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Elegir la escala del mapa (1: nnn) para la dimensión de ráster dada

Elegir la escala del mapa (1: nnn) para la dimensión de ráster dada


Puntos de partida:

  • definamos el tamaño de la imagen ráster, digamos: 1800x900 píxeles
  • Quiero dibujar mi propio mapa de imágenes rasterizadas, dibujando polígonos, p. Ej. como "dibujar una línea desde el píxel con las coordenadas x100y100 hasta el píxel x100y103"
  • es fácil convertir las coordenadas geográficas del conjunto de datos en coordenadas de píxeles
  • puede elegir entre 3 conjuntos de datos, cada uno tiene diferentes escala
    • 1: 10 mil
    • 1: 50 mil
    • 1: 110 mil

La pregunta es:

  • cómo elegir el conjunto de datos necesario (entonces, cómo elegir la escala de mapa necesaria)
  • para dibujar el mapa de la dimensión real dada (por ejemplo, toda la tierra o un área de 2000x1000 km)
  • con la minimización de varios dibujos de la misma línea, p. ej. minimizar las coordenadas de subpíxeles?

Probablemente la pregunta esté mal formulada, así que intenté explicarla de forma más precisa:

  • teniendo el "ancho" de la tierra es de aprox. 40.000km.
  • p.ej. para la imagen de 1800 píxeles de ancho, 1 píxel equivale a 22 km.
  • Por lo tanto, dibujar el mapa mundial a una imagen de 1800x900 a partir de cualquier dato que tenga una "resolución" más alta que 22 km / píxel no tiene sentido, porque será necesario trazar una línea desde las coordenadas de un píxel x100y100 a x100y100 (por ejemplo, desde el píxel dado al mismo píxel, porque los datos del mapa son innecesarios demasiado precisos y después de la conversión a píxeles el resultado da el mismo píxel)
  • Entonces, ¿cómo determinar la escala del conjunto de datos necesaria?

Espero que ahora esté más claro, lo siento, mi inglés no es mi nativo ...

Me leyeron muchas preguntas aquí, como:

  • Problema de análisis / conversión dimensional: escala del mapa a resolución de imagen (ppp)
  • ¿Cómo determinar el tamaño del mapa mundial en píxeles dados estos datos?
  • Mapserver, TMS, escalas de niveles de zoom y cómo lidiar con todo eso
  • y muchos otros, pero todavía no he descubierto un "algoritmo" razonable.

Arte a escala para un banner [duplicado]

Me pidieron que hiciera una pancarta grande con el tamaño de 46 pulgadas x 81 pulgadas y la única otra información que me dieron con este proyecto es que se imprimiría a 300 ppp.

¿Qué documento de tamaño y resolución debo producir y cómo lo calculó?

¿Qué tipo de información debo solicitar la próxima vez que diseñe para una letra grande?

Esta imagen incluirá una colección de múltiples imágenes rasterizadas más pequeñas, ¿cuál es una buena manera de hacer que se vean bien ampliadas?

Editar: Pido disculpas por no ser muy claro. Supongo que mi pregunta es si estoy produciendo una imagen que debe caber en un espacio de 46x81, ¿debería diseñar una imagen de 46x81 o una imagen más pequeña que coincida con la misma relación de aspecto?


Análisis geoespacial con GIS y GPS

Después de la década de 1980, la reorganización de los mercados mundiales a través de la penetración global de los valores de los consumidores occidentales ha ampliado las funciones de consumo de la mayoría de las economías creando nuevos espacios de consumo. Sin embargo, las fuerzas socioeconómicas y culturales han interpretado los procesos económicos globales de diferentes maneras en diferentes países, produciendo composiciones similares y contrastantes. De manera similar, en los países en desarrollo, a pesar de la penetración de los valores del consumo mundial acompañada de una modernización de las formas minoristas, evolucionaron estructuras minoristas distintas.
En la geografía humana, por un lado, el surgimiento de la perspectiva de la economía política y, por otro lado, el giro cultural en la geografía humana crítica llevó a la aparición de la llamada perspectiva de la “nueva geografía” en el comercio minorista. Luego, el estudio de la geografía minorista cambió el enfoque de la homogeneización hacia la diferenciación del espacio comercial. En los países en desarrollo, bajo los supuestos de la nueva geografía minorista, el debate se alejó de la concepción de la transformación minorista como el reemplazo gradual de las formas tradicionales por cadenas de tiendas hacia la complementariedad de lo tradicional y lo moderno a medida que avanza la modernización.
En Turquía y en Estambul, la década de 1980 fue testigo de la notable expansión de los supermercados como nuevos espacios de consumo. La transformación en el comercio minorista creó paisajes urbanos particulares y surgieron diferencias cualitativas entre diferentes áreas. Por lo tanto, se volvió cada vez más importante desarrollar un marco geográfico para analizar la transformación del comercio minorista en un contexto cultural, social y económico como sugiere la nueva geografía del comercio minorista, para comprender por qué y cómo Estambul produjo espacios de consumo distintos dentro del mundo, Turquía y ella misma.

Palabras clave: consumo y venta minorista, nueva geografía minorista, países en desarrollo, Estambul, supermercados de autoservicio.

DEĞİŞEN KENTSEL TÜKETİM VE PERAKENDE COĞRAFYASI TEORİSİ - GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER PERSPEKTİFİNDEN İSTANBUL DA 1990 SONRASI DÖNEMDE DÖNÜŞEN PERAKENDE PEYZAJININ MEKARANSAL YANSIMAL

Doktora, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü

Tez Danışmanı: Doç. Dr. Murat Güvenç

1980’lerden sonra dünya pazarlarının tüketim değerlerinin küresel düzeyde yayılarak yeniden yapılanması, birçok ekonomide tüketim fonksiyonlarının çoğalmasına ve yeni tüketim mekanlarması oluşı. Ancak sosyo-ekonomik ve kültürel güçler küresel ekonomik süreçleri farklı ülkelerde farklı şekillerde algıladı ve benzer olmanın yanı sıra karşıt yapılar üretti. Benzer şekilde gelişmekte olan ülkelerde küresel tüketim değerlerinin yayılması ve beraberinde gelen perakende formlarının modernizasyonu farklı perakende yapıları oluşturdu.
Sosyal coğrafyada bir yandan politik ekonomi yaklaşımı, diğer tarafta eleştirel sosyal coğrafyadaki kültürel dönüm, perakende çalışmalarında yeni perakande coğrafyası yaklaşımınknı Bu yaklaşım sonucunda perakende coğrafyasının temel odağı perakende mekanlarının aynılaşıyor olduğu kabulünden farklılaşıyor olduğu kabulüne doğru yöneldi. Yeni perakende coğrafyasının varsayımları penceresinden bakıldığında gelişmekte olan ülkelerde ise perakendecilikde dönüşüm, modernleşme sürdükçe gelenekselin yerini yavaş yavaşkçe modernin ally.
1980'ler Türkiye'de ve Istanbul'da süpermarketlerin gözle görülür şekilde yeni tüketim mekanları olarak yayıldığına tanıklık etti. Perakendecilikte yaşanan bu dönüşüm kendine tiene tüketim peyzajları yarattı ve bunun sonucunda da farklı bölgeler birbirinden nitelik olarak farklı tüketim alanları olarak ortaya çıktı. İstanbul'da, Yeni perakende coğrafyasının önerdiği gibi, perakendedeki dönüşümün mekansal çerçevede analizini kültürel, sosyal ve Ekonomik bağlamda ele almanın cinco İstanbul'un dünyada, Türkiye'de ve kendi içinde neden ve nasıl farklı tüketim mekanları ürettiğinin anlaşılmasının ONEMI giderek arttı.

Anahtar kelimeler: tüketim ve perakende, yeni perakende coğrafyası, gelişmekte olan ülkeler, Estambul, self-servis süpermarketler


Un SIG para la gestión del riego

Este trabajo describe el desarrollo, las funcionalidades operativas y las aplicaciones de modelado espacial de un sistema de gestión de riego basado en Sistemas de Información Geográfica (SIG), para ser utilizado por consorcios de riego e instituciones gubernamentales locales. El sistema proporciona herramientas para la exploración de bases de datos referenciadas espacialmente relevantes para el riego y la evaluación de escenarios de riego en diferentes condiciones de suelo, climáticas y de gestión. El sistema de gestión del agua de riego utiliza ArcView GIS y el lenguaje de programación Avenue para la personalización de aplicaciones GIS y el diseño de nuevas herramientas para modelar los requisitos de agua de riego e identificar áreas con déficit hídrico. Las necesidades de riego se pueden estimar teniendo en cuenta diferentes escenarios de patrón de cultivo, condiciones climáticas (de año seco a húmedo), método de riego aplicado, volumen de agua disponible para riego y características hidráulicas del sistema de distribución de agua. El sistema de gestión del agua de riego funciona en diferentes escalas tanto de riego (desde el campo de riego hasta los consorcios de riego) como administrativas (de municipio a región). La integración de datos climáticos espaciales y de suelos se basa en el formato de “falso raster”, una capa vectorial compuesta por celdas cuadradas regulares. El tamaño de las unidades de simulación es una función de la superficie en consideración, lo que significa que la exploración de la base de datos SIG y el desarrollo de escenarios de riego proporcionan datos más detallados a escala de campo y municipal y menor cantidad de información a escala de consorcios y regional. Se ofrece un ejemplo de funcionalidad operativa del sistema de gestión del agua de riego basado en SIG para la región de Apulia, en el sur de Italia.


Referencias

M.-F. Aculair-Fortier, D. Ziou, C. Armenakis y S. Wang. “Relevamiento de los trabajos de extracción de carreteras en imágenes aéreas y de satélite”. Reporte técnico. Universidad de Sherbrooke, (2000).

P. Agouris, A. Stefanidis y S. Gyftakis. “Serpientes diferenciales para la detección de cambios en tramos de carreteras”. Ingeniería fotogramétrica y detección remota de amplificadores, Vol. 67 (12): 1391-1399, diciembre de 2001.

T. Barclay, J. Gray y D. Stuz. “Microsoft TerraServer: un almacén de datos espaciales”. En las Actas de ACM SIGMOD 2000, 307–318 2000.

M.D. Berg, M.V. Kreveld, M. Overmars y O. Schwarzkopf. “Geometría computacional: algoritmos y aplicaciones”, Springer-Verlag 1997.

R. Cao y C.L. Broncearse. “Separación texto / gráficos en mapas”. En las Actas del 4º Taller Internacional sobre Algoritmos y Aplicaciones de Reconocimiento de Gráficos, Ontario, Canadá, págs. 167–177, 7–8 de septiembre de 2001.

DELAWARE. Cardoze y L.J. Schulman. "Coincidencia de patrones para conjuntos de puntos espaciales". En las actas del simposio IEEE sobre fundamentos de la informática, 156–165 1998.

C.-C. Chen. “Combinación automática y precisa de datos vectoriales de carreteras, mapas de calles y ortoimágenes”. Doctor. Disertación. Departamento de Informática. Universidad del Sur de California. Los Ángeles, CA, 2005.

C.-C. Chen, C.A. Knoblock y C. Shahabi. “Combinación automática de datos vectoriales de carreteras con ortoimágenes”. Geoinformática, Vol. 10 (4): 495–530, diciembre de 2006.

C.-C. Chen, C.A. Knoblock, C. Shahabi, Y.-Y. Chiang y S. Thakkar. “Combinando ortoimágenes y mapas de calles de forma automática y precisa”. En las Actas del 12º Simposio Internacional de ACM sobre Avances en Sistemas de Información Geográfica (ACM-GIS'04), ACM Press, Washington, D.C, págs. 47–56, 12–13 de noviembre de 2004.

C.-C. Chen, C. Shahabi, C.A. Knoblock y M. Kolahdouzan (2006a). “Emparejar de manera automática y eficiente redes de carreteras con atributos espaciales en sistemas de geometría desconocida”. En las actas del tercer taller sobre gestión de bases de datos espacio-temporales (ubicado junto con VLDB2006), Seúl, Corea, págs. 1 a 8, septiembre de 2006.

C.-C. Chen, S. Thakkar, C.A. Knoblok y C. Shahabi. “Anotar e integrar automáticamente conjuntos de datos espaciales”. En las actas del Simposio internacional sobre bases de datos espaciales y temporales, LNCS 2750, Springer-Verlag, isla de Santorini, Grecia, págs. 469–488, 24–27 de julio de 2003.

L.P. Chew, M.T. Goodrich, D.P. Huttenlocher, K. Kedem, J.M. Kleinberg y D. Kravets. "Coincidencia de patrones geométricos bajo el movimiento euclidiano". En las Actas de la Quinta Conferencia Canadiense sobre Geometría Computacional, págs. 151-156, 1993.

Y.-Y. Chiang, C.A. Knoblock y C.-C. Chen. “Extracción automática de intersecciones de carreteras a partir de mapas rasterizados”. En las actas del 13º Simposio internacional de ACM sobre avances en sistemas de información geográfica, Bremen, Alemania, págs. 267–276, 4 al 5 de noviembre de 2005.

M. Cobb, M.J. Chung, V. Miller, H.I. Foley, F.E. Petry y K.B. Shaw. “Un enfoque basado en reglas para la combinación de datos vectoriales atribuidos”. GeoInformática, Vol. 2 (1): 7–35, 1998.

P. Dare e I. Dowman. “Un nuevo enfoque para el registro automático basado en características de imágenes SAR y SPOT”. Archivos internacionales de fotogrametría y teledetección, Vol. 33 (B2): 125–130, 2000.

S. Filin e Y. Doytsher. “Un enfoque de fusión lineal para la integración de información fotogramétrica y datos GIS”. Archivos internacionales de fotogrametría y teledetección, Vol. 33: 282–288, 2000.

M.A. Fischler y R.C. Bolles. “Consenso de muestras aleatorias: un paradigma para el ajuste de modelos con aplicaciones de análisis de imágenes y cartografía automatizada”. Comunicaciones de la ACM, Vol. 24 (6): 381–395, 1981.

M. Flavie, A. Fortier, D. Ziou, C. Armenakis y S. Wang. “Actualización automática de información vial a partir de imágenes aéreas”. En Proceedings of American Society Photogrammetry and Remote Sensing Conference, Amsterdam, Holanda, 16-23 de julio de 2000.

M.F. Goodchild y G.J. Cazador. "Una medida de precisión posicional simple para características lineales". Revista Internacional de Ciencias de la Información Geográfica, Vol. 11 (3): 299-306, 1997.

A. Habib, Uebbing, R., Asmamaw, A. “Extracción automática de primitivas para la fusión de mapas ráster”. Reporte técnico. El Centro de Cartografía, Universidad Estatal de Ohio, 1999.

H. Hild y D. Fritsch. “Integración de datos vectoriales e imágenes satelitales para geocodificación”. Archivos internacionales de fotogrametría y teledetección, Vol. 32 (Parte 4): 246-251, 1998.

J.-R. Hwang, J.-H. Oh y K.-J. Li. “Método de transformación de consultas por triangulación de Delaunay para sistemas de bases de datos espaciales distribuidas de múltiples fuentes”. En las actas del 9º Simposio de la ACM sobre avances en los sistemas de información geográfica, págs. 41–46, 9–10 de noviembre de 2001.

S. Irani y P. Raghavan. “Resultados combinatorios y experimentales para algoritmos de coincidencia de puntos aleatorios”. Geometría Computacional, Vol. 12 (1–2): 17–31, 1999.

MONTE. Musavi, M.V. Shirvaikar, E. Ramanathan y A.R. Nekovei. “Un método basado en la visión para automatizar el procesamiento de mapas”. Reconocimiento de patrones, Vol. 21 (4): 319–326, 1988.

A. Saalfeld. “Conflación: compilación automática de mapas”. Revista Internacional de Ciencias de la Información Geográfica, Vol. 2 (3): 217–228, 1988.

A. Saalfeld. “Conflación: compilación automática de mapas”. Laboratorio de Visión por Computadora, Centro de Investigación de Automatización, Universidad de Maryland, 1993.

T. Sato, Y. Sadahiro y A. Okabe. “Un procedimiento computacional para hacer hojas de mapas sin fisuras”. Reporte técnico. Centro de Ciencias de la Información Espacial, Universidad de Tokio, 2001.

T.J. Sebok, L.E. Roemer y J. Malindzak, G.S. “Un algoritmo para la identificación de intersecciones de líneas”. Reconocimiento de patrones, Vol. 13 (2): 159-166, 1981.

G. Seedahmed y L. Martucci. “Registro automatizado de imágenes utilizando agrupación de espacios de parámetros geométricamente invariantes (GIPSC)”. Archivos internacionales de fotogrametría, teledetección y ciencias de la información espacial, Vol. 34 (3A): 318–323, 2002.

V. Walter y D. Fritsch. “Coincidencia de conjuntos de datos espaciales: un enfoque estadístico”. Revista Internacional de Ciencias de la Información Geográfica, Vol. 5 (1): 445–473, 1999.

SRA. White y P. Griffin. “Transformación de mapa de láminas de caucho lineal por partes”. El cartógrafo estadounidense, Vol. 12 (2): 123-131, 1985.

S. Yuan y C. Tao. "Desarrollo de componentes de fusión".En las Actas de Geoinformática, págs. 19-21, 1999.


Elección de la escala del mapa (1: nnn) para la dimensión de ráster dada - Sistemas de información geográfica

Información del papel

Información de la revista

American Journal of Geographic Information System

p-ISSN: 2163-1131 e-ISSN: 2163-114X

Desarrollo del marco de cibercartografía para entornos móviles

Departamento de Ingeniería Topográfica, Facultad de Ingeniería Shoubra, Universidad Benha, El Cairo, Egipto

Correspondencia a: Amr H. Ali, Departamento de Ingeniería Topográfica, Facultad de Ingeniería Shoubra, Universidad Benha, El Cairo, Egipto.

Correo electrónico:

Copyright © 2017 Publicaciones científicas y académicas. Reservados todos los derechos.

Este trabajo tiene la licencia Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

De acuerdo con la amplia aplicación diferente del mapeo para dispositivos inteligentes, se necesita un nuevo paradigma de principios cartográficos, donde la Cibercartografía esté representando esta nueva era de la cartografía. El objetivo principal de esta investigación es proponer un marco conceptual para la Cibercartografía que aborde las teorías y tecnologías de visualización cartográfica dinámica de datos espaciales y su uso interactivo en dispositivos inteligentes. Este marco consta de dos dominios principales, el dominio de visualización y el dominio de la tecnología. Para probar la viabilidad del marco propuesto, se desarrolla una aplicación personalizada utilizando un kit de desarrollo de software móvil (SDK) estándar que se utiliza para construir una solución de mapeo GIS móvil genérica altamente enfocada con capacidades fuera de línea. Se tratará de codificar información geográfica para dispositivos inteligentes junto con el manejo de la simbolización dinámica y el mantenimiento de los estándares de calidad para la representación del mapa.

Palabras clave: Cibercartografía, Dispositivos móviles, Visualización espacial, Mapeo móvil, API


Usando el conjunto de datos del volcán, podemos obtener un ejemplo simple reproducible que no requiere descargar datos desde un enlace remoto:

Al trazar rásteres (usando ráster :: trazado):

  1. La forma del cuadro delimitador está determinada por la relación de aspecto (forma) de la ventana del dispositivo en la que se traza.
  2. El tamaño de la escala se ve obligado a ser el mismo en las direcciones xey, ya que esta es una práctica estándar para los datos espaciales (porque no queremos distorsionar la forma de los datos espaciales estirándolos para que quepan en la caja). Podemos ver esto en la gráfica de ejemplo anterior por el hecho de que el ráster es exactamente cuadrado.

Dadas estas dos limitaciones, la necesidad de llenar el cuadro delimitador con áreas en blanco es una consecuencia directa.

Entonces, ¿cómo evitar esto? Una forma es simplemente cambiar la relación entre la altura y el ancho de la ventana de trazado o del archivo de salida.


Discusión

El año 2010 tiene una importancia particular para la política de salud mundial contra el paludismo, ya que ha sido definido como un hito en la evaluación: primero por los jefes de estado africanos en la declaración de Abuja [4], posteriormente reafirmado por el Plan Estratégico Mundial 2005 de Hacer Retroceder el Paludismo / Organización Mundial de la Salud. -2015 [5] y posteriormente respaldado en su Plan de acción mundial contra el paludismo (GMAP) [6]. Este estudio presenta un modelo sustancialmente revisado y actualizado de P. falciparum endemicidad de malaria para 2010 que se basa en tres veces más datos y técnicas mejoradas para reemplazar la versión anterior de 2007 [3] y proporcionar la representación contemporánea más sólida del riesgo global. Además, se han utilizado modelos simples para ampliar este trabajo e incluir predicciones globales de los otros dos P. falciparum Métricas de transmisión de la malaria necesarias para formar una base racional para las decisiones de control y eliminación: Pf EIR y PfRC. Estos nuevos mapas pueden servir como una evaluación de línea de base mientras la comunidad de salud mundial mira hacia la próxima serie de hitos previstos para 2015 dentro del GMAP y vinculados a los Objetivos de Desarrollo del Milenio de las Naciones Unidas.

Endemicidad de paludismo y poblaciones en riesgo en 2010

Los patrones geográficos de endemicidad presentados aquí refuerzan, a escala continental, los identificados en el mapa anterior de 2007 [3]. El riesgo de P. falciparum la malaria en 2010 varía drásticamente en su rango y esta heterogeneidad tiene implicaciones fundamentales para el control regional de enfermedades y ambiciones de eliminación a más largo plazo. Los niveles más altos de P. falciparum El riesgo de transmisión está asociado de manera abrumadora con el continente de África, que constituye el 99% del área mundial y el 95% de la población que experimenta más o igual al 40%. Pf PR2-10. Esta clase de riesgo plantea los mayores obstáculos técnicos y financieros para el control efectivo de enfermedades, con el valor umbral de endemicidad de Pf PR2-10 = 40% propuesto [17] como un nivel máximo realista de intensidad de transmisión por encima del cual es poco probable que la distribución masiva de mosquiteros tratados con insecticida (MTI) por sí sola [64, 65] reduzca la prevalencia de la infección por debajo del nivel objetivo del 1% para una enfermedad endémica estable eficaz control [66-68]. El hecho de que 342 millones de personas sigan expuestas en 2010 a estos riesgos de transmisión muy altos, lo que requiere el despliegue a gran escala de conjuntos de intervención integrados, subraya la importancia fundamental de una inversión importante sostenida [69, 70] para reducir la morbilidad y la mortalidad por malaria en estas regiones, a diferencia de la agenda paralela de eliminación.

Sin embargo, si bien estas áreas endémicas altamente estables de África presentan los desafíos más serios de control, es vital evitar la noción simplista de que este nivel de riesgo caracteriza a África en su conjunto cuando, en realidad, el continente muestra una endemicidad muy diversa dentro de sus límites. de transmisión. Unos 203 millones de personas viven en regiones con riesgo estable intermedio (entre el 5% y el 40% Pf PR2-10), donde la interrupción de la transmisión de la malaria se ha propuesto como un objetivo realista si se puede lograr la cobertura universal de MTI [14]. Los 273 millones de africanos restantes en riesgo de P. falciparum ocupan regiones de transmisión baja estable o inestable donde las reducciones rápidas y pronunciadas de la transmisión son más factibles con objetivos de cobertura de intervención realistas [16]. Lo más importante es el reconocimiento de la presencia en África de ecologías de malaria muy diferentes, cada una de las cuales requiere distintas series de intervenciones para maximizar la eficacia del control de la enfermedad. Un enfoque adaptado espacialmente para optimizar las estrategias de control nacionales está en desacuerdo con aspectos de las directrices actuales que promueven la cobertura universal, pero puede volverse cada vez más importante a medida que el financiamiento internacional para el control se ve sometido a presión.

La estratificación del riesgo fuera de África es más sencilla. Si bien los focos localmente importantes de transmisión intermedia o alta en Asia exigen esfuerzos concertados y específicos para el control apropiado para estas intensidades de transmisión más altas, la gran mayoría del continente (95% del área y 99% de la población en riesgo) experimenta bajas estable (donde Pf PR2-10 es inferior al 5%) o endemicidad inestable. Al igual que en África, se establece la viabilidad epidemiológica de reducciones significativas en la transmisión en estas regiones de menor endemicidad, pero los desafíos técnicos, logísticos y económicos asociados con la ampliación de la cobertura de la intervención en más de mil millones de personas en riesgo son evidentes. La región de las Américas está clasificada universalmente en estos dos estratos de menor riesgo, pero tanto aquí como en Asia cualquier evaluación de opciones y viabilidad para el control o eliminación de P. falciparum También debe ser consciente de la exposición paralela de las poblaciones a Plasmodium vivax[71-73]. Se está trabajando en MAP para proporcionar un recurso cartográfico equivalente para este parásito de la malaria menos estudiado [74].

Interpretando la incertidumbre

La extensión en este estudio de mapas de endemicidad a predicciones a escala global de Pf EIR y PfRC proporciona nueva información sobre las intensidades de transmisión en todo el mundo. En contraste con Pf PR2-10, tanto el desarrollo metodológico como la interpretación de estos mapas se encuentran en una etapa relativamente temprana. Las superficies pronosticadas permiten ampliar los conocimientos adquiridos a partir de modelos matemáticos desde estudios validados localmente hasta inferencias a una escala mucho mayor sobre el control, los resultados de las enfermedades y la epidemiología dentro de un marco matemático y biológico coherente. Al triangular de esta manera con modelado y umbrales de decisión, estas nuevas predicciones pueden comenzar a cerrar la brecha entre los mapas que simplemente describen la variación en el riesgo y la conversión de estos mapas en pautas basadas en evidencia y geográficamente explícitas para un control óptimo. De suma importancia en este proceso es la interpretación adecuada de la incertidumbre modelada. Esta incertidumbre surge de al menos tres fuentes distintas, pero que interactúan: la escasez en el Pf PR2-10 datos de encuestas, incertidumbre en las relaciones biológicas entre Pf PR2-10, Pf EIR y PfRC[9, 20], y la heterogeneidad espacial y temporal inherente en la intensidad de transmisión [75] que no puede ser explicada o capturada por los enfoques de datos y modelado.

Dado que las predicciones de las tres métricas de transmisión se basan en datos de encuestas de tasa de parásitos, todas dependen de la disponibilidad de encuestas en una región determinada para obtener estimaciones precisas. La densidad espacial de las encuestas necesarias varía de un lugar a otro en función del grado de heterogeneidad espacial en la transmisión subyacente, y las regiones muy diversas necesitan más encuestas. Se aplica una regla equivalente en la dimensión temporal: donde la endemicidad se ha mantenido relativamente constante a lo largo del tiempo, o ha cambiado de una manera predecible, las encuestas más antiguas son más útiles para las predicciones contemporáneas que en aquellos lugares que experimentan cambios rápidos o impredecibles en la intensidad de la transmisión. El análisis de la variación geográfica en la disponibilidad de datos y la incertidumbre debe atenuarse teniendo en cuenta la población subyacente: la incertidumbre es más importante cuando las poblaciones son densas. El índice de incertidumbre ponderado por población (Figura 3C) pone de relieve la escasez de datos sólidos en las regiones de alta endemicidad y alta población de India, Myanmar, Nigeria y la República Democrática del Congo. En algunas regiones actualmente sub-encuestadas, se planifican o completan nuevas encuestas nacionales de malaria, lo que significa que las iteraciones futuras de este mapa mejorarán sustancialmente. Estos incluyen Uganda, Malawi y la República Democrática del Congo [76, 77]. Sin embargo, para las naciones restantes de alta incertidumbre, hay menos motivos inmediatos para el optimismo y el mandato de nuevas inversiones sustanciales para respaldar las encuestas nacionales de malaria en estos países es claro. Por el contrario, algunos países están generando abundantes datos sobre la tasa de parásitos y tienen un apetito creciente por generar mapas a nivel nacional hechos a la medida para satisfacer las necesidades de planificación del control local. En tales casos, MAP se ha asociado con países para desarrollar mapas y trabajar con programas nacionales de control de la malaria, siendo el ejemplo más reciente Indonesia [78, 79].

Los mapas presentados de Pf EIR y PfRC confiar en modelos que vinculan estas métricas con el subyacente Pf PR2-10 predicciones. El análisis independiente de la transmisión utilizando esta misma base de datos MAP pero con diferentes modelos matemáticos [13, 21, 23, 25, 62, 80] conduciría inevitablemente a estimaciones diferentes. Las diferencias entre modelos a menudo son difíciles de resolver debido a los problemas intrínsecos con la identificabilidad y la dificultad de obtener los tipos correctos de datos, y se necesitan con urgencia estudios de modelos independientes para la validación externa de modelos cruzados. De hecho, una consulta concluida recientemente para establecer una agenda de investigación de modelos para la erradicación mundial de la malaria [13] recomendó la comparación modelo-modelo como una forma de evaluar la solidez de las predicciones del modelo y construir un consenso para la planificación estratégica global.

El aspecto restante de la incertidumbre surge de la variación espacial o temporal en la intensidad de transmisión que se produce en escalas temporales o espaciales cortas. La cartografía inicial del riesgo de malaria tenía como objetivo clasificar áreas amplias en estratos de riesgo [81], y esto ha llevado a una tendencia a pensar en la endemicidad como un fenómeno que varía suavemente. Sin embargo, en realidad, un área que se considera que pertenece a una 'clase' de endemicidad particular probablemente mostrará una gran cantidad de variación, con tasas de parásitos muestreadas en las aldeas cercanas que a menudo difieren dramáticamente independientemente del tamaño de la muestra. Reconocer esta heterogeneidad no cuantificada es vital porque los focos de mayor transmisión pueden tener un efecto desproporcionado sobre la eficacia y el probable éxito de los esfuerzos de intervención en toda la población [82]. El modelo geoestadístico captura este componente de variación como aleatoriedad y asegura que el grado de aleatoriedad se mide e incorpora en las distribuciones posteriores previstas en cada píxel [75, 83]. En el archivo adicional 8 se proporciona una discusión más detallada de estos resultados de incertidumbre y su interpretación.

Este mapa de 2010 es el segundo de una serie en curso de MAP. A medida que se disponga de versiones actualizadas, existe la tentación de hacer comparaciones directas con mapas anteriores como medio de enumerar los cambios en la endemicidad. Si bien es probable que sea ampliamente informativo del cambio, una comparación entre este 2010 y los mapas anteriores de 2007 no es el enfoque más apropiado para cuantificar formalmente el cambio durante el período de tiempo intermedio. La adición de muchos más datos de entrada en esta nueva versión, muchos de los cuales son anteriores a 2007, junto con la metodología refinada, significa que el nuevo mapa debe verse como un reemplazo contemporáneo directo de la versión anterior, en lugar de un comparador.

Publicación pública de mapas, resultados del modelo y datos subyacentes

Los mapas presentados en este documento están disponibles gratuitamente en el sitio web del MAP [36], incluidos mapas regionales e individuales para cada país endémico de malaria, además de la vista global que se presenta aquí. Los usuarios pueden elegir descargar imágenes de mapas individuales en formato PNG o PDF, o descargar la superficie GIS global como un archivo flotante GeoTIFF o binario (para mapas ráster) o archivo CSV delimitado por comas o Excel (para mapas vectoriales). Estas superficies GIS permitirán a los usuarios integrar este trabajo dentro de sus propios análisis o producir superposiciones y pantallas de datos a medida.

Se espera que las predicciones de Pf PR2-10, Pf EIR y PfRC que se presenta aquí promoverá directamente la calibración, las pruebas de escenarios y la ampliación de la modelización epidemiológica de la malaria. Este artículo ha discutido la importancia de las distribuciones posteriores predichas como completamente representativas de la incertidumbre encapsulada en los resultados del modelo. Estos también están disponibles gratuitamente para las tres métricas de transmisión en forma de histogramas de 100 divisiones para cada píxel, contenidos en un solo archivo de datos en formato HDF5. Los usuarios que quieran acceder a los archivos deberán ponerse en contacto con los autores correspondientes o podrán utilizar el contacto en el sitio web del MAP [36].

Finalmente, un principio central de MAP desde su fundación en 2005 ha sido que los conjuntos globales de datos de tasas de parásitos deben estar disponibles gratuitamente en el dominio público: permitir que otros científicos, funcionarios de salud pública y el público en general usen estos datos para respaldar diversos objetivos en la epidemiología del paludismo y la investigación en salud pública, la toma de decisiones y la educación [1]. Paralelamente a los esfuerzos para ensamblar estas bases de datos, se ha trabajado para diseñar una infraestructura en línea que permitirá a los usuarios visualizar la ubicación de todos los datos topográficos disponibles para exportar y descargar todos los datos utilizados en los modelos para los que están disponibles los permisos adecuados. Este explorador de datos también se puede encontrar en el sitio web de MAP.


3. Aplicación y derivación de datos:

La importancia del legado de perturbaciones del pasado se puede evaluar, representada por la estructura actual de la edad de los bosques en diferentes regiones de los EE. UU. Y Canadá, mediante el análisis de las causas de las perturbaciones causadas por el manejo de la tierra y la naturaleza durante siglos y a diversas escalas. Esta información se puede utilizar con los datos del inventario para analizar las oportunidades de gestión del carbono. Combinando la información geográfica sobre la edad de los bosques con la dinámica estimada del C por tipo de bosque, es posible realizar un análisis simple pero poderoso de la absorción neta de CO2 por los bosques y el potencial para aumentar (o disminuir) esta tasa como resultado de la acción directa de los seres humanos. intervención en el estado de alteración / edad. Forest age data can be used in large-scale carbon modeling, both for land-based biogeochemistry models and atmosphere-based inversion models, in order to improve the spatial accuracy of carbon cycle simulations.


GMT PARAMETERS

The following is a list of the parameters that are user-definable in GMT. The parameter names are always given in UPPER CASE. The parameter values are case-insensitive unless otherwise noted. The system defaults are given in brackets [ for SI (and US) ]. Those marked * can be set on the command line as well (the corresponding option is given in parentheses). Note that default distances and lengths below are given in both cm or inch the chosen default depends on your choice of default unit (see MEASURE_UNIT). You can explicitly specify the unit used for distances and lengths by appending C (cm), I (inch), m (meter), or p (points). When no unit is indicated the value will be assumed to be in the unit set by MEASURE_UNIT. Note that the printer resolution DOTS_PR_INCH is always the number of dots or pixels per inch. Several parameters take only TRUE or FALSE.
ANNOT_FONT_PRIMARY

Font used for upper annotations, etc. [Helvetica]. Specify either the font number or the font name (case sensitive!). The 35 available fonts are:

Font size (> 0) for map annotations [14p].

Font to use for time axis secondary annotations. Ver ANNOT_FONT_PRIMARY for available fonts [Helvetica].

Font size (> 0) for time axis secondary annotations [16p].

If the angle between the map boundary and the annotation baseline is less than this minimum value (in degrees), the annotation is not plotted (this may occur for certain oblique projections.) Give a value in the range 0&minus90. [20]

If an annotation would be plotted less than this minimum distance from its closest neighbor, the annotation is not plotted (this may occur for certain oblique projections.) [0]

Distance from end of tickmark to start of annotation [0.2C (or 0.075I)]. A negative offset will place the annotation inside the map border.

Distance from base of primary annotation to the top of the secondary annotation [0.2C (or 0.075I)] (Only applies to time axes with both primary and secondary annotations).

Sets which axes to draw and annotate. Case sensitive: Upper case means both draw and annotate, lower case means draw axis only. [WESN].

Color used to draw map boundaries and annotations. Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. Prepend &rsquo+&rsquo to replicate this color to the tick-, grid-, and frame-pens. [0/0/0] (black).

Choose between inside, graph, plain and fancy (thick boundary, alternating black/white frame append + for rounded corners) [fancy]. For some map projections (e.g., Oblique Mercator), plain is the only option even if fancy is set as default. In general, fancy only applies to situations where the projected x and y directions parallel the lon and lat directions (e.g., rectangular projections, polar projections). For situations where all boundary ticks and annotations must be inside the maps (e.g., for preparing geotiffs), chose inside. Finally, graph is used for linear projections only and will extend the axis by 7.5% and add arrow heads.

Names the eight bit character set being used for text in files and in command line parameters. This allows GMT to ensure that the PostScript output generates the correct characters on the plot.. Choose from Standard, Standard+, ISOLatin1, ISOLatin1+, and ISO-8859-x (where x is in the ranges 1-10 or 13-15). See Appendix F for details [ISOLatin1+ (or Standard+)].

Color used for the background of images (i.e., when z < lowest colortable entry). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [0/0/0] (black)

Color used for the foreground of images (i.e., when z > highest colortable entry). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [255/255/255] (white)

Selects which operator to use when rendering bit-mapped color images. Due to the lack of the colorimage operator in some PostScript implementations, as well as some PostScript editors inability to handle color gradations, GMT offers two different options:

adobe (Adobe&rsquos colorimage definition) [Default].

tiles (Plot image as many individual rectangles).

Selects if color palette files contain RGB values (r,g,b in 0-255 range), HSV values (h in 0-360, s,v in 0-1 range), or CMYK values (c,m,y,k in 0-1 range). A COLOR_MODEL setting in the color palette file will override this setting. Internally, color interpolation takes place directly on the RGB values which can give unexpected hues, whereas interpolation directly on the HSV values better preserves the hues. Prepend the prefix "+" to force interpolation in the selected color system (does not apply to the CMYK system). For this additional option, the defaults take precedence over the color palette file [rgb].

Color used for the non-defined areas of images (i.e., where z == NaN). Give a red/green/blue triplet, with each element in the 0&minus255 range. [128/128/128] (gray)

Output format (C language printf syntax) to be used when printing double precision floating point numbers. For geographic coordinates, see OUTPUT_DEGREE_FORMAT. [%.12g].

Determines what symbol is used to plot the degree symbol on geographic map annotations. Choose between ring, degree, colon, or none [ring].

Resolution of the plotting device (dpi). Note that in order to be as compact as possible, GMT PostScript output uses integer formats only so the resolution should be set depending on what output device you are using. E.g, using 300 and sending the output to a Linotype 300 phototypesetter (2470 dpi) will not take advantage of the extra resolution (i.e., positioning on the page and line thicknesses are still only done in steps of 1/300 inch of course, text will look smoother) [300].

The (case sensitive) name of the ellipsoid used for the map projections [WGS-84]. Choose among:

WGS-84 : World Geodetic System [Default] (1984)
OSU91A : Ohio State University (1991)
OSU86F : Ohio State University (1986)
Engelis : Goddard Earth Models (1985)
SGS-85 : Soviet Geodetic System (1985)
TOPEX : Used commonly for altimetry (1990)
MERIT-83 : United States Naval Observatory (1983)
GRS-80 : International Geodetic Reference System (1980)
Hughes-1980 : Hughes Aircraft Company for DMSP SSM/I grid products (1980)
Lerch : For geoid modelling (1979)
ATS77 : Average Terrestrial System, Canada Maritime provinces (1977)
IAG-75 : International Association of Geodesy (1975)
Indonesian : Applies to Indonesia (1974)
WGS-72 : World Geodetic System (1972)
NWL-10D : Naval Weapons Lab (Same as WGS-72) (1972)
South-American : Applies to South America (1969)
Fischer-1968 : Used by NASA for Mercury program (1968)
Modified-Mercury-1968 : Same as Fischer-1968 (1968)
GRS-67 : International Geodetic Reference System (1967)
International-1967 : Worldwide use (1967)
WGS-66 : World Geodetic System (1966)
NWL-9D : Naval Weapons Lab (Same as WGS-66) (1966)
Australian : Applies to Australia (1965)
APL4.9 : Appl. Physics (1965)
Kaula : From satellite tracking (1961)
Hough : Applies to the Marshall Islands (1960)
WGS-60 : World Geodetic System (1960)
Fischer-1960 : Used by NASA for Mercury program (1960)
Mercury-1960 : Same as Fischer-1960 (1960)
Modified-Fischer-1960 : Applies to Singapore (1960)
Fischer-1960-SouthAsia : Same as Modified-Fischer-1960 (1960)
Krassovsky : Used in the (now former) Soviet Union (1940)
War-Office : Developed by G. T. McCaw (1926)
International-1924 : Worldwide use (1924)
Hayford-1909 : Same as the International 1924 (1909)
Helmert-1906 : Applies to Egypt (1906)
Clarke-1880 : Applies to most of Africa, France (1880)
Clarke-1880-Arc1950 : Modified Clarke-1880 for Arc 1950 (1880)
Clarke-1880-IGN : Modified Clarke-1880 for IGN (1880)
Clarke-1880-Jamaica : Modified Clarke-1880 for Jamaica (1880)
Clarke-1880-Merchich : Modified Clarke-1880 for Merchich (1880)
Clarke-1880-Palestine : Modified Clarke-1880 for Palestine (1880)
Andrae : Applies to Denmark and Iceland (1876)
Clarke-1866 : Applies to North America, the Philippines (1866)
Clarke-1866-Michigan : Modified Clarke-1866 for Michigan (1866)
Struve : Friedrich Georg Wilhelm Struve (1860)
Clarke-1858 : Clarke&rsquos early ellipsoid (1858)
Airy : Applies to Great Britain (1830)
Airy-Ireland : Applies to Ireland in 1965 (1830)
Modified-Airy : Same as Airy-Ireland (1830)
Bessel : Applies to Central Europe, Chile, Indonesia (1841)
Bessel-Schwazeck : Applies to Namibia (1841)
Bessel-Namibia : Same as Bessel-Schwazeck (1841)
Bessel-NGO1948 : Modified Bessel for NGO 1948 (1841)
Everest-1830 : India, Burma, Pakistan, Afghanistan, Thailand (1830)
Everest-1830-Kalianpur : Modified Everest for Kalianpur (1956) (1830)
Everest-1830-Kertau : Modified Everest for Kertau, Malaysia & Singapore (1830)
Everest-1830-Timbalai : Modified Everest for Timbalai, Sabah Sarawak (1830)
Everest-1830-Pakistan : Modified Everest for Pakistan (1830)
Walbeck : First least squares solution by Finnish astronomer (1819)
Plessis : Old ellipsoid used in France (1817)
Delambre : Applies to Belgium (1810)
CPM : Comm. des Poids et Mesures, France (1799)
Maupertius : Really old ellipsoid used in France (1738)
Sphere : The mean radius in WGS-84 (for spherical/plate tectonics applications) (1984)
Moon : Moon (IAU2000) (2000)
Mercury : Mercury (IAU2000) (2000)
Venus : Venus (IAU2000) (2000)
Mars : Mars (IAU2000) (2000)
Jupiter : Jupiter (IAU2000) (2000)
Saturn : Saturn (IAU2000) (2000)
Uranus : Uranus (IAU2000) (2000)
Neptune : Neptune (IAU2000) (2000)
Pluto : Pluto (IAU2000) (2000)

Note that for some global projections, GMT may use a spherical approximation of the ellipsoid chosen, setting the flattening to zero, and using a mean radius. A warning will be given when this happens. If a different ellipsoid name than those mentioned here is given, GMT will attempt to parse the name to extract the semi-major axis (a in m) and the flattening. Formats allowed are: