Vairāk

Vai rādīt aprēķināto aprēķināšanas laiku, palaižot rīkus ArcGIS for Desktop?

Vai rādīt aprēķināto aprēķināšanas laiku, palaižot rīkus ArcGIS for Desktop?


Esmu gandrīz pārliecināts, ka esmu izveidojis modeļus, lai parādītu aprēķināto modeļu / rīku izpildlaiku / skaitļošanas laiku pagātnē, bet es, šķiet, nevaru atcerēties, kā ieslēgt šo opciju. Es bez rezultātiem apskatīju tīmekli un vēlētos noskaidrot, vai tas vispār ir iespējams.

Ja nav iespējams vienkārši ieslēgt opciju, vai ir kāds pitona kods, ko es varu izmantot, lai iegūtu šo informāciju?


Pēc noklusējuma jaunākas ArcGIS versijas palaiž rīkus fonā. Kad modeļi darbojas fonā, nav nevienas progresa joslas. Lai atgūtu progresa joslu, jums jāatspējo ģeogrāfiskā apstrāde fonā, izmantojot:

Ģeogrāfiskā apstrāde> Ģeogrāfiskās apstrādes opcijas> Fona apstrāde> Atcelt izvēles rūtiņu

Protams, tas var ietekmēt apstrādes veiktspēju, tāpēc ņemiet to vērā.


Vienkārši atveriet rezultātu logu (izvēlne Ģeogrāfiskā apstrāde - rezultāti) un izvērsiet pašreizējo sesiju. Izpildes laiks ir pieejams sadaļā Ziņojumi.


Pētniecības instrumenti

Zemāk ir saraksts ar UON visbiežāk izmantotajiem pētniecības rīkiem. Tas attiecas tikai uz programmatūru, kas saistīta ar pētniecību, kas atbilst jebkuram no šiem kritērijiem:

  • pieejams bez maksas par vietnes licenci (var būt izmantošanas ierobežojumi)
  • pieejams vai nopērkams vairāku skolu, centru vai fakultāšu locekļiem (var tikt piemērotas papildu izmaksas vai lietošanas ierobežojumi)
  • pieejama atvērtā koda programmatūra ar pieejamu IT pakalpojumu atbalstītu instalēšanas vai izvietošanas metodi

Daudzas no šīm lietojumprogrammām var pats instalēt, izmantojot programmatūras centru UON datorā, un dažas no tām ir pieejamas personālam vai studentiem mājas lietošanai.

Ja jūs interesējošā programmatūra nav norādīta, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot pielāgotu pētījumu pieprasījuma tīmekļa veidlapu, jo Universitātē var būt citi lietotāji un var būt iespējama izmaksu dalīšana.

Noklikšķiniet uz zemāk esošajiem virsrakstiem, lai uzzinātu vairāk par katru programmatūru.


Izaicinājumi un turpmākie soļi - ieskats FEMA plūdu kartēšanā

Pirmkārt un galvenokārt, dati ir vissvarīgākais ĢIS kartēšanas elements - pati programma tikai izveido ievadīto datu vizuālu attēlojumu. [11] Bez precīziem datiem programma nevar precīzi attēlot vēlamo informāciju vai attiecības starp tām. Tāpēc vislielākā problēma ir pašreizējo datu vājums vai datu trūkums kopumā. Lai gan pašlaik uzlabojas, pastāv arī viegli pieejamas ĢIS programmatūras trūkums un, vēl svarīgāk, kļūme ĢIS un tās sniegtās informācijas saziņā / izmantošanā. [12]

Ņemot vērā GIS nozīmīgo lomu ārkārtas situāciju pārvaldībā, es uzskatu, ka valdībai, kā arī vietējām pašvaldībām būtu jāpiešķir līdzekļi katra no šiem trim jautājumiem. Pirmkārt, lai palielinātu datu vākšanu un uzlabotu esošo datu precizitāti, otrkārt, lai veicinātu ĢIS programmatūras izmantošanu kopienās, un, treškārt, lai uzlabotu iegūtās informācijas pieejamību un komunikāciju. Attiecībā uz šiem aspektiem es vēlētos apspriest notiekošo Federālās ārkārtas situāciju pārvaldības aģentūras (FEMA) plūdu kartēšanu Nacionālās plūdu apdrošināšanas programmas (NFIP) ietvaros.

NFIP tika izveidots, lai nodrošinātu māju īpašniekiem iespēju finansiāli pasargāt sevi no plūdu gadījumiem - plūdu apdrošināšana tiek piedāvāta nekustamo īpašumu īpašniekiem, ja kopiena piedalās NFIP un ievēro FEMA noteiktos palieņu apsaimniekošanas rīkojumus [13].

FEMA plūdu draudu kartēšanas programma Riska kartēšana, novērtēšana un plānošana (MAP) identificē plūdu draudus un novērtē atsevišķu teritoriju riskus. [14] Šo kartēšanu izmanto, lai izveidotu plūdu apdrošināšanas likmju kartes (FIRM), kas ir NFIP noteikumu un apdrošināšanas prasību pamatā [15]. Pēc tam FIRM izmanto, lai noteiktu apdrošināšanas prēmijas un noteiktu minimālos plūdu standartus kopienām, pamatojoties uz konkrētās vietas novērtētajiem riskiem. [16] Pašlaik NFIP paziņo, ka strādā pie plūdu karšu precizitātes atjaunināšanas un apdrošinājuma ņēmēju informācijas sniegšanas, lai labāk izprastu programmu. [17]

1. ĢIS datu precizitātes uzlabošana

Izmaksu un ieguvumu analīzē tiek konstatēts, ka bīstamības kartēšanai ir pozitīvi tīrie ieguvumi, tādējādi norādot, ka ir lietderīgi strādāt, lai uzlabotu mūsu kartēšanas precizitāti. [18] FEMA 2000. gadā veiktais pētījums atklāja, ka, ņemot vērā visas izmaksas (plūdu datu atjaunināšana, karšu uzturēšana, jauna kartēšana, pārveidošana par jauniem standartiem un klientu apkalpošana), plūdu kartes radīja ieguvumu 1,33 miljardu dolāru apmērā, un izmaksas bija 799 miljoni. [19] Pašlaik valsts aģentūras, FEMA darbuzņēmēji, aizdevēji, apdrošināšanas aģenti, zemes attīstītāji, kopienas plānotāji, nekustamo īpašumu īpašnieki, nekustamo īpašumu pārdevēji, kā arī citi izmanto plūdu kartes aptuveni 30 miljonus reižu riska novērtēšanai, zemes pārvaldībai, seku mazināšanai un katastrofām atbilde. [20] Paturot to prātā, ir skaidrs, ka šo karšu precizitāte ir vitāli svarīga un svarīga plaši pieņemtu lēmumu pieņemšanai.

Piemēram, tiek prognozēts, ka FEMA plūdu karšu precizitātes uzlabošana tieši ietekmēs apdrošināšanas likmes un zemes izmantošanu. [21] Precīzāki plūdu riska aprēķini ļauj aprēķināt atbilstošas ​​apdrošināšanas prēmijas noteiktām teritorijām un konkrētām struktūrām [22]. Cenu precizitāte var arī palielināt izpratni un uzticēšanos par plūdu risku, tādējādi veicinot un nodrošinot apdrošināšanas segumu [23]. Saistībā ar zemes izmantošanu pareizi noteiktās apdrošināšanas prēmijas precīzi atspoguļo risku un, savukārt, samazina zemes attīstību augsta riska apgabalos. [24] Precizitātes uzlabojumi var pievienot ierobežojumus īpašumiem, kuriem vajadzēja noteikt risku (samazinot dzīvības un īpašuma zaudējumus nākotnē), un, gluži pretēji, atceļot ierobežojumus apgabalos, kas nepareizi norādīti par riska grupām (izmaksu samazināšana un obligāti uzlabojumi, ļaujot zemei jāizmanto citos veidos). [25] Faktiski FEMA vietnē ir iekļauta iespēja apstrīdēt palieņu robežas, ja māju īpašnieki uzskata, ka viņu īpašības ir nepareizi noteiktas paaugstināta riska apgabalos - tāpēc palielināta plūdu karšu precizitāte var samazināt robežu apstrīdēšanu un ietaupīt visu pušu laiku, naudu un pūles.

Mācoties no NFIP un FEMA FIRM plūdu kartēm, mēs varam redzēt, ka patiešām ir izdevīgi ieguldīt datu vākšanā GIS izmantošanai ārkārtas situāciju pārvaldībā. To var attiecināt uz jebkuru kontekstu, nevis tikai uz plūdiem un valsts apdrošināšanu pret plūdiem - iespējams, ugunsgrēku vai zemestrīču riskiem vai jebkuram citam, kas attiecas uz kopienas plānošanu.

2 & amp3. ĢIS programmatūras izmantošanas veicināšana un risku komunikācijas uzlabošana

Ir veikts maz pētījumu, lai parādītu, kā efektīvi informēt sabiedrību par risku, izmantojot bīstamības kartes. [26] Tomēr iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, ka jo īpaši ir problēmas ar saziņu, izmantojot FEMA FIRM plūdu kartes. [27] Uzņemoties izpētīt FEMA vietni, man bija ļoti grūti orientēties un saprast. Informācijas ir pārliecinoši daudz, un nav skaidrs, kā un kam to paredzēts izmantot. Izmantojot plūdu karšu pakalpojumu centra lapu “Meklēt pēc adreses”, mājas īpašnieks var vienkārši ierakstīt savu adresi, lai izveidotu interaktīvu plūdu karti Nacionālais plūdu draudu slānis (NFHL). Šeit šķietami vienkāršais uzdevums kļūst sarežģīts. Es lejupielādēju karti, kas atbilst manai pašreizējai dzīvokļa adresei, lai uzzinātu, ka man nav pilnīgi ne jausmas, ko es skatos vai ko nozīmē kāds no datiem. Pēc tam man izdevās atrast BUJ lapu vietnē, saistot lejupielādēšanai pieejamo 54 lappušu dokumentu ar nosaukumu “Kā izlasīt plūdu apdrošināšanas likmju kartes apmācību”. Pilnīgi iespējams, ka es nepavadīju pietiekami daudz laika, mēģinot izlasīt un izprast FEMA tīmekļa lapas sniegtās vadlīnijas, taču ir skaidrs, kāpēc māju īpašnieks vai indivīds, kuram šajā jomā ir maza pieredze vai nav vispār pieredzes, nespētu izprast datu sekas .

Turklāt FEMA iekšējā kartēšanas programmatūra HAZUS ir publiski pieejama lejupielādei. HAZUS, izmantojot ĢIS sistēmas, tiek raksturots kā “nacionāli piemērojama standartizēta metodika, kas aplēš zemestrīču, viesuļvētru vēju un plūdu iespējamos zaudējumus” [28]. Meklējot programmatūras lejupielādi un pārbaudi, es atklāju, ka tās darbībai nepieciešama ESRI ArcGIS programma. un ka FEMA vietne novirza lietotājus uz ESRI, kur to var iegādāties. No tā es varu pieņemt, ka HAZUS programmu galvenokārt izmanto vietējās pašvaldības un tā ir vērsta uz tām, nevis privātpersonām un māju īpašniekiem. Lai gan tam ir jēga, tas atkal ierobežo nenovērtējamas informācijas pieejamību, ko var sniegt, un pat vietējās pašvaldības var izvēlēties nemaksāt publisko datu analīzes izmaksas, izmantojot ĢIS kartēšanu (programmas un to personu izmaksas, kuras ir apmācītas izmantot programmu) , datu pārklājuma laiks utt.).

Atkal, pamatojoties tikai uz FEMA FIRM kartēm un HAZUS programmu, mēs varam redzēt, ka GIS programmu pieejamība, kā arī riska informācijas paziņošana ir problēma. Kā ierosinājusi Dienvidkarolīnas universitātes ģeogrāfijas profesore Susana Kutere, ārkārtas situāciju vadītājiem vajadzētu meklēt kopienas partnerus, piemēram, universitātes, lai palīdzētu kartēt un analizēt vajadzības. [29] No personīgās pieredzes viņa apraksta notiekošo partnerību starp Dienvidkarolīnas Universitāti un Dienvidkarolīnas Ārkārtas situāciju pārvaldības nodaļu, ļaujot abiem strādāt kopīga mērķa sasniegšanā - studenti var iegūt pieredzi, savukārt organizācija var izmantot saražotos resursus. [30] Viņa arī ierosina, ja rodas problēmas ar programmas izmaksām vai iespēju izmantot programmu (piemēram, ESRI ArcGIS), var būt pieejami citi kartēšanas rīki vai platformas. [31] Piemēram, es lejupielādēju QGIS - bezmaksas ĢIS programmu, nevis parasto, bet dārgo ArcGIS.


Programmatūra un rīku komplekti, kurus pašlaik lieto ACE pētnieki

Atvērtā koda platforma abcEkonomika, ko izstrādājis Davouds Taghawi-Nejads uz aģentu balstītas skaitļošanas ekonomikas lietojumprogrammām, ir uz Python balstīta modelēšanas platforma ekonomikas simulācijām. abcEconomics nāk ar standarta funkcijām, kas ļauj ražošanas, tirdzniecības un patēriņa procesu modelēšanu uzņēmumiem un patērētājiem krājumu plūsmas konsekventā veidā. abcEconomics ļauj modelētājiem programmēt aģentus kā parastus Python klases objektus, taču iegūtās programmas, ja tās ir lielas (piemēram, 10 000+ aģenti), ātruma priekšrocību dēļ var viegli palaist daudzkodolu / procesoru datorā. Sīkāka informācija par abcEconomics lejupielādi, instalēšanu un programmēšanu ir sniegta tālāk abcEkonomikas dokumentācijas rokasgrāmata.

The Adaptīvais modelētājs, kuru izstrādājis Džims Vitkams (Altreva, Inc.), izveido uz aģentiem balstītus tirgus simulācijas modeļus cenu prognozēšanai reālās pasaules akcijām, valūtām vai citiem tirgū tirgotiem vērtspapīriem. Uz aģentiem balstīts modelis simulē finanšu tirgu, kas sastāv no tūkstošiem aģentu, kuru (tehniskie) tirdzniecības noteikumi attīstās, izmantojot īpašu adaptīvu ģenētiskās programmēšanas formu. Tirdzniecības noteikumu attīstība apvienojumā ar tirgus cenu dinamiku mudina aģentus iemācīties atpazīt un paredzēt atkārtotus cenu modeļus, vienlaikus pielāgojoties mainīgajai tirgus uzvedībai. Prognozes var balstīties vai nu uz visu aģentu uzvedību, vai uz dinamiski labāko aģentu grupu. ACE pētniekiem šī lietojumprogramma var interesēt, lai izpētītu aģentu tirgus modeļa, kas ietver informāciju no reālās pasaules tirgus, uzvedību un iespējamās prognozēšanas spējas. Ir iekļautas vairākas modeļa inicializācijas iespējas, piemēram, lietotāja konfigurējams ģenētiskās programmēšanas dzinējs tirdzniecības noteikumu izveidei. Tiek atbalstīta arī nulles izlūkošanas simulācija. Dažādu reitinga statistiku un citus datus var vizualizēt diagrammās, sadalījuma histogrammās un izkliedes grafikos. Datus var eksportēt uz CSV failiem, lai tos varētu analizēt citās lietojumprogrammās. Bezmaksas (bez termiņa beigām) novērtēšanas versiju ar plašu dokumentāciju var lejupielādēt no iepriekš redzamās Adaptive Modeler mājas lapas. Adaptīvais modelētājs ir paredzēta Windows platformām, un tai ir nepieciešama Microsoft .Net 2.0 vai jaunākas versijas instalēšana.

No Cormas vietne: "Resursu pārvaldības sistēmas ir sarežģītas, ja kopīgus resursus izmanto daudzi lietotāji. Ekoloģiskā dinamika tiek izteikta dažādos līmeņos, ti, indivīdā, populācijā un sabiedrībā. Sociālā dinamika ir izteikta indivīdu vai organizāciju līmenī. Atjaunojamos resursos pārvaldībā, jāņem vērā mijiedarbība starp lauksaimniecības dinamiku un resursu izmantošanu. Datoru modelēšana atvieglo šīs mijiedarbības izpratni. Cormas ir daudzu aģentu simulācijas programmatūra atjaunojamo resursu pārvaldībai. Tas nodrošina pamatu mijiedarbība starp indivīdiem un grupām, izmantojot (atjaunojamos) resursus. "

EKT ir pētnieciski evolucionāra skaitļošanas sistēma, kas rakstīta Java valodā. Tas tika izstrādāts, lai būtu ļoti elastīgs, un gandrīz visas klases (un visus to iestatījumus) izpildlaika laikā dinamiski nosaka lietotāja nodrošināts parametru fails. Visas sistēmas struktūras ir sakārtotas tā, lai tās būtu viegli modificējamas. Pat ja tā, sistēma tika veidota, ņemot vērā efektivitāti. EKT ir izstrādāta Džordža Meisona universitātes ECLab evolūcijas skaitļošanas laboratorijā. EKT māsas projekts ir MASON, vairāku aģentu simulācijas sistēma, kas lieliski atbilst EKT.

Gambits ir spēļu teorijas programmatūras un rīku bibliotēka ierobežotu plašu un normālu formu spēļu konstruēšanai un analīzei, ko pašlaik uztur Teksasas A un M universitātes Ekonomikas departamenta pētnieki. Gambit ietver grafisko lietotāja saskarni, Gambit komandu valodu un C ++ avota koda bibliotēku spēļu attēlošanai, kas piemērots izmantošanai citās lietojumprogrammās. Viss Gambit avota kods ir brīvi pieejams, licencēts ar GNU General Public License.

No izstrādātāja (Stīvs Felpss, Liverpūles universitāte): JASA (Java Auction Simulator API) ir pārnesta uz Java Agent-Based Modeling (JABM) rīkkopa. JABM ietver funkcionalitāti, lai vizualizētu dinamiskos tirdzniecības tīklus, kas rodas, kad aģenti savā starpā tirgojas pasūtījumu virzītā tirgū. Šīs vizualizācijas video var atrast šeit. Papildu informāciju par JABM rīkkopu var atrast darba dokumentā ar nosaukumu "Uz aģentiem balstīta modelēšana ar JABM rīkkopa".

The Java apmācība: praktiska rokasgrāmata programmētājiem, ko uztur Sun Microsystems, Inc., ir praktiska tiešsaistes rokasgrāmata programmētājiem ar simtiem pilnīgu darba piemēru un daudzām norādēm uz pamatinformāciju (pirmās programmas palaišana, darba sākšana, Java valodas apguve utt.). Apmācība ir sakārtota pamata un specializēto nodarbību grupās par dažādiem priekšmetiem: piemēram, darba sākšana ar Java rakstīšanas sīklietotnēm, kas ir būtiskas Java klases, izveidojot GUI ar JFC / Swing pielāgoto tīkla 2D grafiku un Java pupiņām. Šajās nodarbībās ir iekļauti simtiem pilnu darba piemēru.

Pjetro Terna (Ekonomika, Torino Universitāte, Itālija) ir izstrādājis Swarm balstītu Java Enterprise Simulator (JES). JES mērķis ir ļaut izveidot simulācijas modeļus gan faktiskajiem, gan virtuālajiem uzņēmumiem (firmām). Simulators var modelēt vai nu vienu uzņēmumu, vai uzņēmumu sistēmu (piemēram, apgabalā vai virtuālā uzņēmuma sistēmā). Var atrast jaunāko jES versiju kopā ar pilnīgām lietotāja instrukcijām šeit.

A Simulācijas izstrādes laboratorija (Lsd) to ir izstrādājis Marko Valente (Akvilas Universitāte) evolūcijas simulācijas modelēšanai, kā piemēru var minēt slavenā Nelsona-Vintera (1982) Šumpterija konkurences nozarē vai ekonomikā modeli. Lsd lietojumprogrammās tiek izmantota sistēmu dinamikas (atšķirību / diferenciālvienādojumu) pieeja, izmantojot replikatoru dinamiku, nevis uz augšu uz augšu balstītu pieeju, taču pamatā esošā C ++ izmantošana liek domāt, ka varētu būt iespējama arī vairāk uz aģentu balstīta pieeja. Plašāku Lsd diskusiju skat .: M. Valente un E.S. Andersons, "Praktiska pieeja evolūcijas simulācijai: Nelsona-Vintera modeļi simulācijas izstrādes laboratorijā" Elektroniskais žurnāls par evolūcijas modelēšanu un ekonomisko dinamiku, Nr. 1003, 1. izdevums, 2002. gada 15. janvāris.

Džordža Meisona universitātes Evolūcijas skaitļošanas laboratorija un Sociālās sarežģītības centrs pārvalda MASON multiagentu simulācijas rīkkopa. MASON ietver gan paraugu bibliotēku, gan papildu vizualizācijas rīku komplektu 2D un 3D formātā. MASON ir Džordža Meisona universitātes ECLab (Evolūcijas skaitļošanas laboratorija) un GMU Sociālās sarežģītības centra kopīgs darbs, un to izstrādāja Šons Lūks, Gabriels Katalin Balans un Liviu Panaits ar Klaudio Ciofi-Revillas, Šona Pauza, Daniela palīdzību. Kebrihs un Kīts Salivans. Var piekļūt SwarmFest04 prezentācijai vietnē MASON šeit.

MATLAB ir augstas veiktspējas valoda tehniskai skaitļošanai. Informāciju par MATLAB var iegūt vietnē MathWorks vietne. Vorenam Torngeitam ir raksts ar nosaukumu Sociālās simulācijas mācīšana ar MATLAB kas parādījās tiešsaistē Mākslīgo sabiedrību un sociālās simulācijas žurnāls, 3. sējums, Nr. 1, 2000. Šajā rakstā Thorngate paskaidro, kāpēc MATLAB ir viņa izvēlētā programmēšanas valoda, lai mācītu simulācijas programmēšanas paņēmienus studentiem, kas vēl nav simulēti.

Moduleco ir objektorientēta modulāra sistēma, kas paredzēta, lai simulētu dažādu aģentu sociālās parādības, piemēram, tirgus, organizācijas, tīkla efektus un iedzīvotāju dinamiku. Izstrādātāji ir Deniss Fans un Antuāns Beugnards. Lai iegūtu papildinformāciju, tostarp lejupielādējamas lietojumprogrammas un bibliogrāfisku informāciju, apmeklējiet iepriekš minēto Moduleco vietni.

NetLogo, StarLogo pēcnācējs (skatīt zemāk), ir daudzplatformu vispārējas nozīmes sarežģītības modelēšanas un simulācijas vide no Savienotās mācību un datorizētās modelēšanas centra (CCL), Ziemeļrietumu universitātes, Evanston, Ilinoisa. NetLogo ir pieejama liela paraugu un kodu piemēru bibliotēka, kas lietotājiem palīdz sākt modeļu autorēšanu. NetLogo izmanto pētījumu laboratorijas un universitātes kursi visdažādākajās jomās sociālajās un dabaszinātnēs. Bezmaksas lejupielādi un lietotāja rokasgrāmatu var iegūt iepriekš minētajā NetLogo vietnē.

PyABM ir atvērtā pirmkoda (licencēta GPL) rīkkopa, kuras mērķis ir vienkāršot Python programmēšanas valodā rakstītu aģentu modeļu programmēšanu un analīzi. Instrumentu komplekta mērķis ir standartizēt modeļu un scenāriju izstrādi, nodrošinot modeļa rezultātu dokumentēšanu un atkārtojamību. PyABM izstrāde turpinās.

No oficiālās Python valodas vietnes: "Python ir interpretēta, interaktīva, objektorientēta programmēšanas valoda. To bieži salīdzina ar Tcl, Perl, Scheme vai Java. Python apvieno ievērojamo jaudu ar ļoti skaidru sintaksi. Tam ir moduļi, klases, izņēmumi, ļoti augsta līmeņa dinamisko datu tipi un dinamiskā rakstīšana. . Python ieviešana ir pārnēsājama: tā darbojas ar daudziem UNIX zīmoliem (un) operētājsistēmās Windows, DOS, OS / 2, Mac, Amiga. . "

Galvenais resurss visām lietām Python, ieskaitot jaunākos programmatūras izlaidumus, ir Python vietne. Pētnieki, kas ir jauni Python, varētu vēlēties pārlūkot Iesācēju ceļvedis. Vēl viens resurss ir Anakonda, bezmaksas Python izplatīšana, kas ietver daudz pakotņu. Arī Jupyter ir integrēta izstrādes vide (IDE), kas atbalsta Python, R un citas programmēšanas valodas.

Turklāt Claudius Gr & aumlbner (Johannesa Keplera universitāte) un Torsten Heinrich (Oksfordas universitāte) ir sagatavojuši dažādus ievada Python instalācijas materiāli atbalstot kursu ar nosaukumu Sarežģītība: teorija un skaitļošanas modeļi. Šie materiāli ietver: (i) Python un nepieciešamo pakotņu (Mac / Windows / Linux) instalēšanas rokasgrāmatu; (ii) vispārīgas instrukcijas redaktora vai integrētās izstrādes vides (IDE) instalēšanai; (iii) īpašas instrukcijas Jupyter IDE (Mac / Windows / Linux) un (iv) instalēšanas testēšanas testa skripts.

Repast (REcursive Porous Agent Simulation Toolkit) ir uz aģentiem balstīts simulācijas rīku komplekts, kas īpaši paredzēts sociālo zinātņu lietojumiem. Sākotnēji Čikāgas universitātes un Argonnas Nacionālās laboratorijas pētnieki izstrādāja Repast tagad vada bezpeļņas brīvprātīgo organizācija ROAD (Repast Organization for Architecture and Development). Repast ir izlaists šādās versijās: RepastJ (balstīts uz Java) RepastPy (balstīts uz Python skriptu valodu) Repast.Net (ieviests C #, bet var izmantot jebkuru .Net valodu) Repast S (Simphony, Java bāzes) un Pārstrādāt HPC (augstas veiktspējas skaitļošana). Pārstrāde darbojas praktiski visās mūsdienu skaitļošanas platformās (piemēram, Windows, Mac OS un Linux). Jaunākās versijas Repast kopā ar detalizētu tehnisko informāciju par RePast instalēšanu un lietošanu ir atrodamas vietnē RePast Sourceforge vietne.

Leigh Tesfatsion (Ekonomika, Aiovas Valsts universitāte, Ames, IA) ir sagatavojis a RePast pašmācības ceļvedis lai palīdzētu jaunpienācējiem sākt programmēt ar Repast Java integrētās izstrādes vidē (IDE). Ietvertās tēmas ir šādas: Ievads aģentu modelēšanā Ievads uz aģentu orientētu programmēšanu Ievads Java Iepazīšanās ar RePast programmēšanu ar RePast un Iespējamās RePast modelēšanas lietojumprogrammu teritorijām. Tiek piedāvātas plašas saites uz tiešsaistes resursu materiāliem. Lai gan ir vēlama kāda iepriekšēja programmēšanas pieredze, studiju ceļvedis šādu pieredzi nepieņem.

  • A pasaulē definējot virtuālo vidi, kur notiek simulācija
  • Iedzīvotāji aģentu, kas apdzīvo pasauli
  • Programmas vadīt aģentu uzvedību
  • Ģenētiskie mehānismi atdarina dabisko atlasi, kas iedarbojas uz aģentu programmām.

SimX ir GitHub mitināta bibliotēka paralēlu, diskrētu notikumu, izplatītas atmiņas simulāciju izstrādei Python. SimX ir rakstīts galvenokārt C ++ un nodrošina simulācijas modelētājam galveno funkcionalitāti, kas nepieciešama paralēlajā simulācijas bibliotēkā, piemēram, notikumu rindošana, laika virzīšana uz priekšu, domēna nodalīšana, sinhronizācija, objektu sērijveidošana un ziņojumu nodošana. SimX API ir pakļauti Python, kas ļauj ātri izstrādāt un prototipēt paralēlu simulāciju pilnībā Python. SimX ir bezmaksas programmatūra, kas pieejama ar GNU LGPL licenci.

Tomass Maksvels, Ferdinando Villa un Roberts Kostanza kopā ar Starptautisko Ekoloģiskās ekonomikas institūtu (Vides zinātnes centrs, Merilendas Universitātes Sistēma) ir izstrādājuši integrētu vidi augstas veiktspējas telpiskai modelēšanai, ko sauc par Telpiskās modelēšanas vide (MVU). No MVU mājas lapas: "Šī vide, kas pārredzami saista uz ikonām balstītas modelēšanas vides ar uzlabotiem skaitļošanas resursiem, ļauj modelētājiem izstrādāt simulācijas lietotājam draudzīgā, grafiskā vidē, neprasot zināšanas par datorprogrammēšanu. Automātiskie kodu ģeneratori konstruē (telpisko ) simulācijas un ļauj sadalītu apstrādi paralēlu un sērijveida datoru tīklā, ļaujot pārredzami piekļūt vismodernākajām skaitļošanas iekārtām. Vide modeļa projektēšanā uzliek modularitātes un hierarhijas ierobežojumus un atbalsta definēto atkārtoti izmantojamo modeļa komponentu arhivēšanu. mūsu modulārajā modelēšanas valodā (MML). "

StarLogo Nova ir vizuāli programmējama modelēšanas vide decentralizēto sistēmu darbības izpētei, kas ir īpaši izstrādāta tā, lai tā būtu lietotājam draudzīga K-12 studentiem. StarLogo Nova var izmantot, lai modelētu daudzas reālās dzīves parādības, piemēram, putnu ganāmpulkus, satiksmes sastrēgumus, skudru kolonijas un vienkāršas tirgus ekonomikas. Plašs atbalsts (konsultācijas, demonstrācijas, lietotāju diskusiju grupa.) Tiek sniegts StarLogo Nova vietnē.

Bari būtībā ir programmatūras bibliotēku kolekcija, kas rakstīta C mērķī, ko izstrādājuši Santafē institūta pētnieki, lai izveidotu diskrētu notikumu simulācijas sarežģītām sistēmām ar neviendabīgiem elementiem vai aģentiem. Dažas zemāka līmeņa bibliotēkas, kas saskaras ar C mērķi, ir rakstītas arī Tk - skriptu valodā, kas ievieš pamata grafiskos rīkus, piemēram, grafikus, logus un ievades logrīkus.

Tirdzniecības tīkla spēle (TNG), kas ieviesta (atvērtā koda) C ++ versijā, apvieno evolucionāru spēļu spēli ar preferenciālu partneru izvēli. Secīgas resursu ierobežotu tirgotāju paaudzes secīgi izvēlas un atsakās no tirdzniecības partneriem, pamatojoties uz pastāvīgi atjaunināto paredzamo izmaksu, iesaistās riskantos darījumos, kas tiek modelēti kā divu cilvēku spēles, un laika gaitā izstrādā savas tirdzniecības stratēģijas. TNG ietvara moduļu dizains atvieglo eksperimentēšanu ar alternatīvām specifikācijām tirgus struktūrai, tirdzniecības partneru saskaņošanai, gaidu veidošanai un tirdzniecības stratēģijas attīstībai. TNG ietvaru var izmantot, lai pētītu šo specifikāciju evolūcijas sekas trīs dažādos līmeņos: tirdzniecības tīkla veidošanas (kas ar kuru tirgojas un ar kādu regularitāti) uzvedība, ko tirgotāji pauž tirdzniecības partneru attiecībās, un sociālās labklājības rezultāti. TNG avota kodu un rokasgrāmatu kopā ar pētniecības rakstiem, kas saistīti ar TNG, var iegūt vietnē TNG mājas lapa.

Ventana Systems, Inc., Hārvardā, Masačūsetsā, tika izveidota 1985. gadā, lai izstrādātu liela mēroga simulācijas modeļus, kas sarežģītu vadības problēmu risināšanai integrē gan biznesa, gan tehniskos elementus. Tagad Ventana Systems atbalsta savu simulācijas valodu, ko sauc Vensim. No Vensim mājas lapas: "Vensim tiek izmantots, lai izstrādātu, analizētu un iepakotu augstas kvalitātes dinamiskās atgriezeniskās saites modeļus. Modeļi tiek veidoti grafiski vai teksta redaktorā. Funkcijas ietver dinamiskās funkcijas, abonēšanu (masīvus), Montekarlo jutīguma analīzi, optimizāciju, datu apstrāde, lietojumprogrammu saskarnes un daudz kas cits. Vensim PLE (Personal Learning Edition) ir programmatūra, kas ļauj sākt darbu sistēmas dinamikas modelēšanā un ir bezmaksas izglītībai un lēta komerciālai lietošanai. Vensim PLE ir ideāli piemērota lietošanai klasē un personīgai mācībai. sistēmas dinamiku. "


Metodoloģija

Šajā nodaļā ir parādīta telpiskā laika modelēšanas pieeja, kas integrē apspriestos modeļus un tos uzlabo, lai veicinātu atjaunojamās enerģijas ražošanas plānošanu pašvaldības mērogā un izpildītu iepriekšējā sadaļā uzskaitītās prasības. Lai atbalstītu plānošanas un lēmumu pieņemšanas procesu, tiek piedāvāti modeļi, lai novērtētu AER potenciālu un elektroenerģijas pieprasījumu un apkuri pašvaldībām ar lielu laika un laika izšķirtspēju, kā arī divi alternatīvi ģenerēto datu izmantošanas ceļi. Pēdējie ietver lēmumu koka algoritmu un uz GIS balstītu lietotāja saskarni. Pirmais kalpo elektroenerģijas ražošanas staciju izvēlei, kas vislabāk atbilst elektroenerģijas pieprasījumam, un nepieciešamo un optimālo elektroenerģijas uzglabāšanas sistēmu izmēru noteikšanai. Otrais nodrošina interaktīvu vidi centralizēto siltumtīklu plānošanai, pamatojoties uz enerģijas pieprasījumu atsevišķu ēku apkurei un pieprasījuma samazinājumu (modernizēšanas pasākumu dēļ) un aktīvu saules enerģijas savākšanas sistēmu pieņemšanu.

Piedāvātā metodika ir grafiski apkopota 4. attēlā, tā ir aprakstīta nākamajās apakšnodaļās, un tās daudzās sastāvdaļas ir detalizēti izskaidrotas kopā ar gadījumu izpēti [183,184,185,186]. Metodikas un plānošanas rīku dažādās daļas tika ieviestas, izmantojot atmiņu bloku apstrādes vidi Python [187] un Numpy [188], paketes Scipy [189] un Pandas [190] un atvērtā koda ĢIS rīkus, tostarp gdal / ogr [191], GRASS GIS [192] un QGIS [193]. Datu pārvaldībai tika izmantota GRASS GIS telpiskā laika datu bāze TGRASS [157].

Metodikas pārskats: ierosinātās metodikas kopējā darbplūsma

Enerģijas ražošanas potenciāls, ko rada svārstīga AER augstā telpiskā laika izšķirtspējā

Tiek piedāvāti trīs nākamie soļi, lai aprēķinātu RES svārstīgo potenciālu lielā laika un spilgtuma izšķirtspējā. Pirmais solis ir uz ĢIS balstītas procedūras izmantošana, lai izpētes zonu samazinātu tikai līdz tām vietām, kur, iespējams, varētu izvietot uz AER balstītas enerģijas ražošanas iekārtas. Saules aktīvo tehnoloģiju (PV un ST) gadījumā jumti ir labākās iespējamās vietas, jo nav pretrunā ar citiem izmantošanas veidiem vai resursiem. Tomēr tehniski nav iespējams izmantot visu jumta virsmu PV (vismaz ar visplašāk izmantotajām PV tehnoloģijām) vai ST sistēmām. Tāpēc no analīzes jāizslēdz tādi objekti kā mansardi un skursteņi. Atlikušās jumta virsmas platības tiek klasificētas, pamatojoties uz diviem galvenajiem konstrukcijas faktoriem, kas ietekmē aktīvo Saules sistēmu izlaidi, slīpumu (slīpumu) un orientāciju (aspektu) [194]. Lai izveidotu šo atlasi un klasifikāciju, tiek izmantoti augstas izšķirtspējas DSM un ēkas pēdas. Katras potenciālās virsmas identificēšanas precizitāte ir ļoti atkarīga no telpisko datu kvalitātes un izšķirtspējas. Trīs ēku jumta daļām, kas klasificētas astoņos dažādos aspektos, ir parādīts 5. attēls. Kā detalizēti aplūkots [195], DSM izšķirtspēja 25 cm (DSM0.25 5. attēlā) ir labākais kompromiss starp datu precizitāte un daudzums, lai identificētu un klasificētu piemērotas virsmas aktīvām Saules sistēmām, pamatojoties tikai uz aspektu un slīpumu.

DSM izšķirtspējas jumta virsmas identificēšanai: jumta virsmas identifikācijas un klasifikācijas rezultāti DSM ar izšķirtspēju no 1 cm × cm (DSM0.01) līdz 1 m × 1 m (DSM1). LiDAR datus DSM1 ģenerēšanai nodrošināja Bavārijas Mērniecības aģentūra (2014), http://geodaten.bayern.de. Dati un pārējās DSM ģenerēšanas metodika atbilst [195]

Vēja enerģijas izvietošanas apgabalu izvēles gadījumā procedūra nav tik vienkārša kā saules tehnoloģijām. Tiek izmantota uz ĢIS balstīta procedūra, kas juridisko un vides faktoru dēļ izslēdz nepiemērotas zonas. Tā kā pašvaldība, kas tiek izmantota lielākajā daļā gadījumu izpētes, atrodas Bavārijā (Vācija), ieviestie ierobežojumi atbilst Bavārijas vēja turbīnu projektēšanas un apstiprināšanas ieteikumiem, kā tas aprakstīts [196]. Tie izslēdz:

a) Atrašanās vietas 100 m rādiusā no federālajiem autoceļiem, dzelzceļiem, elektrolīnijām un federālajiem, valsts un lauku ceļiem

b) Atrašanās vietas 500 m rādiusā no gaisa satiksmes zonām, rūpniecības ēkām, nacionālajiem parkiem, ainavu aizsardzības zonām, putnu aizsardzības zonām, biotopiem un floras un faunas biotopiem

c) teritorijas 800 m rādiusā no dzīvojamām ēkām un ēkām jauktās dzīvojamās un tirdzniecības zonās,

no vēja enerģijas izmantošanas. Šāda veida ierobežojumus tomēr var pielāgot vietējiem noteikumiem katrā konkrētā pētījuma jomā visā pasaulē.

Otrais solis, lai aprēķinātu AER svārstīgo potenciālu lielā laika un laika izšķirtspējā, sastāv no saules starojuma vai pieejamo vēja resursu laika rindu ģenerēšanas katrai potenciālajai vietai, kas identificēta iepriekšējā solī. Šīs laika rindas atbilst vai nu konkrētam, vai tipiskam meteoroloģiskajam gadam. Saules izstarojumu aprēķina stundas vai stundas iekšējā laika izšķirtspējā katram pikseļam piemēroto apgabalu iekšpusē, izmantojot GRASS GIS moduļus r.horizon un r.sun. r.sun ir atvērtā koda rīks, kas ir plaši izmantots tikai telpiskos pētījumos par aktīvām saules tehnoloģijām, un tas ir elastīgāks, efektīvāks un uzticamāks līdzeklis saules izstarojuma aprēķināšanai augstā telpiskā laika izšķirtspējā visām pašvaldībām nekā tā īpašnieks, ArcGIS saules analītiķis [197]. Ēnu noklāšana uz virsmām tiek ņemta vērā, aprēķinot horizontus tuvu un tālu objektu dēļ, kurus aprēķina atsevišķi, izmantojot r.horizon. Blakus esošo objektu, piemēram, blakus esošo ēku, skursteņu vai mansardu, horizontu aprēķina ar DSM ar visaugstāko pieejamo izšķirtspēju. Horizontālus attālus objektus, piemēram, kalnus, 230 km 2 rādiusā aprēķina, izmantojot rupjākas izšķirtspējas DSM. Citi atmosfēras parametri (piemēram, Linke duļķainības koeficients) skaidras debess aprēķināšanai tiek iegūti no globāla pārklājuma datu avotiem, piemēram, SODA datu bāzes [198]. Nepieciešamos datus saules izstarojuma novērtēšanai reālās debess apstākļos iegūst vai nu no atsevišķiem zemes mērījumiem, testa atskaites gadiem, no satelītattēlu iegūtiem datiem vai reanalīzes datiem. Zemes mērījumi un testa atskaites gadi ir visprecīzākie datu avoti, taču no satelītattēlu iegūtiem datiem un reanalīzes datiem ir labāks pārklājums, un tie ir piemēroti datu avoti vietām ar zemu zemes staciju blīvumu [199]. Visbeidzot, iegūtie reālās debess izstarojuma dati par visiem pikseļiem noteiktā virsmā ir apkopoti vienā vērtībā. To darot, tiek izveidota 1 gada laika rinda ar vismaz 1 h saules izstarojuma izšķirtspēju uz katras piemērotās virsmas.

Vēja resursu gadījumā vēja ātruma laika rindas par katru piemērotu vēja turbīnu zonu aprēķina, izmantojot logaritmisko profilu jaudas likumu, lai novērtētu vēja ātrumu rumbas augstumā. Tam nepieciešami noteikti vēja ātruma atskaites dati (zemes mērījumi vai atkārtotas analīzes dati) un informācija par virsmas raupjuma garumu, ko var noteikt pēc zemes izmantošanas datiem. Rezultāti ir stundas vai vienas stundas vēja ātruma laika rindas rumbas augstumā katrā piemērotā vēja turbīnu zonā.

Trešais solis ir katras iespējamās RE instalācijas enerģijas ražas aprēķins. PV izlaidi aprēķina, pamatojoties uz iepriekšējā solī aprēķinātajām izstarojuma laika rindām, fotoelementu paneļa efektivitāti, temperatūras korekcijas koeficientu, apkārtējā gaisa temperatūru, samazinājuma koeficientu instalācijas veida dēļ, nominālo darba temperatūru un pieejamo virsmas laukumu. ST sistēmu gadījumā attiecīgie parametri ir arī izstarojuma laika rindas, apkārtējā gaisa temperatūra, sistēmas darba temperatūra, efektivitāte un pieejamā virsmas platība. Apkārtējās vides temperatūru var iegūt no testa atskaites gadiem vai atkārtotas analīzes datiem. Vēja turbīnām jaudu aprēķina, izmantojot turbīnas darbības līkni, kas ir atkarīga no jaudas koeficienta, ieslēgtā vēja ātruma, nominālā vēja ātruma, izslēgtā vēja ātruma, rotora diametra, nominālās jaudas un gaisa masas blīvuma. Tiek pieņemts, ka sistēmu momentānā izeja katrā laika posmā paliek nemainīga (tas nozīmē, ka izstarojums, temperatūra un vēja ātrums attiecīgajā laika posma garumā nemainās), un galīgā jauda ir attiecīgo iekārtu enerģijas ražošanas laika rindas.

Enerģijas pieprasījums pēc elektrības, apkures un ūdens sildīšanas ar lielu laika un laika izšķirtspēju

Elektroenerģijas pieprasījuma laika rindu ģenerēšanai tiek izmantota plaši izmantota pieeja, kas noteikta literatūras apskatā: Pašvaldības vietējo tīkla operatoru gada elektroenerģijas pieprasījuma kopsumma tiek pārveidota par laika rindām, izmantojot standartizētus slodzes profilus, ko nodrošina Vācijas Federālā enerģētikas asociācija. un ūdens apsaimniekošana (BDEW- Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft). Šajos slodzes profilos tiek ņemtas vērā gan ikdienas, gan sezonas variācijas, un tie ir pieejami 15 minūšu laika posmos 11 dažādiem lietotāju tipiem. Pamatpieņēmumi ir tādi, ka faktiskās prasības mēdz būt līdzīgas standartizētiem slodzes profiliem ar palielinātu lietotāju skaitu (novirzes aptuveni ± 10%) [200] un ka visi lietotāji ir daļa no viena tīkla. Gadījumā, ja tiek pētīti tikai mājokļu lietotāji, iedzīvotāju datus var izmantot arī elektroenerģijas gada patēriņa aprēķināšanai, ko var pārveidot laika rindās, izmantojot standartizētos slodzes profilus.

Lai aprēķinātu enerģijas patēriņu apkurei un ūdens sildīšanai, tiek izmantota UBEM pieeja. [179] ierosinātā metodika tiek paplašināta, lai ņemtu vērā no vietas atkarīgus saules enerģijas ieguvumus, kas tiek aprēķināti, izmantojot saules izstarojuma laika rindas, kas aprēķinātas saskaņā ar iepriekšējā sadaļā aprakstīto procedūru. Šīs UBEM pieejas kodols ir EN ISO 13790 vienkāršās stundas aprēķināšanas procedūras pielāgota versija. Pielāgošana ietver tikai vienas ēkas zonas apsvēršanu un ievades datu samazināšanu līdz informācijai par ēkas kvalitāti, ko sniedz ēkas datu bāze. TABULA projekts. Šo termisko modeli izmanto katrai galvenajai ēkai izpētes zonā (sekundārās ēkas, piemēram, staļļi, garāžas vai instrumentu atradnes, tiek izlaistas, pieņemot, ka tās ir neapsildītas ēkas). Ēkas tiek klasificētas, izmantojot ēku ģeoreferencētus vektoru datus (LOD1), kas ietver lietošanas veidu, būvniecības gadu, stāvu skaitu un atskaites laukumu (aprēķinot pēc ēkas pēdas un stāvu skaita). Dzīvojamās ēkas klasificē TABULA projekta tipoloģijās, savukārt nedzīvojamās ēkas sakārto tikai pēc būvniecības gada klases. Pēc tam katrai ēkai tiek izmantota EN ISO 13790 vienkāršās stundas aprēķināšanas procedūras pielāgotā versija. Ēkas būvniecības kvalitātes dati (piem., u- sienu un logu vērtības) iegūst vai nu no konkrētās ēkas tipoloģijas, vai no vidējās ēkas, kas pārstāv noteiktu gadu klasi. Saules radiācijas pieaugums tiek aplēsts ar tiem pašiem izstarojuma datiem, kas izmantoti PV un ST sistēmām. Tā kā pamatā esošajam DSM ir 2,5D, nevis 3D izšķirtspēja un r.sun rīks darbojas arī tikai 2.5D, pieņēmumi ir nepieciešami, lai aprēķinātu izstarojumu uz vertikālām virsmām.Ģeoreferencētie dati tiek izmantoti, lai aprēķinos neiekļautu sienas, kuras klāj citas ēkas vai objekti, un lai izveidotu 1 m buferi ārpus sienām, kuras faktiski ietekmē saules starojums. Vidējais izstarojums uz šīm virsmām tiek izmantots kā ievads, lai aprēķinātu saules enerģijas pieaugumu, kas nāk caur katru sienu. Enerģijas nepieciešamību karstā ūdens sagatavošanai aprēķina atkarībā no patērētā karstā ūdens daudzuma noteiktā laika posmā (atkarībā no aktīvo iemītnieku skaita ēkā un viņu kopējās ikdienas karstā ūdens vajadzības) un no vienkārša termodinamiskā vienādojuma enerģijas daudzums, kas nepieciešams ūdens daudzuma uzsildīšanai līdz vēlamajai temperatūrai noteiktā laika posmā. Turklāt, salīdzinot ar [179], nodarbošanās modelis nav balstīts uz stohastisku modeli, kas balstās uz lietošanas laika apsekojumiem, piemēram, uz aprakstīto [201], bet gan uz deterministisku iedzīvotāju skaita sadalījumu uz mājokli, kas ir atkarīgs no elektroenerģijas pieprasījuma profilu. Tas nozīmē, ka nodarbošanās, ierīču un apgaismojuma radītie siltuma ieguvumi ir saistīti ar prognozēto elektroenerģijas pieprasījumu. UBEM produkcija ir katras ēkas apkures un karstā ūdens sagatavošanai nepieciešamās enerģijas laika rinda ar 1 h laika izšķirtspēju.

Dalītas atjaunojamās enerģijas sistēmu plānošana

Izaicinājums pēc milzīga daudzuma augstas izšķirtspējas telpiskā laika enerģētisko potenciālu un enerģijas pieprasījuma datu radīšanas ir padarīt tos izmantojamus plānošanas un lēmumu pieņemšanas procesos. Lai to panāktu, tiek piedāvātas divas analīzes alternatīvas. Tie ir īsi aprakstīti nākamajās apakšnodaļās un detalizēti paskaidroti [183] ​​un [184].

Izplatītās atjaunojamās enerģijas sistēmu lielums

Tiek piedāvāts lēmumu koks, lai atrastu labāko atbilstību vairāku AER iekārtu elektroenerģijas ražošanas profiliem un pašvaldības (vai tās daļas) elektroenerģijas pieprasījumam. Lēmumu koku kodols ir izsauktais kritērijs ProperF (1. ekvivalents), kas vērtē katras iekārtas jaudu, pamatojoties uz pienācīgi piegādātās enerģijas daudzumu (2. ekv.) Un enerģijas pārpalikumu (3. ekv.).

kur Exct = enerģijas pārpalikuma daudzums laika posmā t

Dt = vietējais elektroenerģijas pieprasījums laika posmā t

Et = spēkstacijas enerģijas jauda (vējš vai PV) laika posmā t

PrSut = atbilstoša piedāvātā pieprasījuma daudzums laika posmā t

Lēmumu koks sākas ar katras potenciālās RE instalācijas novērtēšanu atbilstoši vietējam pieprasījumam, izmantojot ProperF. Tiek izvēlēta RE elektrostacija ar visaugstāko ProperF, un tās elektroenerģijas ražošanas laika rinda tiek atņemta no vietējā pieprasījuma slodzes. Pēc tam atlikušās RE elektrostacijas atkal tiek vērtētas, izmantojot atlikušo pieprasījumu. Otra RE enerģijas instalācija tiek izvēlēta, pamatojoties uz ProperF. Šis atlases process turpinās, līdz RE enerģijas ražošanas staciju enerģijas summa ir vienāda ar vēlamo AER iespiešanās ātrumu. Izvēlēto staciju galīgā raža kalpo, lai izmērītu un aprēķinātu tādu uzglabāšanas sistēmu uzlādes stāvokli, kuru izmēri ir a priori definēti, optimizēti, lai pēc iespējas vairāk izmantotu vai uzglabātu visu saražoto elektroenerģiju, ko saražo izvēlēto staciju komplekts. . Nosakot uzglabāšanas jaudu uz noteiktu iepriekš noteiktu vērtību, var pārbaudīt uzglabāšanas sistēmu ieviešanas ietekmi uz vietējo enerģijas matricu.

Virtuālās elektrostacijas (ko veido RE ģeneratoru staciju kopums) ieguldījumu vietējā enerģijas bilancē novērtē ar rādītāju kopumu. Tie ietver kopējo uzstādīto jaudu (kW), jaudas mainīgumu (kW), kopējo neizpildīto pieprasījumu (MWh), kopējo enerģijas pārpalikumu (MWh), kopējo pareizi piegādāto enerģiju (MWh), elektroapgādes varbūtības zudumu (LPSP), piegādes stundas, kas pārsniedz augstāko pieprasījumu, piegādes stundas, kas pārsniedz 1,5 reizes lielāko pieprasījumu, nepieciešamā uzglabāšanas enerģijas jauda (MWh) un uzglabāšanas sistēmas nepieciešamā nosūtīšanas jauda (kW). Detalizēts šo rādītāju matemātiskais apraksts ir sniegts [183]. Rādītāju rezultāti kalpo, lai novērtētu noteikta AER mērķa piemērotību un konkrētu tehnoloģiju atbilstību vietējai enerģijas matricai un noteiktu ceļa karti, kurai iekārtas faktiski būtu jābūvē, lai sasniegtu vēlamos mērķus.

Uz ĢIS balstīta lietotāja saskarne centralizēto siltumtīklu plānošanai

Centralizētās siltumapgādes sistēmu dzīvotspējas novērtēšana ir viena no tēmām, kurai tradicionāli ir pievērsusies, izmantojot ĢIS rīkus. Šie rīki kalpo, lai novērtētu, piem. enerģijas pieprasījuma blīvums uz uzstādītā siltumtīkla metru, kas ir izšķirošais parametrs siltumtīklu izbūvei vai paplašināšanai [140]. Parasti scenāriji tiek veidoti, pieņemot noteiktu esošā ēku krājuma atjaunošanas līmeni. Tie ir noderīgi, lai prognozētu, cik lielā mērā centralizētā siltumapgāde ir dzīvotspējīga, ja ēkas tiek atjaunotas. Tomēr, izmantojot potenciālo aktīvās saules enerģijas iekārtu laika rindas un enerģijas pieprasījuma datus, ir iespējams uzlabot analīzi. Tiek ieviests spraudnis atvērtā koda QGIS programmatūrai, lai paplašinātu EZP funkcionalitāti, tas ir līdzeklis centralizēto siltumtīklu plānošanai, kas sākotnēji darbojās ar datiem gada izšķirtspējā [140]. Izmantojot jauno rīku, kļūst iespējams izpētīt ST sistēmu ieviešanas ietekmi uz centralizētās siltumapgādes tīkla dzīvotspēju, aprēķināt detalizētu siltumenerģijas ražošanas stacijas nosūtīšanas profilu un aprēķināt atlikušo jumta laukumu izmantošanas potenciālu. PV, kā arī to ieguldījums vietējā elektroenerģijas pieprasījuma segšanā [180].

Spraudnim, ko dēvē par EZP +, ir nepieciešama telpiskā laika izstarošana, siltumenerģijas pieprasījuma dati, potenciālie jumta laukumi, kas piemēroti PV un ST izvietošanai katrā ēkā, kā arī telpiskie dati, kas bija nepieciešami, lai sākotnējā EZP darbotos kā ievade. Pēdējie ietver ģeoreferencētus vektoru datus ar zemes gabaliem un apbūves pēdām, kā arī potenciālā centralizētās siltumapgādes tīkla formu, kas sadalīta galvenajā tīklā (izveidota no ielu nosaukumiem atbilstošām sekcijām), un tīkla saites ar ēkām. Turklāt iespējamie tīkla enerģijas zudumi un PV / ST enerģijas ražība nav iepriekš aprēķināta, ļaujot lietotājam iestatīt vairākus parametrus konkrētajos pētāmās teritorijas apstākļos. Ja tas ir pieejams, lietotājs var sniegt konkrētus datus par mājsaimniecību gada vidējo elektroenerģijas pieprasījumu, nedzīvojamo ēku enerģijas pieprasījuma profiliem, centralizētās siltumapgādes tīkla enerģijas zudumiem un PV / ST tehniskajiem parametriem, kā arī maksimāli vēlamo PV / ST uzstādīšanas lielums uz vienu mājsaimniecību. Pēdējais parametrs kalpo apsvēršanai, piem. vietējās ekonomikas veicināšanas mehānismi noteiktiem PV / ST sistēmas izmēriem.

Pēc ievades datu un parametru sniegšanas lietotājs izvēlas ēkas, kurām jābūt aprīkotām ar PV un ST sistēmām. Katras izvēlētās ēkas attiecīgo sistēmu ražas aprēķini tiek veikti uzreiz. Lai noteiktu katras ēkas PV potenciālu, tiek izvēlēta jumta daļa ar visaugstāko saules starojumu gadā. Ja šīs jumta daļas platība nav pietiekama, lai uzņemtu spraudņa lietotāja noteikto izmēru PV, tiek izvēlētas arī citas jumta daļas ar nākamo augstāko saules starojumu gadā, līdz varēs ievietot PV instalāciju. PV un ST uzstādīšanas lieluma ierobežojums ir visu piemēroto jumta daļu laukumu summa. PV instalācijai nepieciešamo platību aprēķina, pamatojoties uz lietotāja ievadīto uzstādīto jaudu un efektivitātes līmeni. Ja ēkā ir vairāk nekā viena mājsaimniecība, PV instalācijas lielums noteiktai ēkai tiek reizināts ar mājsaimniecību skaitu.

Katras ēkas ST potenciāls tiek aprēķināts un parādīts analogi ar PV potenciālu. ST augi sākotnēji tiek uzstādīti jumta daļā, kas dod vislielāko saules starojumu. Ja ēkai iepriekš tika izvēlēta PV rūpnīca, jumta pieejamā platība tiek samazināta. Līdzīgi kā ar PV potenciālu, staciju enerģijas jauda stundā tiek salīdzināta ar izvēlēto ēku enerģijas nepieciešamību apkurei un / vai siltajam ūdenim (tas ir parādīts logā “Solar Thermal”, ko ierosina spraudnis). Tā piemērs ir parādīts logā 6. attēla labajā pusē). Salīdzinājumu var veikt vienam no trim iespējamiem scenārijiem: ēkas pašreizējais stāvoklis, ēka ar pamata renovāciju vai ēka ar uzlabotu renovāciju. Šie dažādie enerģijas pieprasījuma scenāriji ir iepriekš aprēķināti enerģijas nepieciešamības modelī apkurei un karstā ūdens sagatavošanai ar pieņēmumiem saskaņā ar datiem, ko sniedz TABULA projekta ēku tipoloģijas [181]. Turklāt ēkas ST enerģijas patēriņš stundā tiek samazināts. Atlikušās enerģijas vajadzības ir pamats, lai aprēķinātu katras ēkas stundas slodzi, kopējo enerģijas vajadzību un siltuma pieprasījuma blīvumu (koeficients starp enerģijas pieprasījumu un tīkla garumu).

EZP +: EZP + QGIS spraudņa ekrānuzņēmums: centralizētās siltumapgādes novērtējuma rezultāts ir demo vieta. Ēkas ar ST iekārtām un potenciālo centralizētās siltumapgādes tīklu ir iezīmētas ar dzeltenu krāsu [184]

Pēc tam, kad ir izvēlētas visas ēkas, kurās būtu jāuzstāda ST sistēmas, centralizētās siltumapgādes sistēmas iespējamība tiek vērtēta pēc [140] ierosinātās EZP koncepcijas. EZP pašvaldība ir iepriekš sadalīta apakšzonās, kuras nosaka ielu nosaukumi, pēc tam tiek uzzīmēts potenciāls centralizētās siltumapgādes tīkls, sekojot ielu gaitai un katras ēkas centroidu savienojot ar galveno tīklu. Apsveramās apakšzonas tiek interaktīvi atlasītas vektoru kartē, kā parādīts 6. attēla kreisajā pusē. Spraudnis EZP + aprēķina izvēlētā tīkla garumu un tam atbilstošās saites ar ēkām. Visu teorētiskajam tīklam pieslēgto ēku atlikušais enerģijas vajadzību profils (katras ēkas enerģijas patēriņš, atskaitot ST sistēmu jaudu) tiek summēts stundas laikā. Tas kalpo, lai aprēķinātu darbības stundu daudzumu un nepieciešamo enerģijas izlaidi, lai segtu centralizētās siltumapgādes tīkla pieprasījumu (EZP a priori tika nodrošināta centralizētās siltumapgādes tīkla darbības stundas un enerģijas pieprasījums tika sadalīts vienādi katrā darbībā. stunda). Turklāt tiek aprēķināts kopējais gada enerģijas pieprasījums uz ēku un siltuma pieprasījuma blīvums. Siltuma zudumi tiek aprēķināti tīkla segmentiem un tīkla saitēm ar ēkām, kā arī visai sistēmai kopumā. Visi šie rezultāti ir apkopoti un parādīti logā ar nosaukumu “centralizētās siltumapgādes novērtēšanas rezultāti”, kā redzams 6. att. Centrā. Turklāt visu izvēlēto apakšzonu slodzes profils izvēlētajam atjaunošanas scenārijam tiek saglabāts kā csv fails. Siltuma pieprasījuma blīvums tiek saglabāts vektoru kartes atribūtu tabulā katrai ēku grupai, kas atbilst apakšzonai. Ja potenciālo centralizēto siltumtīklu atlases process atkārtojas dažādām pašvaldības daļām, ir iespējams salīdzināt alternatīvo centralizēto siltumtīklu siltuma pieprasījuma blīvumu. Plānotāji var izmantot iegūto karti un aprēķinātos rādītājus, lai novērtētu potenciālo centralizēto siltumtīklu ekonomisko iespējamību. Turklāt atlikušās elektroenerģijas pieprasījuma laika rindas un neizmantoto jumta virsmu enerģijas ražošanas laika rindas arī tiek saglabātas kā csv fails. Šie dati ir piemērots ievads VPP konfigurācijas algoritmam. Var veikt arī pētījumu par elektroapgādes sistēmu, kurā ņemti vērā pieņemtie lēmumi par siltumapgādes sistēmu.


Startup pārdomā datubāzes reāllaika ģeotelpiskajā laikmetā

Lai arī tādas sistēmas kā Hadoop un Spark var cīnīties ar lielu datu apjomu, to rīki, lai efektīvi un reāllaikā analizētu un analizētu šo informāciju, joprojām ir ierobežoti. Divus gadus vecs Sietlas jaunizveidotais uzņēmums SpaceCurve otrdien laidīs klajā jaunu datu bāzes sistēmu, kuras mērķis ir paātrināt uz atrašanās vietu orientētu datu analīzi, kamēr tie tiek ģenerēti.

"Mēs esam spējīgi sapludināt ļoti sarežģītus un grūti apstrādājamus telpiskos datus," sacīja SpaceCurve izpilddirektors Dane Coyer. Programmatūra var “nepārtraukti uzņemt liela apjoma ģeotelpiskos datus” un ļaut lietotājiem vaicāt un uzraudzīt informāciju.

Apmēram 80 procentiem datu ir kāda veida ģeotelpiskā sastāvdaļa, lēš IT analītiķu firma Gartner. Tomēr daži uzņēmuma programmatūras rīki ir aprīkoti, lai maksimāli izmantotu šos datus, sacīja Koers.

Tradicionālās datu bāzes un pat jaunākas lielo datu apstrādes sistēmas nav īsti optimizētas, lai ātri analizētu šādus datus, kaut arī lielākajai daļai visu sistēmu ir zināms ģeotelpiskais atbalsts. Lai arī ģeogrāfiskās informācijas sistēmu netrūkst, tās nav aprīkotas, lai apstrādātu milzīgo sensoru datu apjomu, ko varētu radīt lietu interneta stila sensoru tīkli, sacīja Koers.

SpaceCurve izstrādes komanda izstrādāja ģeometrisko skaitļošanas algoritmu komplektu, kas vienkāršo ģeogrāfisko datu parsēšanu. Viņi arī no nulles izveidoja galveno datu bāzes dzinēju un izstrādāja to paralēli darboties vairākos serveros.

Tā rezultātā SpaceCurve, atšķirībā no lielajām datu sistēmām, piemēram, Hadoop, var veikt vaicājumus par reāllaika datu straumēm un darīt to ar nelielu daļu atmiņā esošo analīzes sistēmu, piemēram, Oracle TimesTen, izmaksu, sacīja Coyer.

Programmatūrai varētu būt plašs lietojumu klāsts, sacīja Koijers. Telekomunikāciju firmas varētu izmantot tehnoloģiju, lai reāllaikā uzraudzītu savu lietotāju kustību. To varētu izmantot arī, lai pārvaldītu cunami ienākošajiem sensoru datiem no attālajām sistēmām.

Kā sistēmas iespēju piemēru Coyer parādīja, kā SpaceCurve varēja reāllaikā attēlot transportlīdzekļu satiksmi, kas pārvietojas pa Sietlas pilsētu, vizuālu attēlojumu kopā ar ceļotāju demogrāfiskajiem kopsavilkumiem, izmantojot žurnālu informāciju no šūnu torņiem un saskaņojot šos datus ar ASV tautas skaitīšanu Biroja statistika.

SpaceCurve var strādāt ar datiem, kas ir iepakoti dažādos veidos, tostarp ar REST (reprezentatīvā stāvokļa pārsūtīšana), JSON (JavaScript objektu apzīmējums) un Esri ArcGIS formātiem.

"Apsverot jebkāda veida tehnoloģijas, kas ļauj izmantot ģeogrāfisko informāciju, lai optimizētu procesus un radītu efektivitāti, jums būs daudz lietojuma gadījumu, kuriem ir diezgan laba ieguldījumu atdeve," sacīja Toms Petrocelli, kurš ir pētījumu direktors uzņēmumu sociālās, mobilās un mākoņprogrammas analīzes firmai Neuralytix.

Šajā jomā SpaceCurve diferencētājs varētu būt programmatūras apstrādājamo datu apjoma apvienojums ar reāllaika analīzes iespējām. Šāda veida sistēma varētu noteikt pamatu liela mēroga mobilo mārketinga kampaņām, kas varētu ļaut indivīdam uzzināt par izpārdošanu, kad viņš vai viņa staigā pa veikalu ar pārdotajām precēm, sacīja Petrocelli.

Uz ģeotelpiski orientētām datu bāzes sistēmām un programmatūras netrūkst. Piemēram, tiek tirgota arī IBM InfoSphere Streams, lai analizētu lielu daudzumu ģeotelpiski orientētu datu lidojuma laikā. Tā kā šīs tehnoloģijas ir tik jaunas, ir pārāk agri noteikt, kura pieeja darbojas vislabāk, sacīja Petrocelli.

SpaceCurve jau ir piesaistījis vairākus klientus dažādās nozarēs, tostarp valsts programmatūras nodrošinātāju Socrata, IT veiktspējas pārvaldības programmatūras nodrošinātāju Dyn un ģeotelpiskās analīzes pakalpojumu sniedzēju Via Informatics.

SpaceCurve tika dibināta 2009. gadā un ir guvusi ieguldījumus no vairākām dažādām ieguldījumu firmām, tostarp Reed Elsevier Ventures un Divergent Ventures. SpaceCurve ir sadarbojies ar vairākiem ģeotelpiskajā telpā pārzinošiem IT pārdevējiem, tostarp bezvadu pakalpojumu analītiķi AirSage, sistēmu integratoru L3 un ģeotelpiskās programmatūras piegādātāju Esri.

SpaceCurve neatklāja savas programmatūras izmaksas, lai gan Coyer atzīmēja, ka tā ietilpst lielākajā daļā uzņēmuma programmatūras pakotņu diapazonā. Tam nepieciešama Linux, un to var palaist mākoņa infrastruktūras pakalpojumos, piemēram, Amazon.


Secinājums

Pētījuma rezultāti rāda sliktu ģeogrāfisko pieejamību sabiedriskajām veselības iestādēm, kas piedāvā TB testēšanas pakalpojumus POC UER, Ganā. Šī pētījuma rezultāti ir snieguši uz pierādījumiem balstītu informāciju, lai palīdzētu plānot un uzlabot TB testēšanas pakalpojumus, kas vērsti uz pirmajām lauku PHC klīnikām, kas atrodas sliktā ģeogrāfiskā piekļuves apgabalā reģionā. Ceļošana lielos attālumos, lai piekļūtu veselības aprūpes iestādei, lai veiktu tuberkulozes testēšanu ārpus savas atrašanās vietas, var būt ierobežojošs faktors lielākajai daļai aizdomās turēto TB pacientu, un tādējādi tas varētu ietekmēt līdz šim panāktos panākumus attiecībā uz TB beigu stratēģiju reģionā. Lieli attālumi var novest pie novēlotas diagnostikas un ārstēšanas, kā arī pasliktināt katastrofālās izmaksas, kas pašlaik saistītas ar TB ārstēšanu Ganā. Lai samazinātu TB infekcijas, diagnostikas, ārstēšanas un ar to saistīto katastrofālo izmaksu ietekmi Ganā un citās LMIC, ģeogrāfiskās pieejamības mērīšana ir ļoti būtiska, lai sniegtu uz pierādījumiem balstītas stratēģijas TB aprūpes uzlabošanai. Mēs vēlētos ieteikt šī pētījuma atkārtošanu Ganas augstas izplatības reģionos un citās valstīs ar augstu TB izplatību. Mēs arī iesakām atrast aktīvo tuberkulozes gadījumu skaitu zemas izplatības reģionos, īpaši augsta riska iedzīvotāju vidū, lai veicinātu TB beigu stratēģijas sasniegšanu līdz 2035. gadam.


Atsauces

Balzter H, Braun PW, Köhler W (1998) Šūnu automātu modeļi veģetācijas dinamikai. Ecol modelis 107: 113–125

Barredo JI, Kasanko M, McCormick N, Lavalle C (2003) Dinamisko telpisko procesu modelēšana: pilsētu nākotnes scenāriju simulācija, izmantojot šūnu automatus. Landscas pilsētas plāns 64: 145–160

Betijs M (1998) Pilsētas evolūcija uz darbvirsmas: simulācija ar paplašinātu šūnu automātiku izmantošanu. Vides plāns A 30: 1943–1967

Batty M, Xie Y, Sun Z (1999) Pilsētu dinamikas modelēšana, izmantojot uz GIS balstītus šūnu automatus. Comput Environ Urban Syst 23: 205–233

Buss TF (2001) Valsts nodokļu atvieglojumu ietekme uz ekonomikas izaugsmi un lēmumiem par uzņēmuma atrašanās vietu: literatūras pārskats. Econ Dev Q 15: 90–105

Caruso G, Rounsevell M, Cojocaru G (2005) Izpētīt telpiski dinamisku uz apkārtni balstītu dzīvojamās uzvedības modeli Briseles priekšpilsētas rajonā. Int J Geogr Inf Sci 19: 103–123

Chen Q, Mynett AE (2003) Šūnu lieluma un konfigurācijas ietekme šūnu automatos balstītā laupījuma – plēsēja modelēšanā. Simula modeļa prakses teorija 11: 609–625

Chen M, Lu D, Zha L (2010) Ķīnas urbanizācijas un ietekmes uz resursiem un vidi visaptverošs novērtējums. Dž. Ģeog. Sci 20: 17–30

Cho H, Swartzlander EE (2007) Adder izstrādā un analizē kvantu punktu šūnu automātikas. Nanotechnol IEEE Trans 6: 374–383

Clarke KC, Gaydos LJ (1998) Šūnu automātikas modeļa un GIS vaļīga savienošana: ilgtermiņa pilsētu izaugsmes prognoze Sanfrancisko un Vašingtonā / Baltimorā. Int J Geogr Inf Sci 12: 699–714

Clarke KC, Hoppen S, Gaydos L (1997) Pašmodificējošs šūnu automātiskais vēsturiskās urbanizācijas modelis Sanfrancisko līča apgabalā. Vides plāns 24: 247–261

Cohen B (2004) Pilsētu izaugsme jaunattīstības valstīs: pašreizējo tendenču pārskats un piesardzība attiecībā uz esošajām prognozēm. Pasaule Dev 32: 23–51

Coppin P, Jonckheere I, Nackaerts K, Muys B, Lambin E (2004) Review Article. Digitālo izmaiņu noteikšanas metodes ekosistēmas uzraudzībā: pārskats. Int J Remote Sens 25: 1565–1596

Couclelis H (1985) Šūnu pasaules: ietvars mikro-makro dinamikas modelēšanai. Vides plāns A 17: 585–596

Couclelis H (2000) No ilgtspējīga transporta līdz ilgtspējīgai pieejamībai: vai mēs varam izvairīties no jaunas kopīgas traģēdijas? In: Janelle DG, Hodge DC (eds) Informācija, vieta un kibertelpa. Attīstība telpiskajā zinātnē, IV daļa. Springer, Berlīne, Heidelberga, 341. – 356

Defries RS, Rudel T, Uriarte M, Hansen M (2010) Mežu izciršana, ko veicina pilsētu iedzīvotāju skaita pieaugums un lauksaimniecības tirdzniecība divdesmit pirmajā gadsimtā. Nat Geosci 3: 178–181

Deutsch A, Dormann S (2007) Bioloģisko rakstu veidošanās šūnu automātiskais modelējums: raksturojums, pielietojums un analīze. Springer Science and Business Media, Berlīne

Du H, Mulley C (2006) Saikne starp transporta pieejamību un zemes vērtību: vietējā modeļa pieeja ar ģeogrāfiski svērtu regresiju. Transp Res Rec J Transp Res valde 197–205

EPA (2012) Vides aizsardzības aģentūra (EPA) [tiešsaiste]. Pieejams: http://www.epa.ie/soilandbiodiversity/soils/land/corine/#.VbjfhflViko. Piekļuve 2015. gada 15. februārim

EPA (2015) Korīnas zemes seguma kartēšana, EPA [tiešsaiste]. Vides aģentūras aizsardzība (EPA) Pieejama: http://www.epa.ie/soilandbiodiversity/soils/land/corine/#.Vbo-2_lViko. Skatīts 2015. gada 20. jūnijā

Evans D (2006) Eiropas Savienības biotopu direktīvas biotopi. In: Bioloģija un vide: Īrijas Karaliskās akadēmijas rakstu krājums, 2006. JSTOR, 167. – 173

Flache A, Hegselmann R (2001) Vai neregulāri režģi ietekmē? Telpiskās regularitātes pieņēmuma atslābināšana sociālās dinamikas šūnu modeļos. J Artif Soc Soc Simul 4 (4)

Foley JA, Defries R, Asner GP, Barford C, Bonan G, Carpenter SR, Chapin FS, Coe MT, Daily GC, Gibbs HK, Helkowski JH, Holloway T, Howard EA, Kucharik CJ, Monfreda C, Patz JA, Prentice IC , Ramankutty N, Snyder PK (2005) Zemes izmantošanas globālās sekas. Zinātne 309: 570–574

Geertman S, Hagoort M, Ottens H (2007) Telpiski-laika specifiski apkaimes noteikumi šūnu automatu zemes izmantošanas modelēšanai. Int J Geogr Inf Sci 21: 547–568

Geurs KT, van Wee B (2004) Zemes izmantošanas un transporta stratēģiju pieejamības novērtējums: pārskats un pētījumu virzieni. J Transps Ģeogrāfa 12: 127–140

Gharbia SS, Gill L, Johnston P, Pilla F (2015) GEO-CWB: dinamisks ūdens bilances rīks ūdens sateces baseina apsaimniekošanai. In: 5. starptautiskā daudznozaru konference par hidroloģiju un ekoloģiju (HydroEco2015), Vīnē, Austrijā, 2015

Gharbia SS, Gill L, Johnston P, Pilla F (2016a) Multi-GCM apvieno sniegumu klimata projekcijai uz GIS platformas. Model Syst Environ 2: 1–21

Gharbia SS, Gill L, Johnston P, Pilla F (2016b) Izmantojot GIS balstītus algoritmus GCM veiktspējas novērtēšanai. In: 18. IEEE Vidusjūras elektrotehnikas konference MELECON 2016. IEEE, Kipra

Herolds M, Goldšteins NC, Clarke KC (2003) Pilsētas izaugsmes laikmetīgā forma: mērīšana, analīze un modelēšana. Remote Sens Environ 86: 286–302

Herold M, Couclelis H, Clarke KC (2005) Telpisko metriku loma pilsētu zemes izmantojuma izmaiņu analīzē un modelēšanā. Comput Environ Urban Syst 29: 369–399

Iovine G, D’Ambrosio D, di Gregorio S (2005) Ģenētisko algoritmu pielietošana sešstūra šūnu šūnu automātu modeļa kalibrēšanai atkritumu plūsmu simulācijai, kam raksturīga spēcīga inerciāla ietekme. Ģeomorfoloģija 66: 287–303

Itami RM (1994) Telpiskās dinamikas simulācija: šūnu automatu teorija. Landscas pilsētas plāns 30 (1–2): 27–47

Jantz CA, Goetz SJ, Shelley MK (2004) Izmantojot pilsētas SLEUTH izaugsmes modeli, lai modelētu nākotnes politikas scenāriju ietekmi uz pilsētas zemes izmantošanu Baltimoras un Vašingtonas metropoles zonā. Vides plāns 31: 251–271

Jenerette GD, Wu J (2001) Zemes izmantošanas izmaiņu analīze un simulācija Arizonas centrālajā daļā - Fīniksas reģionā, ASV. Landsc Ecol 16: 611–626

Jiao J, Boerboom L (2006) Pārejas noteikumu izsaukšanas metodes pilsētu šūnu automātu modeļiem. In: Van Leeuwen J, Timmermans HP (eds) Inovācijas dizaina un lēmumu atbalsta sistēmās arhitektūrā un pilsētplānošanā. Springer, Nīderlande

Jokars Arsanjāni J, Helbihs. M, Kainz W, Darvishi Boloorani A (2013) Loģistiskās regresijas, Markova ķēdes un šūnu automātu modeļu integrācija, lai simulētu pilsētu paplašināšanos. Int J Appl Earth Obs Geoinf 21: 265–275

Kueppers L, Baer P, Harte J, Haya B, Koteen L, Smith M (2004) Lēmuma matricas pieeja klimata pārmaiņu mazināšanai veikto zemes izmantošanas darbību ietekmes novērtēšanai. Clim Chang 63: 247–257

Lambin EF (1997) Zemes seguma maiņas procesu modelēšana un uzraudzība tropu reģionos. Prog Phys Ģeogr. 21: 375–393

Lau KH, Kam BH (2005) Šūnu automātikas modelis pilsētas zemes izmantošanas simulācijai. Vides plāns 32: 247–263

Li C (2014) Pilsētas izaugsmes procesa monitorings un analīze, izmantojot attālās uzrādes, ĢIS un šūnu automatu modelēšanu: Sjudžou pilsētas gadījumu izpēte. TU Dortmundes Universitāte, Ķīna

Li X, Yeh AG-O (2000) Ilgtspējīgas pilsētu attīstības modelēšana, integrējot ierobežotos šūnu automatus un ĢIS. Int J Geogr Inf Sci 14: 131–152

Li X, Yeh G-O (2002) Galveno komponentu analīzes un šūnu automātiku integrācija telpisko lēmumu pieņemšanai un pilsētas simulācijai. Sci China, Ser D Earth Sci 45: 521–529

Li W, Packard NH, Langton CG (1990) Pārejas parādības šūnu automatu likumu telpā. Fizikas D 45: 77–94

Li X, Zhou W, Ouyang Z (2013) Četrdesmit gadu pilsētas paplašināšanās Pekinā: kāda ir fizisko, sociālekonomisko un apkārtnes faktoru relatīvā nozīme? Appl. Ģeogrāf. 38: 1–10

Liu Y (2008) Pilsētas attīstības modelēšana ar ģeogrāfiskās informācijas sistēmām un šūnu automatiem. CRC Press (Taylor & amp Francis Group), Londona

Liu Y, Phinn SR (2003) Pilsētas attīstības modelēšana ar šūnu automatiem, iekļaujot izplūdušās kopas pieejas. Comput Environ Urban Syst 27: 637–658

Liu Y, HE J (2009) Tīmekļa mobilo automātu modeļa izstrāde pilsētu izaugsmes simulācijai. In: Starptautiskais simpozijs par telpisko analīzi, telpisko-laika datu modelēšanu un datu ieguvi, 2009. Starptautiskā optikas un fotonikas biedrība, 74925C-74925C-8

Liu J, Zhan J, Deng X (2005) Laika telpas modeļi un virzītājspēki pilsētas zemes paplašināšanai Ķīnā ekonomisko reformu laikmetā. AMBIO J Hum Environ 34: 450–455

Liu X, Li X, Liu L, He J, Ai B (2008) Augšupēja pieeja, lai atklātu šūnu automātu pārejas noteikumus, izmantojot skudru izlūkošanu. Int J Geogr Inf Sci 22: 1247–1269

Lu D, Weng Q (2004) Indianapolisas pilsētas ainavas spektrālā maisījuma analīze ar Landsat ETM + attēliem. Photogramm Eng Remote Sens 70: 1053–1062

M‚nard A, Marceau DJ (2005) Telpiskā mēroga jutīguma izpēte ăeogrāfiskajās šūnu automātikās. Vides plāns 32: 693–714

Malczewski J (2004) ĢIS balstīta zemes izmantošanas piemērotības analīze: kritisks pārskats. Proga plāns 62: 3–65

May RM (1976) Vienkārši matemātiski modeļi ar ļoti sarežģītu dinamiku. Daba 261: 459–467

Meyer WB, Turner BL (1992) Cilvēku populācijas pieaugums un globālās zemes izmantošanas / seguma izmaiņas. Annu Rev Ecol Syst 23: 39–61

Millers HJ (1999) Kosmiskā laika pieejamības ieguvumu mērīšana transporta tīklos: pamatteorija un skaitļošanas procedūras. Ģeogrāfiskais anal: 31: 1–26

Munshi T, Zuidgeest M, Brussel M, van Maarseveen M (2014) Loģistiskā regresija un mazumtirdzniecības, komerciālās un dzīvojamās apbūves mobilo automātu modelēšana Ahmedabadas pilsētā, Indijā. Pilsētas 39: 68–86

Pijanowski BC, Brown DG, Shellito BA, Manik GA (2002) Neironu tīklu un GIS izmantošana zemes izmantojuma izmaiņu prognozēšanai: zemes transformācijas modelis. Comput Environ Urban Syst 26: 553–575

Portugali J, Benenson I (1995) Mākslīgās plānošanas pieredze, izmantojot heiristisko šūnu-kosmosa modeli: simulējot starptautisko migrāciju pilsētas procesā. Vides plāns A 27: 1647–1665

Pratomoatmojo NA (2012) Zemes izmantošanas izmaiņu modelēšana plūdmaiņu plūdu scenārijā, izmantojot Markova šūnu automātikas Pekalonganas pašvaldībā. Gadjah Mada universitāte, Jogžakarta

Pratomoatmojo NA (2016) LanduseSimPractice: apdzīvotas vietas un rūpniecības izaugsmes telpiskā modelēšana, izmantojot šūnu automatus un ģeogrāfiskās informācijas sistēmu. Pilsētas un reģionālās plānošanas nodaļa, Sepuluh Nopember Tehnoloģiskā institūts, Surabaja

Preston SH (1979) Pilsētu izaugsme jaunattīstības valstīs: demogrāfisks pārvērtējums. Popul Dev Rev, 195. – 215. Lpp

Ratriaga ARN, Sardjito S (2016) Penentuan Rute Angkutan Umum Optimal Dengan Transport Network Simulator (TRANETSIM) di Kota Tuban. J Tek ITS 4: C87 – C91

Reilly MK, O’Mara MP, Seto KC (2009) No Bangaloras līdz Līcis: transporta un aktivitāšu pieejamības salīdzināšana kā pilsētu izaugsmes virzītājspēks. Landscas pilsētas plāns 92: 24–33

Reinau KH (2006) Šūnu automāti un pilsētu attīstība. In: Nordic GIS konference, 2006., 75. – 80. Lpp

Rietveld P, Bruinsma F (2012) Vai transporta infrastruktūra ir efektīva ?: transporta infrastruktūra un pieejamība: ietekme uz kosmosa ekonomiku. Springer Science and Business Media, Berlīne

Rounsevell M, Reginster I, Araújo MB, Carter T, Dendoncker N, Ewert F, House J, Kankaanpää S, Leemans R, Metzger M (2006) Eiropas nākotnes zemes izmantošanas izmaiņu scenāriju kopums. Agric Ecosyst Environ 114: 57–68

Serneels S, Lambin EF (2001) Zemes izmantošanas izmaiņu ietekme uz gnu migrāciju Serengeti-Mara ekosistēmas ziemeļu daļā. J Biogeogr 28: 391

Shahumyan H, Twumasi BO, Convery S, Foley R, Vaughan E, Casey E, Carty J, Walsh C, Brennan M (2009) Datu sagatavošana MOLAND modeļa lietojumam lielākajam Dublinas reģionam. UCD Urban Institute Ireland, Working Paper Series

Shi W, Pang MYC (2000) Voronoi balstītu mobilo automātu izstrāde - integrēts dinamisks modelis ģeogrāfiskās informācijas sistēmām. Int J Geogr Inf Sci 14: 455–474

Sim LK, Balamurugan G (1991) Urbanizācija un pilsētas ūdens problēmas Dienvidaustrumāzijā - ilgtspējīgas attīstības gadījums. J Environ Manag 32: 195–209

Simmie J, Martin R (2010) Reģionu ekonomiskā noturība: uz evolūcijas pieeju. Kembridžas Dž. Reģ. Econ Soc 3: 27–43

Singh A (1989) Pārskatīt rakstu Digitālo izmaiņu noteikšanas paņēmieni, izmantojot attālināti uztveramus datus. Int J Remote Sens 10: 989–1003

Takeyama M, Couclelis H (1997) Karšu dinamika: šūnu automātiku un ĢIS integrēšana, izmantojot Geo-Algebra. Int J Ģeogr. Inf. 11: 73–91

Toblers WR (1979) Šūnu ģeogrāfija. In: Gale S, Olsson G (eds) Filozofija ģeogrāfijā. Reidel Publishing Company, Dordrecht, Holande, 379. – 386

Torrens PM (2000) Kā darbojas pilsētu sistēmu šūnu modeļi (1. teorija). CASA Working Papers 28. Uzlabotas telpiskās analīzes centrs (UCL), Londona, Lielbritānija

Twumasi BO (2008) Ieteikumi turpmākai MOLAND modeļa uzlabošanai. UCD Urban Institute Ireland Working Paper Series, UCD UII 08/01, Dublinas Universitātes koledža

Verburg PH, de Nijs TC, van Eck JR, Visser H, de Jong K (2004a) Metode zemes izmantošanas modeļu apkārtnes īpašību analīzei. Comput Environ Urban Syst 28: 667–690

Verburg PH, de Nijs TCM, Ritsema Van J, Visser H, De Jong K (2004b) Metode zemes izmantošanas modeļu kaimiņattiecību analīzei. Comput Environ Urban Syst 28: 667–690

Vezhnevets V, Konouchine V (2005) GrowCut: interaktīva daudzzīmju ND attēlu segmentēšana ar šūnu automatiem. In: Proceedings of graphicon, 2005. Citeseer, 150. – 156. Lpp

Vāgners DF (1997) Šūnu automātikas un ģeogrāfiskās informācijas sistēmas. Vides plāns 24: 219–234

White R (1998) Pilsētas un mobilie automāti. Discret Dyn Nat Soc 2: 111–125

White R, Engelen G (1993) Šūnu automāti un fraktālā pilsētas forma: šūnu modelēšanas pieeja pilsētu zemes izmantošanas modeļu evolūcijai. Vides plāns A 25: 1175–1199

White R, Engelen G, Uljee I (1997) Ierobežotu šūnu automātiku izmantošana pilsētu zemes izmantošanas dinamikas augstas izšķirtspējas modelēšanai. Vides plāns 24: 323–343

White R, Engelen G, Uljee I, Lavalle C, Enrlich D (1999) Pilsētu zemes izmantošanas simulatora izstrāde Eiropas pilsētām. In: EK-ĢIS 5. darbnīcas materiāli. Stresa, Itālija

Volframs S (1983) Šūnu automātiku statistiskā mehānika. Rev Mod Phys 55: 601

Wolfram S (1984) Universitāte un sarežģītība šūnu automātos. Fizikas D 10: 1–35

Wu F (1998) Eksperiments par pilsētas izaugsmes vispārējo policentriskumu šūnu automātiskajā pilsētā. Vides plāns B plāns Des 25 (5): 731–752

Wu F, Webster CJ (1998) Zemes attīstības simulācija, integrējot šūnu automatus un daudzkritēriju novērtēšanu. Vides plāns 25: 103–126


Kā izmantot Arcgis karti bezsaistē (Android) un kā izveidot .tpk failu bezsaistes lietošanai

Es esmu ļoti iesprūdis vienā problēmā, kas saistīta ar karti, jo es savai android lietotnei izmantoju Esri Arcgis karti bezsaistē, un es jau esmu izmantojis visus esri arcgis map sniegtos paraugus, bet visbeidzot es atklāju, ka .tpk var izmantot bezsaistē, bet es esmu nesaņemu nekādu risinājumu .tpk faila izveidei, un nopietni es nedabūju citu risinājumu, izņemot .tpk faila izveidi. tāpēc es lūdzu, ja kāds par to zina un to izmanto jau iepriekš, vai man var būt kāds cits risinājums manai problēmai, jo tas man būs ļoti noderīgi

PIEZĪME: moto ir palaist karti bezsaistē (bez interneta savienojuma). Paldies jau iepriekš


Metodes

Lai izveidotu šo modeli, tika izmantotas divas datu kopas: ceļu tīkla dati un slimnīcu atrašanās vietas dati. Ceļa dati par Vankūveras metro, kas iegūti, izmantojot GIS Innovations [27], ir ļoti piemēroti ceļa laika aprēķināšanai, jo tajā ir iekļauti gan ātruma ierobežojumi, gan ceļa pretestības (piemēram, apstāšanās zīmes, luksofori utt.), Kas savukārt ļauj precīzi noteikt ceļa laika aprēķins. Dati nodrošina arī iespēju kontrolēt ceļa un pretestības laikus. Tas ir svarīgi, jo ātrās palīdzības brauciena laiks atšķirsies no parastā transportlīdzekļa. Fakts, ka šie dati ļauj kontrolēt šādus mainīgos, palielina rezultātu precizitāti. Šajā pētījumā izmantotā ceļu tīkla datu kopa izslēdza aizmugurējos ceļus un mežizstrādes ceļus, lai koncentrētos uz vairāk apdzīvotajiem izpētes apgabala posmiem. Šo mazāko ceļu izslēgšana arī palīdzēja samazināt datubāzes lielumu.

Otro šajā pētījumā izmantoto datu kopu veido iesaistīto slimnīcu atrašanās vietas metro Vankūveras reģionā. Papildus ģeokodētām slimnīcu atrašanās vietām slimnīcas datu kopā ir pievienoti arī atribūti, kas raksturo slimnīcas spēju uzņemt pacientus masveida negadījuma gadījumā un ārstēšanas veidu, ko konkrētā slimnīca spēj nodrošināt (1. tabula). Traumu pakalpojumu jomā pakalpojumu klāsts ietver ICU, neiroķirurģiju, ortopēdiju un plastisko ķirurģiju. Slimnīcas tiek attēlotas kā ĢIS punktu kopums, un tās ir ģeokodētas pēc iespējas tuvāk galvenās neatliekamās palīdzības telpas piekļuvei. Tā kā lielas slimnīcas var aptvert vairākus ielu kvartālus, ER atrašanās vietas ģeokodēšana, nevis slimnīcas centrālā, var radīt precīzākus braukšanas laika rezultātus.

Lai iegūtu ātrāku rezultātu iegūšanu, šajā modelī tika izmantoti iepriekš aprēķināti braukšanas laiki no katras ceļa tīkla vietas līdz katrai slimnīcai izpētes zonā. Pirms braukšanas laika iepriekšējas aprēķināšanas dati vispirms bija jāsaskaņo līdz tādam garumam, kas mazinātu ietekmi uz faktisko braukšanas laika aprēķinu. Ierobežojot diskretizēto ceļa posmu garumu līdz maksimāli 200 m, tika noteikts, ka precīzus braukšanas laikus var sasniegt, negatīvi neietekmējot nedz ceļa datu kopas rezultātus, nedz lielumu. Tie paši ceļa dati, kas tika izmantoti braukšanas laika aprēķināšanai, tika izmantoti arī, lai izveidotu ceļa posmus. Rūpīgi pārbaudot ĢIS jauninājumus [27], tika norādīts, ka ceļa posmi šajos datos krasi atšķiras, un segmenti ir daudz mazāki un daudz lielāki par 200 m. Pēc vairākiem eksperimentiem tika konstatēts, ka visu ceļu posmu, kas ir zem 200 m, nemainīšana un visu ceļu posmu, kas lielāki par 200 m, dalīšana līdz maksimālajam 200 m, strādāja visefektīvāk. 200 m ielas posmi nodrošināja precīzu braukšanas laiku, vienlaikus saglabājot pārvaldāmu datu bāzes lielumu. Iegūtais datu kopums satur dažāda garuma ceļa segmentus, un neviena no tām nav lielāka par 200 m.

Lai aprēķinātu braukšanas laiku no katra ceļa posma uz katru slimnīcu, katrs ceļa posms tika pārveidots par centroidu. Pēc tam, lai aprēķinātu braukšanas laiku katrā slimnīcā, tika izmantota ODMatrix funkcija ESRI ArcGIS tīkla analītiķī. Funkcija ODMatrix aprēķina īsāko braukšanas laiku no katra sākuma punkta līdz katram ceļa tīkla galamērķim, izveidojot tabulu “drivingTime”, kurā katram centroidam ir unikāls ID plus braukšanas laiks minūtēs uz katru slimnīcu [29]. Lai sasniegtu lielāku precizitāti, no pieredzējušiem feldšeriem tika iegūta pretestības laika vērtība, kas tika piešķirta gan apstāšanās zīmēm (5 sekundes), gan luksoforiem (10 sekundes). Tabulā ir arī unikāls slimnīcas ID katrai galamērķa slimnīcai. Kad šī tabula tika izveidota, centroid ID tika piešķirts tā ceļa segmentam, lai lietotājs varētu noklikšķināt uz ceļa segmenta un izgūt tā unikālo ID (1. attēls). Ceļa datu kopa sastāvēja no ceļa segmenta formas faila, kurā katrs segments bija saistīts ar braukšanas laika tabulu, izmantojot attiecību viens pret daudziem.

Parāda metodi, kā iepriekš aprēķināt braukšanas laiku katrai slimnīcai pētāmā apgabalā. Ceļu tīkls ir sadalīts segmentos, kuru garums ir 200 m vai mazāk. Pēc tam tiek aprēķināts braukšanas laiks uz katru slimnīcu no katra ceļa posma izpētes zonā.

Pēdējais solis datu sagatavošanā bija izveidot slimnīcas datu sarakstu. Tas bija samērā vienkāršs uzdevums, jo visa informācija bija viegli pieejama, atrašanās vietas bija zināmas un pētījumā bija iesaistīts tikai salīdzinoši neliels skaits slimnīcu. Datu sagatavošanas ietvaros katrai slimnīcai tika piešķirts unikāls ID, kas atbilst braukšanas laika tabulai ar attiecībām daudzi pret vienu.

Modeļa konstrukcija

Modeļa konstrukcija tika sadalīta divās atšķirīgās daļās: kartēšanas saskarnes (SDSS) izveide un datu (modeļa) analīzes un apstrādes mehānisma izveide. Kartēšanas saskarne tika veidota tā, lai lietotājs varētu tuvināt atrašanās vietu un noklikšķināt uz ceļa posma un ievietot atrašanās vietu kartē. Lai to atvieglotu, 200 m segmentētie ceļa dati vispirms tika augšupielādēti ArcGIS serverī. Pēc tam tika uzrakstīts koda bloks, lai lietotāji varētu noklikšķināt uz ceļa segmenta, ievietot MCI atrašanās vietu un izgūt ceļa segmenta unikālo ID. Pēc iegūšanas unikālais ID tiek izmantots, lai no iepriekš aprēķinātā braukšanas laika tabulas iegūtu braukšanas laiku uz katru slimnīcu. Šī modeļa daļa tika izveidota, izmantojot ArcGIS servera API, jo tā nodrošina bagātīgu funkciju un rīku kopumu, lai mijiedarbotos ar ceļa datiem un ļautu izstrādātājiem izveidot sarežģītas tīmekļa kartēšanas lietojumprogrammas.

Otrais modeļa konstruēšanas aspekts ietvēra mehānisma izveidi, lai savienotu katra ceļa segmenta unikālo ID ar iepriekš aprēķinātu braukšanas laika tabulu, izveidotu datu bāzes attiecības starp braukšanas laika tabulu un slimnīcas tabulu, kā arī analizētu un vizualizētu iegūtos datus ( 2. attēls). Šim nolūkam VB.NET [30] tika izmantota kā servera puses skriptu valoda, savukārt javascript tika izmantota kā klienta puses skriptu valoda. VB.NET [30] nodrošina mijiedarbību ar datu bāzi un nodrošina lēmumu pieņemšanas rīku kopumu rezultātu analīzei un vizualizēšanai, izmantojot tabulas un grafikus. Precīzāk, VB.NET [30] tiek izmantots, lai apkopotu datus un parādītu rezultātus, pamatojoties uz lietotāja ievadi. Viss modelis, ieskaitot kartēšanu un analīzi, tika izveidots Visual Web Developer (VWD) 2008 ekspresizdevumā [31].

Ilustrē slimnīcas galda izveidošanu un ar to saistītos atribūtus.


Skatīties video: Kvadrātfunkcija