Vairāk

Piespiediet OGR ievades formātā izmantot konkrētu draiveri

Piespiediet OGR ievades formātā izmantot konkrētu draiveri


Kā var piespiest ogr2ogr izmantot noteiktu formātu ievades failu lasīšanai?

No kastes ogr2ogr automātiski izvēlas no tā garā formātu saraksta, kas lielākoties ir lielisks. Tomēr šodien es traucēju tādu datu failu novēršanu, kuri netiks pārveidoti, bet kuriem vajadzētu, un es cenšos nokļūt līdz iemeslam. Liela palīdzība šajā procesā būtu pārliecība, ka ogr2ogr izmanto pareizo draiveri un neizvēlas nepareizu (-us) draiveri.

Sarunā Freenode tika norādīts, ka OGR_SKIP konfigurācijas opcija varētu būt vienvirziena (vienīgā?), Taču es vēl neesmu spējis izdomāt darbīgu burvestību.

Apsveicami ir gan komandrindas ogr2ogr, gan python risinājumi.


Pitona risinājums ir diezgan vienkāršsogr.GetDriverByName (in_format). Atvērts (in_file).

importēt sys no osgeo importēt ogr def main (in_file, in_format, out_file, out_format): in_ds = ogr.GetDriverByName (in_format). Atvērt (in_file) out_ds = ogr.GetDriverByName (out_format) .CopyDataSource_name_ '__main__': galvenais (* sys.argv [1:])

Rūpēties par CSV īpašo gadījumu (skatīt komentārus), nemainot ievades faila nosaukuma formātu:

def main (in_file, in_format, out_file, out_format): ja in_format == 'CSV' un in_file [-3:]. zemāks ()! = 'csv': in_file = 'CSV:' + in_file in_ds = ogr.GetDriverByName ( in_format). Open (in_file) out_ds = ogr.GetDriverByName (out_format) .CopyDataSource (in_ds, out_file)

Ja vēlaties palikt pie komandrindasogr2ogr, ir noderīgi zināt, ka secībā, kādā ir norādīti draiveriogrinfo - formātiir secība, kādā tie tiek izmēģināti, tāpēc varat ierobežot to draiveru skaitu, ar kuriem jums jānorādaOGR_SKIP.


Sākot ar GDAL-2.3.0 (saistības), varat dot mājienu dažiem JSON draiveriem, faila nosaukumam pievienojot īpašu virkni. Faila nosaukuma prefiksu virknes ir:

  • ESRIJSON:
  • GEOJSON:
  • TOPOJSON:

Piemēram:

ogrinfo -ro -so ESRIJSON: esri.json ogrinfo -ro -so GEOJSON: geo.json ogrinfo -ro -so TOPOJSON: topo.json

liks OGR izmēģināt doto draiveri, lasot atbilstošojsonfailu.


Es īsti neesmu pieradis pie ogr2ogr.py, bet, ja jūs zināt dažus pamatus ar pitona stiprinājumiem ogr, to var izdarīt diezgan viegli. Šeit ir vienkāršs piemērs, kas dara to, ko jūs mēģināt darīt.

Šajā kodā tiek pieņemts, ka jūsu CSV ir divas kolonnas, pirmā ar izmantojamo nosaukumu, bet otra - ar pieprasīto WKT ģeometriju, piemēram, kaut kas šādā formā:

Protams, tas ir jāpielāgo jūsu konkrētajam gadījumam, taču šis koda fragments var būt pirmais sākums un paveiks darbu.
(Un, ja vēlaties dažus citus piemērus par GDAL / ogr python sasaisti, varat apskatīt šīs receptes)


Šajā sintaksē katrs parametra iestatījums ir formā keyword = value. Atstarpes ap vienādības zīmi nav obligātas. Lai rakstītu tukšu vērtību vai vērtību, kurā ir atstarpes, ieskaujiet to ar atsevišķām pēdiņām, piemēram, keyword = ‘a ​​value’. Atsevišķās pēdiņās un slīpsvītrās vērtības robežās ir jāizbēg ar slīpsvītru, t.i., 'un .

Sākot ar GDAL 3.1, tiek atbalstīta arī šī sintakse:

Ja ģeometrija_kolonnas tabula pastāv (t.i., piekļūtai datu bāzei ir iespējots PostGIS), tad visas tabulas un nosauktie skati, kas uzskaitīti ģeometrija_kolonnas tabula tiks uzskatīta par OGR slāņiem. Pretējā gadījumā (piekļuves datu bāzei atspējota PostGIS) visas parasto lietotāju tabulas un nosauktie skati tiks uzskatīti par slāņiem.

Draiveris atbalsta arī ģeogrāfijas kolonnu veidu, kas ieviests PostGIS 1.5.

Vadītājs atbalsta arī šādu nelineāru ģeometrijas tipu lasīšanu un rakstīšanu: CIRCULARSTRING, COMPOUNDCURVE, CURVEPOLYGON, MULTICURVE un MULTISURFACE


3 Atbildes 3

Izskatās, ka no vieglā ceļa nebija. Windows 10 priekšskatījumā viņi piespiež jums automātiskus atjauninājumus, un kopš versijas 10049 vadības paneļa nav iespējams atjaunot "veco" Windows atjaunināšanas sīklietotni. Bet man izdevās iztikt ar PowerShell rīku komplektu, ko sauc par Windows Update PowerShell moduli.

Pēc PowerShell rīku instalēšanas uzskaitiet visus pieejamos atjauninājumus (pēc tam, kad vispirms esat atinstalējis pārkāpēju atjauninājumu):

Mani interesēja atspējot Synaptics, lai to izdarītu, izmantojiet šādu komandu:

Burts H tagad norāda, ka šis atjauninājums ir paslēpts.

Es uzrakstīju detalizētu ziņu par to, kā atspējot noteiktu atjauninājumu sistēmā Windows 10 build 10049, to varat izlasīt šeit: http://hmemcpy.com/2015/04/preventing-a-certain-windows-update-from-installing- on-windows-10 /

Varat bloķēt draiveru instalēšanu konkrētam aparatūras ID. Operētājsistēmā Windows 10 tas darbojas tāpat kā operētājsistēmā Windows 8.1.

Vispirms atrodiet ierīces aparatūras ID:

  • Ierīču pārvaldniekā ar peles labo pogu noklikšķiniet uz attiecīgās ierīces un atlasiet Rekvizīti.
  • Atveriet cilni Informācija.
  • Mainīt īpašumu uz Aparatūras ID.
  • Kopējiet un ielīmējiet to teksta failā.

Pēc tam pārliecinieties, vai jums ir stabila konfigurācija:

  • Lejupielādējiet rezerves draiveri, bet vēl to neinstalējiet.
  • Atvienojiet no tīkla, lai Windows neizgūtu jaunus draiverus.
  • Tad atspējojiet atinstalēt draiveri, kuru vēlaties nomainīt.
  • Instalējiet rezerves draiveri.
  • Pārstartējiet un pārliecinieties, ka tas pielīp.

Pēc tam bloķējiet visu draiveru instalēšanu šim aparatūras ID:

  • Sākuma izvēlnē ierakstiet gpedit.msc un nospiediet enter.
  • Vietējā datora politika -> Datora konfigurācija -> Administratīvās veidnes -> Sistēma -> Ierīces instalēšana -> Ierīces instalēšanas ierobežojumi
  • Veiciet dubultklikšķi uz "Novērst ierīču instalēšanu, kas atbilst jebkuram no šiem ierīču ID".
  • Iestatiet to kā Iespējots.
  • Sadaļā Opcijas "Novērst ierīču instalēšanu, kas atbilst jebkuram no šiem ierīču ID" noklikšķiniet uz Rādīt.
  • Nokopējiet un ielīmējiet aparatūras ID no teksta faila lodziņā Vērtība.
  • Noklikšķiniet uz Labi, līdz atgriezīsities grupas politikas redaktorā.

Brīdinājums: Tas bloķēs rokasgrāmatu un vadītāja automātiskās uzstādīšanas. Ja vēlāk nolemjat izmēģināt jaunu draivera versiju, vispirms būs jāatbloķē aparatūras ID. Dialoglodziņā Nevar izdzēst vērtības, tāpēc vienkāršākais veids ir mainīt iestatījumu uz Nav konfigurēts.

Tas tikai neļauj instalēt pašu draiveri. Windows atjaunināšana joprojām var lejupielādēt draivera pakotnes atjauninājumu, mēģināt to instalēt un pēc tam neizdoties. Windows atjaunināšanas žurnālā jūs redzēsiet neveiksmes. Tas ir atsevišķs jautājums.


Saturs

Gaisa piesārņotāji ir gan dabiski sastopamas, gan antropogēnas atmosfēras vielas, kas potenciāli var negatīvi ietekmēt vidi un organisma veselību. Līdz ar jaunu ķīmisko vielu un rūpniecisko procesu attīstību ir notikusi piesārņojošo vielu ieviešana vai paaugstināšana atmosfērā, kā arī vides izpēte un noteikumi, palielinot pieprasījumu pēc gaisa kvalitātes monitoringa. [1]

Gaisa kvalitātes monitoringu ir grūti ieviest, jo tas prasa efektīvu vairāku vides datu avotu integrāciju, kas bieži rodas no dažādiem vides tīkliem un institūcijām. [2] Šīm problēmām ir nepieciešamas specializētas novērošanas iekārtas un rīki, lai noteiktu gaisa piesārņotāju koncentrāciju, tostarp sensoru tīkli, ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS) modeļi un sensoru novērošanas dienests (SOS), tīmekļa pakalpojums reāllaika sensoru datu vaicāšanai. [2] Gaisa izkliedes modeļi, kas apvieno topogrāfiskos, emisijas un meteoroloģiskos datus, lai prognozētu gaisa piesārņotāju koncentrāciju, bieži palīdz interpretēt gaisa monitoringa datus. Turklāt anemometra datu ņemšana vērā apgabalā starp avotiem un monitoru bieži sniedz ieskatu par gaisa piesārņojuma avotu, ko reģistrējis gaisa piesārņojuma monitors.

Gaisa kvalitātes monitorus vada pilsoņi, [3] [4] [5] regulatīvās aģentūras, [6] [7] un pētnieki [8], lai izpētītu gaisa kvalitāti un gaisa piesārņojuma sekas. Apkārtējā gaisa monitoringa datu interpretācijā bieži tiek ņemta vērā apkopoto datu telpiskā un laika reprezentativitāte [9], kā arī ietekme uz veselību, kas saistīta ar pakļaušanu kontrolējamo līmeņu iedarbībai. [10] Ja interpretācija atklāj vairāku ķīmisko savienojumu koncentrāciju, tad, analizējot datus, var rasties unikāls konkrēta gaisa piesārņojuma avota "ķīmiskais pirkstu nospiedums". [11]

Gaisa paraugu ņemšana Rediģēt

Pasīvā vai "difūzā" gaisa paraugu ņemšana ir atkarīga no tādiem meteoroloģiskiem apstākļiem kā vējš, lai izkliedētu gaisa piesārņotājus līdz sorbentam. Pasīvo paraugu ņemšanas ierīču priekšrocība ir tā, ka parasti tie ir mazi, klusi un viegli izvietojami, un tie ir īpaši noderīgi gaisa kvalitātes pētījumos, kas nosaka galvenās jomas turpmākai nepārtrauktai uzraudzībai. [12]

Gaisa piesārņojumu var novērtēt arī, veicot biomonitoringu ar organismiem, kas bioakumulē gaisa piesārņotājus, piemēram, ķērpjus, sūnas, sēnes un citu biomasu. [13] [14] Viens no šāda veida paraugu ņemšanas ieguvumiem ir tas, kā kvantitatīvo informāciju var iegūt, mērot uzkrātos savienojumus, kas reprezentē vidi, no kuras tie nāk. Tomēr, izvēloties konkrēto organismu, tā izkliedi un atbilstību piesārņotājam, ir rūpīgi jāapsver. [14]

Citas paraugu ņemšanas metodes ietver denudera, [15] [16] adatu slazdošanas ierīču izmantošanu un mikroekstrakcijas metodes. [17]

Augsnes monitorings ietver augsnes un ar to saistītās kvalitātes, sastāvdaļu un fiziskā stāvokļa savākšanu un / vai analīzi, lai noteiktu vai garantētu tās piemērotību lietošanai. Augsnei draud daudz apdraudējumu, tostarp sablīvēšanās, piesārņojums, organisko materiālu zudums, bioloģiskās daudzveidības samazināšanās, nogāzes stabilitātes problēmas, erozija, sāļošanās un paskābināšanās. Augsnes monitorings palīdz raksturot šos draudus un citus iespējamos riskus augsnei, apkārtējai videi, dzīvnieku veselībai un cilvēku veselībai. [18]

Šo draudu un citu augsnes risku novērtēšana var būt sarežģīta dažādu faktoru dēļ, tostarp augsnes neviendabīgums un sarežģītība, toksicitātes datu trūkums, izpratnes trūkums par piesārņotāja likteni un augsnes skrīninga līmeņu mainīgums. [18] Tam nepieciešama riska novērtēšanas pieeja un analīzes paņēmieni, kas piešķir prioritāti vides aizsardzībai, riska samazināšanai un, ja nepieciešams, sanācijas metodēm. [18] Augsnes monitoringam ir būtiska loma riska novērtējumā, kas palīdz ne tikai identificēt riska un skartās teritorijas, bet arī noteikt augsnes pamatfona vērtības. [18]

Augsnes monitorings vēsturiski ir koncentrējies uz klasiskākiem apstākļiem un piesārņotājiem, ieskaitot toksiskus elementus (piemēram, dzīvsudrabu, svinu un arsēnu) un noturīgus organiskos piesārņotājus (NOP). [18] Vēsturiski šo un citu augsnes aspektu pārbaudei tomēr ir bijuši savi izaicinājumi, jo paraugu ņemšanai vairumā gadījumu ir destruktīvs raksturs, un laika gaitā ir nepieciešami vairāki paraugi. Turklāt var tikt ieviestas procesuālas un analītiskas kļūdas, jo atsauces un metodes var būt dažādas, it īpaši laika gaitā. [19] Tomēr, attīstoties analītiskajām metodēm un izplatoties jaunām zināšanām par ekoloģiskajiem procesiem un piesārņotāju iedarbību, monitoringa uzmanība laika gaitā, iespējams, paplašināsies, un monitoringa kvalitāte turpinās uzlaboties. [18]

Augsnes paraugu ņemšana Rediģēt

Divi primārie augsnes paraugu ņemšanas veidi ir greifers un saliktais paraugs. Grab paraugu ņemšana ietver atsevišķa parauga savākšanu noteiktā laikā un vietā, savukārt salikto paraugu ņemšana ietver vairāku atsevišķu paraugu homogenizēta maisījuma savākšanu vai nu noteiktā vietā dažādos laikos, vai vairākās vietās noteiktā laikā. [20] Augsnes paraugus var ņemt gan seklos grunts līmeņos, gan dziļi grunts, savācot paņēmieniem, kas atšķiras atkarībā no līmeņa. Liekšķeres, gliemežvākus, serdes mucu un cieto cauruļu paraugu ņemšanas ierīces un citus instrumentus izmanto seklā augsnes līmenī, savukārt dziļā zemē var izmantot sadalītās caurules, cieto cauruļu vai hidrauliskās metodes. [21]

Monitoringa programmas Rediģēt

Augsnes piesārņojuma kontrole Rediģēt

Augsnes piesārņojuma monitorings palīdz pētniekiem noteikt piesārņotāju nogulsnēšanās, kustības un ietekmes modeļus un tendences. Cilvēku radītais spiediens, piemēram, tūrisms, rūpnieciskā darbība, pilsētu izplešanās, celtniecības darbi un nepietiekama lauksaimniecības / mežsaimniecības prakse, var veicināt un pastiprināt augsnes piesārņojumu un novest pie tā, ka augsne kļūst nederīga paredzētajam lietojumam. Gan neorganiskie, gan organiskie piesārņotāji var nokļūt augsnē, un tiem var būt visdažādākā kaitīgā ietekme. Tāpēc ir svarīgi kontrolēt augsnes piesārņojumu, lai noteiktu riska zonas, noteiktu bāzes līnijas un identificētu piesārņotās zonas sanācijai. Uzraudzības centieni var būt no vietējām saimniecībām līdz valsts mēroga centieniem, piemēram, tiem, kurus Ķīna veica 2000. gadu beigās [18], sniedzot sīkāku informāciju, piemēram, par piesārņotāju raksturu, to daudzumu, ietekmi, koncentrācijas modeļiem un sanācijas iespējamību. [22] Ideālā gadījumā uzraudzības un analītiskajām iekārtām būs augsts reakcijas laiks, augsts izšķirtspējas un automatizācijas līmenis un zināma pašpietiekamība. [23] Toksisko elementu un NOP mērīšanai, izmantojot hromatogrāfiju un spektrometriju, var izmantot ķīmiskās metodes, ģeofizikālās metodes var novērtēt lielu reljefu fizikālās īpašības, un bioloģiskās metodēs var izmantot īpašus organismus, lai noteiktu ne tikai piesārņojuma līmeni, bet arī piesārņotāju bioloģiskās noārdīšanās blakusproduktus. Šīs metodes un citas metodes kļūst arvien efektīvākas, un laboratorijas instrumenti kļūst precīzāki, kā rezultātā iegūst daudz nozīmīgākus monitoringa rezultātus. [24]

Augsnes erozijas monitorings Rediģēt

Augsnes erozijas monitorings palīdz pētniekiem identificēt augsnes un nogulumu kustības modeļus un tendences. Monitoringa programmas gadu gaitā ir bijušas dažādas, sākot no ilgtermiņa akadēmiskiem pētījumiem par universitātes zemes gabaliem un beidzot ar izlūkošanu balstītiem biogeoklimatisko apgabalu apsekojumiem. Tomēr lielākajā daļā metožu galvenā uzmanība tiek pievērsta visu dominējošo erozijas procesu noteikšanai un mērīšanai noteiktā apgabalā. [25] Turklāt augsnes erozijas monitorings var mēģināt kvantitatīvi noteikt erozijas ietekmi uz kultūraugu produktivitāti, lai arī tas ir sarežģīts, "jo augsnes un augu attiecības un to apsaimniekošana mainīgā klimatā ir daudz sarežģīta". [26]

Augsnes sāļuma kontrole Rediģēt

Augsnes sāļuma monitorings palīdz pētniekiem identificēt augsnes sāls satura modeļus un tendences. Gan dabiskais jūras ūdens iekļūšanas process, gan cilvēka izraisītie neatbilstošās augsnes un ūdens apsaimniekošanas procesi var izraisīt sāļuma problēmas augsnē, un visā pasaulē (sākot ar 2013. gadu) skartas līdz vienam miljardam hektāru zemes. [27] Sāļuma monitorings vietējā līmenī var cieši aplūkot sakņu zonu, lai noteiktu sāļuma ietekmi un izstrādātu pārvaldības iespējas, savukārt reģionālā un valsts līmenī sāļuma monitorings var palīdzēt noteikt riska zonas un palīdzēt politikas veidotājiem problēmas risināšanā pirms tas izplatās. [27] Pats monitoringa procesu var veikt, izmantojot tādas tehnoloģijas kā attālās uzrādes un ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS), lai identificētu sāļumu caur zaļumu, spilgtumu un baltumu virsmas līmenī. Augsnes sāļuma kontrolei var izmantot arī tiešu augsnes analīzi tuvplānā, ieskaitot elektromagnētiskās indukcijas paņēmienu izmantošanu. [27]

Vides monitoringa programmu izstrāde Rediģēt

Ūdens kvalitātes monitorings ir maz noderīgs, ja nav skaidri un nepārprotami definēti monitoringa iemesli un mērķi, kurus tas apmierinās. Gandrīz visa uzraudzība (izņemot varbūt attālo uzrādi) zināmā mērā ir invazīva pētāmā vidē, un plaša un slikti plānota uzraudzība rada kaitējumu videi. Tas var būt kritisks apsvērums tuksnesī vai novērojot ļoti retus organismus vai tādus, kas ir nelabvēlīgi cilvēku klātbūtnei. Daži monitoringa paņēmieni, piemēram, žaunu tīklojošās zivis populācijas novērtēšanai, var būt ļoti kaitīgi vismaz vietējiem iedzīvotājiem un var arī pasliktināt sabiedrības uzticību zinātniekiem, kuri veic monitoringu.

Gandrīz visi galvenie vides aizsardzības monitoringa projekti ir daļa no vispārējās uzraudzības stratēģijas vai pētniecības jomas, un šīs jomas un stratēģijas pašas ir atvasinātas no organizācijas augsta līmeņa mērķiem vai vēlmēm. Ja vien atsevišķi monitoringa projekti neietilpst plašākā stratēģiskā satvarā, maz ticams, ka rezultāti tiks publicēti, un monitoringa radītā izpratne par vidi tiks zaudēta. [28] [29]

Parametri Rediģēt

Ķīmiskā rediģēšana

Ķīmisko parametru diapazons, kas var ietekmēt jebkuru ekosistēmu, ir ļoti liels, un visās monitoringa programmās sākotnējai pārskatīšanai ir nepieciešams noteikt virkni parametru, pamatojoties uz vietējām zināšanām un iepriekšējo praksi. Šo sarakstu var paplašināt vai samazināt, pamatojoties uz zināšanu attīstību un sākotnējo apsekojumu rezultātiem.

Saldūdens vide ir daudzkārt pētīta daudzus gadus, un visā pasaulē ir spēcīga izpratne par ķīmijas un vides mijiedarbību. Tomēr, tā kā tiek izstrādāti jauni materiāli un rodas jauns spiediens, būs nepieciešamas pārraudzības programmas. Pēdējo 20 gadu laikā skābie lietus, sintētisko hormonu analogi, halogenētie ogļūdeņraži, siltumnīcas gāzes un daudzi citi ir prasījuši izmaiņas monitoringa stratēģijās.

Bioloģiskā rediģēšana

Ekoloģiskajā monitoringā monitoringa stratēģija un pūles ir vērstas uz pārskatāmajā vidē esošajiem augiem un dzīvniekiem, un tie ir raksturīgi katram atsevišķam pētījumam.

Tomēr vispārīgākā vides uzraudzībā daudzi dzīvnieki darbojas kā spēcīgi vides kvalitātes rādītāji, kurus viņi piedzīvo vai ir piedzīvojuši nesenā pagātnē. [30] Viens no pazīstamākajiem piemēriem ir lašveidīgo zivju, piemēram, foreles vai Atlantijas laša, skaita monitorings upju sistēmās un ezeros, lai atklātu lēnas nelabvēlīgas ietekmes uz vidi tendences. Strauja lašveidīgo zivju populācijas samazināšanās bija viena no agrīnām problēmas pazīmēm, kas vēlāk kļuva pazīstama kā skābs lietus.

Pēdējos gados daudz lielāka uzmanība tika pievērsta holistiskākai pieejai, kurā ekosistēmas veselību novērtē un izmanto kā pašu uzraudzības instrumentu. [31] Tieši šīs pieejas pamatā ir Ūdens pamatdirektīvas uzraudzības protokoli Eiropas Savienībā.

Radioloģiskā rediģēšana

Radiācijas monitorings ietver radiācijas devas vai radionuklīdu piesārņojuma mērīšanu tādu iemeslu dēļ, kas saistīti ar jonizējošā starojuma vai radioaktīvo vielu iedarbības novērtēšanu vai kontroli un rezultātu interpretāciju. [32] Devas “mērīšana” bieži nozīmē devas ekvivalenta daudzuma mērīšanu kā aizstājēju (t.i., aizstājēju) devas lielumam, kuru nevar tieši izmērīt. Paraugu ņemšana var būt iesaistīta arī kā sākotnējs solis radionuklīdu satura mērīšanai vides vidē. Dažādu radionuklīdu, vides nesēju un objektu veidu monitoringa programmu un sistēmu projektēšanas un darbības metodoloģiskā un tehniskā informācija ir sniegta SAEA drošības rokasgrāmatā RS – G-1.8 [33] un SAEA drošības ziņojumā Nr. 64. [34 ]

Radiācijas monitorings bieži tiek veikts, izmantojot fiksētu un izvietojamu sensoru tīklus, piemēram, ASV Vides aizsardzības aģentūras Radnet un SPEEDI tīklu Japānā. Apsekojumus gaisā veic arī tādas organizācijas kā Kodolavāriju atbalsta grupa.

Mikrobioloģiskā rediģēšana

Baktērijas un vīrusi ir visbiežāk novērojamās mikrobioloģisko organismu grupas, un pat tām ir liela nozīme tikai tad, ja ūdens ūdens vidē pēc tam tiek izmantots kā dzeramais ūdens vai tiek praktizēta atpūta ūdenī, piemēram, peldēšana vai braukšana ar kanoe.

Lai gan galvenā uzmanība tiek pievērsta patogēniem, galvenie uzraudzības centieni gandrīz vienmēr ir vērsti uz daudz biežāk sastopamām indikatoru sugām, piemēram, Escherichia coli, [35] papildināts ar kopējo koliformu baktēriju skaitu. Šīs uzraudzības stratēģijas pamatojums ir tāds, ka lielākā daļa cilvēku patogēnu caur kanalizācijas plūsmu rodas no citiem cilvēkiem. Daudzām notekūdeņu attīrīšanas iekārtām nav sterilizācijas beigu posma, tāpēc tās izplūst notekūdeņus, kas, kaut arī tiem ir tīrs izskats, litrā tomēr satur daudz miljonu baktēriju, no kurām lielākā daļa ir salīdzinoši nekaitīgas koliformas baktērijas. Skaitot nekaitīgu (vai mazāk kaitīgu) notekūdeņu baktēriju skaitu, var spriest par varbūtību, ka tajā var būt daudz patogēnu baktēriju vai vīrusu. Kur E. coli vai koliformu līmenis pārsniedz iepriekš noteiktās sprūda vērtības, pēc tam tiek uzsākts intensīvāks monitorings, ieskaitot specifisku patogēnu sugu monitoringu.

Populācijas Rediģēt

Monitoringa stratēģijas var sniegt maldinošas atbildes, izsakot sugu skaitu vai noteiktu organismu klātbūtni vai neesamību, ja netiek ņemts vērā populācijas lielums. Izpratne par uzraudzītā organisma populāciju dinamiku ir kritiska.

Piemēram, ja monitoringa stratēģijā ir pieņemts noteiktā organisma klātbūtne vai neesamība 10 km laukumā, tad populācijas samazināšanās no 10 000 uz kvadrātu līdz 10 uz kvadrātmetru netiks pamanīta, neraugoties uz organisma ļoti nozīmīgo ietekmi .

Monitoringa programmas Rediģēt

Viss zinātniski drošais vides monitorings tiek veikts saskaņā ar publicēto programmu. Programma var ietvert organizācijas vispārīgos mērķus, atsauces uz īpašajām stratēģijām, kas palīdz sasniegt mērķi, un sīkāku informāciju par konkrētiem projektiem vai uzdevumiem šajās stratēģijās. Jebkuras programmas galvenā iezīme ir uzskaitījums par to, kas tiek uzraudzīts un kā šī uzraudzība tiek īstenota. laika grafiku, kurā tam visam vajadzētu notikt. Parasti, un bieži kā pielikumu, uzraudzības programma sniegs piedāvāto vietu, datumu un paraugu ņemšanas metožu tabulu, un, ja tā tiks pilnībā īstenota, tā nodrošinās publicēto uzraudzības programmu.

Ir vairākas komerciālās programmatūras paketes, kas var palīdzēt programmas ieviešanā, uzraudzīt tās progresu un atzīmēt neatbilstības vai izlaidumus, taču neviens no tiem nevar nodrošināt galveno veidojošo elementu, kas ir pati programma.

Vides monitoringa datu pārvaldības sistēmas Rediģēt

Ņemot vērā monitoringa datu dažādos veidus, pieaugošo apjomu un nozīmi, regulētās nozares arvien biežāk izmanto komerciālo programmatūru Vides datu pārvaldības sistēmas (EDMS) vai E-MDMS. Tie nodrošina līdzekļus visu uzraudzības datu pārvaldīšanai vienā centrālā vietā. Kvalitātes pārbaude, atbilstības pārbaude, visu saņemto datu pārbaude un brīdinājumu nosūtīšana parasti tiek automatizēta. Tipiska vaicājumu funkcionalitāte ļauj salīdzināt datu kopas gan uz laiku, gan telpiski. Viņi arī ģenerēs normatīvos un citus ziņojumus.

Īpaši vides datu pārvaldības programmatūrai pastāv viena oficiāla sertifikācijas shēma. To nodrošina Vides aģentūra Lielbritānijā saskaņā ar uzraudzības sertifikācijas shēmu (MCERTS). [36] [37] [38]

Paraugu ņemšanas metodes Rediģēt

Ir plašs paraugu ņemšanas metožu klāsts, kas ir atkarīgs no vides veida, materiāla, no kura ņem paraugu, un turpmākās parauga analīzes.

Vienkāršākais paraugs var būt tīras pudeles piepildīšana ar upes ūdeni un nodošana parastajai ķīmiskajai analīzei. Sarežģītākā galā datu paraugus var iegūt, izmantojot sarežģītas elektroniskās sensoru ierīces, paņemot apakšparaugus fiksētā vai mainīgā laika periodā.

Sprieduma izlase Rediģēt

Spriežot pēc paraugu ņemšanas, paraugu ņemšanas vienību atlase (t.i., paraugu savākšanas skaits un vieta un / vai laiks) tiek balstīta uz zināšanām par izmeklējamo pazīmi vai stāvokli un profesionālo vērtējumu. Spriedumu atlase tiek atšķirta no uz varbūtībām balstītas izlases, jo secinājumi balstās uz profesionālu vērtējumu, nevis statistikas zinātnisku teoriju. Tāpēc secinājumi par mērķa grupu ir ierobežoti un pilnībā atkarīgi no profesionālā sprieduma pamatotības un precizitātes. Varbūtības paziņojumi par parametriem nav iespējami. Kā aprakstīts nākamajās nodaļās, ekspertu vērtējumu var izmantot arī kopā ar citiem paraugu ņemšanas veidiem, lai efektīvi iegūtu paraugus pamatotiem lēmumiem. [39]

Vienkārša izlases veida atlase Rediģēt

Vienkāršā izlases izlasē noteiktas izlases vienības (piemēram, atrašanās vietas un / vai laiki) tiek atlasītas, izmantojot nejaušus skaitļus, un visas iespējamās noteiktā vienību skaita izvēles ir vienlīdz ticamas. Piemēram, vienkāršu nejaušu bungu komplekta izlasi var ņemt, numurējot visas bungas un nejauši izvēloties skaitļus no šī saraksta, vai atlasot apgabalu, izmantojot nejaušu koordinātu pārus. Šo metodi ir viegli saprast, un vienādojumi izlases lieluma noteikšanai ir samērā vienkārši. Piemērs parādīts 2-2. Attēlā. Šis attēls parāda iespējamo vienkāršo izlases paraugu augsnes kvadrātveida laukumam. Vienkārša izlases veida paraugu ņemšana ir visnoderīgākā, ja interesējošā populācija ir samērā viendabīga, t.i., nav sagaidāmi nozīmīgi piesārņojuma modeļi vai “karstie punkti”. Šī dizaina galvenās priekšrocības ir:

  1. Tas sniedz statistiski objektīvus vidējā, proporciju un mainīguma novērtējumus.
  2. Tas ir viegli saprotams un viegli īstenojams.
  3. Izlases lieluma aprēķini un datu analīze ir ļoti vienkārša.

Dažos gadījumos vienkāršas nejaušas izlases ieviešana var būt sarežģītāka nekā daži citi dizaina veidi (piemēram, režģa paraugi), jo ir grūti precīzi noteikt nejaušas ģeogrāfiskās atrašanās vietas. Turklāt vienkārša izlases veida paraugu ņemšana var būt dārgāka nekā citi plāni, ja grūtības iegūt paraugus atrašanās vietas dēļ rada papildu pūles. [39]

Stratificēta paraugu ņemšana Rediģēt

Stratificētajā izlasē mērķa populācija tiek sadalīta slāņos, kas nepārklājas, vai apakšpopulācijās, kuras ir zināmas vai domājamas par viendabīgāku (attiecībā pret vides barotni vai piesārņotāju), tā ka paraugu ņemšanas vienībās parasti ir mazāk atšķirību. tas pats slānis nekā dažādu slāņu izlases vienību vidū. Slāņus var izvēlēties, pamatojoties uz vienību telpisko vai laika tuvumu, vai pamatojoties uz jau esošu informāciju vai profesionālu vērtējumu par vietni vai procesu. Šīs izlases struktūras priekšrocības ir tādas, ka tai ir iespēja sasniegt lielāku precizitāti vidējā un dispersijas novērtējumā un ka tas ļauj aprēķināt ticamas aplēses par populācijas apakšgrupām, kas interesē īpaši. Lielāku precizitāti var iegūt, ja interesējošais mērījums ir cieši saistīts ar mainīgo, ko izmanto slāņu izgatavošanai. [39]

Sistemātiska un režģa paraugu ņemšana Rediģēt

Sistemātiskā un režģa paraugu ņemšanā paraugi tiek ņemti ar regulāri izvietotiem intervāliem telpā vai laikā. Sākotnējā atrašanās vieta vai laiks tiek izvēlēts nejauši, un pēc tam tiek noteiktas atlikušās paraugu ņemšanas vietas tā, lai visas vietas būtu noteiktos intervālos pa apgabalu (režģi) vai laiku (sistemātiski). Piemēri sistemātiska režģa paraugu ņemšana - kvadrātveida režģis sistemātiska režģa paraugu ņemšana - sistemātisku režģu trīsstūrveida režģi ietver kvadrātveida, taisnstūrveida, trīsstūrveida vai radiālus režģus. Cressie, 1993. Nejaušā sistemātiskā paraugu ņemšanā izlases veidā tiek izvēlēta sākotnējā paraugu ņemšanas vieta (vai laiks), un pārējās paraugu ņemšanas vietas tiek norādītas tā, lai tās atrastos pēc regulāra parauga. Nejauša, sistemātiska paraugu ņemšana tiek izmantota karsto punktu meklēšanai un vidēju, procentiles vai citu parametru secināšanai, un tā ir noderīga arī telpisko modeļu vai tendenču novērtēšanai laika gaitā. Šis dizains nodrošina praktisku un ērtu metodi paraugu vietu noteikšanai un nodrošina vienmērīgu vietnes, vienības vai procesa pārklājumu. [39]

Klasificētā paraugu ņemšana ir novatoriska konstrukcija, kas var būt ļoti noderīga un rentabla, lai iegūtu labākus vidējā koncentrācijas līmeņu novērtējumus augsnē un citos vides apstākļos, skaidri iekļaujot lauka pētnieka profesionālo vērtējumu vai lauka skrīninga mērīšanas metodi, lai izvēlētos konkrētas paraugu ņemšanas vietas laukā. Rindotu kopu izlasē tiek izmantots divfāžu izlases dizains, kas identificē lauku vietu kopas, izmanto lētus mērījumus, lai sarindotu vietas katrā kopā un pēc tam atlasītu vienu vietu no katras kopas paraugu ņemšanai. Rindotu kopu izlasē m lauka atrašanās vietu kopas (katra no r lieluma) tiek noteiktas, izmantojot vienkāršu nejaušu izlasi. Atrašanās vietas tiek sarindotas neatkarīgi katrā komplektā, izmantojot profesionālu vērtējumu vai lētus, ātrus vai aizstājējmērījumus. Pēc tam no katras kopas tiek izvēlēta viena paraugu ņemšanas vienība (pamatojoties uz novērotajām rindām) turpmākam mērījumam, izmantojot precīzāku un ticamāku (tātad dārgāku) metodi interesējošajam piesārņotājam. Salīdzinot ar vienkāršu izlases izlasi, šī konstrukcija rada reprezentatīvākas izlases un tādējādi ļauj precīzāk novērtēt populācijas parametrus. Rindu kopas paraugu ņemšana ir noderīga, ja lauka atrašanās vietas noteikšanas un ranžēšanas izmaksas ir zemas, salīdzinot ar laboratorijas mērījumiem. Tas ir piemērots arī tad, ja ir pieejams lēts papildu mainīgais (pamatojoties uz ekspertu zināšanām vai mērījumiem), lai sarindotu populācijas vienības attiecībā uz interesējošo mainīgo. Lai efektīvi izmantotu šo dizainu, ir svarīgi, lai klasifikācijas metode un analītiskā metode būtu cieši saistītas. [39]

Adaptīvās kopu izlases rediģēšana

Adaptīvajā kopu izlasē paraugi tiek ņemti, izmantojot vienkāršu izlases paraugu ņemšanu, un papildu paraugi tiek ņemti vietās, kur mērījumi pārsniedz kādu sliekšņa vērtību. Var būt vajadzīgas vairākas papildu paraugu ņemšanas un analīzes kārtas. Adaptīvā kopu atlase seko atlases varbūtībām vēlākām izlases fāzēm, lai varētu aprēķināt objektīvu populācijas vidējā novērtējumu, neskatoties uz noteiktu apgabalu pārmērīgu paraugu ņemšanu. Piemērs adaptīvas kopu paraugu ņemšanai ir piesārņojuma plūdu robežu noteikšana. Adaptīvā paraugu ņemšana ir noderīga, lai novērtētu vai meklētu retas pazīmes populācijā, un tā ir piemērota lētiem, ātriem mērījumiem. Tas ļauj noteikt karsto punktu robežas, vienlaikus izmantojot visus savāktos datus ar atbilstošu svērumu, lai sniegtu objektīvus populācijas vidējos aprēķinus. [39] [40]

Greifers paraugus Rediģēt

Greifera paraugi ir paraugi, kas vienā traukā ņemti no viendabīga materiāla, parasti ūdens. Tīras pudeles piepildīšana ar upes ūdeni ir ļoti izplatīts piemērs. Satveršanas paraugi nodrošina labu momentuzņēmuma skatu par parauga ņemšanas vides kvalitāti paraugu ņemšanas brīdī un parauga ņemšanas laikā. Bez papildu uzraudzības rezultātus nevar ekstrapolēt citiem laikiem vai citām upes, ezera vai gruntsūdens daļām. [40]: 3

Lai satveršanas paraugus vai upes varētu uzskatīt par reprezentatīviem, ir jāveic atkārtoti šķērsvirziena un garenvirziena transekta apsekojumi, kas veikti dažādos dienas un gada laikos, lai pārliecinātos, ka satveršanas parauga atrašanās vieta ir pēc iespējas reprezentatīvāka. Lielās upēs šādos apsekojumos jāņem vērā arī parauga dziļums un tas, kā vislabāk pārvaldīt paraugu ņemšanas vietas plūdu un sausuma laikā. [40]: 8–9

In lakes grab samples are relatively simple to take using depth samplers which can be lowered to a pre-determined depth and then closed trapping a fixed volume of water from the required depth. In all but the shallowest lakes, there are major changes in the chemical composition of lake water at different depths, especially during the summer months when many lakes stratify into a warm, well oxygenated upper layer (epilimnion) and a cool de-oxygenated lower layer (hypolimnion).

In the open seas marine environment grab samples can establish a wide range of base-line parameters such as salinity and a range of cation and anion concentrations. However, where changing conditions are an issue such as near river or sewage discharges, close to the effects of volcanism or close to areas of freshwater input from melting ice, a grab sample can only give a very partial answer when taken on its own.

Semi-continuous monitoring and continuous Edit

There is a wide range of specialized sampling equipment available that can be programmed to take samples at fixed or variable time intervals or in response to an external trigger. For example, a sampler can be programmed to start taking samples of a river at 8-minute intervals when the rainfall intensity rises above 1 mm / hour. The trigger in this case may be a remote rain gauge communicating with the sampler by using cell phone or meteor burst [41] technology. Samplers can also take individual discrete samples at each sampling occasion or bulk up samples into composite so that in the course of one day, such a sampler might produce 12 composite samples each composed of 6 sub-samples taken at 20-minute intervals.

Continuous or quasi-continuous monitoring involves having an automated analytical facility close to the environment being monitored so that results can, if required, be viewed in real time. Such systems are often established to protect important water supplies such as in the River Dee regulation system but may also be part of an overall monitoring strategy on large strategic rivers where early warning of potential problems is essential. Such systems routinely provide data on parameters such as pH, dissolved oxygen, conductivity, turbidity and colour but it is also possible to operate gas liquid chromatography with mass spectrometry technologies (GLC/MS) to examine a wide range of potential organic pollutants. In all examples of automated bank-side analysis there is a requirement for water to be pumped from the river into the monitoring station. Choosing a location for the pump inlet is equally as critical as deciding on the location for a river grab sample. The design of the pump and pipework also requires careful design to avoid artefacts being introduced through the action of pumping the water. Dissolved oxygen concentration is difficult to sustain through a pumped system and GLC/MS facilities can detect micro-organic contaminants from the pipework and glands.

Passive sampling Edit

The use of passive samplers greatly reduces the cost and the need of infrastructure on the sampling location. Passive samplers are semi-disposable and can be produced at a relatively low cost, thus they can be employed in great numbers, allowing for a better cover and more data being collected. Due to being small the passive sampler can also be hidden, and thereby lower the risk of vandalism. Examples of passive sampling devices are the diffusive gradients in thin films (DGT) sampler, Chemcatcher, Polar organic chemical integrative sampler (POCIS), semipermeable membrane devices (SPMDs), stabilized liquid membrane devices (SLMDs), and an air sampling pump.

Remote surveillance Edit

Although on-site data collection using electronic measuring equipment is common-place, many monitoring programmes also use remote surveillance and remote access to data in real time. This requires the on-site monitoring equipment to be connected to a base station via either a telemetry network, land-line, cell phone network or other telemetry system such as Meteor burst. The advantage of remote surveillance is that many data feeds can come into a single base station for storing and analysis. It also enable trigger levels or alert levels to be set for individual monitoring sites and/or parameters so that immediate action can be initiated if a trigger level is exceeded. The use of remote surveillance also allows for the installation of very discrete monitoring equipment which can often be buried, camouflaged or tethered at depth in a lake or river with only a short whip aerial protruding. Use of such equipment tends to reduce vandalism and theft when monitoring in locations easily accessible by the public.

Remote sensing Edit

Environmental remote sensing uses aircraft or satellites to monitor the environment using multi-channel sensors.

There are two kinds of remote sensing. Passive sensors detect natural radiation that is emitted or reflected by the object or surrounding area being observed. Reflected sunlight is the most common source of radiation measured by passive sensors and in environmental remote sensing, the sensors used are tuned to specific wavelengths from far infrared through visible light frequencies to the far ultraviolet. The volumes of data that can be collected are very large and require dedicated computational support. The output of data analysis from remote sensing are false colour images which differentiate small differences in the radiation characteristics of the environment being monitored. With a skilful operator choosing specific channels it is possible to amplify differences which are imperceptible to the human eye. In particular it is possible to discriminate subtle changes in chlorophyll a and chlorophyll b concentrations in plants and show areas of an environment with slightly different nutrient regimes.

Active remote sensing emits energy and uses a passive sensor to detect and measure the radiation that is reflected or backscattered from the target. LIDAR is often used to acquire information about the topography of an area, especially when the area is large and manual surveying would be prohibitively expensive or difficult.

Remote sensing makes it possible to collect data on dangerous or inaccessible areas. Remote sensing applications include monitoring deforestation in areas such as the Amazon Basin, the effects of climate change on glaciers and Arctic and Antarctic regions, and depth sounding of coastal and ocean depths.

Orbital platforms collect and transmit data from different parts of the electromagnetic spectrum, which in conjunction with larger scale aerial or ground-based sensing and analysis, provides information to monitor trends such as El Niño and other natural long and short term phenomena. Other uses include different areas of the earth sciences such as natural resource management, land use planning and conservation. [42]

Bio-monitoring Edit

The use of living organisms as monitoring tools has many advantages. Organisms living in the environment under study are constantly exposed to the physical, biological and chemical influences of that environment. Organisms that have a tendency to accumulate chemical species can often accumulate significant quantities of material from very low concentrations in the environment. Mosses have been used by many investigators to monitor heavy metal concentrations because of their tendency to selectively adsorb heavy metals. [43] [44]

Similarly, eels have been used to study halogenated organic chemicals, as these are adsorbed into the fatty deposits within the eel. [45]

Other sampling methods Edit

Ecological sampling requires careful planning to be representative and as noninvasive as possible. For grasslands and other low growing habitats the use of a quadrat – a 1-metre square frame – is often used with the numbers and types of organisms growing within each quadrat area counted [46]

Sediments and soils require specialist sampling tools to ensure that the material recovered is representative. Such samplers are frequently designed to recover a specified volume of material and may also be designed to recover the sediment or soil living biota as well [47] such as the Ekman grab sampler.

Data interpretations Edit

The interpretation of environmental data produced from a well designed monitoring programme is a large and complex topic addressed by many publications. Regrettably it is sometimes the case that scientists approach the analysis of results with a pre-conceived outcome in mind and use or misuse statistics to demonstrate that their own particular point of view is correct.

Statistics remains a tool that is equally easy to use or to misuse to demonstrate the lessons learnt from environmental monitoring.

Environmental quality indices Edit

Since the start of science-based environmental monitoring, a number of quality indices have been devised to help classify and clarify the meaning of the considerable volumes of data involved. Stating that a river stretch is in "Class B" is likely to be much more informative than stating that this river stretch has a mean BOD of 4.2, a mean dissolved oxygen of 85%, etc. In the UK the Environment Agency formally employed a system called General Quality Assessment (GQA) which classified rivers into six quality letter bands from A to F based on chemical criteria [48] and on biological criteria. [49] The Environment Agency and its devolved partners in Wales (Countryside Council for Wales, CCW) and Scotland (Scottish Environmental Protection Agency, SEPA) now employ a system of biological, chemical and physical classification for rivers and lakes that corresponds with the EU Water Framework Directive. [50]


How to force Chrome to use integrated GPU for decoding?

I want Chrome to utilize iGPU (GT630 on i7-8700k) for video decoding, especially VP9 decoding on YouTube. My discrete GPU is GTX970 and it is not capable of decoding VP9. Currently, VP9 is software decoded on my system, putting load on CPU and occasionally skipping frames.

Both GPUs are detected by the system (Windows 10): GT630 as GPU0 and GTX970 as GPU1. I use 2 screens. I don't care where they need to be connected (970 or Motherboard) as long as Chrome uses iGPU and I can keep using Nvidia for gaming. One of the screens is 144Hz. The motherboard is ASUS ROG Hero.

I've tried different settings, but nothing seems to work as intended, and usually people look for a solution to the exactly opposite problem.

Update (command switches):

Running chrome with --gpu-active-vendor-id=0x8086 --gpu-active-device-id=0x3E92 or --gpu-vendor-id=0x8086 --gpu-device-id=0x3E92 or --gpu-testing-vendor-id=0x8086 --gpu-testing-device-id=0x3E92 results in:

GPU0 VENDOR = 0x10de, DEVICE= 0x13c2 ACTIVE
GPU1 VENDOR = 0x8086, DEVICE= 0x3e92
GL_RENDERER ANGLE (NVIDIA GeForce GTX 970 Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0)`

Vivaldi browser seems to accept --gpu-testing-vendor-id=0x8086 --gpu-testing-device-id=0x3E92 which results in:

GPU0 VENDOR = 0x8086, DEVICE= 0x3e92 ACTIVE
GL_RENDERER ANGLE (NVIDIA GeForce GTX 970 Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0)`

However it still uses Nvidia for renderer and doesn't utilize GT630 igfx.

The only method that works so far is disabling Nvidia card in Device Manager, launching Chrome, and re-enabling Nvidia card. When Chrome is launched without the discrete card present in the system, it runs with the following configuration and it's the only one that uses HW decoding from GT630:

GPU0 VENDOR = 0x8086, DEVICE= 0x3e92 ACTIVE
GPU1 VENDOR = 0x10de, DEVICE= 0x13c2
GL_RENDERER ANGLE (Intel(R) UHD Graphics 630 Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0)


How to identify a specific printer driver you are using in Windows 10

I have to add a printer to a laptop. Other windows 10 units have the printer installed already (for a long time). Hp no longer supports this old printer (laserjet 5) and so it has recently been removed from the default install list or windows update. I would like to harvest the driver from the units that are already working and put it on the other windows 10 64bit that doesn't and can't get it. How can I identify which driver I'm using out of the hundreds present in the repository folder (“C:WindowsSystem32DriverStoreFileRepository”.)? I do not want to have to buy software to do this and the target machine is Windows 10 Home (cannot import using printermanagement).

HP in cahoots with MS dropped this from the default printer install list sometime in the last 6 months (See most recent comments noting this disappearance):

Update 3 December 2018: So far, the furthest progress I've made has been with CraftyB's answer. Here is the output from his PowershellOutput instructions. It identified the .inf file for my printer as prnhp001.inf. I don't think this is a "default driver" as some have suspected. Also perhaps worth noting is this is purely a network printer on my home network.

Update -- Mission Complete. Using CraftyB's answer, I took the entire folder indicated in the "InfPath" results of his 2nd block of code and browsed there at the "Have Disk" prompt during install and it worked. For those who many not have a working pc to harvest the driver from in order to get their laserjet5 working on Windows 10, I provide them here.


CAP&rsquos national network of volunteers' ability to serve the nation depends on your generous support. Join today or donate now to be part of the COVID-19 relief effort.

to support our important work

Maj. Margot MyersPublic Affairs OfficerArizona WingCivil Air Patrol cadets may wonder if there is life in CAP after they turn 21. The short answer is “yes.” Cadets who transition to senior membership often find their participation in CAP.

Col. Everett C. Hume, a former cadet and longtime member of Civil Air Patrol who served as Massachusetts Wing commander from 2013-2017, has been selected as the Northeast Region’s next commander.Hume, now one of the region’s vice commande.

Lt. Col. Dave FinleyPublic Affairs OfficerSocorro Composite SquadronNew Mexico WingThe New Mexico Wing’s service to the state and nation during the COVID-19 pandemic was recognized with a special presentation by a U.S. Air Force official.B.

Civil air patrol national headquarters

105 S. Hansell Street
Maxwell AFB, AL 36112

Mission Statement

Supporting America's communities with emergency response, diverse aviation and ground services, youth development, and promotion of air, space, and cyber power.

Air Force partners

Quick Links

We use cookies to enable essential services and functionality on our site, to enhance your browsing experience, to provide a better service through personalized content, and to collect data on how visitors interact with our site. To accept the use of cookies and continue on to the site, click "Accept all Cookies", or you can make changes to your cookie preferences by clicking "Cookie Settings". For more information about our use of cookies and to opt-out of cookies at any time, please refer to our website Legal & Privacy Statement.


I. Introduction

The development of ADSs brings the possibility of associated reductions in the number of motor vehicle crashes, deaths, injuries, and associated economic costs. This document is one of three documents&thinsp [2] NHTSA is issuing to begin the development and implementation of a comprehensive strategy to update the FMVSSs to maintain the required performance levels of existing standards for ADS-DVs without traditional manual controls while addressing regulatory barriers to the compliance verification of these vehicles. This ANPRM is intended to solicit focused feedback on the feasibility and permissibility of a number of approaches to addressing the challenges in certifying or verifying compliance to certain crash avoidance (100-series) for ADS-DVs without manual controls. [3]

While some ADS-DVs are equipped with manual controls, and thus NHTSA can conduct compliance verification testing of those vehicles using current test procedures, this is not the case with all ADS-DVs. Specifically, this ANPRM focuses on ADS-DVs without traditional manual controls and that may also lack other features intended to facilitate Start Printed Page 24435 operation of a vehicle by a human driver. NHTSA believes that modifications of the existing regulatory text, including definitions and test methods used to perform some existing 100-series FMVSS compliance tests, may be necessary for the agency to assess the vehicles' compliance with certain existing FMVSS. The agency intends to explore modifications to the standards with a continued focus on safety.

NHTSA notes that some equipment required under the current FMVSSs provide safety benefits beyond what the agency had originally contemplated at the time each FMVSS was promulgated. For instance, while the agency may have established rear visibility mirror performance requirements based on the safety need for a driver's visibility while driving, outside rearview mirrors have come to serve an additional safety function when a vehicle is parked by providing occupants information regarding whether it is safe to exit the vehicle. Such additional safety benefits must be considered in evaluating their continued necessity on an ADS-DV without traditional manual controls.

In this document, NHTSA discusses two potential types of regulatory barriers for ADS-DVs without traditional manual controls, describes a FMVSS that exemplifies each challenge, and presents a brief overview of comments on the request for comment (RFC). The agency also presents and seeks comment regarding the safety impacts of using alternative compliance test verification methods to conduct compliance verification testing for these types of vehicles, assuming that the standards and procedures could be revisited to appropriately ensure the existing standard of performance without requiring, directly or indirectly, manual controls. NHTSA has initiated work in these areas, including an internal evaluation of regulatory requirements as well as an ongoing research project with the Virginia Tech Transportation Institute (VTTI). The agency anticipates significant overlap between the standards identified and discussed in this ANPRM and the provisions and requirements identified by VTTI through its research activity and analysis. The comments received in response to this document will supplement the research to ensure that NHTSA is considering all stakeholders' perspectives when developing proposals to modify the existing FMVSSs.


Contents

The concept of tokenization, as adopted by the industry today, has existed since the first currency systems emerged centuries ago as a means to reduce risk in handling high value financial instruments by replacing them with surrogate equivalents. [ citation needed ] In the physical world, coin tokens have a long history of use replacing the financial instrument of minted coins and banknotes. In more recent history, subway tokens and casino chips found adoption for their respective systems to replace physical currency and cash handling risks such as theft. Exonumia, and scrip are terms synonymous with such tokens.

In the digital world, similar substitution techniques have been used since the 1970s as a means to isolate real data elements from exposure to other data systems. In databases for example, surrogate key values have been used since 1976 to isolate data associated with the internal mechanisms of databases and their external equivalents for a variety of uses in data processing. [ citation needed ] More recently, these concepts have been extended to consider this isolation tactic to provide a security mechanism for the purposes of data protection.

In the payment card industry, tokenization is one means of protecting sensitive cardholder data in order to comply with industry standards and government regulations. [7]

In 2001, TrustCommerce created the concept of Tokenization to protect sensitive payment data for a client, Classmates.com. [8] It engaged Rob Caulfield, founder of TrustCommerce, because the risk of storing card holder data was too great if the systems were ever hacked. TrustCommerce developed TC Citadel®, with which customers could reference a token in place of card holder data and TrustCommerce would process a payment on the merchant's behalf. [9] This billing application allowed clients to process recurring payments without the need to store cardholder payment information. Tokenization replaces the Primary Account Number (PAN) with randomly generated tokens. If intercepted, the data contains no cardholder information, rendering it useless to hackers. The PAN cannot be retrieved, even if the token and the systems it resides on are compromised, nor can the token be reverse engineered to arrive at the PAN.

Tokenization was applied to payment card data by Shift4 Corporation [10] and released to the public during an industry Security Summit in Las Vegas, Nevada in 2005. [11] The technology is meant to prevent the theft of the credit card information in storage. Shift4 defines tokenization as: “The concept of using a non-decryptable piece of data to represent, by reference, sensitive or secret data. In payment card industry (PCI) context, tokens are used to reference cardholder data that is managed in a tokenization system, application or off-site secure facility.” [12]

To protect data over its full lifecycle, tokenization is often combined with end-to-end encryption to secure data in transit to the tokenization system or service, with a token replacing the original data on return. For example, to avoid the risks of malware stealing data from low-trust systems such as point of sale (POS) systems, as in the Target breach of 2013, cardholder data encryption must take place prior to card data entering the POS and not after. Encryption takes place within the confines of a security hardened and validated card reading device and data remains encrypted until received by the processing host, an approach pioneered by Heartland Payment Systems [13] as a means to secure payment data from advanced threats, now widely adopted by industry payment processing companies and technology companies. [14] The PCI Council has also specified end-to-end encryption (certified point-to-point encryption—P2PE) for various service implementations in various PCI Council Point-to-point Encryption documents.

Tokenization and “classic” encryption effectively protect data if implemented properly, and a computer security system may use both. While similar in certain regards, tokenization and classic encryption differ in a few key aspects. Both are cryptographic data security methods and they essentially have the same function, however they do so with differing processes and have different effects on the data they are protecting.

Tokenization is a non-mathematical approach that replaces sensitive data with non-sensitive substitutes without altering the type or length of data. This is an important distinction from encryption because changes in data length and type can render information unreadable in intermediate systems such as databases. Tokenized data can still be processed by legacy systems which makes tokenization more flexible than classic encryption.

Another difference is that tokens require significantly less computational resources to process. With tokenization, specific data is kept fully or partially visible for processing and analytics while sensitive information is kept hidden. This allows tokenized data to be processed more quickly and reduces the strain on system resources. This can be a key advantage in systems that rely on high performance.

There are many ways that tokens can be classified however there is currently no unified classification. Tokens can be: single or multi-use, cryptographic or non-cryptographic, reversible or irreversible, authenticable or non-authenticable, and various combinations thereof.

In the context of payments, the difference between high and low value tokens plays a significant role.

High-value tokens (HVTs) Edit

HVTs serve as surrogates for actual PANs in payment transactions and are used as an instrument for completing a payment transaction. In order to function, they must look like actual PANs. Multiple HVTs can map back to a single PAN and a single physical credit card without the owner being aware of it.

Additionally, HVTs can be limited to certain networks and/or merchants whereas PANs cannot.

HVTs can also be bound to specific devices so that anomalies between token use, physical devices, and geographic locations can be flagged as potentially fraudulent.

Low-value tokens (LVTs) or security tokens Edit

LVTs also act as surrogates for actual PANs in payment transactions, however they serve a different purpose. LVTs cannot be used by themselves to complete a payment transaction. In order for an LVT to function, it must be possible to match it back to the actual PAN it represents, albeit only in a tightly controlled fashion. Using tokens to protect PANs becomes ineffectual if a tokenization system is breached, therefore securing the tokenization system itself is extremely important.

First generation tokenization systems use a database to map from live data to surrogate substitute tokens and back. This requires the storage, management, and continuous backup for every new transaction added to the token database to avoid data loss. Another problem is ensuring consistency across data centers, requiring continuous synchronization of token databases. Significant consistency, availability and performance trade-offs, per the CAP theorem, are unavoidable with this approach. This overhead adds complexity to real-time transaction processing to avoid data loss and to assure data integrity across data centers, and also limits scale. Storing all sensitive data in one service creates an attractive target for attack and compromise, and introduces privacy and legal risk in the aggregation of data Internet privacy, particularly in the EU.

Another limitation of tokenization technologies is measuring the level of security for a given solution through independent validation. With the lack of standards, the latter is critical to establish the strength of tokenization offered when tokens are used for regulatory compliance. The PCI Council recommends independent vetting and validation of any claims of security and compliance: "Merchants considering the use of tokenization should perform a thorough evaluation and risk analysis to identify and document the unique characteristics of their particular implementation, including all interactions with payment card data and the particular tokenization systems and processes" [15]

The method of generating tokens may also have limitations from a security perspective. With concerns about security and attacks to random number generators, which are a common choice for the generation of tokens and token mapping tables, scrutiny must be applied to ensure proven and validated methods are used versus arbitrary design. [16] Random number generators have limitations in terms of speed, entropy, seeding and bias, and security properties must be carefully analysed and measured to avoid predictability and compromise.

With tokenization's increasing adoption, new tokenization technology approaches have emerged to remove such operational risks and complexities and to enable increased scale suited to emerging big data use cases and high performance transaction processing, especially in financial services and banking. [17] Vaultless tokenization and stateless tokenization have been independently validated [18] to provide significant limitation of applicable PCI Data Security Standard (PCI DSS) controls to reduce scope of assessments. Stateless tokenization enables random mapping of live data elements to surrogate values without needing a database while retaining the isolation properties of tokenization.

November 2014, American Express released its token service which meets the EMV tokenization standard. [19]

Building an alternate payments system requires a number of entities working together in order to deliver near field communication (NFC) or other technology based payment services to the end users. One of the issues is the interoperability between the players and to resolve this issue the role of trusted service manager (TSM) is proposed to establish a technical link between mobile network operators (MNO) and providers of services, so that these entities can work together. Tokenization can play a role in mediating such services.

Tokenization as a security strategy lies in the ability to replace a real card number with a surrogate (target removal) and the subsequent limitations placed on the surrogate card number (risk reduction). If the surrogate value can be used in an unlimited fashion or even in a broadly applicable manner, the token value gains as much value as the real credit card number. In these cases, the token may be secured by a second dynamic token that is unique for each transaction and also associated to a specific payment card. Example of dynamic, transaction-specific tokens include cryptograms used in the EMV specification.

The Payment Card Industry Data Security Standard, an industry-wide set of guidelines that must be met by any organization that stores, processes, or transmits cardholder data, mandates that credit card data must be protected when stored. [20] Tokenization, as applied to payment card data, is often implemented to meet this mandate, replacing credit card and ACH numbers in some systems with a random value or string of characters. [21] Tokens can be formatted in a variety of ways. Some token service providers or tokenization products generate the surrogate values in such a way as to match the format of the original sensitive data. In the case of payment card data, a token might be the same length as a Primary Account Number (bank card number) and contain elements of the original data such as the last four digits of the card number. When a payment card authorization request is made to verify the legitimacy of a transaction, a token might be returned to the merchant instead of the card number, along with the authorization code for the transaction. The token is stored in the receiving system while the actual cardholder data is mapped to the token in a secure tokenization system. Storage of tokens and payment card data must comply with current PCI standards, including the use of strong cryptography. [22]

Tokenization is currently in standards definition in ANSI X9 as X9.119 Part 2. X9 is responsible for the industry standards for financial cryptography and data protection including payment card PIN management, credit and debit card encryption and related technologies and processes. The PCI Council has also stated support for tokenization in reducing risk in data breaches, when combined with other technologies such as Point-to-Point Encryption (P2PE) and assessments of compliance to PCI DSS guidelines. [23] Visa Inc. released Visa Tokenization Best Practices [24] for tokenization uses in credit and debit card handling applications and services. In March 2014, EMVCo LLC released its first payment tokenization specification for EMV. [25] NIST standardized the FF1 and FF3 Format-Preserving Encryption algorithms in its Special Publication 800-38G. [26]

Tokenization can render it more difficult for attackers to gain access to sensitive data outside of the tokenization system or service. Implementation of tokenization may simplify the requirements of the PCI DSS, as systems that no longer store or process sensitive data may have a reduction of applicable controls required by the PCI DSS guidelines.

As a security best practice, [27] independent assessment and validation of any technologies used for data protection, including tokenization, must be in place to establish the security and strength of the method and implementation before any claims of privacy compliance, regulatory compliance, and data security can be made. This validation is particularly important in tokenization, as the tokens are shared externally in general use and thus exposed in high risk, low trust environments. The infeasibility of reversing a token or set of tokens to a live sensitive data must be established using industry accepted measurements and proofs by appropriate experts independent of the service or solution provider.


Skatīties video: Revisando jogos de PS2 - Test Drive Unlimited