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Adicionar a instalação mais próxima como um atributo para um ponto no ArcMap?

Adicionar a instalação mais próxima como um atributo para um ponto no ArcMap?


Existe uma maneira, após realizar uma análise da instalação mais próxima, de adicionar / salvar o número / nome / ID exclusivo da instalação mais próximo para o incidente?

Planejo então usar esse atributo para criar uma rota que vai de um incidente a outro por meio desta instalação mais próxima, o que significa que preciso salvá-lo / manter o controle de qual instalação está mais próxima para todos os incidentes.


Conforme comentado por @ChrisW:

Os resultados do solucionador devem ser exportados para serem salvos / manipulados. A tabela de atributos desses resultados deve ter a relação que você está procurando (pode ser codificada como FIDs ou OIDs, mas deve estar lá), e então seria apenas um bit de junção / exportação de manipulação para obter o resultado final você quer.


Ponto mais próximo de 3 (ou mais) círculos

Tenho vasculhado a Internet em busca de esclarecimento, mas até agora descobri muito pouco que tenha ajudado. Para ser justo, não sou um especialista em matemática e posso simplesmente não estar usando as consultas de pesquisa certas.

Estou trabalhando em um sistema para localização de WiFi em áreas externas. Meus dados experimentais sugerem que o uso de RSSI (intensidade do sinal recebido) fornece precisão suficiente para a resolução de que precisamos, que é onde a matemática - e vocês, bons amigos - entra em cena. usando mais de 3 beacons com localizações conhecidas.

Com a variabilidade do RSSI em uma determinada distância, é altamente improvável que a trilateração produza círculos com uma única interseção comum. Como tal, preciso ser capaz de calcular o ponto no espaço 2D que está mais próximo das bordas de todos os 3+ círculos.

No momento, estou programando em python, se isso faz diferença para alguém.


3 respostas 3

Aqui está um refinamento da abordagem de @Henrik. A principal diferença é que o uso de Nearest [pts- & gt & quotDistance & quot] ultrapassa uma ordem de magnitude mais rápido do que o uso de Nearest [pts- & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>]:

Em comparação com a resposta de @Henrik:

i e j são os índices do par de pontos mais próximos entre si dist é a distância deles.

Mais próximo [pts - & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>] [pts, k] encontra o para cada ponto de seus k vizinhos mais próximos. O primeiro & quotvizinho & quot será sempre o próprio ponto. É por isso que pego o Mais próximo [pts - & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>] [pts, 1] [[All, 2]] para obter o vizinho & quotverdadeiro & quot mais próximo.

Tenho certeza de que isso faz exatamente o mesmo que a implementação de NearestNeighborGraph de C.E., mas é cerca de 3 vezes mais rápido em minha máquina e quase duas vezes mais rápido que a implementação compilada de b3m2a1 (em minha máquina e para 10.000 pontos). Isso só é mais rápido do que NearestNeighborGraph porque não depende de Mathematicaimplementação do Graph e todas as suas despesas gerais. Mais um exemplo em que evitar o Graph aumenta o desempenho. Mas devo dizer que NearestNeighborGraph alcança um pouco quando se aumenta o número de pontos.

As degradações de desempenho começam com Graph usando uma interface sofisticada que força a conversão de listas compactadas de índices de borda em listas desempacotadas de UndirectedEdge se DirectedEdges. E continua com todos os atributos extravagantes de vértices e arestas. Uma vez eu tive que cavar através dos detalhes de implementação meio ocultos de algum recurso do Graph para depuração. Eu tive calafrios ao ver que era preciso passar por uma dúzia de camadas do analisador antes de chegar aos algoritmos reais.


O erro real é devido ao acesso ao toPoint.x, que não existe porque você nunca o definiu.

Em uma nota relacionada, atributos prefixados com sublinhados duplos ativa o recurso de mutilação de nome de pítons. Os atributos reais ainda estarão publicamente acessíveis em my_point._Point__x, my_point._Point__y, etc. de fora da classe.

Por uma questão de estilo, não parece haver qualquer razão para usar a mutilação de nomes neste caso. O caso de uso pretendido desse recurso é evitar conflitos com classes herdadas, não se trata realmente de tentar fazer variáveis ​​"privadas" (para isso, a convenção é usar um único sublinhado para indicar quando um atributo é um detalhe de implementação).

No seu caso, acho que você deve apenas nomear (e acessar) os atributos normalmente x, y, etc. Em Python, normalmente não escrevemos getters e setters para membros de classe, a menos que haja um requisito especial para isso, porque Python é não Java.


PBKey Fallback

Um identificador exclusivo pbKey ™ é retornado quando uma correspondência é feita para o Conjunto de dados de localização mestre (MLD). Este campo é um identificador persistente para um endereço. O identificador exclusivo pbKey ™ serve como uma chave de pesquisa com conjuntos de dados Pitney Bowes GeoEnrichment para adicionar dados de atributo para um endereço. Dependendo do (s) conjunto (s) de dados do GeoEnrichment instalado (s), os dados de atributos podem incluir propriedade, imóveis, censo, despesas do consumidor, informações demográficas, geográficas, proteção contra incêndio e inundação e / ou telecomunicações e sistemas sem fio e muito mais. Alguns desses conjuntos de dados retornam dados específicos da localização do ponto, como propriedade e imóveis, enquanto outros fornecem dados poligonais, por exemplo, proteção contra incêndio e inundação, que podem identificar planícies aluviais, incêndios florestais ou territórios de classificação.

Ao usar PBKey Fallback, se uma correspondência de endereço não for feita para Dados de localização mestre, mas uma correspondência for feita para um conjunto de dados diferente, o identificador exclusivo pbKey ™ do ponto MLD mais próximo localizado dentro da distância de pesquisa é retornado. Para distinguir quando um identificador exclusivo pbKey ™ de fallback é retornado, o valor de retorno PBKey contém um caractere inicial de "X" em vez de "P", por exemplo: X00001XSF1IF. Observe que todos os outros campos retornados para a correspondência de endereço, incluindo o geocódigo e todos os retornos de dados associados, refletem os resultados da correspondência para o endereço de entrada. O identificador exclusivo pbKey ™ de fallback pode então ser usado para a consulta ao (s) conjunto (s) de dados GeoEnrichment, e os dados de atributo para o local de fallback são retornados para a correspondência.

A relevância e a precisão dos dados de atributo retornados usando um local de PBKey Fallback são altamente dependentes do tipo de dados de GeoEnrichment, bem como da distância de pesquisa de PBKey Fallback. PBKey Fallback destina-se ao uso com conjuntos de dados GeoEnrichment que possuem dados baseados em poligonais, em vez de dados específicos de pontos. Por exemplo, a opção PBKey Fallback pode ser adequada para determinar a zona de inundação FEMA para um determinado local usando o conjunto de dados Flood Risk Pro GeoEnrichment, uma vez que contém dados que representam uma região poligonal em vez de uma única coordenada. No entanto, é importante observar que a precisão dos dados retornados dependeria muito do tamanho e da natureza dos recursos poligonais individuais descritos nos dados do Geoenrichment, combinados com a distância de pesquisa usada para localizar o ponto de dados de localização principal mais próximo. A distância de pesquisa é configurável com um raio de pesquisa permitido de 0-5280 pés e um valor padrão de 150 pés.


Projeto GIS e serviço web

Na próxima etapa da criação do banco de dados, os autores usaram um sistema de informações geográficas abrangente ArcGIS . Ele permite apresentar geograficamente todos os depósitos em um único ambiente com vários mapas de base e fornece ao usuário a instrumentação para analisar os dados usando ferramentas geoespaciais. Para este tipo de dados, várias ferramentas padrão de geoprocessamento ArcGIS podem ser usadas, por exemplo:

  • - agrupamento (as ferramentas neste grupo analisam objetos a fim de identificar elementos estaticamente importantes, por exemplo, pesquisar pontos de acesso e outliers)
  • - cálculo de densidade (o resultado é um mapa de densidade obtido espalhando um número conhecido de eventos no mapa)
  • - interpolação (a ferramenta permite prever valores em novos locais com base em valores conhecidos de um conjunto de pontos)
  • - determinar a distância entre os pontos, procurar o objeto mais próximo, construir buffers.

Além disso, ferramentas de geoprocessamento mais avançadas para agrupamento fuzzy em um conjunto de dados usando Análise Matemática Discreta (DMA) podem ser usadas para analisar os depósitos (por exemplo. Soloviev et al. 2016 ).

Os conjuntos de dados ROSA 1.0, ROSA 2.0 e ROSA 3.0 foram exportados para ArcMap a partir do formato de tabela contendo as coordenadas do objeto e as informações de atributo que o acompanham. Em seguida, as tabelas foram convertidas em shapefiles contendo objetos de ponto usando ferramentas padrão do ArcGIS e adicionadas ao mapa como camadas (Figura 2).

Visualização do banco de dados ROSA em ArcGIS .

A próxima etapa da implementação do Projeto foi criar o serviço da web para a posterior visualização dos objetos do banco de dados e suas informações atributivas no ambiente ArcGIS. O banco de dados “Dinâmica do desenvolvimento da indústria de petróleo e gás no século 20 - os maiores depósitos do mundo” (ROSA 1.0) está disponível online com uma ampla gama de ferramentas, incluindo:

  • - ajuste de design de camada
  • - alterar o mapa de base para substituir o mapa de fundo atual pelo da lista
  • - tabela de atributos de navegação
  • - usando a ferramenta de medida, que fornece ao usuário três tipos de medidas: área de polilinha no mapa, a distância entre dois objetos e a localização do objeto e do cursor (as unidades são definidas pelo usuário)
  • - filtragem, que permite aos usuários limitar a visibilidade dos objetos no mapa por solicitação.

Além disso, o ArcGIS Online permite adicionar dados extras ao mapa da Internet e do PC do usuário (Figura 3).

Visualização online do banco de dados ROSA usando ArcGIS web service.


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Se você continuar, acabará tendo o erro de CV começando a aumentar novamente. Isso ocorre porque quanto maior você torna $ k $, mais suavização ocorre e, eventualmente, você suavizará tanto que obterá um modelo que subaproveita os dados em vez de ajustá-los excessivamente (faça $ k $ grande o suficiente e a saída será constante, independentemente dos valores do atributo). Eu estenderia o gráfico até que o erro de CV começasse a aumentar notavelmente novamente, apenas para ter certeza, e então pegaria o $ k $ que minimiza o erro de CV. Quanto maior for $ k $, mais suave será o limite de decisão e mais simples será o modelo, portanto, se o gasto computacional não for um problema, eu optaria por um valor maior de $ k $ do que um menor, se a diferença em seu CV erros são insignificantes.

Se o erro de CV não começar a aumentar novamente, isso provavelmente significa que os atributos não são informativos (pelo menos para aquela métrica de distância) e fornecer saídas constantes é o melhor que pode fazer.

Por que não escolher $ K = 17 $? Parece que o erro de CV diminui até então e se nivela depois. Se você só se preocupa com a precisão preditiva, eu não escolheria $ K = 3 $ porque parece muito claro que você pode fazer melhor.

Existe algum significado físico ou natural por trás do número de clusters? Se eu não estiver errado, é natural que, à medida que K aumenta, o erro diminui - uma espécie de sobreajuste. Em vez de buscar o K ideal, provavelmente é melhor escolher K com base no conhecimento do domínio ou alguma intuição?


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Seus pontos extremos estão corretos, mas você trabalhou muito mais para si mesmo do que precisava. O método do multiplicador de Lagrange nos fala sobre os pontos extremos sobre o círculo de restrição. Portanto, encontramos um valor mínimo $ -75 $ em $ (-3, 4) $ e um máximo de $ 125 $ em $ (3, -4) $.

Você também está correto em dizer que não terminamos, pois também devemos investigar o "interior" do disco $ x ^ 2 + y ^ 2 & lt 25 $. Para isso, usaríamos a análise de "ponto crítico", que realmente procede da mesma maneira que usamos para funções de uma variável: temos $ f_x = 2x - 12 = 0 , $ $ f_y = 2y + 16 = 0 $, o que nos diz que há um ponto crítico para $ f (x, y) $ em $ (6, -8) $. Mas esse ponto está completamente fora do círculo de restrição, portanto, não há ponto crítico dentro do disco. Portanto, nosso exame está completo - encontramos o máximo e o mínimo absolutos de nossa função dentro do disco de restrição e em seu limite.

(Usando um argumento baseado em sua discussão sobre as primeiras derivadas parciais, talvez você queira dizer algo mais parecido com isso.

$ -5 le x le 5 , -5 le y le 5 $

$ Rightarrow 2 (-5) - 12 le f_x le 2 (5) - 12 , 2 (-5) + 16 le f_y le 2 (5) + 16 $

$ Rightarrow -22 le f_x le -2 , 6 le f_y le 26 . $

Portanto, não há pontos dentro do quadrado $ [-5, 5] times [-5, 5] $, que contém o círculo de restrição, para o qual as primeiras derivadas são zero e, portanto, há nenhum ponto crítico dentro do círculo.)

Existe uma interpretação geométrica para este problema. Considerando a função $ z = f (x, y) = x ^ 2 + y ^ 2 - 12x + 16y = (x-6) ^ 2 + (y + 8) ^ 2 - 100 $ como descrevendo uma superfície em três dimensões, este é um parabolóide com seções transversais circulares "abrindo" na direção $ z- $ positiva com seu vértice em $ (x, y , z) = (6, -8, -100 ) $. Estamos procurando os valores extremos de $ z $ onde este parabolóide passa adiante ou dentro do cilindro circular $ x ^ 2 + y ^ 2 = 25 $.

A partir desta descrição, vemos que o valor mínimo da função, $ -100 $, não se enquadra na região de restrição. Como a "altura" da superfície em relação ao plano $ xy- $ só aumenta conforme nos "afastamos" do vértice, esperamos que não haja extremos dentro do cilindro de restrição. Portanto, os pontos extremos serão encontrados apenas na superfície do cilindro, $ x ^ 2 + y ^ 2 = 25 $.

As curvas de nível de nossa função são círculos centralizados em $ (x, y) = (6, -8) $. O método do multiplicador de Lagrange localiza pontos onde essas curvas de nível são apenas tangentes ao círculo de restrição, que você descobriu estar em $ (-3, 4) $ e $ (3, -4) $. A função $ f (x, y) $ pode ser entendida como uma função de "distância ao quadrado" de pontos medidos de $ (6, -8) $ o ponto mais próximo no círculo de restrição é $ ( 3, -4) $, o mais distante, $ (-3, 4) $.

Se tomarmos a razão entre as equações de Lagrange, com $ lambda neq 1 $, obtemos

[Podemos negligenciar o caso de $ lambda = 1 $, pois ele não pode ser aplicado de forma consistente nas duas equações.]

Isso nos diz que os dois pontos extremos estão na linha $ y = - frac <4> <3> x $, marcada em azul claro no gráfico abaixo. Uma vez que o círculo de restrição é simétrico em relação à origem e a função a ser extremizada é radialmente simétrica em relação ao seu centro, esperaríamos que os pontos extremos estivessem em uma linha através da origem, diametralmente opostos um ao outro no círculo de restrição.

Aqui está um problema semelhante, mas com o mínimo da função caindo dentro de o círculo de restrição.


Conteúdo

Em biologia, o alcance de uma espécie é a área geográfica em que essa espécie pode ser encontrada. Dentro desse intervalo, distribuição é a estrutura geral da população da espécie, enquanto a dispersão é a variação em sua densidade populacional.

O alcance é frequentemente descrito com as seguintes qualidades:

  • Às vezes, é feita uma distinção entre uma espécie natural, endêmica, indígena ou gama nativa, onde historicamente se originou e viveu, e a área de distribuição onde uma espécie se estabeleceu mais recentemente. Muitos termos são usados ​​para descrever a nova faixa, como faixa não-nativa, naturalizada, introduzida, transplantada, invasiva ou colonizada. [2]Introduzido normalmente significa que uma espécie foi transportada por humanos (intencionalmente ou acidentalmente) através de uma barreira geográfica importante. [3]
  • Para espécies encontradas em diferentes regiões em diferentes épocas do ano, especialmente estações, termos como faixa de verão e faixa de inverno são frequentemente empregados.
  • Para espécies para as quais apenas parte de sua distribuição é usada para atividade de reprodução, os termos faixa de reprodução e faixa não reprodutiva são usados.
  • Para animais móveis, o termo alcance natural é frequentemente usado, ao contrário de áreas onde ocorre como um vagabundo.
  • Qualificadores geográficos ou temporais são frequentemente adicionados, como em Gama britânica ou intervalo pré-1950. Os intervalos geográficos típicos podem ser o intervalo latitudinal e o intervalo de altitude.

A distribuição disjunta ocorre quando duas ou mais áreas do intervalo de um táxon estão consideravelmente separadas uma da outra geograficamente.

Os padrões de distribuição podem mudar por estação, distribuição por humanos, em resposta à disponibilidade de recursos e outros fatores abióticos e bióticos.

Edição Abiótica

Existem três tipos principais de fatores abióticos:

  1. Os fatores climáticos consistem em luz solar, atmosfera, umidade, temperatura e fatores de salinidade são fatores abióticos em relação ao solo, como a aspereza do solo, geologia local, pH do solo e aeração e
  2. os fatores sociais incluem o uso da terra e a disponibilidade de água.

Um exemplo dos efeitos dos fatores abióticos na distribuição das espécies pode ser visto em áreas mais secas, onde a maioria dos indivíduos de uma espécie se reunirá em torno de fontes de água, formando uma distribuição aglomerada.

Pesquisadores do projeto Arctic Ocean Diversity (ARCOD) documentaram um número crescente de crustáceos de água quente nos mares ao redor das ilhas Svalbard, na Noruega. Arcod faz parte do Censo da Vida Marinha, um grande projeto de 10 anos envolvendo pesquisadores em mais de 80 nações que visa mapear a diversidade, distribuição e abundância da vida nos oceanos. A vida marinha foi amplamente afetada pelos efeitos crescentes das mudanças climáticas globais. Este estudo mostra que, com o aumento da temperatura do oceano, as espécies estão começando a viajar para as águas frias e ásperas do Ártico. Até o caranguejo da neve estendeu seu alcance 500 km ao norte.

Edição Biótica

Fatores bióticos como predação, doença e competição inter e intra-específica por recursos como comida, água e companheiros também podem afetar a forma como uma espécie é distribuída. Por exemplo, os fatores bióticos no ambiente de uma codorna incluiriam suas presas (insetos e sementes), a competição de outras codornas e seus predadores, como o coiote. [4] Uma vantagem de um rebanho, comunidade ou outra distribuição agrupada permite que uma população detecte predadores mais cedo, a uma distância maior e, potencialmente, monte uma defesa eficaz. Devido aos recursos limitados, as populações podem ser distribuídas uniformemente para minimizar a competição, [5] como é encontrado nas florestas, onde a competição pela luz solar produz uma distribuição uniforme das árvores. [6]

Os humanos são um dos maiores distribuidores devido às tendências atuais da globalização e da expansão da indústria de transporte. Por exemplo, grandes navios-tanque costumam encher seus reatores com água em um porto e esvaziá-los em outro, causando uma distribuição mais ampla de espécies aquáticas. [7]

Em grandes escalas, o padrão de distribuição entre os indivíduos em uma população é agregado. [8]

Corredores de pássaros e vida selvagem Editar

Um exemplo comum de áreas de distribuição de espécies de pássaros são as áreas de massa de terra que fazem fronteira com corpos d'água, como oceanos, rios ou lagos, são chamadas de faixa costeira. Um segundo exemplo, algumas espécies de pássaros dependem da água, geralmente um rio, pântano, etc., ou floresta relacionada com a água e vivem em um corredor do rio. Um exemplo separado de corredor de rio seria um corredor de rio que inclui toda a drenagem, tendo a borda da cordilheira delimitada por montanhas, ou elevações mais altas, o próprio rio seria uma porcentagem menor de todo este corredor de vida selvagem, mas o corredor é criado por causa do rio.

Um outro exemplo de corredor de vida selvagem de pássaros seria um corredor de cordilheira. Nos EUA da América do Norte, a cordilheira de Sierra Nevada no oeste e as Montanhas Apalaches no leste são dois exemplos desse habitat, usado no verão e no inverno, por espécies distintas, por diferentes razões.

As espécies de pássaros nestes corredores estão conectadas a uma distribuição principal da espécie (distribuição contígua) ou estão em uma distribuição geográfica isolada e são uma distribuição disjunta. As aves que saem da área, se migrarem, sairão conectadas à área principal ou terão que voar sobre terras não conectadas ao corredor de vida selvagem, portanto, seriam migrantes de passagem por terras em que param para uma visita intermitente, acertada ou perdida. .

Em grandes escalas, o padrão de distribuição entre os indivíduos em uma população é agregado. Em escalas pequenas, o padrão pode ser agrupado, regular ou aleatório. [8]

Edição aglomerada

A distribuição agrupada é o tipo de dispersão mais comum encontrado na natureza. Na distribuição agregada, a distância entre os indivíduos vizinhos é minimizada. Esse tipo de distribuição é encontrado em ambientes caracterizados por recursos fragmentados. Os animais precisam de certos recursos para sobreviver e, quando esses recursos se tornam raros durante certas partes do ano, os animais tendem a se “agrupar” em torno desses recursos cruciais. Os indivíduos podem ser agrupados em uma área devido a fatores sociais, como rebanhos egoístas e grupos familiares. Organismos que geralmente servem como presas formam distribuições agrupadas em áreas onde podem se esconder e detectar predadores facilmente.

Outras causas de distribuições agregadas são a incapacidade dos filhos de se moverem independentemente de seu habitat. Isso é visto em animais jovens que são imóveis e fortemente dependentes dos cuidados dos pais. Por exemplo, o ninho de águias carecas exibe uma distribuição de espécies agrupadas porque todos os filhotes estão em um pequeno subconjunto de uma área de pesquisa antes de aprenderem a voar. A distribuição agrupada pode ser benéfica para os indivíduos desse grupo. No entanto, em alguns casos de herbívoros, como vacas e gnus, a vegetação ao redor deles pode sofrer, especialmente se os animais atacarem uma planta em particular.

A distribuição agrupada nas espécies atua como um mecanismo contra a predação, bem como um mecanismo eficiente para capturar ou encurralar as presas. Cães selvagens africanos, Lycaon pictus, use a técnica de caça comunitária para aumentar sua taxa de sucesso na captura de presas. Estudos mostraram que matilhas maiores de cães selvagens africanos tendem a ter um número maior de mortes bem-sucedidas. Um excelente exemplo de distribuição agregada devido a recursos fragmentados é a vida selvagem na África durante a estação seca, leões, hienas, girafas, elefantes, gazelas e muitos outros animais são agrupados por pequenas fontes de água que estão presentes na estação seca severa. [9] Também foi observado que as espécies extintas e ameaçadas são mais prováveis ​​de serem agrupadas em sua distribuição em uma filogenia. O raciocínio por trás disso é que eles compartilham características que aumentam a vulnerabilidade à extinção porque os táxons relacionados estão freqüentemente localizados dentro dos mesmos tipos geográficos ou de habitat onde as ameaças induzidas pelo homem estão concentradas. Usando filogenias completas recentemente desenvolvidas para carnívoros e primatas mamíferos, foi demonstrado que a maioria das espécies ameaçadas estão longe de ser distribuídas aleatoriamente entre táxons e clados filogenéticos e apresentam distribuição agrupada. [10]

Uma distribuição contígua é aquela em que os indivíduos estão mais próximos uns dos outros do que estariam se estivessem distribuídos aleatoriamente ou uniformemente, ou seja, é uma distribuição agrupada com um único agrupamento. [11]

Edição regular ou uniforme

Menos comum do que a distribuição agregada, a distribuição uniforme, também conhecida como distribuição uniforme, é uniformemente espaçada. Distribuições uniformes são encontradas em populações nas quais a distância entre os indivíduos vizinhos é maximizada. A necessidade de maximizar o espaço entre os indivíduos geralmente surge da competição por um recurso como umidade ou nutrientes, ou como resultado de interações sociais diretas entre indivíduos dentro da população, como territorialidade. Por exemplo, os pinguins freqüentemente exibem espaçamento uniforme ao defender agressivamente seu território entre seus vizinhos. As tocas de grandes gerbos, por exemplo, também são regularmente distribuídas, [12] o que pode ser visto em imagens de satélite. [13] As plantas também exibem distribuições uniformes, como os arbustos de creosoto na região sudoeste dos Estados Unidos. Salvia leucophylla é uma espécie da Califórnia que cresce naturalmente em espaçamento uniforme. Esta flor libera substâncias químicas chamadas terpenos que inibem o crescimento de outras plantas ao seu redor e resultam em uma distribuição uniforme. [14] Este é um exemplo de alelopatia, que é a liberação de produtos químicos de partes da planta por lixiviação, exsudação de raízes, volatilização, decomposição de resíduos e outros processos. A alelopatia pode ter efeitos benéficos, prejudiciais ou neutros nos organismos circundantes. Alguns aleloquímicos até têm efeitos seletivos nos organismos circundantes, por exemplo, as espécies de árvores Leucaena leucocephala exala uma substância química que inibe o crescimento de outras plantas, mas não de sua própria espécie e, portanto, pode afetar a distribuição de espécies rivais específicas. A alelopatia geralmente resulta em distribuições uniformes e seu potencial para suprimir ervas daninhas está sendo pesquisado. [15] As práticas agrícolas e agrícolas freqüentemente criam uma distribuição uniforme em áreas onde não existiam anteriormente, por exemplo, laranjeiras crescendo em fileiras em uma plantação.

Edição Aleatória

A distribuição aleatória, também conhecida como espaçamento imprevisível, é a forma menos comum de distribuição na natureza e ocorre quando os membros de uma determinada espécie são encontrados em ambientes nos quais a posição de cada indivíduo é independente da dos demais: eles não atraem nem repelem um outro. A distribuição aleatória é rara por natureza, pois fatores bióticos, como as interações com indivíduos vizinhos, e fatores abióticos, como clima ou condições do solo, geralmente fazem com que os organismos se agrupem ou se espalhem. A distribuição aleatória geralmente ocorre em habitats onde as condições ambientais e os recursos são consistentes. Este padrão de dispersão é caracterizado pela falta de fortes interações sociais entre as espécies. Por exemplo, quando as sementes de dente-de-leão são dispersas pelo vento, a distribuição aleatória geralmente ocorre quando as mudas pousam em locais aleatórios determinados por fatores incontroláveis. As larvas de ostra também podem viajar centenas de quilômetros movidas pelas correntes marítimas, o que pode resultar em sua distribuição aleatória. Distribuições aleatórias exibem aglomerados aleatórios (consulte aglomeração de Poisson).

Existem várias maneiras de determinar o padrão de distribuição das espécies. O método do vizinho mais próximo de Clark-Evans [16] pode ser usado para determinar se uma distribuição é agrupada, uniforme ou aleatória. [17] Para utilizar o método do vizinho mais próximo de Clark-Evans, os pesquisadores examinam uma população de uma única espécie. A distância de um indivíduo ao seu vizinho mais próximo é registrada para cada indivíduo na amostra. Para dois indivíduos que são o vizinho mais próximo um do outro, a distância é registrada duas vezes, uma para cada indivíduo. Para receber resultados precisos, sugere-se que o número de medições de distância seja de pelo menos 50. A distância média entre os vizinhos mais próximos é comparada com a distância esperada no caso de distribuição aleatória para dar a razão:

Se esta proporção R é igual a 1, então a população é dispersa aleatoriamente. Se R é significativamente maior que 1, a população está uniformemente dispersa. Por último, se R é significativamente menor que 1, a população é agrupada. Testes estatísticos (como teste t, qui quadrado, etc.) podem então ser usados ​​para determinar se R é significativamente diferente de 1.

O método da razão variância / média concentra-se principalmente em determinar se uma espécie se encaixa em uma distribuição espaçada aleatoriamente, mas também pode ser usado como evidência para uma distribuição uniforme ou agrupada. [18] Para utilizar o método de razão de variância / média, os dados são coletados de várias amostras aleatórias de uma determinada população. Nesta análise, é imperativo que os dados de pelo menos 50 parcelas de amostra sejam considerados. O número de indivíduos presentes em cada amostra é comparado com as contagens esperadas no caso de distribuição aleatória. A distribuição esperada pode ser encontrada usando a distribuição de Poisson. Se a razão variância / média for igual a 1, a população está distribuída aleatoriamente. Se for significativamente maior que 1, a população é considerada uma distribuição agregada. Finalmente, se a proporção for significativamente menor do que 1, a população está distribuída uniformemente. Os testes estatísticos típicos usados ​​para encontrar a significância da razão variância / média incluem o teste t de Student e o qui quadrado.

No entanto, muitos pesquisadores acreditam que os modelos de distribuição de espécies baseados em análises estatísticas, sem incluir modelos e teorias ecológicas, são muito incompletos para predição. Em vez de conclusões baseadas em dados de presença-ausência, as probabilidades que indicam a probabilidade de uma espécie ocupar uma determinada área são mais preferidas porque esses modelos incluem uma estimativa de confiança na probabilidade da espécie estar presente / ausente. Eles também são mais valiosos do que os dados coletados com base na simples presença ou ausência, porque os modelos baseados em probabilidade permitem a formação de mapas espaciais que indicam a probabilidade de uma espécie ser encontrada em uma determinada área. Áreas semelhantes podem então ser comparadas para ver quão provável é que uma espécie ocorra lá também, isso leva a uma relação entre a adequação do habitat e a ocorrência de espécies. [19]

A distribuição das espécies pode ser prevista com base no padrão de biodiversidade em escalas espaciais. Um modelo hierárquico geral pode integrar perturbação, dispersão e dinâmica populacional. Com base em fatores de dispersão, perturbação, recursos que limitam o clima e outras distribuições de espécies, as previsões da distribuição de espécies podem criar uma faixa de bio-clima, ou envelope de bio-clima. O envelope pode variar de uma escala local a global ou de uma independência de densidade a dependência. O modelo hierárquico leva em consideração os requisitos, impactos ou recursos, bem como extinções locais em fatores de perturbação. Os modelos podem integrar o modelo de dispersão / migração, o modelo de perturbação e o modelo de abundância. Modelos de distribuição de espécies (SDMs) podem ser usados ​​para avaliar os impactos das mudanças climáticas e questões de gestão de conservação. Os modelos de distribuição de espécies incluem: modelos de presença / ausência, modelos de dispersão / migração, modelos de perturbação e modelos de abundância. Uma forma predominante de criar mapas de distribuição prevista para espécies diferentes é reclassificar uma camada de cobertura da terra dependendo se a espécie em questão seria ou não prevista para habitar cada tipo de cobertura. Este SDM simples é frequentemente modificado por meio do uso de dados de alcance ou informações auxiliares, como elevação ou distância da água.

Estudos recentes indicaram que o tamanho da grade usado pode ter um efeito na saída desses modelos de distribuição de espécies. [20] O tamanho da grade padrão de 50x50 km pode selecionar até 2,89 vezes mais área do que quando modelado com uma grade de 1x1 km para a mesma espécie. Isso tem vários efeitos sobre o planejamento da conservação das espécies de acordo com as previsões de mudanças climáticas (modelos climáticos globais, que são frequentemente usados ​​na criação de modelos de distribuição de espécies, geralmente consistem em grades de 50-100 km) que podem levar a uma previsão excessiva de intervalos futuros na modelagem de distribuição de espécies. Isso pode resultar na identificação incorreta de áreas protegidas destinadas a um futuro habitat da espécie.

The Species Distribution Grids Project is an effort led out of the University of Columbia to create maps and databases of the whereabouts of various animal species. This work is centered on preventing deforestation and prioritizing areas based on species richness. [21] As of April 2009, data are available for global amphibian distributions, as well as birds and mammals in the Americas. The map gallery Gridded Species Distribution contains sample maps for the Species Grids data set. These maps are not inclusive but rather contain a representative sample of the types of data available for download:


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Translate the centre of the sphere to the origin. Then $(1,1,1)$ is translated to $(1-0,1-1,1-(-3))$, that is, to $(1,0,4)$.

The line through the origin and $(1,0,4)$ has parametric equation $x=t$, $y=0$, $z=4t$. Substitute in $x^2+y^2+z^2=16$. That will give you the two intersection points, and the rest is easy.

Observação: This is an instance of the technique Transform, Solve, Transform Back. Except if we only want the distances, we do not have to transform back.

In fact, we do not even have to do algebra, unless we want the points. For by spherical symmetry the minimum and maximum distâncias depend only on the distance of $(1,0,4)$ from the origin. So we can use instead the point $(sqrt<17>,0,0)$ and then read off the answer.


Assista o vídeo: Aula 13 - Criar Geodatabase - Feature Dataset, Feature Class, Domínios. Arcgis Collector - Parte 03