Enne sotsiaalkomisjoni otsust - NIHILIST\nTags: Demokraatia, kanep, legaliseerimine, rahvuslus, ravikanep\nSeen by: 1467\n222LFT 2 years ago\t /Reply\nKusjuures. Ma mõned aastad tagasi arvasin ka, et kõik ained on nii pahad, et isegi neid puudutades või teades kedagi, kes teeb, on oht kohe ühiskonnast välja kukkuda ja nii edasi. Meil suguvõsas oli jube skandaal, kui üks tüüp “tarvutas narkootikume”. Nüüd ma arvan, et ju ta kanepit tegi, tundub selline tüüp. Aga selles vaimus mind kasvatati. Ma arvan, et kui ma oleks 16-aastasena rasedaks jäänud, oleks see väiksem probleem olnud, kui see, et ma kukil nurga taga jointi tõmban (kusjuures, ei tõmmanud, sest ma kodus niigi kartsin kõike ja ma hajusin kogu aeg kuskile oma tuppa niikuinii ära). Ja siis kui mulle esimest korda Piro pargis pakuti ja ma mõtlesin, et no sitta kah, proovime (ma enam ei sõltunud oma vanematest absoluutselt selleks hetkeks) ja see, mis toimus, ei vastanud ABSOLUUTSELT minu ootustele. Ma ei kukkunudki maagiliselt surnult maha ja ma ei olnudki kohe mingisugune endaga mitte hakkama saav eluheidik. Ma just, hoopis vastupidi, võtsin kontrolli LÕPUKS enda kätte ja hakkasin reaalseid asju tegema ja endaga hakkama saama. Viisin oma emale lugeda ka Kodaniku Kanepilugemiku. Ta ütles, et ta ei taha oma kodus sellist raamatut näha ka. Ja ta ei kuulagi. Tema usub seda sama asja, mille vaimus ta minu üles kasvatas, aga ma kasvasin sellest õnneks välja.\nÄra pane oma emale pahaks, ajupesu on võimas tehnoloogia ja ei ole tema süü, et ta selle sodi kõik alla on neelanud ja omaks võtnud. Meenutagem, et koguni suur ja tark saksa rahvas oli sõja lõppedes sügavalt veendunud, et Hitler ja sõda olid küll pahad, aga juudid said ju mis nad väärt on, sellised tõbesid levitavad parasiidid jne. Propagandameedia oli neid söötnud kolepiltidega Varssavi getost ja alati sellises soustis kus juudid olid oma olukorras ise süüdi (juutlus kui sotsiaalne probleem). Läks palju aastaid kuni see hallutsinatsioon hajuma hakkas ja vähehaaval häbiga asendus.\nNarkomaania on tänapäeva poliitkorrektne “juutlus”, ja see propaganda abil teadvuse sügavustesse kinnitunud arusaamade kompleks ei lagune kergesti. Kogu probleem on väga sarnane, ilma narkosõjata ei oleks pea mitte ühtegi probleemi mida täna ainetele süüks pannakse, kõik see on tegelikult moraalselt värdjaliku poliitikaga kunstlikult tekitatud, peaaegu 100%.\nEnne “narkosõda” olid nii oopiumi- kui kanepitinktuur apteegis käsimüügikaubad, ei teinud need asjad eriti kellelegi kahju, kuritarvitamine oli väga haruldane (võrreldes tänase olukorraga, kus koolist saab fentanüüli osta).\n“kui Eesti oleks demokraatia, siis oleks kanep legaalne.”\nJah, tõesti, aga meil on tegelikult ravimi- ja alkoholitööstuse poolt “juhitav demokraatia,” sest rahvas küll valib aga annetusi erakonnale teevad teised… (vaadake IRL-i annetusi – toetus vaagub kuskil 4-6% juures, annetused on aga teistest oluliselt suuremad). Venemaal näiteks on Putini poolt juhitav demokraatia, seega ei ole siin midagi uut.\nArstidel mitte ainult ei puudu vastav haridus, vaid neid “haritakse” jooksvalt absurdse umbluuga, kus on segi vassitud keemiatehases toodetud sünteetiliste kannabinoidide tõeliselt hirmsad kõrvaltoimed (eriti hea ja totter näide on Rimonabant, CB1 retseptori pöördagonist, mis pidi aitama paksudel alla võtta, anti-munchies ravim…) loodusliku kanepi leebe eufooriaga (jah, see on ilmselt kardetuim kanepi kõrvaltoime, mille tõttu on kanepit võimalik soovitada ainult siis kui ükski ravimitööstuse poolt pakutav aine ei ole leevendust toonud). Päris kohutav, kui sellised inimesed õpetavadki meie arste, siis on tõesti targem kogu meditsiinist eemale hoida. Aga vaadake ise, ainus täiearuline kes häält teeb on ilmselt perearst dr. Talvik oma küsimusega lõpus. Nagu indulgentsiks mainitakse möödaminnes ka Charlotte Figi juhtumit, aga ega sellest miskeid järeldusi, mis aitaksid Eesti Charlottedel ellu jääda, sellest ei tehta, liiga “ohtlik” sõltuvusaine ikkagi.\nmrtn 2 years ago\t /Reply\nMa ükspäev mõtlesin sellisele utoopilisele ideele, et kui kanep legaliseeritaks, siis riik võiks luua a la kanepikülad. Ilmselt oleks kogu müük riiklikult reguleeritud, mis iseenesest on okei, kuid lisaks sellele võiks riik reguleerida ka seda, et kust seda osta saab. Mõtlesingi, et kuna Eestis sureb elu maal järk järgult välja, siis võiks kogu äritegevuse maapiirkondadesse viia ja linnades keelata (tarvitamine igal pool lubatud). Kujutage ette, kuidas see looks inimestele töökohti juurde, näiteks kaubandus, põllumajandus ja turism. Välismaa inimesed peaksid samuti bussiga näiteks Rõugesse sõitma, et seal osta ja tarvitada. Selliseid külasid võiks luua nii 5-6 tükki eri piirkondadesse, mis on hõredalt asustatud ning väljasuremise äärel. Külastajad vajaksid poode, restorane, majutusasutusi jne, et seda kultuuri tarbida.\nkulmud 2 years ago\t /Reply\nOlen ka sellele mõelnud ja usun et see toimiks\nzzzzebra 2 years ago\t /Reply\nbullet-pointidega one-pager oleks abiks


Kas kasutada punktkujufaili Pythoniga mitmepolügooniliste kujundifailide ruumiliseks päringuks? - Veel\nKas kasutada punktkujufaili Pythoniga mitmepolügooniliste kujundifailide ruumiliseks päringuks?\nMul on aadressipunktikiht ja soovin selle kihi ruumilist päringut teha, kasutades mitmesuguseid hulknurga kujufaile selle teabe lõikamiseks, nii et iga aadress sisaldab nende hulknurkkihtide atribuute.\nKas see on võimalik mitte -ESRI Pythoni abil? Olen kasutanud ArcPyt, kuid ei tea, kas selline asi on avatud lähtekoodiga Pythoni valikutega võimalik? Kui jah, siis kas Pythoni skript on üsna lihtne? Võimalikud näited?\nmitte-ESRI vektoripõhise geotöötluse jaoks on mõned võimalused-ma näen, et fiona ja vormikas on palju mainitud, kuigi mul pole kummagagi kogemusi. Ma kasutan lihtsalt OGR -i.\npunktfunktsiooni ja hulknurga funktsiooniga lõikumise lihtne teostus võib olla midagi sellist:\nosgeo impordist ogr drv = ogr.GetDriverByName ('ESRI Shapefile') ds = drv.Open ('yourpointshapefile.shp', 1) #1 avatud punkti kujundfail redigeerimiseks ptlyr = ds.GetLayer (0) #open polygon shapefile drv2 = ogr.GetDriverByName ('ESRI Shapefile') #tegelikult ebakindel, kas peate kasutama kahte draiverit, kuid parem turvaline ds2 = drv2.Avatud ('yourpolyshapefile.shp') polylyr = ds2.GetLayer (0) polyfeatdef = ogr.Feature (polylyr .GetLayerDefn ()) feat1 = polylyr.GetNextFeature () i jaoks vahemikus (feat1.GetFieldCount ()): fldDef = feat1.GetFieldDefnRef (i) ptlyr.CreateField (fldDef) #lisage hulknurga väljad, et suunata kujufailide polümeer #start from polygons from polyfeat in polylyr: polyGeom = polyfeat.GetGeometryRef () for ptfeat in ptlyr: ptGeom = ptfeat.GetGeometryRef () if polyGeom.Contains (ptGeom): print ptfeat.GetFID () .GetFieldCount ()): ptfeat.SetField (polyfeat.GetFieldDefnRef (i) .name, polyfeat.GetField (i)) ptlyr.SetFeature (ptfeat) ptfeat = Puudub polyfeat = Pole\nkui on palju punkte ja hulknurki, võib protsess olla aeglane - saate kiirendamiseks lisada ka SpatialFilteri, mis otsib põhimõtteliselt kõiki punkte huvipakkuva polügooni ulatusega\nKontrollimine, kas punkt sisaldub hulknurgas/mitmepolügoonis - paljude punktide jaoks\nMul on 2D -kaart, mis on jagatud ristkülikute ruudustikuks - umbes 45 000 neist - ja hulk hulknurki/hulknurki, mis on tuletatud kujufailidest (ma loen neid praegu koos kujundifailide koguga pyshp). Kahjuks on mõned neist hulknurkadest üsna keerulised ja koosnevad suurest hulgast punktidest (ühel neist on 640 000 punkti) ja neil võib olla auke.\nMida ma üritan teha, on kontrollida iga sellise hulknurga puhul, millised rakukeskused (minu ruudustiku lahtrid) kuuluvad selle konkreetse hulknurga sisse. Umbes 45 000 rakukeskuse ja 150 hulknurga omamine võtab aga üsna kaua aega, et kõike vormika abil kontrollida. Seda ma enam -vähem teen:\nSõltuvalt kõnealusest hulknurgast kulub tšeki jaoks 200–80 millisekundit ja enam kui 6 miljoni kontrollimise korral läheb käitusaeg tundidesse.\nMa arvan, et selle probleemi lahendamiseks peab olema mõni arukam viis - ma eelistaksin võimaluse korral vormis olla, kuid kõik soovitused on väga teretulnud.\nShapefiles Pythonis: super põhiõpetus\nAlustasin hiljuti paari projekti, mis hõlmavad kujundifailide kasutamist, ja pettusin väga kiiresti. Paljud minu leitud õpetused eeldasid mõningaid eelnevaid teadmisi kujufailide või nendega manipuleerimiseks kasutatavate püütoniteekide kohta. Aga mida ma tahtsin, oli õpetus, mis aitas mul lihtsa kujundifaili joonistada, õppides samal ajal tundma, mis kujundifail tegelikult on!\nNii et siin on SUPER lihtne näide sellest, kuidas laadida, kontrollida ja joonistada kujundifail USA kaardi koostamiseks! Seal on üsna palju Pythoni raamatukogusid, mis tegelevad kujundifailidega ja oli raske leida kõige lihtsamat alustamiskohta. Minu arvates oli pyshp Pythoni teek kõige ligipääsetavam, nii et ’ on see, mida ma järgmises näites kasutan. Kujundifailide visualiseerimiseks automatiseeritumal viisil kui siin, on palju võimalusi, kuid arvan, et minu siinne lähenemine annab algajale selgema pildi, mis on vormifail ja kuidas kasutada Pythoni koos kujundifailidega.\nMine võta endale vormifail! See, mida ma kasutasin (mis kindlasti töötab minu alloleva koodiga), on madalaima eraldusvõimega riikliku taseme kartograafiline piirikujuline fail failist census.gov (link census.gov-le, otselink madalaima eraldusvõimega 20 m .zip-failile). Kui olete .zip -faili alla laadinud, pakkige see lahti ja vaadake sisse. Kujundifail on tegelikult erinevate failide kogum, sealhulgas .shp -fail, mis sisaldab teavet kuju geomeetria kohta (antud juhul riigipiirid), .dbf -fail, mis sisaldab iga kuju atribuute (nt iga oleku nimi) ja muid (vaadake teiste faililaiendite kirjeldamiseks mõeldud kujufailide wiki lehel).\nMinu Pythoni koodi saate alla laadida: https://github.com/chrishavlin/learning_shapefiles\nPraegu sisaldab kaust src ainult ühte pythoni skripti: basic_read_plot.py. Selle skripti käivitamiseks peate tegema järgmist.\ninstallige pyshp Pythoni teek (ja numpy ja matplotlib, kui teil neid veel pole)\nmuutke lähtekoodi muutujaid, mis kirjeldavad kujufaili teed (dat_dir ja shp_file_base failis src/basic_read_plot.py)\nPärast neid kahte sammu avage lihtsalt terminal ja käivitage skript (eeldades, et olete & s 82c kataloogis src):\nAllpool kirjeldatud kolm krunti peaksid ilmuma.\nMida kood teeb?\nPärast esialgset kommentaariplokki ja teegi importimist loetakse kood kujufaili, kasutades stringimuutujaid, mis annavad kujufailikataloogi asukoha (data_dir) ja kujundita faili nime ilma laiendita (shp_file_base):\nSee loob kujundifaili objekti sf ja paar järgmist rida teevad selle objekti põhikontrolli. Imporditud kujundite kontrollimiseks tehke järgmist.\nCensus.gov osariigi piiri kujufaili puhul tagastab see 50 osariigi, Washington DC ja Puerto Rico jaoks 52.\nIga kuju (või oleku) jaoks on määratletud mitmeid atribuute: bbox, osad, punktid ja shapeType. Pyshpi dokumentatsioon kirjeldab igat järgmist ja ma puudutan järgnevalt igaüks neist (välja arvatud shapeType).\nEsimene asi, mida ma pärast kujufaili importimist teha tahtsin, oli lihtsalt ühe oleku joonistamine. Nii et ma tõmban kõigepealt välja ühe kuju (antud juhul viienda kuju) andmed:\nAtribuut points sisaldab loetelu laius- ja pikkuskraadidest, mis määravad kuju (oleku) piiri. Nii et ma liigun nendest punktidest üle, et luua hulga pikkus- ja laiuskraadi väärtusi, mida saan joonistada. Ühele punktile pääseb juurde kuju_ex.points  abil ja see tagastab lon/lat paari, nt. (-70,13123,40,6210). Nii et ma tõmban esimese ja teise indeksi välja ja panen need eelnevalt määratletud numbrimassiividesse:\nSee tagastab Oregoni osariigi! Krundi x piiride määramiseks kasutasin ka atribuuti bbox. bbox sisaldab nelja elementi, mis määratlevad piirava kasti, kasutades vasakut alumist lonti ja ülemist paremat lonti. Kuna ma seadistan siin telgede kuvasuhte võrdseks, määratlen ma ainult x piiri.\nSuurepärane! Nii et kõik, mida me praegu vajame, on iga kuju (oleku) üle loopimine ja selle joonistamine! Õigus? See koodilõik teeb just seda:\nJa tulemusel näeme mõningaid probleeme:\nKüsimus on selles, et mõnes kujus (olekus) on geomeetril mitu suletud ahelat (mõnede osariikide saarte tõttu), nii et lihtsalt lati/lonti punktide ühendamine tekitab imelikke jooni.\nKuid selgub, et iga kuju osade atribuut sisaldab teavet meie päästmiseks! Üksiku kuju puhul sisaldab osade atribuut (millele pääseb juurde kujuga.parts) loendit määramatustest, mis vastavad uue suletud ahela algusele kujus. Niisiis muutsin ülaltoodud koodi, et kõigepealt kontrollida, kas seal on suletud ahelaid (osade arv ja gt 1), ja seejärel silmus üle iga osa, tõmmates iga geomeetria segmendi jaoks õige indeksivahemiku:\nJa näeme, et need võltsjooned on nüüd kadunud:\nNüüd, kui tunnen end vormifailis sisalduva teabe ja selle salvestamise osas üsna hästi, liigun edasi põnevamate visualiseerimiste juurde. Oluline on märkida, et on palju Pythoni teeke, mis suudavad kujundifailid joonistada ilma punkte käsitsi välja tõmbamata, nagu ma siin tegin. Kuid nüüd, kui olen selle harjutuse läbi teinud, tunnen end nende väljamõeldud lähenemiste kasutamisel palju paremini.\nSamuti puudutasin selles postituses ainult kujufaili geomeetriaandmeid. Kuid just need .dbf -failidesse lisatud kirjed muudavad selle huvitavaks visualiseerimiseks. Kirjed sisaldavad iga kuju mõõtmisi, tähelepanekuid või kirjeldusi ning seda teavet saab kasutada iga kuju värvimiseks või täitmiseks, et luua selliseid visuaale (mitte minu töö).\nJärgmised sammud Spotfire'i asukohaanalüüsiga\nVeebiseminarid, artiklid ja dr Spotfire\nKohandatud Shapefiile loomine Spotfire jaoks\nLooge Spotfire jaoks kohandatud Shapefiles, et katta mis tahes taustpilt. Siit saate teada, kuidas kasutada pildi digiteerimiseks avatud lähtekoodiga QGIS -tarkvara, seejärel kasutada pilti Spotfire visualiseeringu taustana koos pildi peal kuvatava uue klõpsatava kujundifailiga.\nNeil Kanugo, kuidas luua klõpsatav Spotfire visualiseering San Francisco lennujaama paigutusest. (Mai 2018), kus Divya Jyoti Rajdev ja Neil Kanungo arutavad seda San Francisco lennujaama paigutuse kujundfaili ja selle loomise protsessi QGIS -i abil. Arnaud Varini poolt QGIS-i põhjalikuks tutvustamiseks, et luua oma kohandatud vormindusfailid.\nPakkumise optimeerimine asukohaanalüüsi kaudu\nAsukohaanalüüs on suurepärane võimalus ressursse paremini korraldada ning saada kulutasuvam ja turutundlikum kaubavoog. Tootjatele, turustajatele ja jaemüüjatele võrdselt kohaldatav kasutajasõbraliku kaardipõhise andmete visualiseerimise kombinatsioon koos keerukate statistikatehnikatega on toonud kaasa läbimurde logistilises planeerimises ja võime kiiresti reageerida muutuvatele nõudlusmustritele, demograafiale ja isegi ilmastikutingimustele.\n(56:20, aprill 2014), kus Peter Shaw demonstreerib, kuidas leida optimaalset ressursside kogumit ja marsruute.\n, Arnaud Varin ja Peter Shaw (34:51, juuli 2018), Peter Shaw (15:55, oktoober 2016), Mathew Lee (21:41, november 2015), Ian Cook (20:44, juuni 2015)\nGIS -i andmete allalaadimine\na. Avage veebibrauseris TIGER/Line Shapefiles, eelistatavalt Firefox või Internet Explorer.\n3b. Laadige alla TIGER/Line Shapefile\nb. Klõpsake vahekaarti „2010”, seejärel nuppu Laadi alla ja seejärel veebiliides.\nc. Valige rippmenüüst loendusraamatud ja klõpsake nuppu Esita.\nd. Valige menüüst „2010” Tennessee ja „Esita”. Seejärel valige Davidsoni maakond ja klõpsake nuppu Laadi alla.\ne. Salvestage .zip -fail oma masinasse samasse kausta, kuhu oma loendusandmed salvestasite - veenduge, et teate, kuhu see salvestatakse!\nf. Kui see on salvestatud, liikuge failile, paremklõpsake seda ja eraldage failid Zip -kaustast. See loob uue kausta nimega tl_2010_47037_tract10, mis sisaldab teie kujufaili.\nKas kasutada punktkujufaili Pythoniga mitmepolügooniliste kujundifailide ruumiliseks päringuks? - Geograafilised infosüsteemid\nGrADSi versioon 2.0.a8 tutvustas uut võimalust joonistama ja päring kujufaili versiooni 2.0.a9 sisu lisas sellele võimaluse luua uued kujufailid GrADS -i ruudustiku või jaama andmekogumitest. See dokumentatsiooni leht annab ülevaate GrADS -i vormifailide liidesest, pakkudes juhiseid selle kohta, millised kujundifailid on, kuidas teada saada, mida need sisaldavad, kuidas joonistada nende sisu ja kuidas luua uusi kujufaile.\nMis on Shapefile?\nKujundifailivorming (kuulutab välja ESRI) salvestab andmekogumi ruumiliste tunnuste kohta mitte-topoloogilise geomeetria ja atribuutide teabe. Kujufaile kasutatakse geograafilistes infosüsteemides (GIS) laialdaselt ja need sisaldavad tavaliselt rannajoonte, poliitiliste piiride, osariigi või maakonna piiride, kliimavööndite, teede, jõgede, topograafia jms andmeid. Iga ruumilise tunnuse või kuju geomeetria on salvestatakse vektorkoordinaatide komplektina. Kujundid võivad olla punktid, jooned või hulknurgad (alad). ESRI kujufail koosneb tegelikult mitmest failist: põhifail (*.shp), indeksifail (*.shx), dBASE -fail (*.dbf) ja valikuline projektsioonifail (*.prj). Põhifail kirjeldab kujundite komplekti koos nende tippude loendiga. Indeksifail sisaldab nihkeid, mis osutavad põhifaili iga kuju asukohtadele. Fail dBASE sisaldab põhifaili iga kuju atribuutide andmeid. Projektsioonifail sisaldab sfäärilise geomeetria eripära, see on vormifaili valikuline, kuid kasulik komponent.\nGrADS joonistab kujundifaili sisu ülekattena olemasoleva graafiku peale käsuga draw shp. Ekraani mõõtmete ja skaleerimise kindlaksmääramiseks on vaja joonistada esmalt graafik. Vormifailid sisaldavad kahemõõtmelisi ruumilisi jooni, nii et teie graafik peab X-Y (lon/lat) domeenis varieeruma.\nPunkte sisaldavate kujundifailide puhul joonistab GrADS igasse punkti märgi. Märgi tüüpi ja suurust kontrollib käsk set shpopts ning värvi juhib käsk set line.\nJooni sisaldavate kujundifailide puhul joonistab GrADS joonelemendid, kasutades värvi, stiili ja paksuse seadeid, mida juhib käsk set line.\nHulknurki sisaldavate kujundifailide puhul on GrADSi vaikimisi käitumine ainult iga hulknurga elemendi perimeetri joonistamine. Hulknurga perimeetrite värvi, stiili ja paksust juhib käsk seatud rida. Täidetud hulknurkade joonistamiseks ja täitmise värvi määramiseks kasutage käsku set shpopts.\nKäsk draw shp joonistab vaikimisi kõik kujundifaili kujundid, kuid joonistamiseks on võimalik määrata üksainus kuju või kujundite vahemik. Kasutades neid lisaargumente joonisele shp, saate juhtida üksikute kujundite jooni ja värviomadusi. Käsk q shpopts loetleb kujufailide joonistamise praegused seaded.\nGrADS -i kujundifaili liides võimaldab kasutajal ka kujundifaili sisu avastada. Käsk q shp tagastab teabe failis olevate kujundite kohta (tippude arv ja pikk/lat piirid) ning käsk q dbf tagastab kogu atribuudi teabe iga faili kuju kohta.\nQ shp väljundi esimene rida sisaldab kujufaili tüüpi, failis olevate kujundite arvu ning X ja Y piire tegeliku kuju ulatuse kohta failis. Järgnevatel ridadel on loetletud teave faili iga kujundielemendi kohta: identifitseerimisnumber, kuju tüüp, osade arv, tippude arv ja kuju piirid X, Y, Z ja M (mõõt) mõõtmetes . GrADS -i liides ignoreerib kuju Z- või M -väärtusi, oluline on ainult selle asukoht X, Y (lon, lat) ruumis.\nVäljundi q dbf esimene rida sisaldab komaga eraldatud loendit kõigi andmebaasi kirjete atribuutide nimede kohta. Järgnevad read sisaldavad komaga eraldatud loendit iga kirje kõigi atribuutide väärtustest.\nLisateavet ja väljundite näiteid leiate q shp ja q dbf viitelehtedelt.\nKui paigutate kujundifailide joonistamisel ja päringute tegemisel komponendifailide komplekti ( *.shp, *.shx, *.dbf) GrADSi andmekataloogi (määratud keskkonnamuutujaga GADDIR), ei ole vaja täielikku kaasamist kujufailile viitamisel. Alustades GrADSi versioonist 2.0.0, võeti kasutusele uus keskkonnamuutuja GASHP, mis määrab kujufailidega kataloogide loendi. GASHP muutuja võib sisaldada mitut kataloogi-vastuvõetavad eraldusmärgid on tühik, koma, semikoolon ja koolon. GrADS otsib soovitud kujufaili keskkonnamuutuja GASHP loendis olevatest kataloogidest, enne kui see GADDIR kataloogi vaatab. Pange tähele, et GrADS ei kasuta kujundifaili sisu joonistamisel projektsiooniteavet (*.prj).\nGrADSi versioon 2.0.a9 lisab võimaluse vormifailide väljakirjutamiseks võrgu- või jaamaandmekogumite põhjal. Praegu toetatavad kujunditüübid on punktid ja jooned. Punktikujusid saab luua jaamaandmetest või üksikutest ruudustikupunktide väärtustest. GrADS jaama andmevorming sobib loomulikult punktkujufailide jaoks, kuid ruudustiku punktiväärtused on kasulikud ka vormifaili vormingus - nende abil saab varjutatud kontuurjoonise peale tekitada segase ülekatte (vt näiteid allpool). Joonekujud luuakse kontuurimisalgoritmi rakendamisega ruudustiku avaldisele. Kontuuritasemete juhtimise seaded kehtivad joone kujundifailide loomisel. Mõlemad punkti- ja sirgekujulised tüübid on „mõõdetud” nii, et iga punkti (või kontuuritaseme) andmete väärtus on koos geograafiliste koordinaatidega kujundifailis.\nKujundifaili väljakirjutamiseks on uus graafikaväljundi suvand gxout shp. Seda graafikavalikut kasutatakse koos käsuga set shp, mis võimaldab kasutajal vormifaili väljundi jaoks määrata failinime juure, juhtida loodava kujufaili tüüpi ja määrata numbriliste väärtuste vormindamisvalikuid. Seejärel loob displei käsk graafiku joonistamise asemel neli kujufaili väljundfaili.\nKujundifailiga loodud dBase -fail sisaldab iga kuju metaandmevälju või atribuute. Atribuutidel on kolm andmetüüpi: string, täisarv või topelt. Atribuudid võivad olla staatilised (atribuudi väärtus on iga kuju puhul sama) või dünaamilised (atribuudi väärtus varieerub sõltuvalt kujust). GrADS genereerib kõigi kujundite jaoks automaatselt atribuutide komplekti (nii staatilise kui dünaamilise). Jaamaandmete punktkujude atribuudid on: GrADS -i versioon, pikkuskraad, laiuskraad, jaama ID ja jaama väärtus. Ruudustiku punktkujude atribuudid on: GrADS -i versioon, pikkuskraad, laiuskraad ja ruudustiku väärtus. Joonekujude (kontuuride) atribuudid on järgmised: GrADS versioon ja kontuuri väärtus. Kasutaja saab määrata iga kuju jaoks täiendavaid staatilisi atribuute käsuga set shpattr. Numbrilised atribuutide väärtused (täisarvud ja kahekordsed) kirjutatakse dBase -faili tekstivormingus. Käsk set shp juhib numbrite vormindamist, määrates arvu pikkuse (veergude koguarv) ja täpsuse (kohtade arv komakohast paremal, mis on oluline ainult topelt tüüpi atribuutide puhul).\nKäsk q shpopts loetleb vormifaili väljundi praegused sätted, sealhulgas väljundfaili nime juur, loodava kujufaili tüüp, mis tahes numbrilise väljundi vormindamine ja kõik kasutaja antud atribuudid.\nKäsk clear shp vabastab mälust kõik kasutaja määratud kujufailide atribuudid ning lähtestab väljundfaili juure ja kujufaili tüübi vaikeväärtustele. Käskude lähtestamine ja taaskäivitamine teeb sama - kasutage selget shp -d, kui te ei soovi kõiki teisi kasutajaseadeid lähtestada.\nSiin on kaks näidet, mis näitavad kujufailide loomise käske:\nSiin on veidi keerukam näiteskript, mis näitab, kuidas luua GRADS -i ruudustikuga andmekogumist kujufail (GFS -i sademete prognoos), ja seejärel joonistab selle kujufaili sisu katkendliku ülekattena (kolme halli varjundiga) teise muutuja kontuurjoon, merepinna rõhk. Skript loob graafiku, mis näeb välja selline:\nSiin on veel üks näiteskript, mis näitab, kuidas kasutada kujundifaili liidest USA kliimaseadmete joonistamiseks vastavalt Palmer Drought Severity Index (PDSI) väärtustele ja seejärel katab 500 MB kõrguse anomaalia (GDS -andmekogumist) sama kuu ja aasta. Skript loob graafiku, mis näeb välja selline:\nSee näiteskript kasutab Grindsi kaardi joonistamise asemel osariikide ja maakondade piiride ning teede joonistamist radaripildile. Siin on tulemus:\nSee näide näitab, kuidas kasutada maa-alade täitmiseks poolläbipaistvat värvi ja vältida graafika ülekoormamist kaardi kontuuriga.\nLäbipaistvad värvid töötavad ainult GrADSi versiooniga 2.1+.\nESRI Shapefile'i tehniline kirjeldus ütleb, et & quot; Hulknurk koosneb ühest või mitmest rõngast. Rõngas on ühendatud jada neljast või enamast punktist, mis moodustavad suletud, mitte ristuva silmuse. " Kahe rõngaga hulknurk näeks välja nagu lame sõõrik - kahe rõnga vaheline ala moodustab hulknurga sisemuse ja sisemise rõngaga ümbritsetud ala asub tegelikult hulknurga välisküljel. GrADS -liides ei joonista õigesti rohkem kui ühe rõngaga hulknurki. Iga hulknurga rõngast käsitletakse eraldi. Sisemised rõngad joonistatakse uute hulknurkadena, mis kattuvad välimise rõngaga. Kui joonistate kujundifaili, mis sisaldab rohkem kui ühe rõngaga hulknurki ja kui kasutate täidetud hulknurkade joonistamiseks käsku set shpopts, siis GrADS joonistab nii sisemise kui ka välimise rõnga täidetud hulknurkadena. Teisisõnu, teie sõõrikud joonistatakse täidetud aukudega.\nHulknurga rõngaid nimetatakse selle osadeks ja iga hulknurga osade arv sisaldub käsu q shp väljundis. Seega on võimalik avastada, kas see piirang mõjutab teie maatükki.\nPaljud riikliku ilmateenistuse andmekogumid on saadaval vormingutes, mida saab importida otse geograafilistesse infosüsteemidesse (GIS) või teie kohandatud kaardivaatajatesse või veebilehtedele. Andmevormingute hulka kuuluvad allalaaditavad kujundifailid ja KML -vormingud, veebiteenused ja kujukausta vormingus meie põhikaardid.\nKuna nendes vormingutes tehakse kättesaadavaks rohkem andmeid, lisatakse nendele lehtedele linkid andmetele. Praegu saadaval olevate NWS GIS andmete uurimiseks klõpsake ühte ülaltoodud GIS -vormingu linkidest!\nAlloleval kuval kasutatakse ESRI lugude kaarti, et kuvada erinevat tüüpi avalikuks kasutamiseks saadaval olevaid NWS -i andmeid. Lugukaardil on palju linke, mis annavad teile lisateavet selle kohta, kuidas saate NWS -i andmeid enda jaoks kasutada.\n4.4 Geomeetria kirjutamine\nKui analüüsite geograafilist teavet „töötlemata” allikatest, näiteks tekstifailidest, võiksite selle teisendada teie GIS -i omasesse vormingusse. Tunni selles osas käsitletakse, kuidas ArcGIS -i tunnusklassidesse vektorgeomeetriat kirjutada. Loeme läbi sama GPS-i loodud tekstifaili eelmisest jaotisest, kuid seekord lisame täiendava sammu, kirjutades iga koordinaadi mitmerealisele vormifailile.\nTeil on juba kogemusi punktgeomeetria kirjutamisel, kui õppisime kursorite sisestamise kohta. Ülevaatamiseks, kui panete X- ja Y -koordinaadid tuplisse või loendisse, saate selle ühendada geomeetriavälja insertRow () poolt antud tüübiga, millele viidati, kasutades märki "[email protected]" (vt lk 4.1).\nEsri võimaldas ArcGIS Desktopi versioonis 10.6/ArcGIS Pro v2.1 luua hulkjooni ja hulknurki, pannes järjestikku kokku ülaltoodud koordinaatpaaride (tippude) loendi või kogumi. Kui edastate selle loendi või tüübi meetodile insertRow (), ühendab arcpy punktid, et luua hulkjoon või hulknurk (sõltuvalt funktsiooniklassi geomeetria tüübist, millel sisestuskursori avasite). Mitmeosaline ja mitme rõngaga geomeetria on sellest pisut keerulisem, kuid see on üheosalise geomeetria põhiidee.\nAllolev kood loob tühja loendi ja lisab kolm punkti, kasutades meetodit list.append (). Seejärel ühendatakse see loend insertRow () lausega, mille tulemusel luuakse polüliiniline objekt.\nLisaks nõudele, et geomeetria peab olema üheosaline, peaksite arvestama ka sellega, et see koordinaatpaaride loendi lähenemisviis geomeetria loomisel nõuab, et teie koordinaatandmete ruumiline viide vastaks tunnusklassi ruumilisele viitele. Kui koordinaadid on erinevas ruumilises viites, saate geomeetria siiski luua, kuid peate kasutama selle lehe allosas kirjeldatud alternatiivset lähenemisviisi.\nLoomulikult ei loo te tavaliselt koodis selliseid punkte käsitsi kodeeritud koordinaatidega. On tõenäolisem, et analüüsite koordinaadid failist või jäädvustate need mõnest välisest allikast, näiteks hiireklõpsude seeriast ekraanil.\nPolüjoone loomine GPS -rajalt\nSiit saate teada, kuidas saaksite GPS-i loodud tekstifailist koordinaate sõeluda, nagu see oli tunni eelmises osas. See kood loeb kõik GPS -i jäädvustatud punktid ja lisab need ühele pikiliinile. Seejärel kirjutatakse polüliin tühjale, juba olemasolevale mitmerealisele kujufailile, mille geograafiline koordinaatsüsteem on nimega tracklines.shp. Kui teil ei olnud kujundifaili juba kettal, saate selle loomiseks oma skriptiga kasutada tööriista Create Feature Class.\nÜlaltoodud skript algab samamoodi nagu tunni eelmises osas. Esiteks analüüsib see faili päise rida, et määrata laius- ja pikkuskraadide koordinaatide asukoht igal lugemisel. Pärast seda käivitatakse tsükkel, mis loeb igat rida ja loob pikkuse ja laiuskraadi väärtused sisaldava tüübi. Tsükli lõpus lisatakse loendisse tuple.\nKui kõik read on loetud, väljub tsükkel ja sisestuskursor luuakse, kasutades "[email protected]" ainsa elemendina mõjutatud väljade sarjas. Seejärel kutsutakse välja meetod insertRow (), mis edastab sellele korterisiseste koordinaatide numbrite loendi. On väga oluline märkida, et see avaldus on cursor.insertRow ((tipices,)), mitte cursor.insertRow (tipices,). Nii nagu kursori avamisel esitatud väljad peavad olema vormitud, isegi kui see on ainult üks väli, peavad lause insertRow () väärtused olema tüübid.\nPidage meeles, et kursor lukustab teie andmekogumi, nii et see skript ei loo kursorit enne, kui see on absoluutselt vajalik (teisisõnu pärast tsüklit). Lõpuks pange tähele, et lausesse insertRow () ühendatud tups sisaldab lõppkoma. See paaritu süntaks on vajalik ainult juhul, kui tupp sisaldab ainult ühte üksust. Kahe või enama üksuse sisaldavate rühmade puhul ei ole lõpukoma vaja. Teise võimalusena võib koordinaatide loendi esitada loendina ([tipud]) loendina, mitte sellisena, sellisel juhul ei ole ka lõppkoma vaja.\nNäite laiendamine mitme polüliiniga\nLihtsalt lõbu pärast oletame, et teie GPS võimaldab teil märkida erinevate radade algust ja lõppu. Kuidas te koodis seda käsitleksite? Kui soovite proovida järgmist näidet, saate selle mitmerajalise tekstifaili alla laadida.\nPange tähele, et GPS -tekstifailis on kirje new_seg:\nnew_seg on loogiline omadus, mis määrab, kas lugemine alustab uut rada. Kui new_seg = true, peate vormifaili kirjutama olemasoleva hulkjoone ja alustama uue loomist. Vaadake seda koodinäidet tähelepanelikult ja pange tähele, kuidas see erineb eelmisest, et käsitleda mitut polüliini:\nEsimene asi, mida peaksite tähele panema, on see, et see skript kasutab funktsiooni. Funktsioon addPolyline () lisab funktsiooniklassi mitmerealise, arvestades kahte parameetrit: (1) olemasolev sisestuskursor ja (2) koordinaatpaaride loend. See funktsioon vähendab korduvat koodi ja muudab skripti loetavamaks.\nSiin on pilk addPolyline funktsioonile:\nFunktsioonile addPolyline viidatakse skriptis kaks korda: üks kord tsükli sees, mida me ootaksime, ja üks kord lõpus, et veenduda, et lõplik hulkjoon on vormifailile lisatud. See on koht, kus funktsiooni kirjutamine vähendab korduvat koodi.\nKuidas tekstifaili igat rida lugedes kindlaks teha, kas see alustab uut lugu? Kõigepealt pange tähele, et oleme lisanud veel ühe väärtuse, mida selles skriptis otsida:\nMuutuja newIndex näitab meile, millist positsiooni reas hoiab boolean atribuut new_seg, mis ütleb meile, kas uus polüliin on algamas. Kui teil on teravad silmad, märkate, et kontrollime seda hiljem koodis:\nÜlaltoodud koodis teisendab ülemine () meetod stringi kõikideks suurtähtedeks, nii et me ei pea muretsema, kas rida ütleb "true", "True" või "TRUE". Kuid meil on veel üks olukord, mida peame lahendama: mis saab faili esimesest reast? See rida peaks lugema "tõene", kuid me ei saa sellel ajal faili olemasolevat hulkjoont lisada, sest seda pole veel. Pange tähele, et enne uue polüliini lisamist tehakse teine kontroll, et veenduda, et loendis on rohkem kui null punkti:\nAinult siis, kui loendis on vähemalt üks punkt, kutsutakse üles funktsioon addPolyline (), mis edastab kursori ja loendi.\nAlternatiivne meetod polüliinide ja hulknurkade loomiseks\nEnne ArcGIS Desktop v10.6/ArcGIS Pro v2.1 ei olnud ülalkirjeldatud koordinaatpaaride lähenemisviis geomeetria loomiseks saadaval. Ainus viis polüliinide ja hulknurkade loomiseks oli luua igast koordinaatide komplektist kaarjas punktobjekt ja lisada see punkt massiivobjektile. Seejärel saaks massiivist konstrueerida mitmikjoone või hulknurga objekti.\nAllolev kood loob tühja massiivi ja lisab Array.add () meetodi abil kolm punkti. Seejärel kasutatakse massiivi polüliinilise objekti loomiseks.\nEsimene parameeter, mille sisestate hulkjoone loomisel, on massiiv, mis sisaldab polüliini punkte. Teine parameeter on koordinaatide ruumiline viide. Tuletame meelde, et meie varasemates koordinaatpaaride loendites ei olnud ruumilisi võrdlusobjekte. Seda seetõttu, et saate seda meetodit kasutada ainult siis, kui koordinaatide ruumiline viide on sama kui tunnusklass. Kuid massiivist mitmikjoone (või hulknurga) objekti loomisel on teil võimalus määrata koordinaatide ruumiline viide. Kui see ruumiline viide ei kattu tunnusklassi omaga, projitseerib arcpy geomeetria uuesti tunniklassi ruumiliseks viiteks. Kui kaks ruumilist viidet on samad, pole ümberprojektsiooni vaja. Ruumilise viite lisamine ei saa haiget teha, seega pole paha mõte selle lisamisse harjuda, kui leiate selle alternatiivse süntaksiga geomeetriaid.\nSiin on GPS-raja skripti versioon, mis kasutab Array-of-Points lähenemist:\nArcGIS Pro dokumentatsioon teeb kenasti tööd, võttes kokku koordinaatide loenditest geomeetria loomise eelised ja piirangud:\nGeomeetriat saab luua ka koordinaatide loendist. See lähenemisviis võib suurendada jõudlust, kuna see väldib geomeetriaobjektide loomise üldkulusid. Kuid see piirdub ainult üheosaliste funktsioonidega ja polügoonide puhul ilma siserõngasteta. Kõik koordinaadid peaksid olema tunnusklassi ruumilise viite ühikutes.\nKui peate looma mitmeosalise funktsiooni (näiteks Hawaii osariik, mis sisaldab mitut saart) või hulknurga, millel on auk, siis peate töötama Point and Array objektidega, nagu on kirjeldatud jaotises Alternate selle lehe meetodite jaotis. Seda meetodit kasutaksite ka siis, kui teie koordinaadid on tunnuste klassist erinevas ruumiviites.\nLugege ArcGIS Pro dokumentatsiooni lehekülge Geomeetria kirjutamine ja pöörake erilist tähelepanu mitmeosalise hulknurga näitele, kui tegelete oma töös selliste geomeetriatega.\nLugege Zandbergeni 9.1-9.7, mis sisaldab head kokkuvõtet Esri geomeetria lugemise ja kirjutamise kohta, kasutades Points-in-an-array meetodit.\nLugege Zandbergen 8.1-8.6, mis sisaldab head kokkuvõtet Esri geomeetria lugemise ja kirjutamise kohta, kasutades Points-in-an-array meetodit.\nMÄRKUS. Praegu viime oma allalaaditavad GIS -andmed üle uuele avatud andmete veebilehele. Palun külastage seda, et meie kõige ajakohasemad andmed alla laadida. Allpool leiate kõik andmed, mis pole meie avatud andmete lehel saadaval.\nMõnel vanemal andmefailil ei pruugi olla NJ State Plane foot projektsioonifaili. Kui zip -fail ei sisalda .prj -faili, laadige palun fail njsp83.prj alla ja nimetage see ZIP -failinimeks. Näiteks Head of Tide'i vormifaili nimetatakse hot.shp. Sel juhul laadige nzp83.prj fail alla, pakkige see lahti ja nimetage see ümber hot.prj -ks.\nNeid faile saab kasutada koos teie GIS -iga või neid saab vaadata ESRI tasuta GIS -andmete vaaturiga ArcGIS Explorer.\nVälisõhu kvaliteedimonitorid on strateegiliselt paiknevad jaamad kogu New Jersey osariigis ning koguvad ja analüüsivad teatud õhusaaste andmeid.\nÜmbritsevate järvede seirevõrk - lakesmon.zip (20 KB, 64 KB lahti pakitud)\nNeed andmed loodi NJDEPi loodud 95/97 LULC levialast. Katvusest valiti looduslikud ja tehisjärved, mis seejärel lahustati. Nimeatribuudid USGS -i levialast (järv) lisati tsentroidkatte kaudu. Teised järvenimede allikad hõlmavad järvede mitte-digitaalseid seireandmeid, atlasi, digitaalseid andmekogumeid ja NJ tammide leviala.\nÜmbritseva voo kvaliteedi jälgimise saidid - swpts.zip (.05 MB, .25 MB unzipped)\nSee andmekogum on GIS -i punktide kiht, mis tähistab ümbritseva oja saite, mida New Jersey keskkonnakaitse osakond (NJDEP) ja USA geoloogiateenistus (USGS) veekvaliteedi parameetrite osas koostöös jälgivad. See sisaldab välju, mis määravad kindlaks jaamade tüübi iga seireaasta kohta, samuti veetaseme mõõturi olemasolu ja tüübi, sellega seotud maakasutuse, punktide asukoha määramise meetodi ja vooluandmete kättesaadavuse.\nAMNETi võrdlussaidid (2000) - amnetref.zip (10 KB, 82 KB pakitud)\nSee GIS -andmekiht on punktide andmekogum, mis esindab NJDEP -i AMNET -projekti võrdlussaite. NJDEP AMNET andmebaas esitas saitide loendi (ökopiirkondade tabel). Asukohad valiti seetõttu, et need olid minimaalselt mõjutatud, neil olid 4 hooaja proovivõtuandmed ja see oli hea võrdluskoht teiste saitide jaoks.\nVeepestitsiidid 2007 - aquapest.zip (0,13 MB, 2,64 MB lahti pakitud)\n2007. aasta New Jersey veepestitsiidide saitide loend on need saidid, mis on NJDEPi pestitsiidide kontrolliprogrammi kaudu lubatud osariigi veekogudes veepestitsiidide kasutamiseks. Saidi asukoha nimed pakuvad pestitsiidide aplikaatorid ja need võivad erineda osariigi/maakonna/omavalitsuse tunnustatud nimedest. Punktide asukohad ei näita pestitsiidide kasutamise piirkonda, vaid ainult veekogu/veekeskust, kus töötlemine oli lubatud. Mitme veekoguga saitidel, millel on üks luba, on ainult üks punkt, tavaliselt väljalaskeavale/vastuvõtvale veeallikale lähimas veekogus. 2007. aastal esitati osakonnale kokku 1108 loataotlust, kuid sellesse andmekogumisse on kaasatud vaid 1080 saiti. Kolmteist taotlust võeti tagasi või lükati tagasi, 11 olid kohalike erivajadustega loodusliku põhjaga basseinide load ja 4 luba sõidutee korrashoiuks ning neid ei saanud ühe punktiga väljendada. Need saidid eemaldati tahtlikult. Kui teil on konkreetsete saitide kohta küsimusi, lugege vastavate NJDEPi kontaktide loendit. Need andmed koostati ja nendega manipuleeriti, kuna kogu New Jersey osariigis tuntakse üldist huvi veetõrjevahendite kasutamise suundumuste vastu veemurude tõrjeks. Teave on mõeldud lähtekohaks neile inimestele, kes on huvitatud pestitsiidide kasutamisest vees oma piirkonnas või konkreetses kohas.\nPruuniväljade arenduspiirkonnad (ulatus) - Envr_mon_soil_brownfield_ext.zip (.37 MB, pakendamata 1.69 MB)\nKihis sisalduvad andmed võimaldavad GIS -il kaardistada polügoonidena kõigi New Jersey osariigis asuvate Brownfieldi arenduspiirkondade ulatuse. Pruunväli on mis tahes endine või praegune äri- või tööstusala, mis on praegu vaba või alakasutatud ja kus on või on kahtlustatud saaste eraldumist.\nPruuniväljade arenduspiirkonnad (ülevaade) - Envr_mon_soil_brownfield_out.zip (0,007 MB, 0,18 MB lahti pakitud)\nSee on New Jersey osariigis Brownfieldi arenduspiirkondade (BDA) piirjoone graafiline esitus. Pruunväli on mis tahes endine või praegune äri- või tööstusala, mis on praegu vaba või alakasutatud ja kus on või on kahtlustatud saaste eraldumist.\nCAFRA piir (rida) - cafra2.zip (58 KB, 163 KB lahti pakitud)\nRannikualade rajatiste läbivaatamise seadus (CAFRA) sätestab rannikuala maakasutuse. Seega piiritleti ala piir. Seda kujufaili CAFRA_2 on Pinelandsi komisjon muutnud ja uuendab piiri (alates Bide of Tidelands 1988 piirist), et kajastada 1993. aasta muudatusi CAFRAs.\nCAFRA piir (polü) - cafra.zip (1922 KB, 2368 KB pakitud)\nSee andmekogum kujutab rannikualade rajatiste ülevaatamise seaduse (CAFRA) piiri graafilist kujutist, mis reguleerib rannikuala maakasutust. See piir lahustati New Jersey rannikualade planeerimisaladest.\nLoendusplokid (2010) - Govt_census_block_2010.zip (99,0 MB, pakitud 385,0 MB)\nNeed andmed sisaldavad 2010. aasta rahvaloenduse TIGERi teavet New Jersey blokitasandil. See saadi USA loendusbüroo veebisaidilt koos 2010. aasta rahvaloenduse kokkuvõttefailiga 1 (SF1). SF1 -faili ühendas loendusploki leviala NJDEP.\nLoendusplokkide rühmad (2010) - Govt_census_group_2010.zip (9,61 MB, pakkimata 14,1 MB)\nNeed andmed sisaldavad 2010. aasta rahvaloenduse TIGERi teavet New Jersey blokirühma tasandil. See saadi USA rahvaloendusbüroo veebisaidilt. Loenduse 2010 plokirühmad tuletati ümberjaotavate loenduste 2010 TIGER/Line failidest.\nLoendusteated (2010) - Govt_census_tract_2010.zip (5,76 MB, pakkimata 10,7 MB)\nNeed andmed sisaldavad rassi, soo, eluaseme ja leibkonna sissetulekute (SF1 tabelid) teavet, mis on saadud New Jersey traktide tasemel 2010. aasta rahvaloenduse TIGER tabelitest. Andmed saadi NJ tööministeeriumist ja USA loendusbüroo veebisaidilt. Rahvaloenduse 2010. aasta teated tuletati ümberjaotavate rahvaloenduste 2010. aasta TIGER/Line failidest.\nLoendusplokid (2000) - cenblk2000.zip (34,1 MB, pakkimata 101,7 MB)\nNeed andmed sisaldavad New Jersey plokkide tasemel rahvaloenduse 2000 TIGER teavet. See saadi USA rahvaloendusbüroo veebisaidilt koos rahvaloenduse 2000. aasta kokkuvõttefailiga 1 (SF1). SF1 -faili ühendas loendusploki leviala NJDEP.\nLoendusplokkide rühmad (2000) - cengrp2000.zip (4,4 MB, 6,3 MB lahti pakitud)\nNeed andmed sisaldavad rahvaloenduse 2000 TIGERi teavet New Jersey blokirühma tasandil. See saadi USA rahvaloendusbüroo veebisaidilt. Loenduse 2000 plokirühmad tuletati ümberjaotavate loenduste 2000 TIGER/Line failidest.\nLoendusteated (2000) - centrt2000.zip (2904 KB, 6550 KB pakitud)\nNeed andmed sisaldavad rassi, soo, eluaseme ja leibkonna sissetulekute (SF1 tabelid) teavet, mis on saadud New Jersey traktide tasemel 2000 rahvaloenduse TIGER tabelitest. Andmed saadi NJ tööministeeriumist ja USA loendusbüroo veebisaidilt. Rahvaloenduse 2000 teated tuletati ümberjaotavate loenduste 2000 TIGER/Line failidest.\nSiia kuuluvad ka New Jersey osariigis asuvad kohad, kus on tuvastatud pinnase või põhjavee kromaatne saastatus. See kromaatjäätmete loend sisaldab kohti, kus heastamine on praegu käimas, vajalik, kuid pole veel algatatud või on lõpetatud. Siin sisalduvad andmed pärinevad aastast 1995.\nRannikuuputus (100 aastat) - hihaz.zip (1025 KB, 1387 KB lahti pakitud)\nSee andmekogum on graafiline kujutis New Jersey rannikuala 100-aastastest üleujutusalade kõrge ohuga joontest, mis aitavad kaitsta rannikualade üleujutuste eest. Katvus ehitati võrguks, millel on joone ja hulknurga atribuudid.\nNew Jersey rannajoon (2012)- Land_coastline_2012.zip (24,8 MB, pakkimata 54,8 MB)\nAndmed loodi, ekstraheerides NJ DEP geograafiliste infosüsteemide (GIS) andmebaasist 2012. aasta maakasutuse/maakatte (LU/LC) kihist jõgesid, lahesid ja ookeane esindavad veepolügoonid. Lähtefail sisaldab teavet maakasutuse ja veekogu hulknurga kohta, mis edastati mitmest allikast 2012. aasta maakasutuse/maakatte andmekogumist eraldatud ridadele.\nNew Jersey rannajoon (2007)- Land_coastline_2007.zip (24,5 MB, 51 MB lahti pakitud)\nAndmed loodi, ekstraheerides NJ DEP geograafiliste infosüsteemide (GIS) andmebaasist 2007. aasta maakasutuse/maakatte (LU/LC) kihist jõgesid, lahesid ja ookeane esindavad veepolügoonid. Lähtefail sisaldab teavet maakasutuse ja veekogu hulknurga kohta, mis edastati mitmest allikast 2007. aasta maakasutuse/maakatte andmekogumist eraldatud ridadele.\nNew Jersey rannajoon (2002)- Land_coastline_2002.zip (18,5 MB, 60 MB lahti pakitud)\nAndmed loodi, ekstraheerides NJ DEP geograafiliste infosüsteemide (GIS) andmebaasist 2002. aasta maakasutuse/maakatte (LU/LC) kihist jõgesid, lahesid ja ookeane esindavad vee hulknurgad. Lähtefail sisaldab teavet maakasutuse ja veekogu hulknurga kohta, mis edastati mitmest allikast 2002. aasta maakasutuse/maakatte andmekogumist eraldatud ridadele.\nNJDEP ei ole enam kongressi ringkondade kihi andmehaldur. See kiht on meie saidilt eemaldatud. GIS -i amet levitab nüüd seda andmekihti NJGIN -is seadusandlike teenistuste büroo (OLS) nimel aadressil: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp\nNew Jersey maakonna piirid\nNJDEP ei ole enam riigi, maakonna ja omavalitsuste piirkihtide andmehaldur. Need kihid on meie saidilt eemaldatud. GIS -i amet levitab neid andmekihte nüüd NJGIN -is aadressil: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp\nTeateate ulatuslikud hulknurgad - Envr_mon_soil_DNA.zip (0,768 MB, 5,44 MB lahti pakitud)\nSee andmekiht tuvastab need teadaolevad saastatavad saidid (KCS) või saidi parandusprogrammide (SRP) tervikliku saitide loendi (CSL) saidid, millele on määratud akt.\nHirvehaldusüksused - Grid_deer_unit.zip (0,04 MB, 0,19 MB lahti pakitud)\nNeed võrguandmed esindavad New Jersey osariigis hirvehaldusüksusi (DMU). Iga nummerdatud võrk on 14,288 ruut miili ja andmeid kasutatakse koos hirvede haldamise tsoonidega (DMZ). Jahimehed saavad DMU abil tuvastada oma asukoha DMZ -s. DMU on kõige väiksem ja üksikasjalikum ruumiline viide, mida kasutatakse hirvede haldamisel, st haiguspuhangute jälgimisel. Pange tähele, et esialgsed andmete genereerimise ja loomise protseduurid tekitasid mitmesuguseid puuduvaid ruudustikunumbreid (222, 231, 244, 414, 550–559) ja mõningaid ruudustiku järjekorra probleeme. Kuna neid andmeid kasutati jahipidamisel ja andmete järjepidevuse huvides, ei ole neid parandatud.\nDigitaalne kõrgusvõrk (10 meetrit) New Jersey jaoks\nDigitaalne kõrgusvõrk (100 meetrit) New Jersey jaoks - nj100mlat.zip (4163 KB, 17938 KB pakitud)\nVõre on USGS DEM -failidest genereeritud ESRI GRID -rasterfail. Digitaalne kõrgusmudel (DEM) on USGSi poolt kasutatav terminoloogia maastiku kõrguse andmekogumite kirjeldamiseks digitaalsel rasterkujul. Selle andmekogumi jaoks liideti 7,5-minutiline DEM (10-meetrine x 10-meetrine andmeside, valatud universaalsele transversaalsele Mercatori (UTM) projektsioonile) ja prooviti uuesti 100 meetri x 100 meetri kaugusel.\nNew Jersey digitaalne tõusuhõlmavõrk (100 meetrit) - nj100mhill.zip (1992 KB, 2943 KB pakitud)\nHillshade on võrest genereeritud rasterfail. Võre on USGS DEM -failidest genereeritud ESRI GRID -rasterfail. Digitaalne kõrgusmudel (DEM) on USGSi poolt kasutatav terminoloogia maastiku kõrguse andmekogumite kirjeldamiseks digitaalsel rasterkujul. 7,5-minutiline DEM (10-meetrine 10-meetrine andmevahe, valatud Universal Transverse Mercator (UTM) projektsioonile) ühendati ja prooviti selle andmekogumi jaoks uuesti 100-meetrise ja 100-meetrise prooviga. Vaikeväärtustega kasutati ArcInfo Hillshade käsku, välja arvatud z-tegur, mille selle mägivari valmistamiseks liialdas 50.\nKõrguse kontuurid - stcon.zip (6331 KB, 15324 KB lahti pakitud)\nSee andmekogum on graafiline kujutis New Jersey osariigi kõrguse kontuuridest kahekümne jala intervalliga. See loodi USGS DEM 100 meetri võrest.\nKalade bioloogilise terviklikkuse proovivõtupunktide indeks (2000 - 2011) - Envr_mon_water_fibi.zip (.040 MB, .204 MB unzipped)\nNeed andmed esindavad bioloogilise terviklikkuse seirevõrgustiku NJDEP kalaindeksi aktiivseid proovipunktide asukohti aastatel 2000–2011. FIBI on indeks, mis mõõdab oja tervist, tuginedes kalade kogumi mitmele atribuudile. Iga proovivõetud sait hinnatakse selle kõrvalekallete alusel võrdlustingimustest (st sellest, mida leitaks mõjutamata voos) ja klassifitseeritakse kui "halb", "õiglane", "hea" või "suurepärane".\nGolfiväljakud (üleriigiline) - njgolf.zip (615 KB, 1495 KB pakitud)\nNeed andmed esindavad kõigi New Jersey golfiväljakute faarvaatrit, haljasalasid ja tee -alasid. See loodi, valides kõik puhkepolügoonid 1995/97 NJDEP maakasutuse/maakatte (LU/LC) failist. Määratletud on 256 kurssi ja 553 hulknurka (Paljud kursused on näidatud katkendlike hulknurkadena, sest laevateed/rohelised/tee -alad on eraldatud märgalade, metsa või muu maa -alaga. Faili eesmärk on määrata kursuse pindala, mis aitab hinnata igal aastal kasutatud pestitsiidide, väetiste ja herbitsiidide kogust. Seetõttu ei kuulu väljaku polügoonidesse olulised (1 aakri suurused või suuremad) metsad või märgalad, kuigi need alad võivad kuuluda golfiväljakule.\nPõhjavee saastumisalad (CEA)\nNeed andmed määravad kindlaks kohad, kus on tuvastatud põhjavee saastatus, ja vajaduse korral on NJDEP loonud klassifikatsiooni erandi ala (CEA) vastavalt N.J.A.C. 7: 9-1,6 ja 1,9 (b). CEA -d on institutsionaalsed kontrollid geograafiliselt määratletud piirkondades, kus New Jersey põhjavee kvaliteedistandardid (NJGWQS) konkreetsete saasteainete osas on ületatud. CEA -d kehtestatakse selleks, et teatada, et teatud põhjaveekihi klassifikatsiooni koostisosad ei ole või ei ole kohalikus piirkonnas täidetud loodusliku veekvaliteedi või inimtekkeliste mõjude tõttu ning et põhjaveekihtide sihtotstarbeline kasutamine on mõjutatud piirkonnas peatatud. CEA tähtaeg.\nPõhjavee saastumisalad (CKE) - Envr_mon_gw_CKE.zip (.099 MB, .305 MB lahti pakitud)\nSee andmekiht sisaldab teavet osariigi piirkondade kohta, mis on määratletud kui praegu teadaolev põhjaveereostuse ulatus (CKE). CKE piirkonnad on geograafiliselt määratletud piirkonnad, mille puhul on teada, et kohalikud põhjaveevarud on ohus, kuna vee kvaliteet ületab joogivee ja põhjavee kvaliteedistandardeid teatavate saasteainete puhul.\nHead of Tide (kuum) - hot.zip (30 KB, 121 KB lahti pakitud)\nSee on graafiline esitus New Jersey vooluveekogude tõusulaine (kuumade) punktide kohta. See hõlmab ka nende vooluveekogude lisajõgesid. KUUM on punkt loodete vooluveekogul, kus veepinna vertikaalse liikumise mõõtmine MEAN HIGH WATER (MHW) juures ei ole enam otstarbekas. Kõik loodete vooluveekogu kuumast punktist mere poole jäävad looded.\nHighlands Preservation Kanalisatsiooni teeninduspiirkond highpresssa.zip (97 KB, 260 KB lahti pakitud)\nMägismaa veekaitse ja planeerimise seadus (Highlands Act), N.J.S.A. 13: 20-1 jj. allkirjastatud 10. augustil 2004, tunnistas kehtetuks kõik Highlands Preservation Area kanalisatsiooniteeninduspiirkonnad (SSA), kus kogumistorusid polnud ehitatud. See on graafiline kujutis Highlandi kaitseala muudetud SSA kaardistamisest. SSA kaardistamine näitab konkreetsete piirkondade jaoks kavandatud reovee ärajuhtimise meetodit, st kas reovesi kogutakse piirkondlikku puhastusseadmesse või puhastatakse kohapeal ja kõrvaldatakse pinnavee (SW) või põhjavee (GW) heitvee kaudu. Individuaalseid maapealseid kõrvaldamissüsteeme, mis tühjendavad vähem kui 2000 gallonit päevas (gpd), saab paigutada kõikjale osariiki, kus saidi tingimused seda võimaldavad, ja seetõttu pole neid kaardistatud.\nAjaloolise arheoloogilise leiukoha ruudustik - Land_use_HPO_arch_grid.zip (0,338 MB, 2,72 MB pakkimata)\nSee andmekogum sisaldab vektorvõrku, mis koosneb ligikaudu 1/2 miili suurustest lahtritest, mis näitab arheoloogiliste paikade olemasolu, mis: 1. on kantud New Jersey osariiki või ajalooliste paikade riiklikesse registritesse; 2. on kindlaks määratud; New Jersey ajaloolise säilitamise büroo (HPO) hallatav või 3. on tuvastatud kultuuriliste ressursside uuringu või muu HPO arhiivis oleva dokumendi kaudu.\nAjaloolised piirkonnad - Land_use_HPO_district.zip (4,39 MB, pakkimata 8,36 MB)\nSee andmekogum esindab neid ajaloolisi piirkondi, mis: 1. on kantud New Jersey või ajalooliste paikade riiklikesse registritesse; 2. on kindlaks määratud kaasamiseks kõlblikud föderaal- või osariigi protsesside kaudu, mida haldab New Jersey ajalooline säilitusamet (HPO), või 3. on tuvastatud kultuuriliste ressursside uuringu või muu HPO -s registreeritud dokumentatsiooni kaudu.\nAjaloolised omadused - Land_use_HPO_property.zip (22,1 MB, 222 MB lahti pakitud)\nSee andmekogum esindab neid ajaloolisi omadusi, mis: 1. on kantud New Jersey või ajalooliste paikade riiklikesse registritesse; 2. on kindlaks määratud kaasamiseks kõlblikud föderaal- või osariigi protsesside kaudu, mida haldab New Jersey ajalooline säilitusamet (HPO), või 3. on tuvastatud kultuuriliste ressursside uuringu või muu HPO -s registreeritud dokumentatsiooni kaudu.\nAjaloolised kaldajooned - histshore.zip (1057 KB, 3331 KB pakitud)\nSee andmekogum kujutab graafiliselt nelja Atlandi ookeani maakonna (Atlandi ookean, Cape May, Ocean ja Monmouth) ajaloolisi kaldajooni. See kirjeldab 11 erinevat Atlandi ookeani rannajoont New Jerseys aastatel 1836–1977. Rannajooned on pärit aastatest 1836-42, 1855, 1866-68, 1871-75, 1879-85, 1899, 1932-36, 1943, 1951-53, 1971 ja 1977. Kõik aastad ei ole täielikud ega kulge kogu pikkuses neli Atlandi maakonda. Rannikuala saab kasutada 1986. aasta rannajoonena.\nHüdrograafia (osariigi/kolmanda järgu või kõrgem) - stateriv.zip (2184 KB, 5858 KB pakitud)\nSee andmekogum on graafiline esitus New Jersey osariigi jõgedest, mis on kolmanda järgu või kõrgemad. Need jõed valiti uuesti iga maakonna vooluulatusest. Kaardi algne allikas on USGS 1: 24 000 hüdrograafia digitaalse joongraafi (DLG) failid.\nIntegreeritud veekvaliteedi seire- ja hindamisaruanne\nIntegreeritud veekvaliteedi seire- ja hindamisaruanne on iga kahe aasta tagant koostatud aruanne, mis tuvastab osariigi veed, mis saavutavad veekvaliteedi standardid, ning veed, mis on kahjustatud ja vajavad maksimaalset päevakoormust (TMDL) vastavalt föderaalse puhta vee seadusele. Seotud GIS -failid sisaldavad aruande ruumilist komponenti ja hõlmavad riigi veekogusid, hindamistulemusi ja seirejaamade asukohti.\nTuntud saastunud saitide loend (KCSL)\nNew Jersey (mitteomanik) tuntud saastatud alade loend (KCSNJ) on need osariigid, kus ei ole koduomanikke, ja osad, kus pinnase või põhjavee saastumine on kinnitatud kehtivate standarditega võrdsel või suuremal tasemel. See teadaolevate saastatud saitide loend võib sisaldada saite, kus parandamine on praegu käimas, nõutav, kuid pole veel algatatud või on lõpetatud.\nNJDEP ei ole enam seadusandlike ringkondade kihi andmehaldur. See kiht on meie saidilt eemaldatud. GIS -i amet levitab nüüd seda andmekihti NJGIN -is seadusandlike teenistuste büroo (OLS) nimel aadressil: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/DataDownloads.jsp\nMunitsipaaltaseme ülesanded - msrp_tier.zip (1683 KB, 4346 KB pakitud)\nSee kaart on A- ja B -tasandi omavalitsuste geograafiline kujutis, mis on vastu võetud NJPDESi sademevee reguleerimise programmis N.J.A.C. 7: 14A-25.3 (a) ja sellega seotud tabel. (Vt 36 N.J.R. 813 (a), 2419 (a) ja 4133 (a) 2. veebruar, 17. mai ja 7. september 2004).\nNew Jersey osariigi piirid\nNJDEP ei ole enam riigi, maakonna ja omavalitsuste piirkihtide andmehaldur. Need kihid on meie saidilt eemaldatud. GIS -i büroo levitab neid andmekihte nüüd NJGIN -is aadressil: https://njgin.state.nj.us/NJ_NJGINExplorer/jviewer.jsp?pg=DataDownloads\nNew Jersey omavalitsused (lõigatud rannikule) - Govt_admin_mun_coast_bnd.zip (24,9 MB, 37,1 MB lahti pakitud)\nSee andmekogum on ruumiline esitus New Jersey omavalitsuste uusimast versioonist, mille pakub OIT/OGIS. NJDEP kärpis andmeid, kasutades erinevatel eesmärkidel üksikasjalikku ja uuendatud kihti "NJDEP Coastline of New Jersey". Ruumilist täpsust parandati varasemate omavalitsuste andmete põhjal, integreerides omavalitsuste piiridega kokkulangevad funktsioonid teistest kvaliteetsetest lähteandmete kogumitest. See Municipalitites'i praegune versioon (lõigatud rannikule) näitab erinevaid värskendusi (loetletud töötlemisetappides) koos Princetoni linnaosa ja Princetoni linna ühinemisega Princetoni loomiseks.\nLooduspärandi võrgukaart - nhpgrid.zip (0,68 MB, pakendamata 12,69 MB)\nLoodusmaade haldamise büroo (ONLM) dokumenteerib oma looduspärandi andmebaasi kaudu haruldasi taimeliike ja haruldasi ökoloogilisi kooslusi, et teavitada otsustajaid, kes peavad tegelema loodusvarade kaitsega. Looduspärandi võrgukaart on geograafilise infosüsteemi (GIS) fail, mis annab üldise ülevaate haruldaste taimeliikide ja haruldaste ökoloogiliste koosluste geograafilistest asukohtadest kogu osariigis ilma tundlikku üksikasjalikku teavet esitamata.\nLooduspärandi prioriteetsed saidid - prisites.zip (1063 KB, 4083 KB pakitud)\nLooduspärandi prioriteetsete alade katvus loodi New Jersey bioloogilise mitmekesisuse säilitamiseks kriitiliselt oluliste piirkondade väljaselgitamiseks, pöörates erilist tähelepanu haruldastele taimeliikidele ja ökoloogilistele kooslustele. Looduspärandi prioriteetsed saidid põhinevad New Jersey looduspärandi andmebaasi teabe analüüsil. Need alad ei hõlma aga kõiki teadaolevaid ohustatud ja ohustatud liikide elupaiku New Jerseys. Kui on vaja teavet selle kohta, kas ohustatud või ohustatud liigid on konkreetselt maatükilt dokumenteeritud või mitte, saab looduspärandi andmebaasi otsingut taotleda, pöördudes loodusmajandusameti poole.\nNJPDES kombineeritud kanalisatsiooni ülevool (CSO) - DRAFT Edition 201202 - cso.zip (0,4 MB, 0,23 MB lahti pakitud)\nSee on üleriigiline CSO punktide asukohtade geograafiline esitus. Kombineeritud kanalisatsiooni ülevoolud (CSO) on kanalisatsioonitorud, mis on mõeldud vihmavee äravoolu, olmereovee ja tööstusliku reovee kogumiseks samasse torusse. Enamasti transpordivad kombineeritud kanalisatsioonisüsteemid kogu oma reovee reoveepuhastisse, kus see puhastatakse ja seejärel juhitakse veekogusse. Tugeva vihmasaju või lumesulamise perioodidel võib reovee maht kombineeritud kanalisatsioonisüsteemis ületada kanalisatsioonisüsteemi või puhastusseadme võimsust.\nNeed andmed annavad teavet lubatud CSO-punktide asukoha, kohaldatava NJPDES-i loa numbri, määratud kolmekohalise tühjenemise seerianumbri, laius- ja pikkuskraadi, CSO punkti nime (ka tänava aadressi), CSO veepiirkonna ja iga punkti kordumatu identifikaator, mis koosneb loa numbrist ja väljumisnumbrist.\nNJPDES põhjavee äravoolud - njpdesgwd.zip (34 KB, 130 KB lahti pakitud)\nSee kiht sisaldab lubatud rajatisi sanitaar- ja tööstusreovee juhtimiseks, kasutades erinevaid meetodeid, nagu laguunid, pihustusniisutus või maismaavool. NJPDESi load väljastab NJDEP ja need on lubatud vastavalt New Jersey osariigis heitmeid reguleerivatele konkreetsetele eeskirjadele.\nNJPDES pinnaveeheited - Strc_NJPDES_sw_pipe.zip (380 KB, 2,12 MB lahti pakitud)\nNew Jersey saasteainete kõrvaldamise süsteemi (NJPDES) pinnavee väljalasketoru GIS -punktide katvus, mis on koostatud GPS -i asukohtadest, NJPDES -i andmebaasidest ja loataotlustest. See katvus sisaldab pinnavee äravoolukohti ja vastuvõtuvee koordinaate aktiivsetele ja lõpetatud torudele.\nAvatud ruum - maakonna omanduses - Land_owner_openspace_county.zip (3,84 MB, 15,0 MB lahti pakitud)\nSee andmekogum sisaldab kaitstud New Jersey avatud ruumi ja puhkealasid, mis kuuluvad kas maakonnale tasuliste huvide eest või mida haldab maakond, kuid mis kuuluvad tasu eest teisele valitsusasutusele või mittetulundusühingule. Need avatud maa -alad on kas rahastatud Green Acresi kohaliku abiprogrammi kaudu või on loetletud Green Acres'i heakskiidetud puhke- ja avatud ruumi nimekirjas (ROSI). Selle andmekihi avatud ruumi vara tüübid hõlmavad parke, hoiualasid, kaitsealasid, ajaloolisi paiku, puhkevälju, randu jne. See andmekogum pakub kasutajatele hallatavat graafilist nimekirja maakonna kaitstud avatud ruumist kogu New Jersey osariigis. See on väärtuslik vahend maa omandamise otsuste tegemisel ja seda EI kasutata tegeliku või tegeliku kinnisvara omandiõiguse kirjeldamiseks.\nAvatud ruum - riigi omanduses - newstate.zip (3,05 MB, 9,98 MB lahti pakitud)\nSee andmekogum sisaldab kaitstud avatud ruumi ja puhkealasid, mis kuuluvad New Jersey osariigi keskkonnakaitse osakonna (NJDEP) eest tasu eest. Selle andmekihi omanditüübid hõlmavad maatükke, nagu pargid, metsad, ajaloolised paigad, looduslikud alad ja eluslooduse haldamise alad.\nPakiandmed on oluline ruumilise raamistiku andmekiht, mille vastu saab arendada muid ruumiandmeid.See kiht võib olla ka väärtuslik ressurss juhtimis-, planeerimis- ja analüüsitegevuse toetamiseks kogu riigis. Iga valla/maakonna kohustus on avalikkusele pakiandmete edastamine. Sellisena ei loo ega levita NJDEP pakiandmeid. Viimase pakiandmete hankimise huvilistel palutakse võtta ühendust maakonna vastava GIS -osakonnaga. Teine võimalus pakiandmete kättesaadavuse kontrollimiseks on otsida New Jersey georuumiliste andmete arvelduskojast (NJGIN) aadressil: https://njgin.state.nj.us/. Alustage NGIN Exploreri käivitamisega ja seejärel sisestage VALIKU MÄRKSÕNA väljale märksõna "pakk". Klõpsake suvandit Täistekst ja seejärel nuppu Otsi.\nPinelands Area Boundary - pinelands.zip (76 KB, 200 KB lahti pakitud)\nSee on New Jersey Pinelandsi piiri (PA_Boundary) ArcView kujufail. Pinelandsi piirifail loodi 68 fotoveljandiku nelinurga digitaliseerimisega. Seejärel liideti fotoveljandiku neljandikud kokku, et luua lõplik kujufail (PA_Boundary).\nKohanimede asukohad - placenam04.zip (266 KB, 4961 KB lahti pakitud)\nKõik kohanimed on võetud 2004. aastal muudetud USGS 7.5 topoquad sarjast. Need andmed hõlmavad punkte, mis esindavad kohalikke ja muid ametlikke piire ning erinevaid föderaalselt tunnustatud linnaosasid ja kogukondi.\nSee on osariikide kanalisatsiooniteenuste piirkonna (SSA) kaardistamise graafiline esitus. SSA kaardistamine näitab konkreetsete piirkondade jaoks kavandatud reovee ärajuhtimise meetodit, st kas reovesi kogutakse piirkondlikku puhastusseadmesse või puhastatakse kohapeal ja kõrvaldatakse pinnavee (SW) või põhjavee (GW) heitvee kaudu.\nKarpide klassifikatsioon - Envr_admin_shellfish_bnd.zip (3,39 MB, 4,84 MB lahti pakitud)\nNeed andmed on graafiline esitus NJ rannikuvetest, mis on klassifitseeritud vastavalt karpide kogumise eeskirjadele. Veed liigitatakse ühte viiest kategooriast: Keelatud - saagi kogumine ei ole mingil tingimusel lubatud. Piiratud erinõuded - koristamine lubatud eriloaga, mis nõuab karpide edasist puhastamist enne müüki. Hooajaline (november - aprill) - ja hooajaline (jaanuar - aprill) - kus saagikoristus on lubatud ainult teatud aastaaegadel. Lõplik kategooria on Heakskiidetud - saak on lubatud mis tahes tingimustel. Vete klassifikatsioon põhineb riiklikul karpide sanitaarprogrammil. Nagu käesolevas programmis täpsustatud, põhinevad klassifikatsioonid kolmel komponendil: 1) veekvaliteedi regulaarne jälgimine 2) rannajoone tingimuste väliuuringud 3) Veevoolude ja -voolude uurimine (hüdrograafia). Neid funktsioone täidab New Jersey mereveeseire büroo, mis jälgib umbes 2500 asukohta vähemalt viis korda aastas.\nRannajoone struktuurid - shorstrc.zip (199 KB, 581 KB lahti pakitud)\nKaldakaitsekonstruktsioonide projekt hõlmas kõigi New Jersey rannajoonel ja New Jersey rannikualade rajatiste ülevaatamise seaduse (CAFRA) tsoonis asuvate kaldajoone kaitsekonstruktsioonide identifitseerimist, tõlgendamist ja joonistamist. Tuvastatud struktuuride hulka kuuluvad jettid, kubemed, paisutamised, mereseinad, lainemurdja. Sadamad ja kubemed on kaitsekonstruktsioonid (tavaliselt ehitatud kivist, puidust või betoonist), mis ulatuvad rannajoonest väljapoole.\nRannajoone tüüp - shoretype.zip (199 KB, 581 KB lahti pakitud)\nRannajoone tüüpi projekt hõlmas kogu New Jersey rannajoone identifitseerimist ja kodeerimist rannikualade rajatiste ülevaatamise seaduse (CAFRA) tsoonis Keyportist Hieslerville'i. Andmeid saab kasutada rannikualade erinevate klassifikatsioonide piiritlemiseks konkreetsete pinnavormide alusel.\nSouth Jersey Marsh - sjmarsh.zip (1814 KB, 4632 KB pakitud)\nLõuna -New Jersey soode elupaikade aluskaardid loodi 1991. aastal, kasutades 1986. aasta aerofotograafiat. Elupaigaandmed kogusid ja sisestasid GIS -i ohustatud ja mänguväliste liikide programmi (ENSP) töötajad, kasutades The New Jersey Natural Lands Trust (NJNLT) annetatud raha. See andmekogum loodi kõige konkreetsemalt kasutamiseks rändavate rannalindude kaitsmiseks ja haldamiseks Delaware'i lahel.\nSportlikud ookeanipüügiplatsid - sportfishing.zip (.67 MB, lahti pakitud 1,32 MB)\nPeamised kalapüügipiirkonnad on tõestatavalt toetanud märkimisväärset kohalikku harrastus- ja kutselise kalapüügi tegevust. Osakond kaardistas esmakordselt peamised püügipiirkonnad 1980ndatel. Kuna kaart on üle 20 aasta vana, tehti 2003. aastal kindlaks, et seda on vaja uuendada. Uuriti tellimuslaevu, peolaevu ja erapaatide kapteneid, et teha kindlaks piirkonnad, mida nad peavad meelelahutuslikult olulisteks püügipiirkondadeks või esmaklassilisteks püügipiirkondadeks. Seejärel koondati see teave ja viimistleti digitaalsesse vormingusse.\nNew Jersey osariigi piir\nSTORETi veekvaliteedi seirejaamad - storet.zip (272 KB, 2468 KB pakitud)\nSTORETi andmed säilitavad veekvaliteedi seirejaamade asukohad NJDEPi andmebaasist NJ STORET (moderniseeritud). Jaam on koht, kus toimub andmekogumisüritus, näiteks põlluproovi kogumine, põllu parameetrite mõõtmine või keskkonnaelupaikade hindamine. NJ STORET säilitab NJDEPi veekvaliteedi seireandmeid 1. jaanuarist 1999 kuni praeguseni. Märkus: enne seda kuupäeva võetud veekvaliteedi seire andmed salvestatakse EPA Legacy STORET andmebaasi.\nStreams 2002 (riiklik hüdrograafia andmekogum)\nSee andmekiht sisaldab teavet voolujoonte kohta, mis on piiritletud NJ jaoks 2002. aasta värvilisest infrapuna (CIR) pildist, mille atribuudid on eraldatud riiklikust hüdrograafia andmekogumist (NHD).\nTäiendav ümbritseva pinnavee seirevõrk - sasmn.zip (0,05 MB, 0,26 MB lahti pakitud)\nNeed andmed kujutavad endast proovivõtukohti NJDEP -i täiendava ümbritseva pinnavee seirevõrgu (endine EWQ) projektis. SASMN -võrgustiku eesmärk oli pakkuda täiendavaid andmeid kogu riigi veekvaliteedi kohta.\nPinnavee kvaliteedistandardid - swqs.zip (73,17 MB, 208,2 MB lahti pakitud)\nPinnavee kvaliteedistandardid: Need andmed on New Jersey pinnavee kvaliteedistandardite digitaalne esitus vastavalt NewJersey vete pinnavee kvaliteedistandarditele, nagu on määratletud N.J.A.C. 7: 9 B. Pinnavee kvaliteedistandardid (SWQS) määravad kindlaks ettenähtud kasutusalad ja täpsustavad osariigi vete kaitsmiseks vajaliku veekvaliteedi (kriteeriumid). Ettenähtud kasutusalad hõlmavad joogivett, kalade ja eluslooduse paljundamist, vaba aja veetmist, põllumajandus- ja tööstusvarusid ning navigatsiooni. Need kajastuvad konkreetsete vete kasutusklassifikatsioonides. Liinitööd on katkestatud/muudetud, et kajastada N.J.A.C. 7: 9B-1.15. Oja klassifikatsioonide ja lagunemisvastaste tähiste tõlgendamisel võetakse arvesse N.J.A.C. 7: 9B-1.15 on alati ülimuslikud. GIS-kiht kajastab 21. detsembri 2009 seisuga vastu võetud voo klassifikatsioone ja lagunemisvastaseid nimetusi ning on ainult täiendav ega ole juriidiliselt siduv.\nTidelandi väidete joon kujutab alasid, mis praegu või varem voolasid mõõna ajal või alla selle. Kuna keskmine kõrge veepiir võib merepinna tõusu tõttu muutuda, ei esinda see joon praegust keskmist kõrgveepiiri. Pigem kujutab see kaardistamise ajal keskmist kõrge veepiiri ja kunstlikku ümberehitust eelnevat ajaloolist keskmist veepiiri.\nTidelands Grid - tidegrid.zip (103 KB, 434 KB lahti pakitud)\nSee andmekogum on graafiline kujutis New Jersey Atlandi ookeani rannikualade loodete võrgustikust. See oli automatiseeritud skaalal 1: 24000. Katvuse omistas osaliselt IEP ning BGIA ja Tidelands lõpetasid kodeerimise ja kontrollisid koode.\nMaksimaalne päevane koormus (TMDL) Lakesheds - Envr_mon_TMDL_lakeshed.zip (1,5 MB, 3,84 MB lahti pakitud)\nNende järve TMDL -ide jaoks on murettekitavad saasteained fosfor ja väljaheide. TMDL-id tuletatakse punktkoormusallikate jäätmekoormuse jaotusest pluss koormusjaotused muudest kui allikatest ja ohutusvaru, et võtta arvesse mudeli ebakindlust.\nMaksimaalne päevane koormus (TMDL) karpide kahjustatud veed - Envr_mon_TMDL_shellfish.zip (10 MB, 16,7 MB lahti pakitud)\nNende karpide TMDL -ide murettekitav saasteaine on täielik kolibakter. Mitte -punktilised ja sademeveeallikad on nendes veekogudes kolibakterite/fekaalsete koliformsete koormuste peamised allikad.\nMaksimaalne päevane koormus (TMDL) Streamshed - Envr_mon_TMDL_streamshed.zip (1,46 MB, 2,37 MB lahti pakitud)\nNende Streami TMDL -ide jaoks muret tekitavad saasteained on fekaalne kolibakter ja üldfosfor.\nMaksimaalne päevane koormus (TMDL) ajaloolised voogesitused - Envr_mon_TMDL_streamshed_hist.zip (1,53 MB, 2,38 MB lahti pakitud)\n(Enne 2008. aastat) Nende Streami TMDL-ide muret tekitavad saasteained on väljaheite koliformne ja üldfosfor.\nVeetarnijate teeninduspiirkonnad (1998 avalik kogukond) - watpurv1998.zip (943 KB, 1439 KB lahti pakkitud)\nSee on 1998. aasta avalike kogukondade veetarnijate teeninduspiirkondade graafiline esitus. Avalikud kogukondlikud veetarnijad on süsteemid, mis juhivad inimtoiduks mõeldud vett vähemalt 15 teenindusühendusse, mida kasutatakse aastaringselt, või süsteemi, mis teenindab regulaarselt vähemalt 25 aastaringset elanikku. Kaardistatud piirid on tegeliku veevarustus- või teeninduspiirkonna piirid.\nVeekvaliteedi juhtimise planeerimise valdkonnad - wqmpa.zip (19,21 MB, 30,54 MB lahti pakitud)\nSee on 12 maakondliku/piirkondliku veekvaliteedi juhtimise planeerimisala (WQMPA) geograafilise ulatuse esitus. Vastavalt veekvaliteedi planeerimise seaduse (WQPA) paragrahvile 5 koostas maakond või NJDEP vastavalt maakondliku või piirkonnaülese veekvaliteedi juhtimiskava (WQMP), N.J.S.A. 58: 11A-1 jj nende piirkondade kohta. WQMP -d kasutatakse koos üleriigilise WQM -kavaga, mis koos moodustavad jätkuva planeerimisprotsessi, mis viiakse läbi vastavalt WQPA -le, veereostuse kontrolli seadusele, N.J.S.A. 58: 10A-1 jj ja N.J.S.A. 13: 1D-1 jj ning vastavalt föderaalse puhta vee seaduse (33 USC 1251 jj) paragrahvidele 303 (e) ja 208, et teha veekvaliteedi juhtimise (WQM) planeerimisreeglite alusel järjepidevuse määramine, N.J.A.C. 7:15.\nVee kvaliteedijaamad (olemasolevad) - ewqpoi.zip (39 KB, 181 KB pakitud)\nNeed andmed kujutavad endast proovivõtukohti NJDEP EWQ (Existing Water Quality) projektis. EWQ võrgustiku eesmärk oli pakkuda täiendavaid andmeid kogu riigi veekvaliteedi kohta.\nVeevarustuse planeerimise alad - wsplarea23.zip (399 KB, 959 KB lahti pakitud)\nNeed andmed võimaldavad ruumiliselt piiritleda 23 veevarustuse planeerimise ala, nagu on kujutatud New Jersey osariigi veevarustuskavas (NJSWSP). NJDEPi loodusvarade taastamise büroo kasutab andmeid põhjavee saasteainete kogumite ruumiliseks viitamiseks saastunud kohtades, et teha kindlaks, kas saasteainete kogum asub veevarustuse planeerimise piirkonnas "Ülejääk" või "Puudujääk". Seda teavet kasutatakse põhjavee vigastuste arvutamisel.\nVeekogu 2002 (riiklik hüdrograafia andmekogum)\nNeed andmed sisaldavad teavet veekogu funktsioonide kohta, mis on NJ jaoks eraldatud 2002. aasta värvilisest infrapuna (CIR) pildist, mille atribuudid on eraldatud riiklikust hüdrograafia andmekogumist (NHD).\nVeekogu halduspiirkonnad - depwmas.zip (.43 MB, .87 MB unzipped)\nDewmasi andmed on dephuc14 andmete lihtsustatud versioon. Dephuc14 on NJDEP-i versioon USA geoloogiateenistuse (USGS) hüdroloogilise üksuse koodiga basseinidest, mis kirjeldab DEP-i vesikonna halduspiirkondade ulatust ja alasid, mida kasutatakse üleriigilise valgala algatuse jaoks. Nii depwmas kui ka dephuc14 andmed hõlmavad New Jersey vesikonna baaskaarte. Samuti loodi mõlemad USGS HUC14 -st, asendades USGS -i versiooniga kaasnenud osariigi piiri DEP osariigi ja maakonna piiriandmetega (stco). Andmed toodeti andmetöötlusprobleemide lahendamiseks, mis tekkisid USGS huc14 ja NJDEP GIS andmete kombineerimisel vastuoluliste riigipiiride kasutamise tõttu.\nVeekogud (veealused nime järgi - DEPHUC14) - dephuc14.zip (2,53 MB, 5,51 MB lahti pakitud)\nNew Jersey 14-kohalised hüdroloogilised üksused (HUC14) on nende üksuste 2006. aasta versiooni versioon. See versioon parandab mõningaid piire, et need oleksid kooskõlas uue hüdrograafiaga, mis põhineb 1: 2400 aerofotol (NJDEP, 2008). Samuti muudab see mõningaid muudatusi, et olla paremini kooskõlas uue 12-kohalise hüdroloogilise seadme katvusega (EPA, 2009). See redigeerimisprotsess lõi 42 uut HUC14 -d, kustutas ühe sisemaal asuva HUC14 ja viis rannikuäärset HUC14 -d Delaware'i lahest ning muutis üle 100 piiri. Neid muudatusi üksikasjalikult käsitlev aruanne (Hoffman ja Pallis, 2009) on kättesaadav Internetis. Programmilistel põhjustel lõigatakse 14-kohalised üksused New Jersey poliitilisele piirile.\nVeekogud (veealused nime järgi - DEPHUC12) - dephuc12_boundary.zip (3,66 MB, 4,88 MB lahti pakitud)\nSee andmekogum on digitaalne hüdroloogilise üksuse piirikiht (lõigatud New Jersey poliitilistel piiridel) New Jersey osariigi alamveekogu (12-kohaline) 6. tasemele. See andmekogum koosneb geograafiliselt viidatud digitaalsetest andmetest ja nendega seotud atribuutidest, mis on loodud vastavalt "FGDC ettepaneku versioonile 1.0 - Federal Standards For Delineation of Hydrologic Unit Boundaries 3/01/02" https://datagateway.nrcs.usda.gov /. Hulknurkadele omistatakse hüdroloogiliste üksuste koodid 4. taseme alamvesikondade, 5. taseme vesikondade, 6. taseme alamveekogude, nime, suuruse, allavoolu hüdroloogilise üksuse, valgala tüübi, mitteosalevate alade ja voolu muutmise kohta. Kaarele omistatakse iga vesikonna, jooneallika ja metaandmete viitefaili kõrgeim hüdroloogilise ühiku kood\nVeekogud (Veekogud nime järgi - DEPHUC11) - dephuc11.zip (995 KB, 2441 KB pakitud)\nDrenaažikausid on piiritletud 1: 24 000 (7,5-minutilise) USGS nelinurgaga. Piirid on viimase 20 aasta jooksul välja töötatud üldotstarbeliseks kasutamiseks USGSi ringkonna töötajate poolt. Kaare ja hulknurga atribuudid on hõlmatud vesikondade nimede ja eraldusjoonte ning 14-kohaliste hüdroloogiliste üksuste koodidega. New Jersey osariigi piir, nagu algselt määratleti USGS -i allika levialas, ei vasta NJDEP -i kasutatavale piirile. Seetõttu muutis katvust NJ geoloogiateenistus, et eemaldada USGS -i osariigi piir ja sisestada NJDEP -i oleku piir, lahendades seega enamiku võimalikest lõikamisvigadest.\nKaevuprogramm Atlas Grid 2x2m (2 minutit 2 minutit) - atlas2x2m.zip (0,62 MB, 1,58 MB lahti pakitud)\nAtlas2x2m on 2 minuti ja 2 minuti pikkune võrk, mis on lahutatud kaevuprogrammi Atlas Sheet Gridist New Jersey jaoks.\nKaevuprogrammi Atlas Sheet Grid - atlasgrid.zip (7,5 MB, 27,75 MB lahti pakitud)\nSee ruudustik põhineb vanal kaardiseerial nimega New Jersey Atlase Sheets ja nendel põhineval viitesüsteemil, mida nimetatakse New Jersey ristkülikukujuliseks koordinaatsüsteemiks. Atlaslehtedel välja töötatud ruudustikusüsteemi ATLAS_GRID ei eksisteeri, vaid see põhineb lehtedel sisalduvatel latiidi- ja pikkuskraadivõrkudel.\nTuuleturbiinide paigutuskaart (suur skaala) - windturbinesiting.zip (9,73 MB, 15,41 MB lahti pakitud)\nNÕUANNE: See kiht kujutab rannikuvööndi maa -alasid, kus suuremahulised tuuleturbiinid on lubamatud, kuna turbiinid mõjutavad linde ja nahkhiiri.\nÜlemiste märgalade piir/ülemiste märgalade piir - uwb_uwl.zip (3,04 MB, 9,36 MB lahti pakitud)\nÜlem -märgalade piir/ülemise märgalade piiri andmekiht koosneb kahest märgalade piirjoonest, mis on kaardistatud kahes eraldi NJDEP -kaardistusprogrammis.\nTööriistad ja paketid georuumiliseks töötlemiseks Pythoni abil\nSotsiaalteadustes ilmuvad georuumilised andmed üsna sageli. Teil võib olla sotsiaalseid näitajaid erinevate kohtade kohta maa peal erinevatel haldustasanditel, nt. riikides, osariikides või omavalitsustes. Või võite uurida antud piirkonna haiglate või koolide ruumilist jaotust või visualiseerida katsega seotud GPS -andmeid. Selliste stsenaariumide puhul on õnneks rikkalik pakkumine avatud lähtekoodiga tööriistu ja pakette. Kuna ma ’ve töötasin hiljuti üsna palju georuumiliste andmetega, tahan tutvustada mõnda sellest tarkvarast, eriti seda, mis on saadaval Pythoni programmeerimiskeele jaoks.\nEnne alustamist tahan tutvustada mõningaid olulisi failivorminguid. Geograafilise infosüsteemi (GIS) maailmas on hulgaliselt failivorminguid, näiteks ESRI kujundifailid, GeoJSON, KML jne. Andmebaasides salvestatakse geograafilised kujundid sageli WKT- või WKB -vormingus. Meie stsenaariumide jaoks on kõige olulisemad vormingud ESRI kujufailid (.shp) ja GeoJSON -failid (.GeoJson või .json). Failide teisendamine nende vormingute vahel on võimalik ogr2ogr tööriist.\nPiirikujude ja muude georuumiliste andmete hankimine\nAnalüüsiks võib vaja minna erinevaid geograafilisi üksusi: 1) teatud kohti või asukohti, mida saab esitada ühe geograafilise koordinaadina (aadress, haigla jne), 2) marsruute või tänavaid, mida saab esitada seeriana koordinaadid või 3) kujundid, näiteks halduspiirid, mida saab esitada geograafiliste koordinaatide polügoonidena.\nIsegi Google Mapsi, OpenStreetMapi (OSM) jms ajal oli mul mõne sellise teabe hankimine üllatavalt raske. Aadresside geograafiliste koordinaatide leidmine on kõige lihtsam: seda protsessi nimetatakse geokodeerimine ja seda saab teha näiteks Google Mapsi API -de kaudu koos Pythoni googlemapsi paketiga. Koha API abil on võimalik ka teatud asukohtade kohta päringuid teha huvipunkte näiteks haiglad või koolid antud piirkonnas. Selliseid asju saab saavutada ka OSM -iga, kuid selle Overpass API tundub palju keerulisem. Vähemalt on olemas Pythoni pakett liigne mis ümbritseb API kõnesid.\nPythoni pakett osmnx on mõeldud tänavavõrkude otsimiseks ja analüüsimiseks. See hangib andmeid OSM -ist. Selle paketiga on võimalik hankida ka administratiivseid piirikujusid. Kuid halduspiiride puhul, millel on mererand, tagastab see alati merepiiri, s.o mõne kilomeetri kaugusel kaldast. Ma ei suutnud leida võimalust ainult maismaapiiri hankimiseks, ei selle paketi ega ainult OSM -i abil.\nÕnneks on olemas OSM -i piiride kaart, mis pakub kõigi OSM -i halduspiiride eksportimist riigi tasandilt (tase 2) alla omavalitsusele ja mõnikord isegi naabruskonna tasandile (tase 10) koos võimalusega anda ainult maismaapiir. Valitud piiride komplekti allalaadimiseks peate OSM -i kontoga sisse logima ja valiku tühistama CLI valik allosas. CLI kaudu (serverile saadetud spetsiaalne veebiaadress) on võimalik alla laadida ka terve hulk halduspiire, näiteks antud riigi jaoks. Vaadake dokumentatsiooni.Allpool toodud näidete jaoks laadisin alla Saksamaa 4 osariigi: Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg ja Berliin GeoJSON-vormingus 4. taseme (föderaalriigid) halduspiirid.\nOSM-i piirikaardi ekraanipilt Mecklenburg-Vorpommerni piiri eksportimisel\nAndmete laadimine rakendusega fiona\nPakett fiona võimaldab lugeda ja kirjutada väga erinevaid GIS -failivorminguid. API järgib standardset Python IO stiili. Mecklenburg-Vorpommern GeoJSON-faili avamiseks kirjutuskaitstud režiimis ja automaatse failitüübi tuvastamisega võime lihtsalt kirjutada:\nArvatakse, et iga fail on a kogu kohta Funktsioonid (geograafilised üksused). Neil on ühised omadused, näiteks autojuht (failiformaat), CRS (koordinaatide viitesüsteem) ja skeem (iga geograafilise üksuse omaduste ja kuju tüübi mall):\nKogus võib olla mitu funktsiooni, näiteks kui otsustasime eksportida mitme riigi halduspiirid korraga ühte faili koos OSM -i piiride kaardiga. Neid funktsioone saab korrata for -loopi abil. Kuid sel juhul on meil failis ainult üks funktsioon (Mecklenburgi-Vorpommerni piir), nii et saame seda funktsiooni kasutada ainult:\nNäeme, et funktsioon sisaldab tüüpi, ID -d, mõningaid atribuute, nagu nimi (OSM -ist) ja mis kõige tähtsam a geomeetria struktuur, mis tähistab geomeetria tüüpi (a Mitmikpolügoonst hulknurkade kogum, mis moodustab kogu kuju) ja sisaldab iga hulknurga koordinaatide loendit.\nJoonistamine koos matplotlib ja descartes\nLaske ’ -del seda funktsiooni kuvada. Saame kasutada Python ’s standardset joonistuspaketti matplotlib seoses descartes mis võimaldab joonistada geograafilisi kujundeid. Matplotlib on aga loodud graafikute joonistamiseks ja seda tuleb geograafilise kuju kaardil kuvamiseks veidi häälestada. Me teeme seda, määrates võrdse kuvasuhte, et vältida vildakust ja keelata ka x- ja y-telje kuvamine. Laske ’ -del kirjutada funktsioon, kuna me vajame seda mitu korda:\nLisaks peame täpsustama x- ja y-telje piirid (st vahemiku). Kui ei, siis kasutab matplotlib mõlema telje jaoks vaikimisi vahemikku [0, 1] ja seega lõigatakse või on nähtamatu kõik kujundid, mille koordinaadid jäävad sellest vahemikust välja. Näiteks kui vaatame oma funktsiooni “geometry ” koordinaate, näeme, et need on x-koordinaatide puhul vahemikus 10 kuni 15 (see on pikkuskraad WGS84 koordinaatides) ja 53 kuni 55 y-koordinaatide jaoks (WGS84 laiuskraad). Kui me lihtsalt proovime seda joonistada, saame tühja lõuendi, sest need koordinaadid on matplotlibi ja telgede vaiktelgede ja#8217 piiridest kaugel.\nÜks viis selle lahendamiseks on leida pikkus- ja laiuskraadide miinimum- ja maksimumväärtused ning seejärel seada telgede ja piiride piirid sellele vahemikule. Selleks peame määratlema mõned funktsioonid:\nKaks esimest on mõeldud pesastatud loendi rekursiivseks tasandamiseks (kuna meie funktsioonide ja geomeetria struktuuri koordinaadid on pesastatud loend). Viimane loob piirangud koordinaatide loendile ja võimaldab valikuliselt määrata puhvri, et saaksime joonise piirile väikesed veerised luua.\nNüüd saame luua esimese graafiku:\nJa tulemus näeb välja selline:\nMecklenburg-Vorpommerni maatükk WGS84 projektsiooniga\nKujundite teisendamine teisteks projektsioonideks püproj\nNüüd ei pruugi te Mecklenburg-Vorpommerni kuju teada, kuid see tundub natuke labane. Põhjus on selles, et koordinaadid projitseeriti WGS84 koordinaatide viitesüsteemiga (CRS). Alguses näitas mv_collection.crs helistamine meile mõnevõrra krüptilist sõnumit <'init': 'epsg: 4326'>. See viitab EPSG koodile 4326, mis omakorda viitab juba mainitud WGS84 koordinaatsüsteemile. See koordinaatsüsteem ei sobi hästi ekvaatorist kaugel asuvas väiksemas mahus kartograafiliseks projektsiooniks, näiteks Saksamaa liidumaad. Seetõttu peaksime koordinaadid ümber projekteerima meie vajadustele paremini vastava arvutipõhise ettetellimissüsteemiga. EPSG veebisait võib aidata leida meie huvipiirkonnale sobivaid koordinaatsüsteeme, nagu ETRS89 / LCC Saksamaa koordinaatsüsteem, millel on EPSG -kood 5243.\nNüüd, kui me teame, millist arvutipõhist ettetellimissüsteemi me saame kasutada, peame muutma oma Mecklenburgi-Vorpommerni piiride koordinaate. Selleks vajame kahte paketti: 1) püproj, mis on Pythoni liides PROJ.4 -le, a ” võimas üldine koordinaatide teisendamise mootor ” ja 2) vormikas, pakett “geomeetriliste objektide manipuleerimine ja analüüs Descartes'i tasapinnal ”, mida ma ’ll hiljem üksikasjalikumalt katan.\nTeisenduse teistsuguseks projektsiooniks saab püproj ja vormika abil rakendada järgmiselt:\nAlguses määratleme oma sihtprojektsiooni, siin EPSG koodi kaudu, kui „epsg: 5243”. Seejärel loome projektsioonifunktsiooni ger_project. Kujuline kuju objekti nimega feat_shape moodustatakse meie funktsiooni geomeetrilise teabe edastamisega kujufunktsioonile. Lõpuks kasutame teisendusfunktsiooni, mis rakendab uut projektsiooni feat_shape igale koordinaadile. Meie kavandatud kuju on nüüd salvestatud feat_shape_epsg5243 objekti tüüpi MultiPolygon. Jällegi peaksime selle kuju joonistama, kuid seekord rakendame lühikese funktsiooni hilisemaks kasutamiseks:\nPange tähele kahte asja: esiteks on vaikimisi puhver (st varu ümber objekti) seadistatud 3000 -le, mis tundub üsna suur. Seda seetõttu, et ETRS89 projektsiooni muutmisega muutsime ka koordinaatide ühikuid. Kui WGS84 ’s ühik on kraadid, siis “ETRS89 / LCC Germany ” kasutab meetreid. Seega määratleme joonistuspiiridele vaikimisi 3 km varu.\nTeine asi, mida tuleb märkida, on see, et x- ja y-telje piiride mõnevõrra tülikas arvutamine on lihtsustatud. Selle põhjuseks on asjaolu, et saame kasutada ühte vormikate objektide paljudest kasulikest atribuutidest, nende “piire ”. See annab meile kuju ulatuse ja seega ka selle koordinaatide miinimum/maksimum.\nNüüd saame kasutada oma funktsiooni:\nMecklenburg-Vorpommerni maatükk ETRS89 projektsiooniga\nNüüd näeb see tõesti välja nagu Mecklenburg-Vorpommern (kui ma kirjutan, siis kahetsen juba, et valisin näiteks pika nimega osariigi)! Võiksime laiendada ülaltoodud funktsiooni ka mitme kuju joonistamiseks, iga kuju erineva värviga, võib -olla sõltuvalt mõnest muutujast, nagu SKP. Sellega saaksime sisuliselt luua choroplethi krundi.\nArvutused ja kujuga manipuleerimine vormikas\nKui olete oma geograafilise olemi kujundavaks objektiks teisendanud, saate sellele rakendada mitmesuguseid teisendusi ja arvutusi. Suurepärane käsiraamat annab hea ülevaate sellest, mida saab teha. Õppisime juba tundma atribuuti bounds, mis tagastab objekti ulatuse. Teine huvitav atribuut võib olla ala, mis on määratletud selliste objektide jaoks nagu polügoonid. Selle abil saame teada Mecklenburg-Vorpommerni ja#8217 maa-ala. Esialgu peame aga veenduma, et meie koordinaatidel on sobiv ühik. See on praegu nii, sest muutsime kuju “ETRS89 / LCC Germany ” CRS -ks, mis kasutab meetreid, nagu me varem teada saime. Nüüd, kui arvutada pindala km², saame teha järgmist.\nSee on umbes sama valdkond, mida kajastati Vikipeedias.\nTeine huvitav meetod on kaugus, mis tagastab kahe kuju puhul nende vahelise minimaalse kauguse (nt lühim joon kahe hulknurga vahel). Jällegi on siinkohal väga oluline, et kujundid oleks enne teisendatud sobivaks arvutipõhiseks ettetellimissüsteemiks. Eriti oluline on, et kõigi toimingute puhul kasutaksid kõik kujundid sama CRS -i.\nEnnustused ja suhted on samuti väga kasulikud. Selle abil saame näiteks teada, kas üks kuju sisaldab või ületab teise kuju. Praktiline näide võib olla see, et soovite katse käigus saadud GPS -andmed siduda geograafiliste piirkondadega, nagu omavalitsused või linnatänavad.\nHulgateoreetilised toimingud tulevad kasuks, kui peate kujundeid kombineerima või lõikama. Praktilise näitena laseme ’-del laadida Berliini ja Brandenburgi piiriandmed ning ühendada mõlemad, et moodustada “Berlin-Brandenburg ” kuju:\nPrognoosisime mõlemad ühise CRS -i (“ETRS89 / LCC Germany ” CRS nagu varem). Nende individuaalne joonistamine näeks välja (samas skaalas):\nMõlemaid saab kombineerida liit operatsioon:\nAndmete salvestamine rakendusega fiona\nLõpuks saame tulemuse faili salvestamiseks uuesti kasutada fiona paketti. Seekord tuleb arvestada veel mõne asjaga: 1) Peame täpsustama, millist failitüüpi me tahame — seekord kasutada ESRI kujufaili 2) peame määrama skeemi (metaandmete vorming ja geomeetria tüüp) ) ja CRS ning 3) peame oma vormika objekti teisendama tagasi geomeetria sõnaraamatuks, mille fiona faili kirjutab. Shapely ’s kaardistamisfunktsioon on selleks loodud. Faili täielikku eksportimist saab rakendada järgmiselt.\nTulemuseks on vormifail, mis sisaldab meie ühendatud Berliini-Brandenburgi. Seda faili saab nüüd laadida näiteks QGIS -i.\nPythoni maailmas on palju rohkem pakette georuumiliste andmete jaoks. Näiteks PySAL on täiustatud ruumilise analüüsi meetodite kogum. geopandas on mugav pakend ülalmainitud pakettide ümber, mis võimaldab siduda vaatlused georuumiliste andmetega spetsiaalses pandas andmekaadris. Alustuseks on hea, kuna sellel on mugav programmeerimisliides, kuid sellel on ka palju piiranguid, nii et saate varem või hiljem kasutada selles postituses kirjeldatud paindlikumaid tööriistu.\nVaata videot: Filling Attribute Table Automatically with Simple Steps in ArcMap Using Field Calculator\nPostGIS päringupunktid, mis põhinevad kaugusel tavalisest ruudustikust\nArcgise geoandmebaasi koopia erinevate versioonide vahel\nMitme rea väljanime siltide viitamine PyQGIS-is?\nMiks vajame Mapserverit / Geoserverit andmete esitamiseks ruumiandmebaasist veebibrauserisse?\nLahustage mitu hulknurka üheks tausta taustkihi põhjal\nKas kasutada punktkujufaili Pythoniga mitmepolügooniliste kujundifailide ruumiliseks päringuks?...


Liitu meeskonnaga - PZU Kindlustus\nTööpakkumine tarkvara testijale\nPZU Kindlustus sisenes Eesti turule 2013. aastal. Ettevõtte eesmärgiks on olla kõige suurema kliendirahuloluga kahjukindlustusselts Eesti turul, tegutsedes laia tootesortimendiga üleriigiliselt enamuses turusegmentides. Kui soovid kuuluda kiiresti areneva rahvusvahelise ettevõtte meeskonda ning oled huvitatud töötamisest kindlustusvaldkonnas, siis saada oma CV ja sooviavaldus e-kirja teel personal[@]pzu.ee. Sinu loal hoiame sinu poolt saadetud info alles, et sobiva töökoha tekkimisel saaksime sinuga ühendust võtta.\nKui oled õpihimuline noor, kes alustamas oma tööalast karjääri ning arvad, et võiksid olla huvitatud töötamisest kindlustusvaldkonnas, tule ja pane end proovile meie müügiosakonnas – pakume sulle võimalust harjutada müügitööd ning testida enda sobivust sellel erialal. Huvi korral võta ühendust meie personaliosakonnaga aadressil personal@pzu.ee.


Filmilik proosa armastusest — Sirp\nFilmilik proosa armastusest\nRaamatusse koondatud tekstid on pühendatud armastusele, mis, nagu kinnitatakse eessõnas, on ühtaegu õnnelik ja õnnetu. Kõiki neid ühendab helge nukruse atmosfäär. Peatun lähemalt kahel novellil, mis annavad Skulski loomingulisest käekirjast ja tugevamatest külgedest hästi aimu.\nKogumiku niminovelli „Raudne Tatjana“ süžee tuletab meelde menufilmi „Moskva pisaraid ei usu“ (1979), milles peategelane Katerina kohtub oma minevikuarmastuse ja lapse isaga. Sarnane on ka kahe naise iseloom: mõlemast on saanud juhtivad töötajad, enesekindlad ja väliselt külmavõitu naised. Kui aga algul naiivne ja romantiline Katerina teeb filmis läbi dramaatilise muutuse, siis Tatjana on hoolimata oma tummast armastusest sarmika professori vastu „raudne“ juba algusest peale. Kahtlemata oli selles oma osa vanemate traagilisel surmal sõja ajal ja lastekodus veedetud aastatel, kuid Skulski ei lähe paraku põhjendustega süvitsi. Kust tulevad sellised ennast piiravad karakterijooned, mis on selle põhjuseks, et noor Tatjana otsustab kohe algusest peale ohverdada oma armastuse Dmitri vastu, tahab lihtsalt saada temalt last ja teda edaspidi mitte tülitada? Kas põhjus võib olla madal enesehinnang, mida pidevalt rõhutatakse sellega, et peategelane mõtleb, kui inetu ta on?\nRaudse fassaadi taga näeme Tatjana elu tühjust. Tatjana on üksildane. Tema tütar on küll väga abivalmis ja kuulekas ning kordab kogu aeg, et ema on tore, ilus ja suurepärane, aga nii Tatjana kui ka lugeja tajuvad, et need on pigem viisakussõnad ning Nina elaks meelsamini emast eemal. Kuid ka Tatjana antipoodi ehk imposantse ja naistega kergemeelse professori eluvalikud viisid sama tulemuseni, üksinduseni. Novell otsekui arendab edasi populaarse filmi muinasjutulist alusmalli, täidab seda osava psühholoogia ja nukrameelse fatalismiga. „Ei ole keegi süüdi,“ veenavad tegelasi Shakespeare’i read. Tuleb ennastsalgavalt leppida tõdemusega, et „kõik läks, nagu pidigi“ (lk 18). Ainult möödaminnes vilksatab armastuse teine pale.\nNovelli „Ümberlükkamine“ fookuses on vanemapoolse sõjaveteranist tehasetöölise ja temast noorema naisarsti abieluväline suhe. Tekst on märkimisväärne kas või selle tõttu, et selle põhitelg on nõukogude kirjandusele omane ja laialt kasutust leidnud „helge tuleviku“ troop. See oli ideoloogiliselt kasulik võte, mis lubas paatoslikult rääkida mitte väga kaugest idealiseeritud tulevikust ning jätta selle valguses kõrvale olevikuprobleemid. Helge tulevik on tavaliselt nii eesmärk kui ka õigustus toimunule. Jutustuses väljendub see kahel tasemel. Esiteks on meil vananeva mehe konflikt oma eluga, mis tundub talle võõra ja kaugena kuni selle hetkeni, mil ta meeletult armub oma arsti. Pööratakse põhjalikult tähelepanu sellele, kui igav oli Vladimiri Pavlovitši elu enne neid tundeid, kui väga meenutab hauda tema töökoht tehase keldriarhiivis ning kui palju skepsist ja isegi hirmu tekitab temas tulevik. Täiesti ootamatu armastus tiivustab teda ja annab elule mõtte. Sellega on seotud ka temas taas tärganud huvi töö vastu, kui direktor annab talle eriti utoopilise ülesande uurida, kuidas saaks tehast tehnoloogiliselt ette valmistada optimistlikuks tulevikuks.\nTegemist on nõukogude kirjanduses levinud paralleelsusega: romantilised tunded ja lugejale äärmiselt igavad tööalased otsingud käivad käsikäes. Väliselt niimoodi Skulski jutustuses ongi: kolleegid kiidavad peategelast, räägitakse tema suurest panusest tehase tulevikku („kangelane sureb, aga tema tegu jääb elama“). Kui aga inimese isiklik „helge tulevik“ ei olnud nõukogude kirjanduses prioriteetne, siis siin mängib just see määravat rolli: peategelane töötab innukalt ainult siis, kui tunneb armujoovastust, ning kui see kaob, siis kaob ka eluisu. Iroonilisel kombel purustab tema suhte tulevikukujutus: Vera ei taha olla mehe passiivne muusa ehk „katalüsaator“, tema tulevane partner „ei veni nõrkusest minu järel, vaid viib mind endaga kaasa“ (lk 72). Väliselt on tegemist eeskujuliku võrdsust otsiva nõukogude naisega, teiselt poolt meie ees on aga tundetu mehi vahetav elukarjerist. „Helge tulevik“ jääb saavutamatuks: Vladimir, keda iseloomustatakse kui võitlejat pealetungil, sureb hoopis armastusest nagu vanade romaanide kangelased.\nVälise näilisuse ja sisemise tõelisuse konflikti võib pidada Skulski novellikogu peamiseks omapäraks. Näiteks novelli „Ajurünnak“ peategelane sõidab sureva isa juurde, keda ta pole kunagi näinud ja kelle kohta teab, et ta oli lahkunud perekonna juurest, ning saab teada, et tegelikult oli lahkuminek hoopis ema otsus. „Varjatud kaameras“ päästab noor ajakirjanik lapsed kindlast surmast, kuid osutub hiljem moraalselt lühinägelikuks – mis on seda vastikum, et ülemused seda soosivad. Ja seda ilmekam on novelli ärev lõpp, mis viitab, et tõeline häda on alles ees. Novellis „Õhetav poisike“ rabab õhetav saksa sõjavangide seast pärit poisike, kelle vastu tuntakse sümpaatiat ja kelle kohta arvatakse, et natsismi ideoloogia ei ole teda mõjutanud, teisi oma puhtsüdamliku kiindumusega Hitlerisse. „Surematuse osake“ kõneleb rollide vahetamisest, geniaalse õpilase ja tema õpetaja salajasest armuloost. Skulski ei avasta oma tegelaste psühholoogilisi sügavikke, aga oskab väga kergesti visandada portreesid, mis paistavad alguses ühe- ja hiljem teistsugused. Tema tegelasi ümbritsev maailm on liikuv ja dünaamiline ning kõik need koolid, kodud ja tehased meenutavad filmivõtteplatse. Tegelaste ümber keerleb pidevalt kõiki nüansse fikseeriv nähtamatu kaamera. Nõustun Jelena Skulskajaga, et kirjaniku maailm on väga filmilik. Tihtipeale jääbki mulje, et ei lugenud, vaid hoopis vaatasime ära paar täiesti head nõukogude filmi.\nGrigori Skulski novellikogust jääb tihtipeale mulje, et on ära vaadatud paar täiesti head nõukogude filmi. Niminovell „Raudne Tatjana“ meenutab süžee poolest Vladimir Menšovi filmi „Moskva pisaraid ei usu“. Pildil näitlejad Aleksei Batalov ja Vera Alentova.\nTänapäeva lugejale võib arvatavasti osutuda veidi häirivaks Skulski naiskarakterite kujutamine. Tema novellikogumiku tegelased jagunevad enamasti kahte leeri: need on kas hingetud, teisi ärakasutavad iseseisvad karjäärinaised (Sveni ema, Vera) või siis mõnevõrra passiivsed armastajad, nagu näiteks Anna Mihhailovna. Veetnud oma õpilasega öö, ei suuda Mihhailovna otsustada, kas ehk oleks parem juhtunu unustada, kuid õpilane on teist meelt. Anna lõplik suhtumine on väga tähendusrikas: „Naine noogutas. Mis tal muud teha jäi? Mees pidi otsustama, nüüd ja alati“ (lk 151). Niminovelli Tatjana ühendab endas nii esimese kui ka teisi tüübi jooni. Kindlasti võivad mõned Skulski kirjeldatud olukorrad tunduda tänapäeval mõneti ülepingutatud või isegi imelikud, võlub see-eest aga autori tõlkes hästi edasi antud selge ja lihtne stiil.\nRaamatu eessõnas väidetakse, et Grigori Skulski oli nõukogude inimene ja nõukogude kirjanik. Tema novellid pärinevad küll ajast, kui nõukogude kirjanduse puine ideoloogiline maskeraad oli juba enamasti möödas ning isegi keskmised autorid said kirjutada küll mitte radikaalset või uuenduslikku, kuid siiski loetavat proosat. Tõsi, Skulski kasutab oma novellides nõukogude kirjandusele omaseid iseärasusi, võib isegi tunduda veidike moraliseeriv. Oma parimates tekstides suudab ta aga levinud võtted tagurpidi pöörata ning võidab sellega lugeja tähelepanu. Ja see pole üldsegi halb saavutus.


Surfiblogi" Tuulest viidud": "Segasummasuvila" 22.07.12\nSegasummasuvila sai alguse kl 12 Laulasmaal, kui ma meie peatreener Kristjanile vastu hakkasin ja teatasin, et ma nüüd hoopiski võtan päikest paar tundi ja siis kuuletun talle edasi.\nTa oli mulle tänaseks välja mõtelnud uue harjutuse, millega pidin algust tegema, aga, et Eestis on olnud täiesti päikese vabad ilmad, siis ma tahtsin ka lõpuks natike jumekam välja näha. Kuigi jah, teised sai vette kupatatud, kust nad ikkagi lõpuks riburadapidi tagasi tulid ja surfitütarlaps Tiina siis kõikidele teatas, et vot, tema sellise asja harrastamist nagu mina kaldal tegin, küll tegema ei hakka. No vot, võta näpust, hakkas küll, peesitas seal nagu kass päikese käes ja ei tahtnud kuidagi vette minna.\nKella poole kolmeks olin ma ära kõrbenud ja otsustasin, et tegelikult ma tulin randa siiski surfiga tegelema ja aitab nüüd sellest võtmisest ja tuleb asuda tegude juurde.\nKristjan näitas kaldal kenasti ette uue harjutuse nimega back wind, sest ma tahan lõpuks omandada leeride sõidu oskust. No kaldal tulevad alati kõik asjad lihtsalt välja ja kui aus olla, siis üks osa sellest harjutusest on tuttav juba ka tackist, nii, et arvasin, et ega miskit keerulist pole.\nPanin omale hilbud selga, sooja kalipso muidugi, sest ilm oli ju jahe ja läksin vette.\nAlgselt siis oma laua ja 5,0 purjega, mis oli ilmselgelt harjutamise jaoks veidi liiast, kuid ära ma proovisin. Tegelikult ma küll seilasin umbes kilomeetri jagu kaugemale merele, et teha kindlaks, kas surfiässadele ikka puhub tuult normaalselt, sest kaldal paitas kõrvu lippude lehvimise plagin, aga jah, see oligi ainult kaldal, sest merel ei puhunud praktiliselt üldse ja nii ma siis tiksusin tagasi.\nSelle käigus ma siis oma meelest tegin seda back wind harjutust, aga millest ma vabsjee aru ei saanud, oli see, et mis pidi see laud mu all olema peab. Läksin siis kaldale tagasi ja lasin Kristjanil kõik vees uuesti ette näidata. Tundus nagu normaalne ja kerge, aga vot ei saanud ma ise vees sellest aru. Purje sain küll õigesse asendisse, küll aga mitte lauda.\nJa siis hakkasid lipud veelgi kõvemini plagisema ja selleks ajaks oli ka Urmas kohale jõudnud ja ta oli jälle oma suures lahkuses mulle oma laua kaasa toonud. Nüüd ei jäänud muidugi muud üle, kui unustada ette antud ülesanne ja minna lihtsalt sõitma. Krüssasin nii üles tuulde, kui võimalik ja tegin oma triipe täiesti teises kohas, kui kõik ülejäänud. Kahjuks sai seal ka lõpuks tuulevaiksem olustik võitu ja läksin kaldale tagasi.\nKüll mitte päris kaldale, aga kalda äärde harjutama.Harjutamise käigus kuulsin üht kõvat krõksu ja avastasin, et mu viiese purje aknas laiutab 5cm pikkune ava. Krt ja põrgu ja see polnud seal ainuke. Nii siis oli selle purjega tänaseks õhtal, kuigi kell oli alles pool 5. Kristjanilt sai siis hangitud harjutamise jaoks 5,5 m2-ne, sest väiksemat polnud kohe võtta. See oli suht raske ja no harjutama peaks ikka kergete asjadega. Aga ära ma selle proovisin. Selle tegevuse nimetus oli "clew first beachstart 360-ga vee all ". Selle manöövri nimetas selliseks Urmas, kes itsitades pealt vaatas ja aru ei saanud, kuidas ma nii üldse teha sain. Igal juhul oli see päris külm dush, mis kalipso vahelt sisse läks ja olgem ausad, mulle ei meeldi kohe kuidagi purje all uppuda. Seega sai see 5,5 tagastatud, kuigi ma jah proovisin sellega veel tacke teha. Need tulid välja, aga see va bw ei tulnud kuidagi. Täitsa arusaamatu!\nSiis tuli Andrus oma 6,5 m2 purje ja 115 l lauaga. No, et juba nagu nii oli päev omadega metsas st mere põhjas, siis proovisin sellega ka sõita. Raske on see puri, väga raske ja üldse, ma ei saa aru, kuidas on võimalik sõita poomiga, millele käed ümber ei lähe? Siiski sain ma peaaegu glissi, aga käte jõul seda teha oli ikka paras jubedus.Ta trapetsiotsad on nii ülilühikesed, et ma oleksin pidanud poomi endal nabani laskma, et neisse üldse saada. Oojaa, tack tuli ka sellega välja, oujee, no olin ikka uhke küll! Aga, ma ei viitsinud ennast väga väsitada ja viisin peale 4 otsa tegemist talle asjad tagasi.\nSiis võtsin suure laua 225 l ja 5.0 purje ja läksin veel kord proovima back windi ja gybe'i. Gybe tuli, perfektsusest me ei räägi, aga back wind mitte.\nValisin Eva õpetamise ja lõpuks läksin ära kaldale.Nii paljusid erinevaid asju ei ole ma kunagi proovinud.\nJa siis hakkas alles puhuma.......\nJah, oli väga lahe päev, kui mitte arvestada, et mu puri on juppideks! Kahju kohe teisest!\nVarustus: 122 l SBKT, 115 l Fanatic F2 xtc ltd edision, 116 l Mistral Syncro, 225 l RRD, 5,0 m2 Gaastra Pilot, 5,5m2, 6,5 m2 tungsram yes move, 5,0 m2