Več

Težave z izjavami 'in "ali' in negativnimi številkami

Težave z izjavami 'in


Vzpostavil sem program, ki izračuna razmerje med točko in prvo točko premice. Cilj programa je zagnati ta izračun in nato rezultat kopirati v določeno polje v tabeli atributov. Če pa je celica / polje že zasedena, se kopira v naslednje polje v vrstici itd.

To v večini primerov poteka precej gladko. Če pa rezultat / izračun vrne negativno število, se vsi hudiči sprostijo. Ko vrne negativno število, zanka rezultat zabeleži v pravilnem stolpcu gor / dol, vendar se zdi, da prezre ukaz, da preveri, ali je celica že zasedena. Zaradi tega se drugi veljavni podatki prepišejo.

Nisem prepričan, ali je to posledica načina nastavitve operaterjev 'in' / 'ali' ali spremenim način uporabe negativnih števil v pythonu.

Spodaj je primer težav, ki sem jih imel. Če ima kdo kakšno idejo, naj mi sporoči.

q_fid = 1 izračun = -30 linkup = "EDRN21" linkup2 = "EDRN03" linkup3 = "" linkdown = "EDRN10" linkdown2 = "" linkdown3 = "" link_id = "EDRN44" arcpy.MakeFeatureLayer_management ("uk_cities", "node_feature ) arcpy.SelectLayerByAttribute_management ("node_feature", "NEW_SELECTION", ' "FID " = {0}'. format (q_fid)) vrstice = arcpy.UpdateCursor ("node_feature") za vrstico v vrsticah: če je izračun <-0.001 ali izračun> 0,001 in povezovanje == "": row.setValue ("Up_LinkA", link_id) elif izračun <-0,001 ali izračun> 0,001 in linkup2 == "": row.setValue ("Up_LinkB", link_id) izračun elif < -0,001 ali izračun> 0,001 in linkup3 == "": row.setValue ("Up_LinkC", link_id) elif izračun> -0,001 in izračun <0,001 in linkdown == "": row.setValue ("Down_LinkA", link_id) elif izračun> -0,001 in izračun <0,001 in linkdown2 == "": row.setValue ("Down_LinkB", link_id) elif izračun> -0,001 in izračun <0,001 in linkdown3 == "": row.setValue ("Down_LinkC", lin k_id) vrstice.updateRow (vrstica)

Z parens bi se združil na naslednji način

če (izračun <-0,001 ali izračun> 0,001) in povezovanje == "":

Zdi se, da se trenutni pogoj razlaga kot "če je pogoj manjši od -0,001 ali če je pogoj> 0,001, pa tudi povezava prazna".

Če je stanje negativno (npr.izračun = -30) potem se Python v bistvu odloča, da je izpolnil prvi pogoj, zato mu ni treba gledati naslednjih pogojev.

če (izračun <-0,001 ali izračun> 0,001) in povezovanje == "":

Z izrecno razvrščanjemizračunpogoji, vi pooblastitepovezatistanje je treba upoštevati skupaj z bodisiizračunne le drugega.


Kot alternativo razvrščanju v oklepaje lahko pogoje dodatno razčlenite. Je manj kompakten (in verjetno manj pitoničen), vendar se mi zdi bolj berljiv. Samo ideja.

za vrstico v vrsticah: če (izračun <-0,001 ali izračun> 0,001): če je povezava == "": row.setValue ("Up_LinkA", link_id) elif linkup2 == "": row.setValue ("Up_LinkB", link_id ) elif linkup3 == "": row.setValue ("Up_LinkB", link_id) elif (izračun> -0,001 in izračun <0,001): če linkdown == "": row.setValue ("Down_LinkA", link_id) elif linkdown2 = = "": row.setValue ("Down_LinkB", link_id) elif linkdown3 == "": row.setValue ("Down_LinkC", link_id) row.updateRow (vrstica)

Sintakso kurzorja bi spremenil v naslednjo:

z arcpy.da.UpdateCursor ("funkcija vozlišča") kot kazalec: za vrstico v kazalcu: - vaša obstoječa koda tukaj - cursor.updateRow (vrstica)

Ta sintaksa naredi veliko boljše delo, da sprosti kazalec, ko končate z njim. Tudi. modul za dostop do podatkov ali "arcpy.da." je veliko hitrejši. Je težava z lastnostmi polja atributa?

Ali ustvarjate spremenljivke za vsako polje? V tem primeru lahko z arcpy.ListFields () ustvarite njihov seznam in dodate ločila, da zagotovite pravilno delovanje poizvedb.


Izpustili ste primer, ko je izračun == .001. Priporočam tudi preizkus funkcije abs, da poenostavite svojo logiko:

če abs (izračun) <= 0,001: #… drugače: #…

Opomba: za izdelavo sloja ne potrebujete - kazalci (oba okusa) podpirajo določanje izraza where, ko jih ustvarite.


Prednostna oblika za prikaz negativne valute (ameriška angleščina)? [zaprto]

Želite izboljšati to vprašanje? Vprašanje posodobite tako, da se osredotoča na eno težavo samo tako, da uredite to objavo.

Kateri bi bil bolj berljiv način oblikovanja negativnih števil:

Podrobnosti: Večina naše uporabniške baze ima finančne izkušnje, nekateri pa jih sploh nimajo. Ne ukvarjamo se z mednarodnimi valutami in gre za spletno aplikacijo, zato vseeno ne vem, kako naj dobim uporabniške sistemske nastavitve.


Težave z izjavami 'andor' in negativnimi številkami - Geografski informacijski sistemi

Večina naborov podatkov GIS je trenutno zastopanih v vektorski obliki in ima lastno predstavitveno napako, ki izhaja iz napak senzorjev ter procesov diskretizacije ali poligonalizacije, o katerih smo podrobno razpravljali v oddelku 2. GIS algoritmi širijo to napako nabora podatkov v različnih fazah računanja, pri čemer dobimo GIS izdelek ali rezultat, ki ima pogosto nepričakovane napake. Takšne napake vplivajo na coregistration (npr. Prekrivanje zemljevida) in ponavadi poškodujejo pridobivanje podatkov o območju ali višini iz stereo posnetkov. To dodatno vpliva na integracijo površinskih modelov (npr. Zlitinskih modelov, ki temeljijo na podatkih o nadmorski višini) z nabori podatkov GIS.

    4.1. Ocenjevanje napak v naborih podatkov GIS
    4.2. Napovedovanje napak in kompleksnosti v algoritmih GIS
    4.3. Določanje višine iz stereo slik v podatkih GIS
    4.4. Integriranje površinskih modelov s podatki o nadmorski višini

V oddelku 4.1 predstavljamo poglobljeno razpravo o napakah v naborih prostorskih podatkov, skupaj z ukrepi za kvantificiranje takih napak in različne vrste analiz napak. Poglavje 4.2 podrobno opisuje tehnike za analizo napak in oceno kompleksnosti algoritmov GIS, ki sta potrebna za načrtovanje in izvajanje natančne in učinkovite programske opreme. Težaven problem samodejne analize stereofotogrametričnih podatkov je predstavljen v oddelku 4.3, razširitev tega problema na večmodalni GIS (npr. Izpeljani in izmerjeni podatki o nadmorski višini) pa v oddelku 4.4.

  1. Terminologija in ozadje analize napak pri učenju / zapletenosti
  2. Raziskovanje dveh težav, povezanih z napakami, na primer stereofotogrametrije in integracije podatkov o višinskih podatkih vektorskega in slikovnega formata
  3. Razumevanje osnovnih vprašanj odkrivanja napak, merjenja, modeliranja in upravljanja v GIS in
  4. Napovedovanje računskih stroškov in natančnosti (npr. Produkt pasovne širine prostor-čas-napaka) za dani algoritem GIS.

Razpravo začnemo z razlikovanjem med kartografsko napako in napako GIS.

4.1. Ocenjevanje napak v naborih podatkov GIS

Upoštevajte, da je natančnost zemljevidov sorazmerno majhna težava v kartografiji. Uporabniki zemljevidov se te težave redko zavedajo, ker poznajo zapis zemljevida in njegove predpostavke. Če na primer zemljevid pokaže, da drenažni jarek teče vzporedno s cesto, po svetovnem znanju predpostavimo, da se jarek nahaja blizu ceste. Vendar se lahko na zemljevidu za namene kartografske licence zdi, da je zemljevid bočno odmaknjen od ceste za toliko kot širina ceste.

4.1.1. Ozadje.

    Natančnost GIS omejuje samo računska strojna oprema, na primer velikost registra ALU, stroški V / I in pomnilnika ali hitrost shranjevalnih naprav.

    Geodetska napaka: sistematične ali naključne napake pri merjenju razdalje ali kota.

    Omejitev natančnosti papirja je približno 0,5 mm ali ena širina vrstice, napaka zemljevida pa se zaradi vlage papirja povečuje z vlažnostjo in uporabo.

    Primer. Sistemi GIS na splošno uporabnikov ne opozorijo, če se nabori podatkov različnih meril (npr. 1: 24.000 proti 1: 1.000.000) kombinirajo in se rezultat prikaže v merilu 1: 50.000. To povzroči izgubo (vzdevek) informacij iz nabora podatkov z visoko (nizko) ločljivostjo.

    Idealno: niz omejitev zaupanja pri vsakem zemljevidu.

Zato so v tem poglavju ključna vprašanja merjenje, ocenjevanje in napovedovanje napak GIS. Naslednja opažanja se nanašajo na:

    Atributi GIS pogosto niso numerični in jih v nekaterih primerih ni mogoče fizično zvesto indeksirati s podmnožico realnih števil.

    Vsa fizikalna znanost je opredeljena v smislu matematike, ki temelji na merilni teoriji in formalni logiki.

4.1.2. Trenutni pristopi k modeliranju napak GIS.

Proces modeliranja napak lahko razstavimo na naslednje korake ali ravni:

    Stopnja 1. Izolacija napak in načina - Določite, na katerih mestih v določenem algoritmu se pojavijo napake in v kakšni obliki se takšne napake pojavijo.

Stopnja 2. Odkrivanje in merjenje napak - Izdelajte in izvedite preskusne postopke za odkrivanje in ocenjevanje napak deterministično ali stohastično.

3. stopnja Modeliranje razširjanja napak - Predvidite ali ocenite nastajanje napak kot računsko kaskado, sestavljeno iz zaporedja operacij.

Raven 4. Strategije za obvladovanje napak - Določite metode za izvajanje izračunov GIS za dosego minimalne izhodne napake.

Na stopnji 1 (izolacija napak) najdemo naslednje vrste napak:

    Pozicijska, lokacijska ali kartografska napaka, ki izhajajo iz koordinatnih podatkov zemljevida

V tem tečaju se bomo osredotočili predvsem na položajne napake in napake atributov in tako preučili ravni 1–5 prejšnje hierarhije za vire napak.

Viri napak ravni 1 (izolacija napak) so razvrščeni po vrstah, kot je prikazano v naslednjih primerih:

    Položaj: napaka GPS in teodolita (geodetske opreme) ali napake lokacije objekta zaradi nerazumevanja kartografske licence.

    Prakse digitalizacije je mogoče natančno pregledati, da se odkrijejo sistematične napake ali nenatančnosti (npr. Ohlapen ali neusklajen kos mehanske opreme). Takšne težave lahko vodijo do položajnih, merilnih in konceptualnih napak.

Stopnja 3 (modeliranje razširjanja napak) se osredotoča na razširjanje napak in ustvarjanje napak, ki jih ločimo v naslednjih primerih:

    Razširjanje napak vedno poveča velikost napake na izhodu operacije glede na velikost napake na njenem vhodu. Teorija ocenjevanja širjenja napak je dobro poznana pri linearnih sistemih, manj pa je uveljavljena pri nelinearnih sistemih.

Stopnja 4 (obvladovanje napak) se osredotoča na obvladovanje napak in sprejemanje natančno natančnih odločitev ob prisotnosti napak. V GIS lahko to vključuje:

    Navedba minimalnih standardov natančnosti za sprejem GIS izdelkov, kot so:

  • Tematski ali atributni standardi
  • Stopnje natančnosti za specifikacijo kartografskih lastnosti

Raven 5 (Strategije za zmanjševanje napak) vključuje, vendar ni omejena na naslednje metode:

    Drevesa hevristike in odločanja za zmanjšanje ali zmanjšanje širjenja napak, na primer postavljanje bolj napačnih operacij na konec računske kaskade, ki lahko vključuje izvrševanje navodil izven naročila

    Strokovno znanje: Na primer, kateri vhod (npr. Dani slikovni senzor ali spektralni pas multispektralne kamere) uporabiti pri zaznavanju določene vrste predmeta, s ciljem doseči visoko razmerje signal / šum (SNR).

4.1.3. Primeri ključnih napak GIS.

4.1.3.1. Študija primera: Napaka fragmentacije poligonov.

    Koncept. Naj obstaja več zemljevidov a i, kjer je i = 1..n, ki so definirani na dvodimenzionalni domeni X. V praksi zaradi napačnih poravnav med značilnostmi zemljevida na vsakem zemljevidu lažni poligoni nastanejo zaradi prekrivanja meja poligona vsakega a i.

Teorija. Glede na a i F X, kjer je 1 i n, naj bo k i poligonov na plast. Po mnenju McAlpine in Cook [McA71] je ocena števila lažnih poligonov podana z:

Ta postopek je prikazan na sliki 4.1.1. Upoštevajte, da k ovl narašča eksponentno z n, kar pomeni, da se lažni poligoni zaradi konstantne velikosti X navadno eksponentno krčijo, ko se n povečuje.


Slika 4.1.1. Učinek prekrivanja dveh zemljevidov (a, b) z poligoni, da dobimo zemljevid (c) z razdrobljenimi poligoni.

Ravni modeliranja napak (po oddelku 4.1.2):

    1. Izolacija napak: drobljenje poligonov je primer kartografske ali pozicijske napake.

2. Zaznavanje napak lahko vključuje na primer primerjavo velikosti poligona z vnaprej določenim pragom (npr. Ukaz MERGE sistema IDRIS). Vendar je v praksi ta pristop pomanjkljiv zaradi pomanjkanja korelacije med velikostjo poligona in napako pri predstavitvi.

3. Razširjanje napak: Modeli fragmentacije poligonov običajno temeljijo na k i, številu poligonov na plast in ne na prostorski napaki na plast ali na poligon. Zato je treba analizo spremeniti tako, da se za karakterizacijo ali odkrivanje napak uporabi drug ukrep, na primer velikost poligona.

Goodchild [-] je razvil model napake, ki temelji na presečišču trut kartografske črte in njene digitalizirane predstavitve v različnih plasteh.

Glede na dve plasti s številom vrstic, označenih z v 1 in v 2, je največje število lažnih poligonov dano z:

največ (N p) = 2 & # 183 min (v 1, v 2) - 4.

Če obstaja redno prepletanje vozlišč, kot je prikazano na sliki 4.1.2, potem Goodchild ocenjuje število lažnih poligonov kot:


Slika 4.1.2. Dve vrsti prepletanja oglišč v digitaliziranih naborih podatkov.

4.1.3.2. Študija primera: Tematska in atributna napaka.

    Zapis. Glede na n podatkovnih slojev, kjer je vsaka plast definirana na domeni X z piko M & # 215N (tj. Na podatkovni sloj je | X | celic), naj aj (x) in bj (x) označujeta obrezane in ocenjene vrednosti x -ta celica v plasti j.

Teorija. Glede na plasti 1 i, j n je kovarianca za plasti i in j dana z:

s ij = (1 / | X |) & # 183 (a j (x) - b j (x)) (a i (x) - b i (x)).

Ko je i = j, ta enačba določa varianco napak znotraj dane podatkovne plasti.

Opazovanje. Prejšnja enačba olajša izračun variance napak sestavljenega zemljevida a (F n) X kot funkcije vnaprej določenega aritmetičnega operaterja, ki se uporablja med prekrivanjem zemljevida.

Primer 1. Ko dodamo n slojev, je sestavljena varianca napake podana z [Ver94]:

Opomba. Čeprav je varianca napake na plast vedno pozitivna, je lahko kovarianca napake pozitivna ali negativna. Negativna kovarianca napak lahko pomeni, da je varianca napak sestavljenega zemljevida lahko manjša od variance posameznih slojev zemljevidov. Zdi se, da je to v nasprotju s predpostavko absolutne napake, namreč, da absolutna napaka zemljevida ne more biti manjša od napake njegove najbolj napačne sestavne karte. Vendar je ta videz napačen, saj imamo opravka s podpisano napako in ne z absolutno vrednostjo merila napake.

Primer 2. Ko je operater odštevanja uporabljen za n slojev, je sestavljena varianca napake podana z [Ver94]:

Izvedbena vprašanja. Prejšnja metoda je odvisna od sposobnosti posameznika za merjenje variance in kovarijance za dani nabor podatkov. To pomeni, da a in b prostorsko sovpadata (torej sta registrirana), kar v praksi za nepravilne poligone morda ne drži. Upoštevajte, da lahko rastrizacija doseže določeno prostorsko poravnavo na ravni slikovnih pik, čeprav za ceno dodatnih prostorskih in atributnih napak.

4.1.3.3. Študija primera: Napake v kategoričnih podatkih.

    Koncept. Napake v podatkovnih plasteh GIS je mogoče modelirati s pristopom tabele nepredvidljivih dogodkov.

Algoritem. Dani razredi atributov (npr. Kritja),

    Korak 1. Navzkrižno razporedite dejanske in ocenjene razrede kritja za izbrani celični vzorec.
    Korak 2. Izračunajte delež celic, pravilno razvrščenih za vsako plast.
    Korak 3. Določite natančnost zemljevida s pomočjo naključne statistike, v naslednji razpravi.

Opomba. Manjša sprememba tega algoritma uporablja enako število vzorcev iz vsakega razreda kritja, da se prepreči napaka zaradi premajhne predstavitve zaradi majhne velikosti vzorca.

Primer. Razmislite o zaposlitvi logičnega in operatorja za ujemanje atributov med podatkovnimi plastmi GIS. Glede na pravilno razvrščeno i-to plast z delcem Pr [E i] celic je natančnost sestavljenega zemljevida podana z:

Pr [E c] = Pr [E 1 in E 2] = Pr [E 1] & # 183 Pr [E 2 | E 1],

kjer je pogojna verjetnost Pr [E 2 | E 1] označuje del celic, pravilno razvrščenih v plast 1, ki so pravilno razvrščene v plast 2. Za več kot dve plasti je natančnost sestavljenega zemljevida podana z:

Pr [E c] = Pr [E 1 E 2. E n] = Pr [E 1] & # 183 Pr [E 2 | E 1] & # 183 Pr [E 1 | (E i)],

Iz teh enačb lahko izračunamo najmanjšo in največjo natančnost sestavljenega zemljevida kot:

Pr [E c max] = min (Pr [E i]), i = 1..N

Pr [E c min] = največ (0,1 - Pr [E i]),

kjer Pr [E i] označuje delež celic v plasti i, ki so napačno razvrščene.

Opazovanje. Prejšnji rezultati dajejo več konceptov in opazovanj v zvezi z natančnostjo zemljevida in operatorjem logičnega in / ali sečišča nizov, kot sledi:

  1. Natančnost sestavljenega zemljevida bo v najboljšem primeru enaka natančnosti najmanj natančne plasti. To se zgodi, če se napačno razvrščene celice v vsaki plasti registrirajo s tistimi v najmanj natančni plasti.
  2. V najslabšem primeru bo natančnost sestavljenega zemljevida podana z 1 - Pr [E i].
  3. Natančnost kot funkcijo n lahko predstavimo z negativno eksponentno krivuljo.

Naslednja razprava o kategoričnih pokritjih je vzeta iz [Chr94].

Spomnimo se. Coregistration in kolokacija v prekrivanju zemljevidov je temeljna operacija, na kateri se gradijo bolj zapleteni GIS postopki.

Opazovanje. Prekrivanje zemljevida uporablja pozicijske informacije za izdelavo novih poligonov, ki si delijo značilnosti ločenih izvornih plasti ali primarnih zemljevidov. Prekrivanje si lahko predstavljamo kot vizualno izvedbo Vennovih diagramov, ki se uporabljajo za poizvedbe po geografskih zbirkah podatkov. Slika 4.1.3 ponazarja težave z dedovanjem, ki so posledica napačno registriranih podatkov.


Slika 4.1.3. Prekrivanje zemljevida si lahko predstavljamo kot izvajanje Vennovih diagramov. Regije A C in B D podedujejo ali delijo značilnosti svojih komponent.

Definicija. Kategorična pokritost je vrsta zemljevida GIS, katerega model napak ima prostorske enote, ki so prilagojene na neprekinjenem prostoru (tj. Podmnožici R n), da odražajo kategorične razlike.

Primer. Kategorična pokritost je prikazana na sliki 4.1.4, ki prikazuje trirazredni problem označevanja tal. Predpostavimo, da oznake temeljijo na gostoti tal (npr. Gostota (mulj) & gt gostota (ilovica) & gt gostota (pesek)). Ker lahko meritve gostote izrazimo z podskupino R in se problem označevanja na podlagi gostote, prikazan na sliki 4.1.4, pojavi na neprekinjeni domeni R 2, je to kategoričen problem pokritosti.


Slika 4.1.4. Primer kategoričnega problema pokritosti,
vrsta zemljevida, ki se razlikuje od zbirnih enot.

Opomba. Pri ločevanju kategoričnih pokritosti od bolj običajnih zemljevidov zbiranja je pomembno, ali imajo prednost prostorski podatki o atributih.

Opažanja. Naslednji primeri ponazarjajo nekatere razlike med kategoričnimi kartami pokritosti in območji zbiranja:

    Izraz kloropletni zemljevidi so se prej nanašali na zemljevide, ki so kasneje dodali kategorizirane atribute - kraji ali lokacije v vesolju so obstajali, nato pa so bili dodani atributi. Trenutno se kloroplet nanaša na kategorične karte, ki izhajajo iz klasificiranih zveznih porazdelitev (npr. Primer gostote na sliki 4.1.4).

Primer. V socioloških študijah je lahko geografska enota mestni blok ali občina, v resnici pa bi bila oseba, podjetje ali gospodinjstvo primernejša. Ta razlika je lahko delno posledica razpoložljivosti statističnih podatkov v vnaprej določenih prostorskih domenah (npr. Geografski podatki popisa).

V okviru te študije primera napak v kategoričnih podatkih predstavljamo naslednjo razpravo na visoki ravni o učinkih napak kategorije in napak pri prekrivanju na zemljevidih ​​GIS.

Opazovanje. Najpogostejša oblika napake pri prekrivanju zemljevida se imenuje rezka, kot je prikazano na sliki 4.1.5. Nekateri GIS se zamašijo s poligonskimi predstavitvami rezil in zato zahtevajo prostorsko filtracijo. Primer tega je ukaz MERGE v sistemu IDRIS.


Slika 4.1.5. "Slivers", najpogostejša napaka pri prekrivanju zemljevida.

Opomba. Medtem ko so rezine posledica napake položaja, je rezultat ena ali več napak pri razvrščanju (npr. Ab na sliki 4.1.5). Če sta razreda Aa in Bb taksonomsko podobna, potem lahko Ab razrešimo na Aa, ob predpostavki, da je A prevladujoča lastnost ali atribut. V praksi lahko to očitno očitno razlikovanje zamegli zaradi soodvisnosti položajnih in klasifikacijskih napak.

Metoda. Obstoječe tehnike za analizo kategoričnih podatkov je mogoče prilagoditi GIS, na primer:

  • Splošni linearni model [Bis75], [Bib77]
  • Log-Linearni model: linearni v logaritmih pogostosti pojavljanja
  • Logit / Probit model: linearno v logaritmih razmerij

Opazovanje. Log-linearni model omogoča razporeditev preglednice nepredvidljivih dogodkov na učinke v smislu hierarhičnega modela. Izstopajoče značilnosti log-linearnega modela so navedene na naslednji način:

    Model je linearni v logaritmih, ker se verjetnosti neodvisnih dogodkov multiplikativno združujejo v skladu z Bayesovim zakonom.

  1. Pogoji ANOVA vključujejo izraz napake za vsak primer ali opažanje.
  2. Log-linearni model upošteva samo celice preglednice nepredvidljivih dogodkov (dobra izbira za kategorična pokrivanja zaradi pomanjkanja neodvisnega primera).
  3. Vsaka celica tabele predstavlja kombinacijo Vennovega diagrama zaradi postopka prekrivanja zemljevida.

4.2. Napovedovanje napak in kompleksnosti v algoritmih GIS

4.2.1. Ustvarjanje zemljevida primernosti


Slika 4.2.1. Osnovni model analize primernosti, uporabljen za meje zaupanja.

Definicija. Primarni zemljevid je zemljevid obstoječe geografske enote, ki nas zanima (npr. Geološka ali vegetacijska karta).

Definicija. Zemljevid rangov vsebuje atribute, ki so vrednoteni z zaporedjem, intervalom ali razmerjem in se nanašajo na uvrstitve, ki predstavljajo matematične relacije med atributi več kot ene karte. Zemljevid tal bi lahko na primer razvrstili tako, da bi ugotovili potencial plazov ali stopnjo pretoka vode.

Definicija. Analiza geografske ustreznosti uporabi določeno operacijo ali preoblikovanje za atribute enega ali več zemljevidov, na primer zemljevid rangov ali prekrivanje.

Zapis. Glede na n primarnih zemljevidov, ki so prekriti, naj bodo vidne spremenljivke definirane na naslednji način:

    P (n) označuje število poligonov, ustvarjenih s presečiščnim prekrivanjem n zemljevidov

Definicija. Rezultat analize primernosti, omejene na p-ti poligon nastale karte ustreznosti, ima atribut rp, ki je funkcija vektorja teže w = (w 1, w 2,., Wn) in vektorja lastnosti ap = ( a p1, a p2,., a pn) ', kot sledi:

ki daje nastali vektor r = (r 1, r 2,., r P (n)).

Opazovanje. Če je p nadomeščen z atributi točke ali črte (npr. Uporabljeni so rastrski podatki), potem predhodna formulacija doseže popolno splošnost, vključno z najbolj znanimi analizami primernosti GIS. Zlasti uteženo prekrivanje preseka predstavlja:

r p = f (w, a p) = w i & # 183 a p, i, p = 1,2. P (n).

Opazovanje. Večdimenzionalni pristop skaliranja izpelje r p iz primarnih atributov zemljevida in danega atributa c i, kjer je i = 1..n, kot sledi:

r p = f (w, a p) = (w i & # 183 a p, i) 1/2, p = 1,2. P (n).

Upoštevajte, da je skalar c i izbran za vsako od primarnih ali rang map. Zato je c = (c 1, c 2,. C n).

Glede na prejšnjo teorijo zdaj obravnavamo problem analize občutljivosti algoritmov GIS.

4.2.2. Analiza občutljivosti GIS

  • Analiza geografske občutljivosti moti primarne zemljevide, da dobimo izhod, ki se primerja z izvirnim zemljevidom, dobljenim s kombiniranjem motenih vhodov v istem, kot so bili moteni vhodi kombinirani.

Definicija. Omejitve zaupanja za napake atributov kažejo obseg veljavnosti vrednosti izhodnega atributa glede na obseg napak v vrednostih vhodnih atributov (npr. Na primarnih zemljevidih).

Algoritem. Postopek izdelave zemljevida primernosti vključuje naslednje korake:

    Korak 1. Glede na m primarnih zemljevidov ustvarite n zemljevidov ranga.

Korak 2. Presekajte poligone map n rangov, da dobite P (n) poligone karte ustreznosti. Vrednosti atributov so podane z enačbama (II) ali (III).

Korak 3. Pretvorite primarne atribute zemljevida v atribute zemljevida razvrstitve (intervalni ali ratiometrični podatki, ki predstavljajo uvrstitev), kot sledi:

T i (b p, i) = a p, i, kjer je i = 1..n, p = 1..P (n).

Opazovanje. Atribute karte primernosti lahko predstavimo kot

r p = w i & # 183 a p, i = w i & # 183 T i (b p, i), p = 1,2. P (n).

za pridobitev primernosti prekrivanja in

r p = (w i & # 183 (a p, i - c i) 2) 1/2 = (w i & # 183 (T i (b p, i) - c i) 2) 1/2, p = 1,2. P (n),

za ciljno ustreznost, kjer c i označuje najbolj ali najmanj prednostno vrednost i-te karte ranga.

Matrični izdelek daje jedrnat, priročen izraz za prejšnji dve enačbi. Na primer, upoštevajte naslednjo enačbo:

Podobno, glede na idealne atribute od I 1 do I n, če je t = (r 1 2, r 2 2,., R P (n) 2), so ciljni atributi podani z:

Nato bomo upoštevali merila geografske občutljivosti. Glede na izraz za T n lahko določimo občutljivost posameznih poligonov. Lodwick [Lod94] je opredelil najmanj pet meril občutljivosti za celotne zemljevide, in sicer:

    Ukrepi občutljivosti atributov (ASM) opisujejo neto obseg sprememb vrednosti atributov iz njihovih motenih vrednosti.

Vsako vrsto merjenja občutljivosti preučujemo na naslednji način.

    Naj r p označuje attirbute, ki so posledica odsotnosti motenj, in r p naj izhajajo iz ničelnih motenj. Kadar analiza občutljivosti ne zahteva odstranitve enega ali več zemljevidov iz analize primernosti, tehtani ASM dobi:

m 1 (s, r, r) = s p & # 183 | r p - r p | ,

kjer je utežni vektor s = (s 1, s 2,., s P (n)).

& # 183 Če je s p = 1, potem naj bi bila m 1 nestehtana.

& # 183 Če je s p = A p, kjer A p označuje površino p-tega poligona, potem naj bi m 1 bila merjena z občutno ravninsko tehtanjem.

& # 183 Normalizirano merilno občutljivost atributno uteženih atributov lahko izračunate tako, da nastavite p-to utež, kot sledi:

    Naj F pomeni zvezo atributov n map rangov, označenih z r p 1 p P (n). Naj: F -> N označuje operacijo, ki dodeli vrstni red ranga (npr. Od nizkega do visokega) vsem atributom poligonov P (n) na n prekrivanih zemljevidih ​​primernosti. Moteni atributi so označeni z r p.

Meritev ponderirane občutljivosti položaja (npr. Ponderirana za položaj v dani shemi razvrščanja rangov) je podana z:

m 2 (s, r, r) = s p & # 183 | (r p) - (r p) | ,

kjer je bil vektor teže s = (s 1, s 2,., s P (n)) določen prej.

& # 183 Če je s p = 1, potem naj bi bila m 2 nestehtana.

& # 183 Če je s p = A p, potem je m 2 ponderirana merila občutljivosti ranga.

& # 183 Če s p prikazuje delež celotne površine zemljevida, ki jo zaseda p-ti poligon (v prejšnjem poglavju o ASM-jih), potem naj bi bila m 2 normalizirana merila glede na območje tehtano občutljivost ranga.

    Če odstranite enega ali več zemljevidov iz analize primernosti, se zaradi zmanjšanja variance običajno zmanjšajo motene vrednosti atributov r p za vse poligone. To odstranjevanje predstavlja vrsto analitične pristranskosti, ki jo je mogoče kompenzirati z delitvijo vsakega atributa zemljevida primernosti s številom primarnih zemljevidov n.

Če na primer k označuje število primarnih zemljevidov, ki ostanejo po odstranitvi zemljevida, potem je ustrezen MRSM podan z:

m 3 (s, r, r) = s p & # 183 | (r p / n) - (r p / k) | ,

    Da bi ugotovili, kateri atributi se zaradi motenja primarnih zemljevidov maksimalno spremenijo, je treba najti indeks poligona ali indekse, za katere | r p - r p | je maksimiran.

Poligoni, ki se maksimalno spremenijo, imajo v množici indekse

Meritev občutljivosti na mnogokotnik je torej dana z

    Območje, na katerem se spremenijo vrednosti atributov glede na motnje primarnih zemljevidov, je opisano z naslednjim merilom občutljivosti območja:

m 5 (s, r, r) = s p & # 183 A p,

kjer je s p = 1, če je r p = r p ali s p = 0 drugače.

    Korak 1. Pridobite r p iz motenih vhodov z uporabo r = T & # 183 w ali t = T & # 183 w, kot je navedeno prej.

Korak 2. Izmerite občutljivost z uporabo m 1 do m 5, kot je opisano v prejšnjih oddelkih.

4.2.3. Omejitve zaupanja, povezane z geografsko občutljivostjo.

4.2.3. Teorija mej napak v diskretnih algoritmih

4.2.4. Programska oprema za določanje mej napak v algoritmih

4.2.5. Pregled analize kompleksnosti algoritmov GIS

4.3. Določanje višine iz stereo slik v podatkih GIS

4.4. Integriranje površinskih modelov s podatki o nadmorski višini

Reference.

[Bib77] Bibby, J. "Splošni linearni model: opozorilna zgodba", v Analiza anketnih podatkov 2: 35-80, ur. C. O'Muircheartaigh in C. Payne, New York: John Wiley (1977).

[Bis75] Bishop, Y., S. Fienberg in P. Holland. Diskretna multivariatna analiza: teorija in praksa, Boston, MA: MIT Press (1975).

[Chr94] Chrisman, N.R. "Napaka pri modeliranju v prekrivnih kategoričnih kartah", v Natančnost prostorskih baz podatkov, ur. M. Goodchild in S. Gopal, London: Taylor in Francis, Second Printing (1994).

[Goo78] Goodchild, M.F. "Statistični vidiki problema prekrivanja poligonov", Harvard Papers on Geographic Information Systems, zvezek 6, Reading, MA: Addison-Wesley (1978).

[McA71] McAlpine, J.R. in B.G. Kuhaj. "Zanesljivost podatkov iz prekrivanja zemljevidov", v Zborniku 43. kongresa Avstralskega in Novozelandskega združenja za napredek znanosti (1971).

[Ver94] Veregin, H. "Modeliranje napak pri prekrivanju zemljevida", v Natančnost prostorskih baz podatkov, ur. M. Goodchild in S. Gopal, London: Taylor in Francis, Second Printing (1994).

S tem smo zaključili uvodno razpravo o vprašanjih GIS. Nato bomo upoštevali računske težave, povezane s funkcijami GIS.


2. Kmetijstvo, udomačene živali in genske spremembe

Povpraševanje po prehrani naraščajoče človeške populacije je omogočilo opazen napredek v kmetijstvu, ki je bila prva velika človeška inovacija, ki nam je omogočila preživetje kot vrste. Zgodnje kmetijstvo je lovsko-nabiralniškim kulturam omogočilo, da so naselili območje in gojili svojo hrano. To je takoj vplivalo na okolje s presaditvijo tujerodnih vrst na nova območja in s prednostjo gojenja nekaterih rastlin in živali pred drugimi. V zadnjem času je napredek pri genskih modifikacijah vzbudil zaskrbljenost glede vplivov novo razvitih poljščin na okolje. 4.

Zlasti so udomačitev živine in drugih vrst, vključno s psi in mačkami, s strani zgodnjih ljudi vplivale na okolje s pomembnimi spremembami zemljišč. Pašne živali so prispevale k okoljskim spremembam z izčrpavanjem avtohtonih trav in prispevanjem k eroziji tal. In zdaj vemo, da je hitro širjenje populacije goveda, da bi zadostilo človeškim prehranskim potrebam, bistveno prispevalo k spremembam v sestavi plinov v ozračju. 5.

Industrializacija kmetijstva v zadnjih nekaj stoletjih je poslabšala te učinke, vendar je sprožila tudi poznejši val protitacij, ki želijo odpraviti negativne učinke človekovega posredovanja. Danes se ljudje vse bolj zavedajo vpliva, ki ga imajo tovarniške kmetije na okolje, in se želijo vrniti na manjše kmetije in celo na mestne vrtove. As “eating local” rises in popularity, urban land is being reclaimed for traditional agriculture and the environment is once again altered due to human labor. 6


Environmental Impacts of Agricultural Modifications

With the human population soaring out of control, agriculture must follow suit. But the innovations that boost crop yields carry ecological costs.

Biology, Ecology, Chemistry, Conservation

Rice Fields in Bali

More than half the planet's suitable land has been cultivated for crops, like these terraced rice fields in Bali, Indonesia.

Photograph by Cyril Ruoso/NaturePL

This lists the logos of programs or partners of NG Education which have provided or contributed the content on this page. Powered by

Agricultural methods have intensified continuously ever since the Industrial Revolution, and even more so since the &ldquogreen revolution&rdquo in the middle decades of the 20 th century. At each stage, innovations in farming techniques brought about huge increases in crop yields by area of arable land. This tremendous rise in food production has sustained a global population that has quadrupled in size over the span of one century. As the human population continues to grow, so too has the amount of space dedicated to feeding it. According to World Bank figures, in 2016, more than 700 million hectares (1.7 billion acres) were devoted to growing corn, wheat, rice, and other staple cereal grains&mdashnearly half of all cultivated land on the planet.

In the coming decades, however, meeting the demand for accelerated agricultural productivity is likely to be far more difficult than it has been so far. The reasons for this have to do with ecological factors. Global climate change is destabilizing many of the natural processes that make modern agriculture possible. Yet modern agriculture itself is also partly responsible for the crisis in sustainability. Many of the techniques and modifications on which farmers rely to boost output also harm the environment. Below are brief descriptions of three ways intensive agriculture threatens the precarious balance of nonagricultural ecosystems.

Worldwide, agriculture accounts for 70 percent of human freshwater consumption. A great deal of this water is redirected onto cropland through irrigation schemes of varying kinds. Experts predict that to keep a growing population fed, water extraction may increase an additional 15 percent or more by 2050. Irrigation supports the large harvest yields that such a large population demands. Many of the world&rsquos most productive agricultural regions, from California&rsquos Central Valley to Southern Europe&rsquos arid Mediterranean basin, have become economically dependent on heavy irrigation.

Researchers and farmers alike are becoming increasingly aware of the consequences of this large-scale diversion of freshwater. One of the most obvious consequences is the depletion of aquifers, river systems, and downstream ground water. However, there are a number of other negative effects related to irrigation. Areas drenched by irrigation can become waterlogged, creating soil conditions that poison plant roots through anaerobic decomposition. Where water has been diverted, soils can accrue too much salt, also harming plant growth. Irrigation causes increases in water evaporation, impacting both surface air temperature and pressure as well as atmospheric moisture conditions. Recent studies have confirmed that cropland irrigation can influence rainfall patterns not only over the irrigated area but even thousands of miles away. Irrigation has also been connected to the erosion of coastlines and other kinds of long-term ecological and habitat destruction.

A huge amount of agricultural territory is used primarily as pasture for cattle and other livestock. In the western United States, counting both federally managed and privately owned grazing lands, hundreds of millions of acres are set aside for this purpose&mdashmore than for any other type of land use. Agricultural livestock are responsible for a large proportion of global greenhouse gas emissions, most notably methane. In addition, overgrazing is a major problem regarding environmental sustainability.

In some places, stretches of forage land are consumed so extensively that grasses are unable to regenerate. The root systems of native vegetation can be damaged so much that the species die off. Near streambeds and in other riparian areas where cattle concentrate, the combination of overgrazing and fecal wastes can contaminate or compromise water sources. Cattle and other large grazing animals can even damage soil by trampling on it. Bare, compacted land can bring about soil erosion and destruction of topsoil quality due to the runoff of nutrients. These and other impacts can destabilize a variety of fragile ecosystems and wildlife habitats.

Synthetic fertilizers containing nitrogen and phosphorus have been at the heart of the intensified farming from World War II to the present day. Modern agriculture has become heavily dependent on these chemical inputs, which have increased the number of people the world&rsquos farms can feed. They are particularly effective in the growing of corn, wheat, and rice, and are largely responsible for the explosive growth of cereal cultivation in recent decades. China, with its rapidly growing population, has become the world&rsquos leading producer of nitrogen fertilizers.

While these chemicals have helped double the rate of food production, they have also helped bring about a gigantic increase, perhaps as high as 600 percent, of reactive nitrogen levels throughout the environment. The excess levels of nitrogen and phosphorus have caused the once-beneficial nutrients to become pollutants. Roughly half the nitrogen in synthetic fertilizers escapes from the fields where it is applied, finding its way into the soil, air, water, and rainfall. After soil bacteria convert fertilizer nitrogen into nitrates, rainstorms or irrigation systems carry these toxins into groundwater and river systems. Accumulated nitrogen and phosphorus harm terrestrial and aquatic ecosystems by loading them with too many nutrients, a process known as eutrophication. Nutrient pollution is a causal factor in toxic algae blooms affecting lakes in China, the United States, and elsewhere. As excessive amounts of organic matter decompose in aquatic environments, they can bring about oxygen depletion and create &ldquodead zones&rdquo within bodies of water, where nothing can survive. Parts of the Gulf of Mexico are regularly afflicted in this manner. Nitrogen accumulation in water and on land threatens biodiversity and the health of native plant species and natural habitats. In addition, fertilizer application in soil leads to the formation and release of nitrous oxide, one of the most harmful greenhouse gases.

With the global population continuing to skyrocket, the tension will continue to grow between continued agricultural growth and the ecological health of the land upon which humans depend.

More than half the planet's suitable land has been cultivated for crops, like these terraced rice fields in Bali, Indonesia.


Effects of global warming

The signs of global warming are everywhere, and are more complex than just climbing temperatures.

CAUSES AND EFFECTS OF CLIMATE CHANGE

The planet is warming, from North Pole to South Pole. Since 1906, the global average surface temperature has increased by more than 1.6 degrees Fahrenheit (0.9 degrees Celsius)—even more in sensitive polar regions. And the impacts of rising temperatures aren’t waiting for some far-flung future–the effects of global warming are appearing right now. The heat is melting glaciers and sea ice, shifting precipitation patterns, and setting animals on the move.

Many people think of global warming and climate change as synonyms, but scientists prefer to use “climate change” when describing the complex shifts now affecting our planet’s weather and climate systems. Climate change encompasses not only rising average temperatures but also extreme weather events, shifting wildlife populations and habitats, rising seas, and a range of other impacts. All of these changes are emerging as humans continue to add heat-trapping greenhouse gases to the atmosphere.


Top 10 Issues Facing National Parks

Learn about the top ten issues facing the national parks today (including climate change, invasive species, and water usage) in this list from National Geographic.

Untold Stories
The term "national park" conjures up thoughts of big, natural landscapes like Grand Canyon and Yosemite. But two-thirds of the National Park Service's 392 areas were created to protect historic or cultural resources, from colonial Boston to New Mexico's Chaco Canyon. And many of those parks lack the money and staff to use those resources to their fullest.“We have an incredible collection of museum artifacts, and 45 percent of the Park Service collections have not even been catalogued,” says James Nations of the nonprofit National Parks Conservation Association (NPCA). “We’ve got stuff, and we don’t even know what we’ve got, and we don’t have places to store it. We’re missing opportunities to tell the story of America through our national parks.”

Crumbling History
National parks protect the historic buildings in which America’s history was made, places like Independence Hall, Ellis Island, and the San Antonio Missions. But some of these hallowed edifices are crumbling and in desperate need of repair. They’re a big part of a $9.5 billion maintenance backlog that plagues the park system.“We need to preserve and maintain those buildings because the stories are written in the stone and the bricks,” NPCA’s Nations says.

Wildlife Management
No park exists in isolation, and that fact is becoming increasingly clear as the areas surrounding parks are developed for living space, agriculture, mining, forestry, and more. The iconic species protected inside the parks don’t recognize boundaries and must often move in and out of the parks to feed, mate, or migrate. If larger ecological wildlife corridors can’t be maintained to include the lands outside of parks, many species may not survive within them either.

Foreign Invaders
National parks are inviting places, especially for non-native species that can cause havoc once they move in. Plants and insects often hitchhike to our shores on boats or airplanes while other species, like snakes, are intentionally imported for the exotic pet trade. When turned loose with no competition, invasive species can run amok in an ecosystem and send a park’s native residents toward extinction.More than 6,500 non-native invasive species have been found in U.S. national parks. Seventy percent of them are plants, which encroach on a staggering seven million acres (2.8 million hectares) of our national parklands.

Adjacent Development
A Canadian company hopes to site North America’s largest open-pit gold and copper mine right next to Alaska’s remote Lake Clark National Park. Uranium prospecting is currently under way on the rim of the Grand Canyon. Sugar producers have long fouled waters with phosphorus pollution and disrupted critical flows to the Everglades.What happens on a park’s borders can dramatically impact the environment inside the park itself. Mining, petroleum prospecting, clear-cut lumbering, and other developments are generally prohibited inside parks—but they still pose serious threats to water quality, clean air, and other vital aspects of the park environment.

Climate Change
If Earth’s climate continues to change as scientists predict it will, the national parks will be impacted like the rest of the planet. Glaciers may melt away, as indeed they are at Glacier National Park in Montana. Fire seasons may grow in length and severity, and the landscape may shift under the feet of the parks’ wild residents.“Changes in temperature and precipitation can push species out of their previous ranges towards softer temperatures, either upwards in elevation or northward,” says Nations. “But they don’t recognize where the boundary is and in many cases that land is owned by someone else.”


​​​​There are two conventions, depending on whether you allow the remainder to be negative.

Note that whatever convention you choose, the two possibilities for the remainder will always differ by $5$.

Per the Euclidean Algorithm:

$-27 = underbrace<-6>_qcdot underbrace<5>_d + underbrace<3>_r$

where $q$ is the quotient when $-27$ (dividend) is divided by the divisor $d=5$, and $r$ is the remainder. It is standard to represent the remainder $r$ such that leq r lt d.$

There are various conventions for how to define the quotient and remainder for the division algorithm when extended from naturals to integers, i.e. the extension to negative integers.

The remainder is uniquely determined once one defines the quotient, and many conventions are based on a choice of which direction to round the quotient, e.g. towards $,0,$ or, towards the nearest integer, or towards $,pminfty.$ Some programming languages provide all of the possibilities, e.g. see the floor, ceiling, round, truncate functions in Common Lisp.

A web search will turn up further discussion of such conventions in many places, e.g. on Wikipedia and D. Leijen, Division and Modulus for Computer Scientists.

Be sure to grok the difference between $!mod!$ as a (remainder) operation vs. (congruence) relation, which is discussed at length in this answer.

Let $m$ be a negative integer lt 0$ and let $b$ be a positive integer gt 0$.

Proposition: There exist unique integers $q$ and $r$ satisfying the following conditions:

le -r lt b$ (so $r$ is a nonpositive integer)

The proof is left as an exercise for the interested reader.

There is nothing heretical about this. To some it might even be the more natural way to perform Euclidean Division on negative numbers. Zakaj?

You are making great progress working with integers and are using them to measure lengths. You work with many rulers using 'tick' marks, but have to select the ruler with the required ‘Ticks per Unit Length Precision Granularity’.

You know if your unit length has 5 ticks and something is 27 ticks long, that you measure it on the ruler at (5*5 + 2) ticks, or

27 ticks / (5 ticks/Units) = $(5 + frac<2><5>)$ Units

You naturally do the same thing when measuring to the left (negative lengths).

The next day you get a bit more abstract and define the rational numbers. It turns out that your method is actually the way to represent a rational number as a mixed number. Just for fun, check out


The Effects of Drinking Contaminated Water and/or Dirty Water(Updated 3/19/2018)

Water contamination can occur to city water supplies, well water supplies, and fresh water sources, such as lakes, streams, and rivers. Consuming contaminated water can cause numerous effects.

Are you concerned about contaminants in your home’s water? Do you know if you can safely drink the water in your home? The first step is to conduct a water test from a trusted provider to further understand your water quality.

Signs/Symptoms of Drinking Contaminated Water

First, it’s important to know the health effects people experience may or may not present themselves immediately. Further, factors such as the overall health, age, and physical condition of the person determine the extent of the actual effects experienced. Some of the more commonly reported problems experienced from drinking impure water include, but are not limited to, the following waterborne illnesses:

  • Gastrointestinal Problems
  • Diarrhea
  • Nausea
  • Intestinal or Stomach Cramping
  • Intestinal or Stomach Aches and Pains
  • Dehydration
  • Death

Keep in mind, just because no signs or symptoms are experienced, it does not mean there are no potential long term effects.

For example, if water sources are contaminated with radium or radon gas, you might not notice an immediate health effects. However, long term exposure has been linked to cancer and heart disease. Other possible contaminates found in tainted water sources are:

  • E. coli Bacteria
  • Coliform Bacteria
  • Nitrates
  • Lead
  • Fluoride
  • Arsenic
  • Radium
  • Radon
  • Pharmaceuticals
  • Herbicides
  • Pesticides
  • Chemicals
  • Fecal Matter
  • Microbial Pathogens
  • Parasites
  • Viruses
  • Petrochemicals

Contaminants can enter water supplies through various means. For instance, the ground absorbs contaminants. The absorbed materials contaminate ground water sources, broken pipes, and excess water run-off during heavy rain periods.

Does Dirty/Contaminated Water Smell?

In some cases the water could smell or taste different. However, many contaminants have no taste or odor. This leaves no indication of contamination.

Will Boiling Water Help Make It Safe?

Boiling does kill most types of parasites, bacteria, and viruses. Additionally, it increases concentrations of other contaminants due to evaporation of water.

How Can I Tell if My Water Is Actually Safe?

One of the easiest ways to find out if your tap water is safe and contaminant free is a water test. An experienced water purification company in your area is able to perform water tests. Furthermore, you can perform water tests on city and well water used for residential, commercial, and retail purposes. The test results will let you know exactly what is in your water. Second, the test will determine what steps you can take to improve it. One important step is getting quality water softeners and water filters installed, such as the HagueWaterMax®, in your home or business.

water testing or to find out what type of filtration and water softener system is best for your home or business, contact Hague Water Of MD at (410) 757-2992 or (410) 213-2380.


Getting Started

The six components of the value agenda are distinct but mutually reinforcing. Organizing into IPUs makes proper measurement of outcomes and costs easier. Better measurement of outcomes and costs makes bundled payments easier to set and agree upon. A common IT platform enables effective collaboration and coordination within IPU teams, while also making the extraction, comparison, and reporting of outcomes and cost data easier. With bundled prices in place, IPUs have stronger incentives to work as teams and to improve the value of care. And so on.

Implementing the value agenda is not a one-shot effort it is an open-ended commitment. It is a journey that providers embark on, starting with the adoption of the goal of value, a culture of patients first, and the expectation of constant, measurable improvement. The journey requires strong leadership as well as a commitment to roll out all six value agenda components. For most providers, creating IPUs and measuring outcomes and costs should take the lead.

As should by now be clear, organizations that progress rapidly in adopting the value agenda will reap huge benefits, even if regulatory change is slow. As IPUs’ outcomes improve, so will their reputations and, therefore, their patient volumes. With the tools to manage and reduce costs, providers will be able to maintain economic viability even as reimbursements plateau and eventually decline. Providers that concentrate volume will drive a virtuous cycle, in which teams with more experience and better data improve value more rapidly—attracting still more volume. Superior IPUs will be sought out as partners of choice, enabling them to expand across their local regions and beyond.

Maintaining market share will be difficult for providers with nonemployed physicians if their inability to work together impedes progress in improving value. Hospitals with private-practice physicians will have to learn to function as a team to remain viable. Measuring outcomes is likely to be the first step in focusing everyone’s attention on what matters most. All stakeholders in health care have essential roles to play. (See the sidebar “Next Steps: Other Stakeholder Roles.”) Yet providers must take center stage. Their boards and senior leadership teams must have the vision and the courage to commit to the value agenda, and the discipline to progress through the inevitable resistance and disruptions that will result. Clinicians must prioritize patients’ needs and patient value over the desire to maintain their traditional autonomy and practice patterns.

Next Steps: Other Stakeholder Roles

The transformation to a high-value health care delivery system must come from within, with physicians and provider organizations taking the lead. But every stakeholder in the health care system has a role to play in improving the value of care. Patients, health plans, employers, and suppliers can hasten the transformation by taking the following steps—and all will benefit greatly from doing so.

Providers that cling to today’s broken system will become dinosaurs. Reputations that are based on perception, not actual outcomes, will fade. Maintaining current cost structures and prices in the face of greater transparency and falling reimbursement levels will be untenable. Those organizations—large and small, community and academic—that can master the value agenda will be rewarded with financial viability and the only kind of reputation that should matter in health care—excellence in outcomes and pride in the value they deliver.


Poglej si posnetek: Od srede do srede: Žerdin in Markeš o Janši in Čušu