Mer

R gir feil når du prøver kartalgebra


Jeg prøver å manipulere noen nedlastede rastere ved hjelp av R, og får den samme feilen når jeg prøver å gjøre en hvilken som helst type kartalgebra.

Eksemplet nedenfor bruker en raster -fil lastet ned fra http://www.csc.noaa.gov/digitalcoast/data/ccapregional/ geotiff- og .grd -filer, uavhengig av om jeg lastet dem ned eller genererte dem tidligere.

krever (raster) test1 = raster ("nh_2006_ccap_land_cover.img") test2 = test1+1

Gir feilen:

Feil i matrisen (unlist (ini), ncol = 2, byrow = TRUE): 'data' må være av en vektortype, var 'NULL' I tillegg: Det var 11 advarsler (bruk advarsler () for å se dem)

På den annen side støter jeg ikke på problemer med kartalgebra for raster generert i farten. Så jeg har ingen problemer med dette eksemplet fra dokumentasjonen:

r1 <- raster (ncols = 10, nrows = 10) r1 [] <- runif (ncell (r1)) r2 <- setValues ​​(r1, 1: ncell (r1) / ncell (r1)) r3 <- r1 + r2 r2 <- r1 / 10 r3 <- r1 * (r2- 1 + r1^2 / r2) tomt (r3)

Hva foregår her?


Problemet var at jeg hadde gått tom for plass til å skrive til disk, og kartalgebra -kommandoene jeg brukte forsøkte å generere og skrive store midlertidige rasterfiler.


Feilkorrigeringskode

I databehandling, telekommunikasjon, informasjonsteori og kodeteori, en feilrettingskode, noen ganger feil ved å korrigere koden, (ECC) brukes til å kontrollere feil i data over upålitelige eller støyende kommunikasjonskanaler. [1] [2] Den sentrale ideen er at avsenderen koder meldingen med overflødig informasjon i form av en ECC. Redundansen gjør at mottakeren kan oppdage et begrenset antall feil som kan oppstå hvor som helst i meldingen, og ofte for å rette opp disse feilene uten videresending. Den amerikanske matematikeren Richard Hamming var banebrytende på dette feltet på 1940-tallet og oppfant den første feilrettende koden i 1950: Hamming (7,4) -koden. [2]

ECC står i kontrast til feildeteksjon ved at feil som oppstår kan korrigeres, ikke bare oppdages. Fordelen er at et system som bruker ECC ikke krever en omvendt kanal for å be om gjenoverføring av data når det oppstår en feil. Ulempen er at det er en fast overhead som legges til meldingen, og krever derved en høyere båndbredde foroverkanal. ECC brukes derfor i situasjoner der gjenoverføringer er kostbare eller umulige, for eksempel enveiskommunikasjonslenker og når de overføres til flere mottakere i multicast. Tilkoblinger med lang ventetid har også fordeler når det gjelder en satellitt som kretser rundt Uranus, gjenoverføring på grunn av feil kan skape en forsinkelse på fem timer. ECC -informasjon legges vanligvis til masselagringsenheter for å muliggjøre gjenoppretting av ødelagte data, brukes mye i modemer og brukes på systemer der hovedminnet er ECC -minne.

ECC -behandling i en mottaker kan brukes på en digital bitstrøm eller i demodulering av en digitalt modulert bærer. For sistnevnte er ECC en integrert del av den første analog-til-digital-konverteringen i mottakeren. Viterbi-dekoderen implementerer en myk beslutningsalgoritme for å demodulere digitale data fra et analogt signal som er ødelagt av støy. Mange ECC-kodere/dekodere kan også generere et BER-signal (bit-error rate), som kan brukes som tilbakemelding for å finjustere den analoge mottakselektronikken.

Maksimal brøkdel av feil eller manglende biter som kan korrigeres bestemmes av utformingen av ECC -koden, så forskjellige feilkorrigeringskoder er egnet for forskjellige forhold. Generelt fremkaller en sterkere kode mer redundans som må overføres ved hjelp av den tilgjengelige båndbredden, noe som reduserer den effektive bithastigheten samtidig som den forbedrer det effektive signal-til-støy-forholdet. Støy-kanal-kodingssetningen til Claude Shannon kan brukes til å beregne maksimal oppnåelig kommunikasjonsbåndbredde for en gitt maksimal akseptabel feil sannsynlighet. Dette setter grenser for den teoretiske maksimale informasjonsoverføringshastigheten til en kanal med et gitt grunnstøynivå. Imidlertid er beviset ikke konstruktivt, og gir derfor ingen innsikt i hvordan du bygger en kapasitet for å oppnå kode. Etter mange års forskning har noen avanserte ECC -systemer i dag [ når? ] komme veldig nær det teoretiske maksimumet.


Viktige stadier

Fase Hoved Sekundær 16-18
Sentralt stadium KS1 KS2 KS3 KS4 -
Skoleår R-2 3-6 7-9 10-11 12-14
Typiske aldre 4-7 7-11 11-14 14-16 16-18

Nasjonal læreplan - ytterligere informasjon om viktige stadier og vurderinger tatt.

Dette tiltaket er basert på studenter som meldte seg på, og deretter fullførte, et studieprogram som er kategorisert som hovedsakelig A -nivåer. For ytterligere detaljer, se 16 til 18 ansvarlig teknisk guide åpnes i et nytt vindu.

Tilrettelegging av A -nivåer er de som vanligvis er nødvendige for å komme til ledende universiteter. De er: biologi, kjemi, fysikk, matematikk, videre matematikk, geografi, historie, engelsk litteratur og klassiske eller moderne språk.

Vi beregner poengsummen "beste 3 A -nivåer" ved å legge hver elevs poeng til sine beste 3 A -nivåer, dividere med 3, og deretter gjennomsnittlig på tvers av de kvalifiserte studentene på skolen eller høyskolen. Dette uttrykkes også som en karakter.


Påstander

1. Et apparat for gjenkjenning av omgivelser som er montert på et kjøretøy og gjenkjenner et omgivende miljø i kjøretøyet.

en egen kjøretøyinformasjonsinnhentende enhet som skaffer egen kjøretøyinformasjon om kjøretøyets bevegelse en omgivende miljøfaktorinnhentende enhet som henter omliggende miljøfaktorinformasjon om en miljøfaktor rundt kjøretøyet en tidsnærværsbestemmelsesenhet som bestemmer, basert på egen kjøretøyinformasjon, et eget kjøretøys tid for nærvær som representerer et kjøretøyets nærværsintervall for hver posisjon rundt kjøretøyet og en enhet som bestemmer risikoen for kjøring som bestemmer risikoen for å kjøre i et område rundt kjøretøy basert på egen kjøretøys tid for nærvær og informasjon om omgivelsesfaktorer.

2. Apparat for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 1,

der enheten for bestemmelse av tid for nærvær bestemmer, basert på informasjon om omgivelsesfaktoren, et miljøfaktor-tid for nærværsområde som representerer et område for tilstedeværelse av miljøfaktor for hver posisjon rundt kjøretøyet, og risiko-for-kjøring-bestemmende enhet bestemmer risikoen for å kjøre i et område rundt kjøretøyet basert på egen kjøretøys tid for tilstedeværelse og miljøfaktor-tid-tilstedeværelsesområde.

3. Apparat for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 2, karakterisert ved at miljøfaktorens tid-for-nærvær-område representerer et tidsintervall der miljøfaktoren kan være tilstede i hver posisjon eller en fordeling av sannsynligheter som miljøfaktoren kan være på hver posisjon til bestemte tider.

4. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 3, karakterisert ved at risikobestemmelsesenheten bestemmer risikoen for kjøring basert på en grad av overlapping mellom det aktuelle kjøretøyets nærværsintervall ved hver posisjon og miljøfaktoren tid for nærvær.

5. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 2, karakterisert ved at enheten for risiko ved kjøring bestemmer risikoen for å kjøre på grunnlag av en forskjell mellom en representativ verdi for det aktuelle kjøretøyets nærværstid og en representativ verdi av tidsfaktor for miljøfaktor.

6. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 5, karakterisert ved at risikobestemmelsesenheten bestemmer risikoen for å kjøre slik at en verdi av risikoen for kjøring reduseres som forskjellen mellom den representative verdien av egen kjøretøystid -tilstedeværelsesområde og representativ verdi for miljøfaktoren tid for nærvær øker.

7. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 5,

hvor den representative verdien for det aktuelle kjøretøyets nærværstid er hvilken som helst av en modus, median, minimumsverdi eller maksimalverdi for egen kjøretøytid for nærværstid, og representativ verdi av miljøfaktorens tid-av- tilstedeværelsesområde er hvilken som helst av en modus, median, minimumsverdi eller maksimalverdi for miljøfaktorens tid-for-nærværsområde.

8. Apparat for gjenkjenning av omgivelser i henhold til krav 2, videre omfattende en miljøfaktorbevegelsesforutsigende enhet som forutsier bevegelse av miljøfaktoren basert på informasjon om omgivelsesfaktoren,

hvor tiden for tilstedeværelse av område bestemmer enheten bestemmer miljøfaktorens tid-av-tilstedeværelsesområde basert på et resultat av forutsigelser om bevegelse av miljøfaktoren laget av miljøfaktorbevegelsesforutsigelsesenheten.

9. Apparat for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 1, karakterisert v e d at eget kjøretøys nærværsområde representerer et tidsintervall hvor kjøretøyet kan være tilstede i hver posisjon eller en sannsynlighetsfordeling som kjøretøyet kan være i hver posisjon til bestemte tider.

10. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 9, karakterisert ved at enheten for risiko ved kjøring bestemmer risikoen for kjøring basert på en grad av overlapping mellom egen kjøretøys tid for tilstedeværelse i hver posisjon og en posisjon på miljøfaktoren representert av den omgivende miljøfaktorinformasjonen.

11. Omgivelsesgjenkjenningsapparat for omgivelsene ifølge krav 1, videre omfattende en risiko-for-kjøring-kartopprettingsenhet som skaper et risiko-for-kjøringskart som representerer et forhold mellom hver posisjon rundt kjøretøyet og risikoen for å kjøre.

12. Omgivelsesgjenkjenningsapparat i henhold til krav 11, videre omfattende en risiko-for-kjøringskart som gir enheten som sender ut risikoen for å kjøre kart,

der risikoen for å kjøre kart representerer en verdi av risikoen for å kjøre på hver posisjon.

13. Apparatet for gjenkjenning av omgivelsene i henhold til krav 1, karakterisert ved at enheten for risiko ved kjøring bestemmer risikoen for å kjøre for hver posisjon i et forhåndsbestemt område som er angitt ved bruk av en posisjon av kjøretøyet som et referansepunkt.


R gir feil ved forsøk på kartalgebra - Geografiske informasjonssystemer

Studiet og kvantifiseringen av innsjøform (dvs. innsjømorfologi og morfometri) er et av grunnlaget for limnologi, og for studenter i limnologi er noen av de første timene sentrert rundt en typisk pakke med beregninger og hvordan man beregner dem 1. Det er også allment akseptert at morfometrien til innsjøer og dammer kan påvirke tilgjengelige næringsstoffer og dermed den generelle produktiviteten. For eksempel er de mye brukte Vollenweider-input-output-modellene som brukes til å estimere næringskonsentrasjoner avhengige av hydraulisk oppholdstid og noen ganger gjennomsnittlig dybde, som begge er avledet fra totalt innsjøvolum 2, 3. Også klart vann kontra grumsete vanntilstander i innsjøer er delvis knyttet til innsjømorfometri, spesielt gjennomsnittlig dybde 4, 5. Kort sagt har limnologer lenge anerkjent viktigheten av innsjømorfologi som en faktor som styrer en rekke økologiske prosesser i innsjøer.

Tradisjonelle metoder for å beregne metoder for innsjømorfometri har avhengig av bruk av papirkart, kartmetre eller enkle heuristikker 6 – 9. I tillegg er detaljert batymetri et krav for beregning av de fleste innsjømorfometri -beregninger, men er vanligvis bare tilgjengelig for et relativt lite antall innsjøer. Selv om dette ikke er et problem når fokuset på en studie er en enkelt innsjø, et lite antall innsjøer eller en gruppe godt studerte innsjøer, blir avhengighet av fullstendig batymetri en begrensning når du prøver å gjennomføre innsjøstudier i regional eller nasjonal skala. . For eksempel, Soranno et al. fant ut at for noen vannkvalitetsdatasett var sjødybden, til tross for dens betydning, ikke alltid tilgjengelig 10. I slike tilfeller er det nødvendig med alternative tilnærminger for å estimere innsjømorfometri.

Nyere arbeid har vist evnen til å estimere mange av disse beregningene fra allestedsnærværende romlige data 9, 11 – 13. For eksempel kan maksimal dybde og innsjøvolum forutsies ved bruk av innsjøpolygonen og omkringliggende topografi 9, 11 levert av National Hydrography Dataset Plus og National Elevation Dataset, henholdsvis 14, 15. Disse metodene ble opprinnelig utviklet med proprietære verktøy, og begrenset dermed tilgjengeligheten. I et forsøk på å nå et bredere publikum ble verktøyene konvertert til R, utvidet til å omfatte en mer komplett pakke med lake morfometri -beregninger og samlet til en R -pakke.

Metoder Implementering i R

Det er nå mulig å bruke R som et geografisk informasjonssystem, ettersom flere pakker gir romlig datahåndtering, geospatial analyse og visualisering. Det er på grunn av disse pakkene at lakemorpho ble implementert som en R -pakke 16. Spesielt er lakemorpho avhengig av følgende pakker: maptools, rgdal, raster, rgeos, sp og geosphere 17 – 23. I tillegg til disse pakkene trengs to eksterne biblioteker, Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) og Geometry Engine, Open Source (GEOS). Tilgjengeligheten til R og installasjonen varierer etter operativsystem 24, 25.

Lakemorpho -pakken inkluderer én funksjon for å lage et lakeMorpho -objekt, flere funksjoner for å beregne morfometri -beregninger, en standard plottingsfunksjon, to eksempel datasett og et eksempel lakeMorpho -objekt.

En typisk arbeidsflyt for bruk av lakemorpho for å beregne innsjøberegninger vil omfatte å trekke romlige data inn i R (f.eks. Som formfiler, tiff, etc.), opprette et lakeMorpho -objekt og beregne de ønskede innsjømorfometriberegningene. De følgende avsnittene gir detaljer om typen inndata som kreves og demonstrerer bruk av de tilgjengelige funksjonene med de oppgitte eksempeldataene.

InnsjøenMorpho Class og lakeSurroundTopo -funksjon. Mange av lake morfometri beregninger er avhengige av den samme informasjonen om innsjøen. For eksempel er funksjonene for å estimere maksimal dybde, gjennomsnittlig dybde og volum avhengige av statistiske oppsummeringer av den omkringliggende topografien, så vel som den maksimale innsjøavstanden til strandlinjen 9, 11. For å unngå å beregne disse verdiene på nytt, ble det opprettet et lakeMorpho -objekt for å koble informasjon om omkringliggende topografi til de originale datasettene og forenkle standardplottingen av utgangene. Alle lake morfometri funksjoner i lakemorpho pakken krever et objekt av klassen lakeMorpho som input. Noen funksjoner returnerer også et oppdatert lakeMorpho -objekt som inkluderer beregnede romlige objekter som utdata. I det minste inneholder et lakeMorpho -objekt (se figur 1):

"lake" - A SpatialPolygons eller SpatialPolygonsDataFrame -objektet til de opprinnelige innspillingsdataene.

"elev" - Et RasterLayer som representerer høyden i et passende stort område rundt innsjøen.

"surround" - Et SpatialPolygons eller SpatialPolygonsDataFrame -objekt som representerer landområdet definert som den omkringliggende topografien.

"lakeDistance" - Et RasterLayer -objekt for den euklidiske avstanden fra strandlinjen til midten av hver piksel. Maksimal verdi er lik den maksimale innsjøavstanden.

"lakeOnEdge" - En logisk verdi som indikerer om "surround" -polygonen faller på kanten av "elev" -rasteret (dvs. vil inneholde manglende (dvs. NA) høydedata).

LakeSurroundTopo -funksjonen er den primære mekanismen for å lage et lakeMorpho -objekt. Det er to nødvendige innganger og en valgfri inngang for lakeSurroundTopo. Den første nødvendige inngangen er en SpatialPolygons eller SpatialPolygonsDataFrame of the lake 21. Bare en enkelt innsjø aksepteres som innspill, selv om denne innsjøen kan være sammensatt av flere polygoner (dvs. en innsjø med øyer). Hvis det er nødvendig med beregninger for flere innsjøer, må de sendes til pakken med lakemorphofunksjoner separat. Den andre nødvendige inngangen er et RasterLayer av høyden rundt innsjøen 22. Standard rasterstørrelse er hentet fra oppløsningen til dataene for høydeinngang, men kan spesifiseres separat. Den tredje inngangen spesifiserer området som representerer den omkringliggende topografien. Som standard er dette en buffer av innsjøens strandlinje, med bufferbredden lik den maksimale innsjøavstanden. Et valgfritt SpatialPolygons -objekt for enhver polygon som krysser innsjøen (f.eks. Opptak) kan brukes til å definere den omkringliggende topografien i stedet for standardbufferen. Et objekt av klasse l akeMorpho returneres fra lakeSurroundTopo.

I tillegg til å gi de nødvendige inngangene, bør brukerne ta hensyn til både omfanget av inndatahøyden datasett og koordinatreferansesystemene som brukes. For det første må høydeopplysningene være i stor nok grad, slik at den omkringliggende topografien ikke inkluderer landområde utenfor den utstrekningen (dvs. vil returnere NA -verdier). Som nevnt ovenfor indikerer lakeOnEdge -elementet om den omkringliggende topografien er på kanten av brukerens høyde og dermed vil returnere noen manglende data. For det andre antar alle funksjonene til lakemorpho at projeksjoner har blitt håndtert før du opprettet lakemorpho -klassen eller beregner beregningene. Hvis inndataene ikke har samme projeksjon, vil lakeSurroundTopo returnere en feil. Dataene må projiseres på nytt i det samme koordinatreferansesystemet (CRS). Enhetene for alle beregninger bestemmes av CRS, og det må utvises forsiktighet for å sikre at høydenes vertikale enheter er de samme som horisontale enheter i projeksjonen. For eksempel kan høyde data være tilgjengelig i meter, men CRS er spesifisert i fot. I slike tilfeller bør en konvertering av de vertikale dataene utføres. Til slutt må det utvises forsiktighet ved valg av passende CRS for det aktuelle området. Dette er fordi alt CRS vil forvride område, avstand, form eller retning. Dermed er en projeksjon som minimerer forvrengninger av avstand og areal å foretrekke. En nyttig referanse for videre utforskning av koordinatreferansesystem er Iliffe og Lotts bok fra 2008 om temaet 26.

Bruk av lakeSurroundTopo og generering av et lakeMorpho -objekt fra eksempeldataene som følger med lakemorpho gjøres som følger:

#Last datadata (innsjøer) #Lag lakeMorpho-objekt, example_lakeMorpho, med nødvendige innganger example_lakeMorpho & lt- lakeSurroundTopo (eksempelLake, eksempelElev)

Det resulterende objektet inneholder det minste settet med komponenter som utgjør et lakeMorpho -objekt. Vi kan bekrefte at komponentene er av den forventede klassen med følgende kommando:

lapply (eksempel_lakeMorpho, klasse) ## $ lake ## [1] "SpatialPolygonsDataFrame" ## attr (, "pakke") ## [1] "sp" ## ## $ elev ## [1] "RasterLayer" # # attr (, "pakke") ## [1] "raster" ## ## $ surround ## [1] "SpatialPolygons" ## attr (, "pakke") ## [1] "sp" ## # # $ lakeDistance ## [1] "RasterLayer" ## attr (, "pakke") ## [1] "raster" ## ## $ lakeOnEdge ## [1] "logisk"

Lake Morphometry -funksjoner. Hver av de gjenværende funksjonene forventer et lakeMorpho -objekt som inndata og returnerer en numerisk verdi. Noen av funksjonene har også en bivirkning av å legge et romlig objekt til input lakeMorpho -objektet.

CalcLakeMetrics -funksjonen er en bekvemmelighetsfunksjon som vil beregne alle lakemorpho -beregningene for et enkelt lakeMorpho -objekt. Det krever et input lakeMorpho -objekt, en peiling for å beregne lakeFetch og pointDens for maksimal innsjølengde og -bredde (definert nedenfor).

calcLakeMetrics (eksempel_lakeMorpho, 0, 250) ## $ surfaceArea ## [1] 16453180 ## ## $ shorelineLength ## [1] 45991.38 ## ## $ shorelineDevelopment ## [1] 3.198502 ## ## $ maxDepth ## [1] 99.17621 ## ## $ volume ## [1] 4802535 ## ## $ meanDepth ## [1] 28.94864 ## ## $ maxLength ## [1] 9479.313 ## ## $ maxWidth ## [1 ] 3166.225 ## ## $ meanWidth ## [1] 1735.693 ## ## $ hente ## [1] 6336.798

Henting er den maksimale åpne vannavstanden i en gitt retning og kan brukes som en indikator for blanding, ettersom større henting innebærer større potensial for bølger på grunn av vindeffekter 27. LakeFetch -funksjonen beregner henting langs et inngangslager. Inngangslageret kan ha en hvilken som helst verdi fra 0 til 360 hvor 0 og 360 begge representerer nord, og hentingen for motsatte retninger (f.eks. Øst og vest) er identisk.

For å beregne hentingen av en innsjø, bruk:

#Fetch for north lakeFetch (eksempel_lakeMorpho, 0) ## [1] 6336.798 lakeFetch (eksempel_lakeMorpho, 360) ## [1] 6336.798 #Fetch for west lakeFetch (eksempel_lakeMorpho, 270) ## [1] 3129.997

Hovedaksen til en innsjø er definert som den lengste linjen som krysser det konvekse skroget som dannes rundt polygonen mens den passerer gjennom midten. I motsetning til lakeMaxLength representerer verdien verdien avstanden over en innsjø uten hensyn til land-vann-konfigurasjon.

For å beregne hovedakslengden til en innsjø, bruk:

lakeMajorAxisLength (eksempel_lakeMorpho, addLine = TRUE) ## [1] 13159.64

Maksimal innsjødybde gir informasjon som kan brukes, sammen med strømningshastigheter, for å estimere oppholdstiden for en innsjø. Selv om det ikke er noen erstatning for feltverifiserte målinger, kan maksimal innsjødybde estimeres ut fra den omkringliggende topografien. LakeMaxDepth -funksjonen bruker metodene beskrevet i Hollister et al. 11 for å gi et estimat av maksimal innsjødybde. Det krever bare et lakeMorpho -objekt som input. Eventuelt kan en korreksjonsfaktor basert på verifiserte dybdedata spesifiseres hvis en er kjent.

For å beregne maksimal dybdebruk:

#Maksimal innsjødybde lakeMaxDepth (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 99.17621

Det er viktig å merke seg at nøyaktigheten til disse maksimale dybdeforutsigelsene varierer mellom regionene, og ofte er det nødvendig med en korreksjonsfaktor ved bruk av feltmålte data. For eksempel, Hollister et al. 11 demonstrerer at for New England og Mid-Atlantic-områdene på USAs østkyst var de første spådommene større enn de sanne verdiene og måtte reduseres.

Maksimal innsjølengde er den lengste åpne vannavstanden i en innsjø, og er i likhet med henting en beregning som kan brukes til å estimere blandingspotensial 1, 28. Den nåværende implementeringen av denne beregningen i lakemorpho plasserer punkter på like avstander langs innsjøens strandlinje og finner deretter den lengste punkt-til-punkt-avstanden som heller ikke krysser land (f.eks. Halvøyer eller øyer). Den valgfrie parameteren addLine har en standardverdi på TRUE og lar SpatialLines -objektet lagres på input -lakeMorpho -objektet (figur 2).

Figur 2. Diagram over lakemorpho -objektet før og etter beregning av en innsjø -metrik.

For å beregne maksimal innsjølengde bruk:

#Maks lengde med en punkttetthet på 250 lakeMaxLength (eksempel_lakeMorpho, 250, addLine = FALSE) ## [1] 9025.769

PointDens -parameteren kan ha innvirkning på både behandlingstiden og den resulterende verdien, og begge disse kan variere som en funksjon av kompleksiteten i innsjøens form med mindre komplekse innsjøer som gir mer konsistent innsjølengde på tvers av en rekke punkter. Gitt denne advarselen, må du være forsiktig når du velger et passende antall poeng (og dermed linjer) som skal brukes for å beregne maksimal innsjølengde. Flere tettheter bør testes, og det minste antall punkter som gir et stabilt estimat, bør brukes.

Maksimal innsjøbredde er maksimal avstand fra land til land som er vinkelrett på linjen som representerer maksimal innsjølengde og er en annen beregning knyttet til blanding 1, 28. LakeMaxWidth -funksjonen krever et lakeMorpho -objekt og pointDens -verdi som brukes til å bestemme antall punkter langs linjen for maksimal innsjølengde. Problemet med pointDens, diskutert ovenfor, eksisterer også for bruk av pointDens med lakeMaxWidth, og det bør utvises forsiktighet for å bestemme et passende antall linjer som skal testes.

#Maks bredde med en punkttetthet på 250 lakeMaxWidth (eksempel_lakeMorpho, 250) ## [1] 3177.625

Gjennomsnittlig dybde på en innsjø er beregnet som innsjøens volum dividert med området 1, 28. Denne funksjonen krever bare et lakeMorpho -objekt og returnerer en numerisk verdi av middeldybden. Bruk av funksjonen er:

lakeMeanDepth (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 28.94864

Det er et valgfritt zmax -argument som lar en bruker angi maksimal innsjødybde hvis en er tilgjengelig. Hvis den ikke leveres, vil maksimal dybde bli estimert ved hjelp av lakeMaxDepth. For eksempel, i eksemplet ovenfor, er maksimal dybde uten å bruke en korreksjonsfaktor estimert til 99 meter, noe som resulterer i et gjennomsnittlig dybdeestimat på 28,95. Den målte maksimale dybden, 32 meter, er mye mindre enn estimatdybden. For å bruke denne informasjonen vil du ganske enkelt legge til den målte verdien for zmax -argumentet.

lakeMeanDepth (inputLM, zmax = 32) ## [1] 9.340511

Middelbredden på en innsjø er definert som innsjøområde dividert med maksimal innsjølengde 1, 28. Inngang for denne funksjonen er et lakeMorpho -objekt som har maksimal innsjølengde linje lagt til via 'lakeMaxLength'. Dette kravet kontrolleres og returnerer en feil hvis linjen for maksimal lengde mangler.

# Legg til den maksimale innsjølengdelinjen lakeMaxLength (eksempel_lakeMorpho, pointDens = 100, addLine = TRUE) ## [1] 8194.247 # Beregn gjennomsnittlig bredde lakeMeanWidth (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 2007.894

En innsjøs mindre akse er definert som den korteste linjen som krysser det konvekse skroget som dannes rundt innsjøens polygon mens det passerer gjennom sentrum. I motsetning til lakeMaxWidth representerer verdien avstanden over en innsjø med hensyn til det konvekse skroget og uten hensyn til land-vann-konfigurasjonen.

lakeMinorAxisLength (eksempel_lakeMorpho, addLine = TRUE) ## [1] 6926.263

Forholdet mellom lengden på innsjøens hovedakse og lengden på den mindre aksen er også kjent som størrelsesforholdet. Sirkulære innsjøer har sideforhold som nærmer seg 1 mens tynne langstrakte innsjøer har sideforhold som nærmer seg 0. Hvis større og mindre akselengder ikke allerede er lagt til lakeMorpho-objektet, beregnes disse. AddLine -argumentet legger linjene for innsjøens mindre og større akser til lakeMorpho -objektet.

lakeMinorMajorRatio (eksempel_lakeMorpho, addLine = TRUE) ## [1] 0.5263261

Utviklingsberegningen for strandlinjen gir et mål på kompleksiteten til strandlinjen. Det er et forhold mellom omkretsen av innsjøen og omkretsen av en sirkel av det samme området. Verdiene vil være 1 eller høyere med verdien 1 som indikerer en sirkulær innsjø. Denne beregningen brukes som en indikator på potensiell habitat 1, 28. Det krever bare et lakeMorpho -objekt som input.

lakeShorelineDevelopment (example_lakeMorpho) ## [1] 3.198502

lakeShorelineLength and lakeSurfaceArea

Strandlinjen er ganske enkelt den totale omkretsen av innsjøens polygon og, som med alle andre funksjoner, krever et lakeMorpho -objekt som inngang. For å beregne strandlinjens lengde:

lakeShorelineLength (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 45991.38

Tilsvarende er overflatearealet for en innsjø det totale arealet av innsjøpolygonen. Det beregnes via:

lakeSurfaceArea (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 16453180

LakeVolume -funksjonen bruker maksimal innsjødybde (se lakeMaxDepth) og metoder beskrevet av Hollister et al. 9 for å estimere innsjøvolumet. Metoden forutsetter at den maksimale avstanden i innsjøen (D maks) fra strandlinjen er også den dypeste delen av innsjøen (Z maks). LakeVolume-funksjonen skaper en raster av avstanden i sjøen til strandlinjen og konverterer disse avstandene ved hjelp av Z maks: D maks , til dyp og deretter summere volumet til hver piksel for å estimere det totale innsjøvolumet.

lakeVolume (eksempel_lakeMorpho) ## [1] 476297184

I likhet med lakeMeanDepth, er det et zmax -argument som skal brukes for en kjent maksimal innsjødybde.

En vanlig anvendelse av lakemorpho er å beregne hele pakken med innsjøberegninger for flere innsjøer. Denne brukstilfellet demonstrerer hvordan du gjør det med en vanlig GIS -datafil, formfilen. For å gjøre dette gjentar vi gjennom innsjøene, beregner beregninger for hver innsjø og inkluderer beregningene på en output -formfil. Dataene for denne brukstilfellet er fra Rhode Island (figur 3). Dataene for innsjøene ble lastet ned fra Rhode Island Geographic Information Systems (RIGIS) 29 og høydedataene er fra Amazon Web Services Terrain Tiles via elevatr -pakken 30.

Figur 3. Kart over innsjøer som ble brukt i casestudieeksemplet på lakemorpho -pakken. Les inn data

Denne brukstilfellet er avhengig av sp- og rgdal -pakkene for romlig datahåndtering. Dette er avhengigheter for lakemorpho, og det er derfor ikke nødvendig med ytterligere installasjoner. For å lese i dataene brukte vi rgdal :: readOGR og leste i ri_lakes.shp fra den nåværende katalogen. Denne filen er tilgjengelig for nedlasting fra https://github.com/USEPA/lakemorpho_manuscript/blob/master/ri_lakes.zip.

# Last pakker bibliotek ("sp") bibliotek ("rgdal") bibliotek ("lakemorpho")

# Les formfil og plott ri_lakes & lt- readOGR (".", "Ri_lakes") ## OGR datakilde med driver: ESRI Shapefile ## Kilde: ".", Lag: "ri_lakes" ## med 5 funksjoner ## It har 2 felt

Iterere gjennom innsjøer og beregne beregninger

I R er det mange måter å gjenta. For enkelhet og klarhet bruker vi en for loop for å iterere gjennom alle innsjøer og beregne hele pakken med innsjøberegninger med calcLakeMetrics. Vi vil bruke elevatr -pakken som gir tilgang til høydedata fra forskjellige kilder 30. I dette eksemplet vil vi bruke terrengfliser fra Amazon Web Services. De vertikale høydeopplysningene er i meter og dataene fra innsjøen i Rhode Island projiseres i Rhode Island State Plane Feet, og dermed vil vi konvertere høydeinformasjonen til fot.

bibliotek (elevatr) utgang og lt- data.frame () for (i in seq_along (ri_lakes))

Vi kan nå slå sammen morfometri -beregningene tilbake til innsjøens polygoner.

ri_lakes_m & lt- merge (ri_lakes, output, by = "NAME") dplyr :: tbl_df (ri_lakes_m) ## # A tibble: 5 x 12 ## NAME Acres surfaceArea shorelineLength ## * & ltfctr & gt & ltdbl & gt & ltbl & gt5 ltd 11698076 18857.94 ## 2 Yawgoo Pond 144.37 6288693 10562.24 ## 3 Worden Pond 1098.64 47856596 34494.32 ## 4 Larkin Pond 43.85 1910010 5989.30 ## 5 Hundred Acre Pond 87.64 3817524 15278.75 ## #. med 8 andre variabler: shorelineDevelopment & ltdbl & gt, maxDepth & ltdbl & gt, ## # volume & ltdbl & gt, meanDepth & ltdbl & gt, maxLength & ltdbl & gt, maxWidth & ltdbl & gt, ## # meanWidth & ltdbl & gt, fetch

Lakemorpho -pakken gir funksjoner for å beregne vanlige metaller for innsjømorfometri i R. For de som utfører innsjøanalyser i R, gir dette mulighet for strømlinjeformede analysearbeidsflyter. I tillegg gir lakemorpho et grunnlag for flere beregninger. For eksempel kan det være mulig å kombinere hydrologiske metoder for å estimere strømmen til og ut av innsjøer med innsjøvolum og legge til en funksjon for å beregne oppholdstid.

Utover å legge til flere beregninger, kan mer grunnleggende omskriving av pakken også være nyttig. For eksempel er lakemorpho for tiden bygget på toppen av gjeldende romdatastandard for R, sp. Dette tillater et rent grensesnitt med mange eksisterende verktøy, men det er sannsynlig at sp vil bli erstattet av sf -pakken 21, 31 i løpet av de neste årene. Future versions of lakemorpho might benefit from using the sf tool chain and the "tidy data" framework 32 .

In summary, lakemorpho provides limnologists and aquatic ecologists with a consistent framework in R for calculating a suite of the most common lake morphometry metrics. This paper outlines the currently available functions and provides an example through a typical use case of calculating many metrics for several lakes.

The lakemorpho version 1.1.0 package is currently available directly from the Comprehensive R Archive Network (CRAN) and may simply be installed and loaded in R via:

install.packages ( 'lakemorpho' ) library ( 'lakemorpho' )

To access the help pages (including a version of this manuscript) use:

There are tentative plans to continue developing new functions for lakemorpho and these new features will be available first through the development version on GitHub at http://github.com/usepa/lakemorpho .

To install and load the development version requires use of the devtools package. This may be done with:


Salary Conclusions – Myth vs Reality

I know that I have heard that if you want to make money you need to get into management. Being a good manager is not the same skill set as being a good database professional, and there are many people who do not want to be managers. According to the data in the survey, you can be in the top 5% of wage earners and not be a manager. How about telecommuting? What is the impact on telecommuting and the top 5%? Well, it depends if you are looking at the much smaller female population. The majority of females in the top 5% telecommute. Those who commute 100% of the time do very well, as well as those who spend every day at a job site. Males report working more hours and telecommuting less than females do as well. If you look at people who are in the average category, they do not telecommute. The average category has 25% of people who work less than 40 hours a week too. If you look at the number of items in the category by country you can determine that in many cases, like Uganda, there are not enough survey respondents to draw any conclusions about salary in locations.

After spending quite a bit of time analyzing and visualizing the data, I was unable to determine a specific set of skills which to provide a roadmap of exactly what one needs to do to be in the top 5% of the salary for a data professional. What I can tell you is more than likely there is someone with your level of work experience and position who is doing really well, and there is no reason why by the time that the next survey comes out, you are not the person who is in the top 5 percent. This may mean working harder at your job and perhaps changing employers as the analysis shows that is the best way to make more money.