines Elektrofahrzeugs bei freier Fahrt am geringsten ist, wo die Durchschnittsgeschwindigkeiten am höchsten sind und der damit verbundene hohe Energieverbrauch zeigt, wie in Abb. 6. Cap 60 (dh Zustand zwischen Stau und freiem Verkehr) weist die größte Reichweite auf, und zwar deshalb, weil die Durchschnittsgeschwindigkeiten für diesen Straßennetzzustand hinsichtlich des Energieverbrauchs optimal sind. Die Straßen sind nicht so stark überlastet, dass Geschwindigkeiten unter 35 km/h sinken, und es herrscht Verkehr, der den Benutzer indirekt dazu bringen könnte, mit der optimalen Durchschnittsgeschwindigkeit (35 bis 70 km/h) zu fahren.


Gemeinschaftsplanung & Mapping M

Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie ist das Planungsbüro nach Vereinbarung oder in Notfällen für die breite Öffentlichkeit geöffnet. Bitte vereinbaren Sie bei Bedarf vorher telefonisch einen Termin. Der Zugang ist derzeit eingeschränkt und Sie werden möglicherweise gebeten, draußen oder in Ihrem Fahrzeug zu warten, bis jemand verfügbar ist, um Ihnen zu helfen.

Über die Abteilung

Das Bradford County Department of Community Planning & Mapping Services fungiert als Verwaltungsbehörde für die Bradford County Planning Commission unter der Leitung der Bradford County Commissioners. Die Abteilung beschäftigt derzeit fünf Mitarbeiter, bestehend aus dem Planungsdirektor, dem Bezirksplaner, dem Koordinator für geografische Informationssysteme (GIS), dem GIS-Planungsanalytiker und dem Verwaltungsassistenten. Das Planungspersonal spielt eine bedeutende Rolle bei der Bereitstellung von Gemeindeentwicklungs- und Planungsdiensten für eine Vielzahl von Einzelpersonen, darunter Bauträger, Landbesitzer, staatliche und regionale Behörden, einschließlich lokaler Gemeindebeamter in Bradford County. Die Abteilung bietet diese Dienstleistungen an, indem sie eine Vielzahl von Planungswerkzeugen und -techniken einsetzt, einschließlich eines sehr robusten Programms für geografische Informationssysteme (GIS), das eine vollständige Datenbank mit Kartierungsschichten enthält, die es uns ermöglichen, bei der richtigen Planentwicklung, Planungsunterstützung und Verwaltung zu helfen Aufgaben in Übereinstimmung mit dem Pennsylvania Municipalities Planning Code.


Analysen und Modellierung städtischer Landnutzungs- und Straßennetzinteraktionen mittels raumbasierter disaggregierter Zugänglichkeit zur Landnutzung

Die rasche Urbanisierung in Entwicklungsländern zwingt die Behörden dazu, die Nachhaltigkeit und ausgewogene Entwicklung urbaner Städte aus mehreren Perspektiven zu bewerten und geeignete Lösungen für Politik und Entscheidungsträger zu empfehlen. Diese Studie schlägt eine raumbezogene disaggregierte Erreichbarkeit der Landnutzung vor, um die Einflussfaktoren und Schlüsselindikatoren zu ermitteln, die eine umfassende Kategorisierung von Stadtunterteilungen aus der Perspektive der städtischen Landnutzung und des Straßenverkehrsnetzes ermöglichen. Eine allgemeine auf GIS und statistischen Softwareprogrammen basierende Methodik wird am Fallbeispiel der Stadt Kandahar in Afghanistan übernommen und validiert. Die Methodik umfasst fünf Hauptschritte 1) begrenzte Primär- und Sekundärdatenerhebung zu Straßennetz und Landnutzungen, 2) Berechnung der städtischen Landnutzungsgewichte, 3) Identifizierung kritischer Zentren der Landnutzung in der Nachbarschaft, 4) Schätzung der Herkunfts-Ziel-Kostenmatrix, und 4) Formulierung und Modellierung von Zugänglichkeitsmaßnahmen. Die statistischen und theoretischen Signifikanzen wurden im Ergebnis veranschaulicht. Die abschließenden Maßnahmen zur Barrierefreiheit haben die Unterteilungen von Kandahar City (Fallstudie) in drei verschiedene Kategorien unterteilt, nämlich a) Stadtbezirke auf hoher Ebene (CBD), b) Stadtbezirke auf mittlerer Ebene (halbstädtisch) und c) periphere Gemeindebezirke. In die Forschung sind qualitative und quantitative Ansätze für eine nachhaltige und ausgewogene Stadtentwicklung eingeflossen.


Wie geht es Esri?

Das Kerngeschäft von Esri ist geblieben stark und stabil während der gesamten Corona-Pandemie. Wie bei vielen Unternehmen erforderte die Krise jedoch, dass Esri seine Arbeitsweise änderte, was dazu führte, dass die Entwicklung beschleunigt wurde digitale Transformation und Optimierung vieler Geschäftsprozesse.

In einem weiteren Schritt, der diese einzigartigen Zeiten widerspiegelt, hat Esri ein Rassengerechtigkeit Team, um seine Benutzer mit Lösungen und Ressourcen zu unterstützen, die sich auf rassische, soziale, wirtschaftliche und gesundheitliche Ungleichheiten konzentrieren. Laut Esri wird diese Initiative Technologiekonfigurationen und technische Unterstützung für diese Gemeinschaften bereitstellen und hat bereits eine neue Racial Equity Microsite und einen Racial Equity GIS Hub gestartet.


Einschränken des Straßenzugangs nach Fahrzeugtyp in ArcGIS Network Analyst - Geographic Information Systems

p-ISSN: 2167-7263 e-ISSN: 2167-7247

Bewertung der geografischen Unzugänglichkeit der Gesundheitsversorgung: Verwenden von GIS-netzwerkbasierten Methoden

Sudha Yerramilli 1 , Duber Gomez Fonseca 2

1 Trent Lott Center for Geospatial Technology, CSET, Jackson State University, Jackson, MS, 39204, USA

2 College of Science Engineering and Technology, Jackson State University, Jackson, MS, 39204, USA

Korrespondenz mit: Sudha Yerramilli, Trent Lott Center for Geospatial Technology, CSET, Jackson State University, Jackson, MS, 39204, USA.

Email:

Copyright © 2014 Wissenschaftliche und akademische Veröffentlichungen. Alle Rechte vorbehalten.

Unterschiede in der geografischen Erreichbarkeit der Gesundheitsversorgung können auf die Lage/Verteilung der Bevölkerung und die Merkmale der Verkehrsinfrastruktur im Verhältnis zur räumlichen Anordnung des Gesundheitsversorgungssystems innerhalb einer Region zurückzuführen sein. Der Zugang zur Gesundheitsversorgung ist ein kompliziertes Konzept und hängt weitgehend von den Merkmalen der Bevölkerung ab, die Dienstleistungen benötigt. Die wichtigsten Merkmale, die sich auf den Gesundheitszustand und die Gesundheitsergebnisse auswirken, sind die Entfernung zwischen den geografischen Regionen der Bevölkerung und den Gesundheitseinrichtungen sowie die Reisezeit, die zum Erreichen des Gesundheitsversorgungssystems erforderlich ist. Aufgrund des ländlichen Charakters von Mississippi und der ungleichmäßigen Verteilung von Ärzten bestehen geografische Unterschiede beim Zugang zu Primärversorgungsdiensten, so dass Frauen, Kinder, ältere Menschen und die allgemeine Bevölkerung in unterversorgten Gesundheitsregionen leben. Der Zweck der Forschung besteht darin, Hotspots der gefährdeten Bevölkerung zu identifizieren, die aufgrund der geografischen Erreichbarkeit der richtigen Art von Gesundheitsdiensten belastet sind. Diese Forschung untersucht diese Merkmale mit netzwerkbasierten GIS-Methoden in zehn Landkreisen mit Stadt-Land-Gebieten. Die Methodik bewertet die geografische Erreichbarkeit von drei Arten von Einrichtungen der kritischen Gesundheitsversorgung: Geburtshelfer/Gynäkologie (Frauen im gebärfähigen Alter), Pädiatrie (Kinder) und Trauma-/Burnzentren (allgemeine Bevölkerung). Um diese Einrichtungen mithilfe von GIS-Funktionalitäten von Netzwerkanalysten zu untersuchen, wurden sie geokodiert, und es wurden optimale reisezeitbasierte Servicegebiete generiert und entsprechende Datenschichten für gefährdete Bevölkerungsgruppen entwickelt. Die Ergebnisse identifizierten Hotspots gefährdeter Bevölkerungsgruppen, die außerhalb der optimalen Versorgungsgebiete leben, wobei ländliche Regionen und schwangere Frauen aufgrund der geografischen Unzugänglichkeit die meisten Gesundheitslasten tragen. Diese GIS-Methodik versetzt Gesundheitsverwaltungen und politische Entscheidungsträger in die Lage, einen umfassenden Überblick über die Gesundheitssysteme aus einer territorialen Perspektive zu bieten und sie gleichzeitig dabei zu unterstützen, bewusste politische Entscheidungen zu treffen.

Schlüsselwörter: Geografische Erreichbarkeit, netzwerkbasierte Methoden, Gesundheitswesen, GIS


Schau das Video: Deichmord von Katharina Peters Krimi Hörbuch