Več

Ali obstaja "lahka" različica globalnega zemljevida OSM?

Ali obstaja


Za svoj projekt potrebujem globalni zemljevid, vendar brez POI in drugih nepomembnih predmetov zame. Samo velika mesta in državne meje. Moj projekt bo deloval v omrežju brez povezave, zato potrebujem lokalni strežnik z zemljevidi in ne morem uporabljati globalnega zemljevida (40 GB), ker nimam dovolj virov.


Naravna Zemlja bi lahko ponudila podatke, ki jih potrebujete v svetovnem merilu.

Pri nižjih ravneh povečave uporablja orodje za upodabljanje Openstreetmap tudi ta vir, ker je veliko hitrejše od poizvedovanja po globalni zbirki podatkov.


Obstaja veliko načinov, da se približate svojemu cilju, zato se opravičujem, ker se povezujete z drugimi pogostimi vprašanji:

https://help.openstreetmap.org/questions/136/how-do-i-render-my-own-maps-for-my-website https://help.openstreetmap.org/questions/6938/map-without -oznake in podjetja https://help.openstreetmap.org/questions/3282/can-i-strip-poi-from-the-map https://help.openstreetmap.org/questions/29059/maperitive-map -bez oznak

ali poskusite filtrirati surove podatke OSM, preden jih posredujete kateri koli programski opremi za upodabljanje, prek osmfiltra ali osmoze. Oglejte si wiki OSM, kako določiti parametre tem programom, da ohranijo elemente OSM, ki jih potrebujete.


Poglavje 10. Globalna neenakost

Slika 10.1. Razvojni cilji tisočletja so bili ambiciozen začetek 21. stoletja. (Fotografija z dovoljenjem US Mission Geneva/Flickr)

Učni cilji

  • Opiši globalno stratifikacijo
  • Razumeti, kako so se razvili različni sistemi razvrščanja
  • Uporabite terminologijo iz svetovnega sistemskega pristopa Wallerstein
  • Pojasnite klasifikacijo gospodarstev Svetovne banke
  • Razumeti razlike med relativno, absolutno in subjektivno revščino
  • Opišite gospodarski položaj nekaterih najbolj revnih svetovnih območij
  • Pojasnite ciklični vpliv posledic revščine

Osebje letalskih sil: ekipa Blackjack

Video letalskih sil: 2SOPS ohranja GPS letenje! (2009)

Konstelacija GPS zagotavlja dosledno visoko zmogljivost zahvaljujoč namenskim prizadevanjem svojih operaterjev in moških in žensk 2. eskadrilje vesoljskih operacij ameriškega letalstva (2SOPS) in 19. eskadrilje rezervnih letalskih sil (19SOPS) v letalski bazi Schriever, Colorado.

Skupaj 2SOPS in 19SOPS & mdash z vzdevkom Team Blackjack & mdash vzdržujeta letenje satelitov GPS 24 ur na dan, neprekinjeno razpoložljivost in visoko natančnost za milijarde civilnih in vojaških uporabnikov.

Več informacij


2.2 Niz podatkov o izpostavljenosti in integracija z nevarnostjo

Prekrili smo odtise nevarnosti, ki izhajajo iz današnje klimatologije, ki temelji na LHASA, poleg javno dostopnih podatkovnih nizov prebivalstva in infrastrukture po vsem svetu, da bi prikazali izpostavljenost teh elementov nevarnosti plazu. Te podatke smo dodatno združili na nacionalni ravni, da jih primerjamo z obstoječimi študijami. Spodaj najprej opišemo uporabljene nabore podatkov, nato pa opišemo pristop, ki smo ga uporabili pri njihovi združitvi z učinki nevarnosti.

Uporabljamo podatke o prebivalstvu iz nabora podatkov o mrežnem prebivalstvu sveta različice 4 (Doxsey-Whitfield et al., 2015), prilagojenega gostoti prebivalstva WPP ZN za leto 2015. Uporaba tega nabora podatkov je v skladu z drugimi študijami o izpostavljenosti prebivalstva globalnim nevarnosti (Carrao et al., 2016 Dilley et al., 2005 Kleinen in Petschel-Held, 2007). Ločljivost tega nabora podatkov je enaka izhodni oddaji LHASA - 30 kotnih sekund - in jo je zato mogoče neposredno preslikati na podatke o nevarnosti.

Opredelitev kritične infrastrukture se lahko razlikuje glede na zadevno zainteresirano stran ali lokacijo. Poročilo ZN o globalni oceni za leto 2015 vključuje šole, bolnišnice in stanovanjska območja (De Bono in Chatenoux, 2014), in to uporabljamo kot začetno podlago za naše ocene. Vključujemo ceste, kot je opredeljeno v GRIP (Meijer et al., 2018), in ugodnosti, vključno z bolnišnicami, šolami, bencinskimi črpalkami in energetskimi objekti, kot jih opredeljuje OpenStreetMap (OSM). Oba kataloga imata svetovni obseg in se redno posodabljata. Poleg tega ponujajo dosleden nabor podatkov, ki jih je mogoče primerjati po vsem svetu. Čeprav obstaja nekaj opozoril pri tej primerjavi, o katerih bomo razpravljali v nadaljevanju, predlagamo, da sta ta dva nabora podatkov verjetno najboljša nabora podatkov z globalno pokritostjo, odprtim dostopom in nedavnimi posodobitvami.

Nabor podatkov o cestah GRIP uskladi skoraj 60 podatkovnih nizov, ki opisujejo cestno infrastrukturo v enoten, dosleden nabor podatkov, ki zajema 222 držav (Meijer idr., 2018). GRIP vključuje ceste, ki izhajajo iz OSM, pa tudi druge vire podatkov in velja za usklajen globalni cestni katalog. Dnevne posodobitve za OSM niso vključene v GRIP, vendar menimo, da je globalno usklajena narava za namene naše študije pomembnejša od pogosto posodobljenega kataloga. Ta nabor podatkov je oblika datoteke linearnih značilnosti, ki sprva ni neposredno združljiva z izhodi nevarnosti plazu 30 ločljivosti ločljivosti. Za povezavo linearnega nabora podatkov o cestah s podatki o nevarnosti plazov, ki temeljijo na slikovnih pikah, temeljijo na pikslih, smo v ArcGIS-u uporabili orodje Line Density (gostota linij) za izračun gostote cest pri ločljivosti 30 lokov z izhodom zemljevida gostote cest z enotami kilometrov na kvadratni piksel. Čeprav podatkovna zbirka GRIP razvršča ceste v enega od petih razredov glede na velikost in pomembnost (npr. Primarna avtocesta ali stanovanjska cesta), v naši analizi teh razredov nismo razlikovali. Ta nabor podatkov ne vključuje pešpoti ali neasfaltiranih cest, za katere je lahko kartiranje prostorsko bistveno bolj nedosledno. Medtem ko se gospodarski učinki razlikujejo glede na vrsto ceste, naj bi naša analiza osvetlila skupno potencialno izpostavljeno dolžino za vse vrste cest.

OSM je nenehno posodobljen globalni zemljevid infrastrukture, cest, naselij in rabe zemljišč (sodelavci OpenStreetMap, 2015). Posodobitve prispevajo predstavniki javnosti, podatki pa so odprto dostopni za dostop v datoteki shapefile in XML. Medtem ko različne ravni vnosa z različnih koncev sveta pomenijo, da se lahko glede na regijo razlikujejo v stopnji popolnosti zemljevida (Barrington-Leigh in Millard-Ball, 2017), so zaradi posebnosti podatkov odlični vir informacij o infrastrukturi. Na zemljevidu je podrobna klasifikacija različnih značilnosti, ki nam omogočajo, da izoliramo določene vrste infrastrukture, na primer zdravstvene storitve ali elektrarne. Poleg tega odprtokodna narava OSM pomeni, da je ta pristop zelo ponovljiv. Uporabili smo podatkovno datoteko Planet OSM (en sam dokument XML s približno 1 TB, ki vsebuje podatke za vsako preslikano funkcijo na zemljevidu OSM) in razčlenili podatke XML s skriptom, ki temelji na Pythonu, da dobimo gostoto kritičnih ugodnosti pri Ločljivost 30 lokovnih sekund. Ključne ugodnosti opredeljujemo kot tiste, ki so označene kot "šola", "bolnišnica", "bencinska črpalka", "elektrarna" in druga "napajalna" vozlišča (vključno s podstanicami in transformatorji), na podlagi opredelitev funkcij OSM. Vsako vozlišče štejemo kot eno samo točko, ki zagotavlja oceno gostote "vozlišč (šola, bolnišnica itd.) Na 30 ločnih centimetrov × 30 ločnih celic", kjer so vozlišča opredeljenih vrst. Datoteka Planet OSM je bila prenesena 24. junija 2019. Skript, uporabljen za razčlenitev te datoteke, je na voljo v Dodatku.

Za združitev naborov podatkov o cestah in kritične infrastrukture, ki izhaja iz OSM, z učinki nevarnosti smo v IMERG pomnožili rastrski zemljevid infrastrukture ali gostote cest z rastrom gostote zdaj (tj. Raster, ki prikazuje skupne dni, izpostavljene plazu). arhiv (2000–2018) in vzeli srednjo vrednost in standardni odklon. Nastali nabori podatkov o izpostavljenosti prebivalstva, cest in kritične infrastrukture se izračunajo z ločljivostjo 30 lokov. Ustvarili smo tudi rastere izpostavljenosti iz meseca v mesec za oceno klimatologije izpostavljenosti za iste izpostavljene elemente. Ker ti rezultati temeljijo na rezultatih trenutne napovedi LHASA, je pomembno pojasniti enote, v katerih so izražene naše ocene izpostavljenosti. Tabela 1 vsebuje povzetek enot in izrazov, uporabljenih v študiji.

Tabela 1Povzetek izrazov, ki se uporabljajo za opis infrastrukture in z njimi povezanih enot.

V tabeli 1 so tudi pojasnjene enote za vsako od izpostavljenosti. Uporabljamo stenografijo Pop eksp , Cesta eksp in Infr eksp za označevanje izpostavljenosti prebivalstva, cest in infrastrukture.


Ameriško mesto bo začelo velikanski "mapathon"

OpenStreetMap ali OSM stoji za prizadevanjem za izdelavo natančnejšega zemljevida kot karkoli drugega na trgu.

Poleg tega bodo vsi podatki brezplačno dani v uporabo drugim.

"Naš cilj je preslikati vse, od kolesarskih poti do telefona za nujne primere in policijskih okrajev," je dejal Frank Howell iz Urada za raziskave in analizo politike.

Urad je del krovne skupine gruzijskih univerz.

& quotNa območju Atlante imamo vedno zgrajene nove stavbe in ulice in ta pojem superg na tleh, ki se naokoli kartirajo, pomeni, da dobite najnovejše podatke.

& quotIn kar je pri tem lepo, so ti podatki brezplačni. V lasti bo skupnosti - ne Googla ali drugih kartografskih storitev, kot je Tele Atlas. Ti dve stvari skupaj sta resnično ujeli mojo domišljijo, "je pojasnil gospod Howell na vprašanje, zakaj se Atlanta želi vključiti v projekt.

Zemljevid Atlanta bo potekal ta konec tedna, okoli 200 prostovoljcev, oboroženih z napravami za globalno določanje položaja, kartira mesto.

& quotNačin razmišljanja o tem je kot res velika zabava kartiranja, & quot; je dejal ustanovitelj OSM Steve Coast.

& quotMi bomo imeli okoli 15-20 postaj za kartiranje po vsej Atlanti in najprej zabeležili vse avtoceste in avtoceste, nato glavne ceste, manjše ceste in se na koncu spustili naravnost do pešpoti, barov in restavracij. & quot

G. Coast je dejal, da je uspeh projekta posledica strasti in navdušenja prostovoljcev, ki nadaljujejo z delom na zemljevidu, ko bo mapa konec tedna končana.

& quotVeč po 160.000 ljudi po vsem svetu nenehno posodablja zemljevide. V Nemčiji so tamkajšnji ljudje opravili toliko dela, da kartirajo drevesa in nadzemne žice. & Quot

OSM je opisan kot & quotWikipedia zemljevidov & quot.

"Za razliko od Wikipedije nimamo enakih težav pri zagotavljanju tega pasivnega nevtralnega stališča," je za BBC dejal Coast.

& quotZ OpenStreetMap ne gre za to, ali je Jezus obstajal ali ne. Dejstvo je, da je z avtoceste 101 25 izhodov ali pa jih ni. & Quot

Ena od velikih zanimivosti za vključitev Atlante je dejstvo, da so podatki, zbrani za OpenStreetMap, brezplačni in odprti za uporabnike, da jih urejajo in združujejo na kakršen koli način.

& quotČe ste razvijalec iPhone -a in želite narediti zemljevid picerij v San Franciscu ali Atlanti, imate v osnovi dve izbiri, "je dejal gospod Coast.

& quot Lahko uporabljate Googlove zemljevide, vendar obstajajo omejitve glede tega, kaj lahko storite s podatki, ali pa lahko za licenciranje podatkov drugih organizacij plačate več deset tisoč dolarjev.

& quotZ OpenStreetMap je v bistvu plug and play. Želimo, da te podatke vzamete brezplačno in jih uporabite, kot se vam zdi primerno, "je dodal gospod Coast.

Za Atlanto je gospod Howell dejal, da je ta pristop odprl vse možnosti za mesto, ki je dom svetovnih blagovnih znamk, od Coca-Cole do CNN in AT & ampT.

& quotKo imate veliko bistrih misli, kot jih imamo mi, jim dajte novo igračo, kot je OpenStreetMap, in bodo pripravili nove aplikacije in zmagali na področju teh informacij, & quot; je dejal gospod Howell.

V San Franciscu in Oaklandu se podatki OSM uporabljajo za izdelavo zemljevidov kriminala. Bela hiša uporablja informacije, da pokaže, kje se porabi denar za spodbude.

Nekdanji profesor geografskih informacijskih sistemov je dejal, da misli, da bo Atlanta do novega leta lahko uveljavila naslov najbolj digitalno preslikanega mesta.

"Razumemo simboliko doseganja tega cilja in valuto, ki nam jo daje, ko poskušamo prepričati podjetja, da se ustanovijo tukaj," je dejal gospod Howell.

"Prav tako menimo, da bo to spodbudilo druga mesta, da sledijo našemu ugledu, in izboljšalo ta duh skupnosti, saj vsi sodelujemo pri resnični uvrstitvi Atlante na zemljevid."


Klimatologija: znanost o globalnih vremenskih sistemih na dolgi rok

Klimatologija ali včasih znana kot podnebna znanost je preučevanje vremenskih vzorcev Zemlje in sistemov, ki jih povzročajo. Od nihanja oceana do pasatnih vetrov, tlačni sistemi, ki poganjajo temperaturo, delci v zraku, ki vplivajo na lokalne razmere, in celo faze lune in nihanja Zemlje vplivajo na podnebje (1). Beseda "klimatologija", tako kot znanstvene besede in izrazi, prihaja iz grščine. Klima pomeni "območje" ali "območje" in "logia" pomeni "študij". To pomeni, da je klimatologija "preučevanje območij", čeprav je v resnici veliko bolj zapleteno.

Klimatologi danes skoraj povsod usmerjajo svoja prizadevanja v razumevanje, razlago in poskušanje nečesa glede globalnega segrevanja, vendar, kot boste videli na spodnjem seznamu, to ni edina uganka znanosti, ki jo je treba rešiti, niti meje njenega interesa (2). Do nedavnega je veljalo za suho in nezanimivo, a nujno področje znanosti. Ker pa je postalo jasno, da človeška dejanja škodujejo okolju in spreminjajo podnebje, je postalo veliko bolj izrazito na nacionalni in mednarodni ravni, pri čemer ima večina vladnih služb v večini držav odgovornost za ublažitev ali pripravo na scenarij podnebnih sprememb.


Raziskovalci Yaleja ustvarjajo globalni zemljevid neodkritega življenja

Manj kot desetletje po razkritju "Zemljevida življenja", globalne baze podatkov, ki označuje razširjenost znanih vrst po vsem planetu, so raziskovalci z Yalea začeli ambiciozen in morda še pomembnejši projekt - ustvariti zemljevid, kjer življenje še ni odkriti.

Za Walterja Jetza, profesorja ekologije in evolucijske biologije na Yaleu, ki je vodil projekt Zemljevid življenja, je novo prizadevanje moralni imperativ, ki lahko pomaga pri odkrivanju in ohranjanju biotske raznovrstnosti po vsem svetu.

"S sedanjo hitrostjo globalnih okoljskih sprememb ni dvoma, da bodo številne vrste izumrle, še preden smo izvedeli za njihov obstoj in imeli priložnost razmisliti o njihovi usodi," je dejal Jetz. "Menim, da je takšno nevednost neopravičljivo in dolžni smo prihodnjim generacijam, da hitro odpravimo te vrzeli v znanju."

Novi zemljevid neodkritih vrst je bil objavljen 22. marca 2021 v reviji Nature Ecology & amp Evolution. Različica za brskanje je na voljo na spletu.

Vodilni avtor Mario Moura, nekdanji podoktorski sodelavec na Yaleu v Jetzovem laboratoriju, zdaj pa profesor na Zvezni univerzi v Paraibi, je dejal, da se nova študija osredotoča na vprašanja, kot je "Koliko neodkritih vrst obstaja?" na bolj uporabne, na primer "Kje in kaj?"

"Znane vrste so" delovne enote "v številnih pristopih k ohranjanju, zato neznane vrste običajno ostanejo izven načrtovanja ohranjanja, upravljanja in odločanja," je dejal Moura. "Odkrivanje manjkajočih koščkov zemeljske biotske raznovrstnosti je zato ključnega pomena za izboljšanje ohranjanja biotske raznovrstnosti po vsem svetu."

Po konzervativnih znanstvenih ocenah je uradno opisanih le približno 10 do 20 odstotkov vrst na zemlji. Da bi pomagali najti nekatere od teh manjkajočih vrst, sta Moura in Jetz pripravila izčrpne podatke, ki so vključevali lokacijo, geografsko območje, zgodovinske datume odkritja ter druge okoljske in biološke značilnosti približno 32.000 znanih kopenskih vretenčarjev. Njihova analiza jim je omogočila ekstrapolacijo, kje in katere vrste neznanih vrst štirih glavnih skupin vretenčarjev bodo najverjetneje še identificirane.

Preučili so 11 ključnih dejavnikov, ki so ekipi omogočili boljše napovedovanje lokacij, kjer bi lahko bile neodkrite vrste. Na primer, velike živali s širokimi geografskimi območji v naseljenih območjih so bolj verjetno že odkrite. Nova odkritja takšnih vrst bodo v prihodnosti verjetno redka. Manjše živali z omejenim obsegom, ki živijo v bolj nedostopnih regijah, pa so se do zdaj bolj verjetno izognile odkrivanju.

"Možnosti, da bi jih odkrili in opisali zgodaj, niso enake med vrstami," je dejal Moura. Na primer, emu, veliko ptico v Avstraliji, so odkrili leta 1790 kmalu po začetku taksonomskih opisov vrst. Vendar pa majhne, ​​nedosegljive vrste žab Brachycephalus guarani v Braziliji niso odkrili šele leta 2012, kar kaže, da je treba najti več takšnih dvoživk.

Moura in Jetz dokazujeta, da so možnosti za odkritje novih vrst zelo različne po vsem svetu. Njihova analiza kaže, da imajo Brazilija, Indonezija, Madagaskar in Kolumbija največ možnosti za identifikacijo novih vrst na splošno, s četrtino vseh možnih odkritij. Neidentificirane vrste dvoživk in plazilcev se bodo najverjetneje pojavile v neotropskih regijah in indo-malajskih gozdovih.

Moura in Jetz sta se osredotočila tudi na drugo ključno spremenljivko pri odkrivanju manjkajočih vrst - število taksonomistov, ki jih iščejo.

"Najprej najprej odkrijemo" očitno "in kasneje" nejasno "," je dejal Moura. "Potrebujemo več sredstev za taksonomiste, da bi našli preostale neodkrite vrste."

Toda globalna porazdelitev taksonomistov je zelo neenakomerna in zemljevid neodkritega življenja lahko pomaga pri osredotočanju novih prizadevanj, je opozoril Jetz. To delo bo postajalo vse pomembnejše, ko se bodo države po vsem svetu zbrale za pogajanja o novem globalnem okviru biotske raznovrstnosti v skladu s Konvencijo o biotski raznovrstnosti pozneje v tem letu in se zavezale, da bodo ustavile izgubo biotske raznovrstnosti.

"Bolj enakomerna porazdelitev taksonomskih virov lahko pospeši odkrivanje vrst in omeji število" večno neznanih "izumrtjev," je dejal Jetz.

S partnerji po vsem svetu nameravata Jetz in sodelavci v prihodnjih letih razširiti svoj zemljevid neodkritega življenja na rastlinske, morske in nevretenčarje. Te informacije bodo pomagale vladam in znanstvenim ustanovam, da se spopadejo s tem, kje naj koncentrirajo svoja prizadevanja na dokumentiranju in ohranjanju biotske raznovrstnosti, je dejal Jetz.

Referenca: “Kratki padci in priložnosti pri odkrivanju kopenskih vrst vretenčarjev ” Mario R. Moura in Walter Jetz, 22. marca 2021, Nature Ecology & amp Evolution.
DOI: 10.1038/s41559-021-01411-5


Rezultati

Strukturna kompleksnost primarnih gozdov, količinsko opredeljena z indeksom strukturne kompleksnosti sestoja, SSCI, je močno povezana z letnimi padavinami, sezonskostjo padavin, vodno bilanco in zadrževalno sposobnostjo tal (zmogljivost polja) po biomih (slika 2). Nismo našli pomembne povezave s povprečno letno temperaturo (MAT), povprečno temperaturo rastne sezone ali zmogljivostjo izmenjave kationov kot posamezne napovedovalce. Razpoložljivost svetlobe, merjeno s sončnim sevanjem v rastni sezoni, in dušik v tleh sta bila v korelaciji s SSCI, vendar sta pojasnila manjše variacije kot spremenljivke, povezane z razpoložljivostjo vode. Nato smo preizkusili vse možne kombinacije razlagalnih spremenljivk v več regresijskih modelih (tabela 1, samo modeli, pri katerih je bila vsaka razlagalna spremenljivka pomembna pri str & lt 0,05 so prikazane).

Linearna regresija je bila uporabljena za modeliranje razmerij med primarno strukturno kompleksnostjo gozda, kot jo količinsko opredeljuje indeks strukturne kompleksnosti sestoja (SSCI) in a povprečne letne padavine (mm), b vodna bilanca (MAP – PET v mm), c sezonskost padavin (koeficient variacije v %), d povprečna letna temperatura (° C), e povprečna temperatura med rastno dobo (° C), f sončno sevanje (kJ m² ha −1), g zmogljivost zadrževanja talne vode (zmogljivost polja v cm³ cm −3), h dušik v tleh (g kg -1), jaz zmogljivost kationske izmenjave (mmol (c) kg -1). Podatkovne točke predstavljajo povprečne vrednosti SSCI za vsako spletno mesto (n = 20 spletnih mest). Vrstice napak označujejo standardno napako povprečnega SSCI na spletno mesto. Število ploskev na mesto je prikazano v tabeli 3. Osenčene ovojnice predstavljajo 95% interval zaupanja regresijskih črt.

Da bi se izognili kolinearnosti, smo kombinirali samo spremenljivke, pri katerih medsebojna korelacija ni presegla praga r & lt | 0,7 | 34 (glej dodatno sliko 5). Večkratni linearni regresijski model povprečne letne količine padavin (MAP) in sezonske padavine (koeficient variacije (%)) je pojasnil 89,4% variacije strukturne kompleksnosti po biomih (glej tabelo 1 in dopolnilno sliko 6) in se izkazal bolje kot kateri koli drug model (ΔAICc = 9,77), kar je bilo dodatno potrjeno z algoritmom za avtomatiziran izbor modelov (MuMln R-paket v1.43.17). Povprečna letna temperatura in temperatura rastne sezone sta imela pomemben vpliv na SSCI v kombinaciji z vodno bilanco (MAP – PET), vendar sta pojasnila manjše variacije in imela večjo korensko srednjo napako kot model „najboljši“. Ostanki modela niso bili prostorsko samodejno povezani (opaženo Moranovo I = 0,006, str = 0,19, sp-paket R-paket v.1.1-3).

Robustnost „najboljšega“ modela s povprečnimi letnimi padavinami in sezonskostjo kot napovedovalci smo ovrednotili s pristopom med navzkrižno validacijo, ki predvideva strukturno kompleksnost izključenih območij z RMSE 0,71 in R² od 0,86. Poleg tega izključitev celotnih biomov iz modela ni zmanjšala njegove razlagalne moči, razen izključitve subtropskih savan in gozdov (R² = 0,82, tabela 2). Nismo našli pomembnih povezav med podnebnimi in talnimi spremenljivkami ter višino krošnje ali bazalno površino. Odprtost krošnje pa se je z naraščanjem povprečnih letnih padavin eksponentno zmanjševala in s sezonskostjo naraščala (glej dopolnilno sliko 7).

Z uporabo globalno dostopnih podatkov o podnebju za obdobje 1971-2000 iz baze podatkov WorldClim2 33 in modela strukturno-podnebja iz naše analize smo predvideli in preslikali potencialno strukturno kompleksnost (SSCIlonec) za vse ekoregije, ki so bile po Olson et al. 35 pri ločljivosti 30 ločnih sekund (slika 4a). SSCIlonec količinsko opredeljuje strukturno zapletenost, ki bi se lahko na določenem območju potencialno razvila brez antropogenih motenj, in odraža potencialno podnebno opredeljeno vrhunec strukturne kompleksnosti gozda. Da bi se izognili ekstrapolaciji modela, smo naredili samo napovedi za biome, ki so bili vključeni v naš vzorec. Posledično so bili izključeni tropski in subtropski suhi širokolistni in iglavci, mangrovi ter sredozemski gozdovi in ​​gozdovi.

V svetovnem merilu SSCIlonec zmanjšuje iz (sub) tropsko vlažnih širokolistnih gozdov (povprečna SSCIlonec = 6,79) do zmernega širokega lista (povprečna vrednost SSCIlonec = 5,75), do zmernega iglavca (povprečje SSCIlonec = 5,15), do borealnih gozdov (povprečje SSCIlonec = 4,99) in nazadnje do (sub) tropskih savan in gozdov (povprečje SSCIlonec = 4,54) (slika 3a). Vendar pa SSCIlonec v biomih, zlasti v tropskem in subtropskem vlažnem širokolistnem gozdnem biomu, ki pokriva najširše podnebje (glej dopolnilno sliko 1). Po izrazitem zemljepisnem širini (slika 3b) je SSCIlonec doseže vrh na ekvatorju, se močno zniža proti tropom Raka in Kozoroga ter se spet poveča proti srednjim zemljepisnim širinam, pri čemer doseže vrh okoli 40 ° severno in južno v zmernih pasovih, nato pa se spet zmanjša proti borealnemu pasu na severni polobli.

Globalno modelirana strukturna kompleksnost gozda (SSCIlonec), ki izraža potencialno strukturno zapletenost v biomih in znotraj njih (a), zemljepisne širine (b) in področja (c). Podatkovne točke (n = 21.851) so vzorci, ki temeljijo na sistematični globalni mreži vzorčenja z razdaljo 50 km med točkami. Pisma noter a kažejo na pomembne razlike v SSCIlonec med biomi (enosmerna ANOVA, Tukey HSD post-hoc test, str & lt 0,0001). Bele pike označujejo sredino, črne črte medkvartilno območje, obarvane violine pa gostoto verjetnosti osnovne porazdelitve. Črni pas notri b predstavlja 95-odstotni interval zaupanja regresijskega zložka s tanko ploščo, ki temelji na posplošenem aditivnem modelu (str & lt 0,0001).

Vroče točke zelo velike strukturne kompleksnosti (SSCI)lonec ≥ 9) so bili najdeni v ekoregijah avstralskih, indomalajskih in neotropskih vlažnih širokolistnih gozdov, vključno z vlažnimi gozdovi Napo in Choco-Darien v zahodni Amazoniji, deževnih gozdovih Borneo in Sumatra ter v deževnih gozdovih Nove Gvineje v otoški jugovzhodni Aziji (sl. 4a). V zmernih conah so vroče točke visokega SSCIlonec so bile najdene v ekoregijah zmernega deževnega gozda, kot so valdivijski zmerni gozdovi v južni Ameriki, obalni gozd severnega Pacifika v Aljaski v severni Ameriki in tasmanski zmerni deževni gozd v Avstraliji. (Sub) tropski travniki, savane in grmičevje vključujejo biome gozdnih ekoregij, ki so značilne za spodnji del globalnega SSCIlonec., vključno z gozdovi Angolan Mopane, Zambezian Baikiaea in gozdovi Miombo v južni in jugovzhodni Afriki.

a Potencialna strukturna zapletenost (SSCIlonec) v gozdnih ekoregijah po biomih. SSCIlonec upodobitev je bila omejena na biome, ki so bili vzorčeni v okviru te študije in so po Olson et al. razvrščeni kot ekoregija gozda ali gozda. SSCIlonec sredozemskih gozdov in gozdov, suhih širokolistnih gozdov, gozdov tropskih iglavcev in mangrov tukaj niso prikazani. Napovedi temeljijo na naboru podatkov WorldClim2 za leta 1971–2000 33 in so bile narejene pri ločljivosti 30 kotnih sekund. b 95% interval zaupanja SSCIlonec modelne napovedi. Regije zunaj raziskovanega podnebja in regije z drugačnimi pogoji tal, kot so naša študijska območja, so označene s svetlo modro oziroma rumeno barvo, ker ne moremo zanesljivo količinsko opredeliti negotovosti modelnih napovedi za ta območja.


5 odgovorov 5

Če je vaš zemljevid enako pravokoten, ga lahko uporabite Google Zemlja. Tu so koraki, ki jih morate narediti.

  1. Preverite velikost slike: (Če imate program Google Earth Pro, lahko ta korak preskočite, različica Pro samodejno ustvari slikovne ploščice iz vaše slike.) V programu Google Earth pojdite na Help & gt About Google Earth in poiščite polje z oznako Max Texture Size. To je največja slika, ki jo lahko uporabite. V mojem računalniku je 16384x16384, vendar se bo vaš rezultat razlikoval glede na strojno opremo vašega računalnika.
  2. Ustvari prekrivanje slike: Z desno tipko miške kliknite Moja mesta in izberite Dodaj & gt Prekrivanje slik. Dajte prekrivnemu imenu ime in nato vnesite URL slike v polje Povezava ali kliknite Brskaj. gumb za uporabo datoteke iz računalnika.
  3. Postavite sliko: Na zavihku Lokacija spremenite meje slike, tako da zajema ves svet, to je sever: 90N, jug: 90S, vzhod: 180E, zahod: 180W.

Ne pozabite izklopiti vseh plasti, ki bi motile vaš zemljevid, kot so ceste, meje, nalepke, teren itd. Če se meje ne ujemajo z vašimi, imate verjetno kartografsko projekcijo, ki ni enakopravna. Dokler izkrivljanje ni prehudo, izključite meje in prezrite neskladje.

To ne odgovarja na celotno vprašanje, vendar vas GProjector lahko pripelje do tja.

Kot je opisano na njihovi spletni strani:

GProjector je aplikacija za več platform, ki lahko enakopravno podobo zemljevida spremeni v eno od več kot 100 globalnih in regionalnih projekcij zemljevidov. Na zemljevidu lahko narišete mrežne črte zemljepisne širine in zemljepisne širine ter nastalo sliko shranite na disk v obliki GIF, JPEG, PDF, PNG, PS ali TIFF.

Če želite narediti globusno projekcijo, spremenite vrsto projekcije na "Sinusoidal" in nato spremenite "Format" na "Interrupt: 30deg Gores". S tem sem natisnil zemljevid in ga zlepil v nekaj, kar spominja na globus. Ni digitalno in ga ne morete povečati, vendar je super videti fizično predstavitev vašega sveta.


Diskusija

Ta študija je ocenila geografsko dostopnost do nujne kirurgije in ocenila breme kirurgije v SSA na podlagi bolnišnic na regionalni in okrožni ravni, ki imajo potencialno zmogljivost za izvajanje zvončastih posegov. Čas potovanja v bolnišnico, prilagojen načinu potovanja in topografiji, so bili združeni z zemljevidi prebivalstva za oceno kirurškega bremena. Dostopnost na podnacionalni ravni je bila velika.

Ocene te študije so pokazale, da je približno 93% vse starostne populacije v SSA živelo v 2 urah od večje bolnišnice, ki bi teoretično lahko izvajala postopke zvonjenja, kar odraža trende urbanizacije v regiji. Mestno prebivalstvo v SSA se giblje med 60% in 80% v Angoli, Bocvani, Kongu, Južni Afriki, med 40% in 60% v DR Kongo, Eritreji, Namibiji, Somaliji, Zambiji in večini držav zahodne in srednje Afrike ter med 20% in 40% v Sudanu, Čadu in večini vzhodnoafriških držav. Hkrati so res velike bolnišnice večinoma v mestnih območjih.43 V večini držav je bilo več kot 80% otrok (<15 let) v 2 urah od bolnišnice, razen v Angoli in Eritreji. Poleg tega se je delež prebivalstva v 30 minutah v SSA zmanjšal na 67% za vse starostno populacijo in na 68% za otroke, mlajše od 15 let.

Obremenitev za operacijo, ki temelji le na oceni časa potovanja, je bila v SSA ocenjena med 115,3 milijona in 131,77 milijona v 2-urnih zdravstvenih ustanovah in je bila največja v gosto poseljenih državah, kot so Nigerija, DR Kongo, Etiopija in Tanzanija. Breme za vse starostno populacijo in otroke, mlajše od 15 let, je bilo manjše v redko poseljenih državah, vključno z Bocvano, Džibutijem, Ekvatorialno Gvinejo in otoki Zelenortskih otokov ter Sao Tomejem in Principom. Te ocene bi lahko združili s podatki o preostalih petih kazalnikih ter drugimi demografskimi in epidemiološkimi podatki, da bi zagotovili celovito oceno zmogljivosti zdravstvenega sistema za načrtovanje zagotavljanja pravočasne in varne kirurške oskrbe.

Ta študija ponuja oceno prve stopnje 1 LCoGS o oceni deleža prebivalstva v 2 urah od objekta, ki je sposoben zagotoviti zvončaste postopke. Te ocene predstavljajo podlago za oceno absolutnega dostopa do SSA, ko se bolnišnična infrastruktura oceni na podlagi modulov kirurškega ocenjevanja.31 Podatki o infrastrukturi, delovni sili in zdravstvu na ravni zdravstvenih ustanov so bistveni za zagotavljanje resničnega kazalnika 1, kot ga opredeljuje LCoGS.1 Lahko uporabne tudi za strateško načrtovanje in povečanje ponudbe storitev.

Glavna predpostavka naše študije je bila, da bi lahko velike okrožne bolnišnice izvajale tri zvončaste postopke, izbrane tako, da predstavljajo kirurško zmogljivost. Prejšnji dokazi iz Zambije23 in Gane30 kažejo, da ima le 17% oziroma 23% večjih bolnišnic zmožnost zagotoviti tako osnovno bistveno varno operacijo, če upoštevamo infrastrukturne in kadrovske zmogljivosti. Nadaljnja ocena v vzhodnoafriških državah je pokazala pomanjkljivosti v infrastrukturi in usposabljanju zdravstvenih delavcev.21 Tako je realno stališče, da je resnična stopnja pokritosti prebivalstva za kazalnik 1, ki nadzoruje infrastrukturne in kadrovske zmogljivosti, precej nižja od ocenjene tukaj in le nekaj bolnišnic na državni ravni v SSA ima dejansko zmogljivost za izvajanje vseh zvončastih postopkov na podlagi pregledov, opravljenih v nekaj afriških državah. Therefore, further research must refine these findings with information on facility capacity to adequately and safely provide the bellwether procedures.

Travel times were derived by varying modes of travel and speeds based land use or land cover characteristics (eg, road, forest, bare land or urban areas), and topography (elevation). A basic assumption was that travel is multidirectional and influenced by the availability of roads. The results may, therefore, be biased because the actual travel patterns, access to motorised vehicles and accessibility for patients including the volume of referrals, road conditions (only motorway, primary or secondary roads) and speeds (using vehicles or motorcycles) are unknown. Empirical data for modelling these effects are not available for all countries in SSA, and future improvement on road quality data would impact calculation of travel times. Moreover, other financial, cultural and social factors, including costs, may impact the decision to go to the hospital, leading to bypassing phenomenon.44

There are other possible errors related to positional errors for hospital locations (up to 10 m for GPS georeferencing) or where address geocoding of place names were used as well as exclusion of private for hospitals. The estimation of access to surgery may be underestimated where private hospitals are often used compared with public-based hospitals. Further, a 1 km spatial resolution was adopted at country level for travel time estimation. This spatial resolution is probably not ideal for fine-scale mapping of the transport network and may overestimate access in remote rural areas or locations close to major roads. Mapping of road networks in Africa is not complete in all countries or better road data may exist for some countries but only for commercial purposes. There was also less control on the overall quality of other spatial ancillary data including elevation, complete mapping of all major roads and classification of land uses or land cover.

As a consequence, the need for essential surgery is expected to be much higher if all aspects of physical or geographic access, safety and financial risk protection are included in the definition of accessibility. This highlights the inadequacy of using a single metric for estimation of access to surgery. In general, the estimation of access to essential coverage requires a simultaneous assessment of human resource and infrastructure at the hospital level, which would require expanding hospital level assessments for each individual country, for example, through SPA implemented by the DHS with additional questions or a specific module on surgical procedures.21 The most recent SPA surveys include indicators on minor surgery or caesarean section at best. To date, they have been conducted in six countries: Namibia (2009 complete census of all health facilities, n=446),45 Kenya (2010 sample of health facilities, n=695),46 Malawi (2013–2014 complete census of health facilities, n=977),47 Senegal (2016 sample of health facilities, n=371),48 Tanzania (2014–2015 sample of health facilities, n=1188)49 and Uganda (2007 sample of health facilities, n=491),50 where data are not available in public domain.

Using a triangulation of hospitals data, geographic information systems and population data, this study estimated coverage at subnational levels for countries in SSA to provide a rapid assessment of geographic access. Although results suggest that all-age population within 2 hours was greater than 80% in most countries, it is observed that, with exception of small Island countries (eg, Mauritius, Seychelles, Cape Verde, Sao Tome and Principe, Equatorial Guinea), none of the sub-Saharan countries would meet the 80% and 2-hour threshold for actual safe and essential coverage on indicator 1 of the Lancet commission recommendation if surgical infrastructural and workforce differences are considered. For Sao Tome and Principe, for example, the main Island has one major public hospital whose population are within the 2-hour threshold (map not shown). Thus, while this may meet the threshold in terms of 2-hour geographic access, it is not known whether the main hospital has the capability to perform all bellwether procedures. This is also true for all the hospitals used in the study. There is, therefore, a need for future studies to explore the development of a hospital capacity index from national hospital surveys to scale coverage estimates developed here. That will also require continuous improvement in geolocation of hospital data surveys linked to health information systems.