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Échantillonnage ponctuel le long d'une côte enveloppante avec PostGIS

Échantillonnage ponctuel le long d'une côte enveloppante avec PostGIS


Je travaille sur une tâche qui m'oblige à obtenir des points d'échantillonnage tous les 1000 km le long des côtes et j'ai rencontré un problème avec l'Antarctique. D'après ce que je peux dire, cela semble être un problème avec l'utilisation de géométrie dans les fonctions, quand vraiment je pense la géographie doit être utilisé pour cette opération.

En utilisant la fonction de cette question très similaire, je suis capable de produire un résultat qui ressemble à ceci : .

Comme tu peux le voir,ST_AjouterMesure()etST_LocateAlong()ne semblent pas traiter la géométrie de manière sphérique, ce qui entraîne de nombreux points situés sur le pôle Sud. Un point a même été ajouté sur le clip le long de la ligne de date (côté gauche). Par la documentation de ces deux fonctions, seulement géométrie peut être utilisé.

Le code utilisé pour générer le polygone et les points peut être trouvé ici, mais c'est le SQL utilisé pour générer les points :

CREATE TABLE atest AS WITH line AS (SELECT id, ST_ExteriorRing((ST_Dump(geom)).geom) AS geom FROM line_sample_test), linemeasure AS (SELECT ST_AddMeasure(line.geom, 0, (ST_Length(line.geom)) : : int) AS linem, generate_series(0, (ST_Length(line.geom))::int, 10) AS i FROM line), géométries AS ( SELECT i, ST_LocateAlong(linem, i) AS geom FROM linemeasure) SELECT * à partir des géométries ;

Comment puis-je générer des points tous les 1000 Km le long de ce littoral ?


Comme suggéré dans l'un des commentaires, je transformerais d'abord la géométrie d'entrée en une projection stéréographique polaire.

De plus, vous voudrez utiliserST_Tampondessus (avec un montant de0) pour se débarrasser de la ligne de coupe résultante.

Donc, cela obtiendrait le résultat souhaité:

-- ST_Transform(geom,3031) reprojette en stéréographie polaire sud, -- en mètres. ST_Buffer(… ) ne change pas la forme, mais supprime -- la ligne de coupe vers le pôle (à 180 degrés). WITH line AS ( SELECT ST_ExteriorRing( ST_Buffer(ST_Transform(geom, 3031), 0) ) AS geom FROM line_sample_test ), -- Cela génère simplement une table de nombres. Dans ce cas, de 0 -- à la longueur de la géométrie, en comptant par 1 000 000 (1000 km). linemeasure AS ( SELECT generate_series(0, ST_Length(geom)::int, 1000000) AS i FROM line ), -- Convertir ces valeurs en une fraction de la longueur totale (pour -- utiliser comme entrée pour ST_LineInterpolatePoint) linefraction AS ( SELECT i / ST_Length(geom) AS fraction FROM line, linemeasure ), -- Faire les géométries d'interpolation AS ( SELECT ST_LineInterpolatePoint(l.geom, lf.fraction) AS geom FROM linefraction lf, line l ), ​​-- Convertir en EPSG : 4326 (c'est-à-dire coordonnées lat/lon) geometries_4326 AS ( SELECT ST_Transform(geom, 4326) AS geom FROM geometries ) SELECT * FROM geometries_4326

Notez que cette requête suppose qu'il n'y a qu'une seule ligne dans leline_sample_testtable, donc ajustez si nécessaire pour vos données d'entrée réelles.


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Projections et systèmes de coordonnées

Les projections et les systèmes de coordonnées sont un sujet compliqué dans les SIG, mais ils constituent la base de la manière dont un SIG peut stocker, analyser et afficher des données spatiales. Comprendre les projections et les systèmes de coordonnées est une connaissance importante à avoir, surtout si vous traitez de nombreux ensembles de données différents provenant de différentes sources.

Le meilleur modèle de la terre serait un solide tridimensionnel de la même forme que la terre. Des globes sphériques sont souvent utilisés à cette fin. Cependant, les globes présentent plusieurs inconvénients.

  • Les globes sont grands et encombrants.
  • Elles sont généralement d'une échelle inadaptée aux fins pour lesquelles la plupart des cartes sont utilisées. Habituellement, nous voulons voir plus de détails qu'il n'est possible d'en montrer sur un globe.
  • Les équipements de mesure standard (règles, rapporteurs, planimètres, grilles de points, etc.) ne peuvent pas être utilisés pour mesurer la distance, l'angle, la surface ou la forme d'une sphère, car ces outils ont été conçus pour être utilisés dans des modèles planaires.
  • Le système de coordonnées sphériques latitude-longitude ne peut être utilisé que pour mesurer des angles, pas des distances ou des surfaces.

Voici une image d'un globe, affichant des lignes de référence. Ces lignes ne peuvent être utilisées que pour la mesure d'angles sur une sphère. Ils ne peuvent pas être utilisés pour effectuer des mesures linéaires ou surfaciques.

Les positions sur un globe sont mesurées par des angles plutôt que par des coordonnées X, Y (plan cartésien). Dans l'image ci-dessous, le point spécifique à la surface de la terre est spécifié par la coordonnée (60 °. longitude E, 55 den. N latitude). La longitude est mesurée en nombre de degrés à partir du premier méridien et la latitude est mesurée en nombre de degrés à partir de l'équateur.

Pour cette raison, des systèmes de projection ont été développés. Les projections cartographiques sont des ensembles de modèles mathématiques qui transforment les coordonnées sphériques (telles que la latitude et la longitude) en coordonnées planaires (x et y). Dans le processus, les données qui se trouvent réellement sur une sphère sont projetées sur un plan plat ou une surface. Cette surface peut être convertie en une section plane sans étirement.

Voici un schéma simple conçu pour montrer comment fonctionne une projection. Imaginez une sphère de verre marquée de lignes de quadrillage ou de caractéristiques géographiques. Une lumière placée au centre de la sphère brille ("projects") vers l'extérieur, projetant des ombres à partir des lignes. Un plan, un cône ou un cylindre (appelé surface développable) est placé à l'extérieur de la sphère. Des ombres sont projetées sur la surface. La surface est ouverte à plat et les entités géographiques sont affichées sur un plan plat. Dès qu'une projection est appliquée, un système de coordonnées cartésiennes (mesure régulière en dimensions X et Y) est impliqué. L'utilisateur peut choisir les détails du système de coordonnées (par exemple, les unités, l'origine et les décalages).

Les surfaces de projection (c'est-à-dire les cylindres, les cônes et les plans) forment les types de base de projections :

Les parallèles standard sont l'endroit où le cône touche ou coupe le globe.
Le méridien central est opposé au bord où le cône est ouvert en tranches.

Différentes orientations de projection cylindrique :

La projection cylindrique la plus courante est la projection de Mercator, qui est à la base du système UTM (Universal Transverse Mercator).

Différents paramètres de projection orthographique :

[Images placées avec la permission de Peter Dana]

Remarquez dans ces images comment la distorsion de distance est minimisée à l'endroit de la surface qui est le plus proche de la sphère. La distorsion augmente à mesure que vous vous déplacez le long de la surface plus loin de la source lumineuse. Cette distorsion est une propriété inévitable de la projection cartographique. Bien qu'il existe de nombreuses projections cartographiques différentes, elles introduisent toutes une distorsion dans une ou plusieurs des propriétés de mesure suivantes :

La distorsion variera dans au moins une de chacune des propriétés ci-dessus en fonction de la projection utilisée, ainsi que de l'échelle de la carte ou de l'étendue spatiale cartographiée. Chaque fois qu'un type de distorsion est minimisé, il y aura des augmentations correspondantes de la distorsion d'une ou plusieurs des autres propriétés.

Il existe des noms pour les différentes classes de projections qui minimisent la distorsion.

  • Ceux qui minimisent la distorsion de forme sont appelés conforme.
  • Ceux qui minimisent la distorsion en distance sont appelés équidistant.
  • Ceux qui minimisent la distorsion dans la zone sont connus comme aire égale.
  • Ceux qui minimisent la distorsion dans la direction sont appelés vraie direction projections.

Il convient de choisir une projection en fonction des propriétés de mesure les plus importantes pour votre travail. Par exemple, s'il est très important d'obtenir des mesures de surface précises (par exemple, pour déterminer le domaine vital d'une espèce animale), vous sélectionnerez une projection à surface égale.

Systèmes de coordonnées

Une fois les données cartographiques projetées sur une surface plane, les entités doivent être référencées par un système de coordonnées planaires. Le système géographique (latitude-longitude), qui est basé sur des angles mesurés sur une sphère, n'est pas valable pour des mesures sur un plan. Par conséquent, un système de coordonnées cartésiennes est utilisé, où l'origine (0, 0) est vers le coin inférieur gauche de la section plane. Le véritable point d'origine (0, 0) peut être ou non à proximité des données cartographiques que vous utilisez.

Les coordonnées dans le SIG sont mesurées à partir du point d'origine. Pourtant, fausses abscisses et fausses ordonnées sont fréquemment utilisés, qui décalent efficacement l'origine à un endroit différent sur le plan de coordonnées. Ceci est fait afin d'atteindre plusieurs objectifs:

  • Minimisez la possibilité d'utiliser des valeurs de coordonnées négatives (pour faciliter les calculs de distance et de surface).
  • Baisser la valeur absolue des coordonnées (pour rendre les valeurs plus faciles à lire, transcrire, calculer, etc.).

Sur cette image, l'état de Washington est projeté sur State Plane North (NAD83). Tous les emplacements sur la carte sont désormais référencés en coordonnées cartésiennes, dont l'origine se situe à plusieurs centaines de kilomètres au large de la côte du Pacifique.

Certains systèmes de cadre de mesure définissent à la fois des projections et des systèmes de coordonnées. Par exemple, le système Universal Transverse Mercator (UTM), couramment utilisé par les scientifiques et les organisations fédérales, est basé sur une série de 60 projections Mercator transversales, dans lesquelles différentes zones de la terre tombent dans différentes zones de 6 degrés. Dans chaque zone, un système de coordonnées locales est défini, dans lequel l'origine X est située à 500 000 m à l'ouest du méridien central, et l'origine Y est le pôle sud ou l'équateur, selon l'hémisphère. Le système State Plane définit également à la fois la projection et le système de coordonnées.

Les deux systèmes de coordonnées/projection les plus courants que vous rencontrerez aux États-Unis sont :

Le système de plan d'état comprend différentes projections pour chaque état, et fréquemment des projections différentes pour différentes zones dans Chaque état. Le système State Plane a été développé dans les années 1930 pour simplifier et codifier les différents systèmes de coordonnées et de projection pour différents états des États-Unis.

Trois projections conformes ont été choisies : la Lambert Conformal Conic pour les états qui sont plus longs dans la direction est-ouest, comme Washington, Tennessee et Kentucky, la projection Transverse Mercator pour les états qui sont plus longs dans la direction nord-sud, comme l'Illinois et Vermont, et la projection oblique de Mercator pour l'enclave de l'Alaska, car ce n'est ni principalement au nord ni au sud, mais à un angle oblique.

Pour maintenir une précision de 1 partie sur 10 000, il était nécessaire de diviser de nombreux états en plusieurs zones. Chaque zone a son propre méridien central et ses parallèles standard pour maintenir le niveau de précision souhaité. L'origine est située au sud de la limite de la zone et de fausses abscisses sont appliquées afin que toutes les coordonnées à l'intérieur de la zone aient des valeurs X et Y positives. Les limites de ces zones suivent les limites des comtés. Les petits États comme le Connecticut n'ont besoin que d'une seule zone, tandis que l'Alaska est composé de dix zones et utilise les trois projections.


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Et comme c'était une œuvre caritative et qu'il y avait un tas de données privées, Google n'était pas une option ($$), donc moi (juste un développeur full-stack à l'époque) j'étais comme "écoute, je n'ai aucune idée de ce que c'est que ce truc de SIG, mais je&# x27 va l'essayer", après un rapide boom de recherche PostGIS, en lisant la doc et en testant des choses, plus QGIS pour le visualiser et pour mieux le comprendre 10⼐!

C'était mon changement de "carrière" involontaire, grâce à PostGIS, je suis maintenant développeur senior dans la plus grande entreprise de livraison de nourriture (locale), spécialisée dans les SIG et les systèmes pilotés par les données en temps réel utilisant PostGIS tous les jours lol

Je ne sais pas si cela s'applique à vous directement, mais voici mon 2¢ :

1. beaucoup de gens tombent amoureux du mème et boivent le koolaid que si vous passez 6 ans et plus à ne rien faire de plus que d'étudier, puis BOOM, vous obtiendrez votre diplôme et les entreprises commenceront aveuglément à vous jeter de l'argent à la figure. surprise surprise, ça ne marche pas comme ça.

2. les gens devraient suivre leur passion et tout, mais ils devraient aussi au moins garder un œil sur le marché.

3. les étudiants (pas les universités) devraient vraiment commencer à considérer un cursus universitaire inachevé sans une sorte de stage. si vous parvenez à décrocher un stage dans une entreprise qui utilise la technologie qui vous intéresse (dans votre cas, gis), vous pouvez soit réaliser que vous ne l'aimez pas tant que ça ou comprendre dans quelle direction vos études doivent être afin d'être plus compétent. (demande de stage est échantillonner le marché, d'ailleurs)

4. des spécialistes ne sont nécessaires que jusqu'à un certain point. dans la plupart des situations, un bon généraliste peut en apprendre suffisamment pour ouvrir le bal et rapporter des résultats à la maison. voir comme un principe de Pareto 80-20 ou quelque chose comme ça. d'ailleurs, un bon généraliste peut surpasser un spécialiste au fil du temps.

> Je blâme Internet et l'accessibilité des connaissances au point où les gens peuvent aller "IDK WTF c'est, mais laissez-moi le chercher sur Google".

les personnes dont vous vous plaignez peuvent probablement déjà faire beaucoup d'autres choses utiles, au point qu'elles peuvent simplement "lemme le googler".

Maintenant, il existe un écosystème massif de SIG open source : PostGIS est probablement le produit phare, mais aussi QGIS, tout ce qui entoure OSM, GDAL et une centaine d'autres. Pour le travail gouvernemental et certaines parties du monde universitaire, Esri domine toujours, mais il y a maintenant beaucoup plus à "geo".

C'est une bonne chose, mais il y a des inconvénients. Les généralistes utilisant des outils spécialisés signifient qu'une grande partie des bases bancales ne sont pas connues jusqu'à ce que les choses se brisent. Mais c'est un blip comparé au changement radical de rendre un domaine entier accessible à quiconque est un programmeur décent avec un appétit sain pour la recherche. C'est fou tout ce que vous pouvez faire avec PostGIS, Python, Mapbox et pour Leaflet. aucune licence ESRI nécessaire.

Je ne peux pas vraiment penser à beaucoup d'autres? OptaPlanner serait peut-être un autre candidat.

J'ai décidé d'utiliser PostgreSQL dans mes projets.

Cela étant dit, vous n'en aurez peut-être pas besoin, car Postgres/PostGIS peut évoluer verticalement pour gérer des ensembles de données plus volumineux que la plupart des gens ne le pensent. Je vous recommande de charger les données souhaitées (ou votre meilleure simulation) dans une instance Postgres exécutée sur l'une des VM extrêmement volumineuses disponibles sur votre fournisseur de cloud et d'exécuter un test de charge avec une distribution des requêtes auxquelles vous vous attendez. En supposant que l'instance délibérément surprovisionnée est capable de gérer les requêtes, vous pouvez alors exécuter des expériences pour "tailler correctement" l'instance afin de trouver le bon équilibre entre calcul, mémoire, SSD, etc. Si elle peut gérer les requêtes mais pas au QPS dont vous avez besoin, puis lire les répliques peut également être une bonne solution.

Je vais vérifier GeoMesa, ça a l'air intéressant !

C'est un peu la colline sur laquelle je continue de mourir au travail. L'équipe X veut passer des mois à étudier et à déployer BigDataToolY parce que "nous avons des données volumineuses". Ce n'est pas notre cœur de métier ou notre compétence de base. Je leur dis de vider les données dans Postgres et de voir comment elles se comportent dès la sortie de la boîte afin que nous puissions nous remettre au travail sur les choses qui comptent. Ils ne le font pas, je le fais, nous finissons par utiliser Postgres.

Une équipe a ignoré les conseils et est allée directement à Redshift (qui est un produit d'entreposage et totalement inapproprié pour leur cas d'utilisation, mais ils ont également ignoré ces conseils). Quand ils ont terminé et qu'ils se sont ensuite rendus compte que Redshift n'allait pas fonctionner, j'ai littéralement vidé leurs données dans une instance Postgres simple et j'ai pointé leur application dessus. tout a fonctionné hors de la boîte. C'était

1b lignes dans un seul tableau mal modélisé.

Une autre équipe était certaine que Postgres ne pourrait jamais fonctionner et cherchait à développer une solution autour de BigQuery, Firestore et d'autres utilitaires pour pré-traiter un tas de données et pré-rendu des réponses. L'un de nos principaux produits fonctionnait dans un état dégradé alors qu'ils passaient des mois à la "recherche" avant de décider que cela prendrait environ quatre mois de plus à mettre en œuvre. J'ai donc vidé toutes les données dans une instance Postgres (à l'aide de TimescaleDB) et cela. travaillé hors de la boîte. Les données actuelles représentent quelques milliards de lignes sur une demi-douzaine de tables (la majeure partie des données dans une seule table), mais j'ai testé pour 4x les données sans aucune dégradation significative des performances.

Ce ne sont que quelques exemples " notables ", mais je l'ai fait probablement une douzaine de fois maintenant sur des produits du monde réel générateurs de revenus assez importants. Souvent, je migre ces données hors de solutions Big Data qui fonctionnent mal en raison du manque de connaissances et d'expérience de l'équipe pour les utiliser correctement ou du fait que l'outil n'était pas le bon à utiliser en premier lieu.

Je n'ai même pas encore demandé à l'équipe de modéliser correctement leurs données. Habituellement, juste un ascenseur et un changement dans Postgres résout les problèmes.

J'ai dit à chacune de ces équipes "Nous utiliserons Postgres jusqu'à ce qu'il cesse de fonctionner ou commence à en avoir besoin, _ensuite_ nous examinerons les outils Big Data.". Je n'ai pas encore migré l'un de ces ensembles de données vers Postgres.

J'ai promu l'idée dans le passé que si vous allez utiliser autre chose que PostgreSQL (ou MySQL si c'est la base de données qui est déjà intégrée), vous devez prouver que ce que vous devez construire ne peut pas fonctionner avec cette base de données relationnelle standard avant d'adopter une nouvelle banque de données.

C'est étonnamment difficile à prouver. L'exception la plus courante est tout ce qui implique le traitement de journaux qui génèrent des millions de nouvelles lignes par jour, auquel cas une sorte de Big Data pourrait être mieux adaptée.

Je trouve aussi un peu étrange à quel point la 3D semble un peu plaquée, mais cela a du sens lorsque vous réalisez que la plupart des cartes sont en fait en 2D.

Quoi qu'il en soit, mes 2 cents d'expérience. Si quelqu'un a de bons conseils pour les optimisations spatiales 3D de > million de lignes pour PostGIS, faites-le moi savoir.

Il y a 15 ans, lorsque la recherche basée sur la localisation est devenue populaire. Recherche de quoi que ce soit à une certaine distance d'un emplacement défini avec une projection terrestre parfaite et un rayon de cercle « n'a pas mis à l'échelle ». Ignorer la projection de la terre et prétendre une terre plate avec une recherche rectangulaire était beaucoup plus rapide.

En fin de compte, nous avons utilisé ce calcul simplifié avec des « régions » ajoutées. Ainsi, le monde a été divisé en carrés de 15 km * 15 km, de sorte que tout carré distant de plus de x ne pourrait jamais figurer dans l'ensemble de résultats. Cela pourrait peut-être être utilisé avec le partitionnement postgresql moderne et l'élimination de partition d'une manière intelligente.

Et sans partitionnement, peut-être que l'ordre z intelligent des entrées physiquement dans la base de données (mise en cluster) pourrait réduire beaucoup d'i/o.


Erreurs d'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage : 5 exemples

1. Erreur de spécification de la population (erreur non due à l'échantillonnage)

Cette erreur se produit lorsque le chercheur ne comprend pas qui il doit enquêter. Par exemple, imaginez une enquête sur la consommation de céréales pour le petit-déjeuner dans les familles. Qui sonder ? Il peut s'agir de toute la famille, de la personne qui fait le plus souvent les courses ou des enfants. L'acheteur peut prendre la décision d'achat, mais les enfants influencent le choix des céréales.

Ce type d'erreur non due à l'échantillonnage peut être évité en comprenant parfaitement votre question de recherche avant de commencer à élaborer un questionnaire ou à sélectionner les répondants.

2. Erreur de base de sondage (erreur non due à l'échantillonnage)

Une erreur de base se produit lorsque la mauvaise sous-population est utilisée pour sélectionner un échantillon. Une erreur de cadre classique s'est produite lors de l'élection présidentielle de 1936 entre Roosevelt et Landon. La base de sondage provenait des immatriculations de voitures et des annuaires téléphoniques. En 1936, de nombreux Américains ne possédaient ni voiture ni téléphone, et ceux qui en possédaient étaient en grande partie des républicains. Les résultats prédisaient à tort une victoire républicaine.

L'erreur réside ici dans la manière dont un échantillon a été sélectionné. Un biais a été introduit inconsciemment parce que les chercheurs n'avaient pas prévu que seuls certains types de personnes apparaîtraient dans leur liste de répondants, et certaines parties de la population d'intérêt ont été exclues. Un équivalent moderne pourrait être l'utilisation de numéros de téléphone portable, et donc par inadvertance passer à côté d'adultes qui ne possèdent pas de téléphone portable, comme les personnes âgées ou celles ayant de graves troubles d'apprentissage.

Des erreurs de base peuvent également se produire lorsque des répondants de l'extérieur de la population d'intérêt sont incorrectement inclus. Par exemple, supposons qu'un chercheur effectue une étude nationale. Leur liste peut être tirée d'une zone de carte géographique qui comprend accidentellement un petit coin d'un territoire étranger - et donc inclure des répondants qui ne sont pas pertinents pour la portée de l'étude.

3. Erreur de sélection (erreur non due à l'échantillonnage)

Cela se produit lorsque les répondants choisissent eux-mêmes leur participation à l'étude – seuls ceux qui sont intéressés répondent. Elle peut également être introduite du côté du chercheur comme une erreur d'échantillonnage non aléatoire. Par exemple, si un chercheur lance un appel à réponses sur les réseaux sociaux, il obtiendra des réponses de personnes qu'il connaît, et parmi ces personnes, seules les personnes les plus serviables ou affables répondront.

L'erreur de sélection peut être contrôlée en allant plus loin pour obtenir la participation. Un processus d'enquête typique comprend l'établissement d'un contact avant l'enquête demandant la coopération, l'enquête réelle et le suivi post-enquête. Si aucune réponse n'est reçue, une deuxième demande d'enquête suit, et peut-être des entretiens en utilisant des modes alternatifs tels que le téléphone ou en personne.

4. Non-réponse (erreur non due à l'échantillonnage)

Les erreurs de non-réponse surviennent lorsque les répondants sont différents de ceux qui ne répondent pas. Par exemple, disons que vous êtes une entreprise qui fait des études de marché avant de lancer un nouveau produit. Vous pourriez obtenir un niveau de participation disproportionné de la part de vos clients existants, car ils savent qui vous êtes et ne pas entendre d'un plus grand nombre de personnes qui n'achètent pas encore chez vous.

Cela peut se produire parce que le répondant potentiel n'a pas été contacté ou qu'il a refusé de répondre. L'étendue de cette erreur de non-réponse peut être vérifiée au moyen d'enquêtes de suivi utilisant des modes alternatifs.

5. Erreurs d'échantillonnage

Comme décrit précédemment, les erreurs d'échantillonnage se produisent en raison de la variation du nombre ou de la représentativité de l'échantillon qui répond. Les erreurs d'échantillonnage peuvent être contrôlées et réduites par (1) des plans d'échantillonnage minutieux, (2) des échantillons suffisamment grands (consultez notre calculateur de taille d'échantillon en ligne) et (3) plusieurs contacts pour assurer une réponse représentative.

Assurez-vous de garder un œil sur ces erreurs d'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage afin de pouvoir les éviter dans vos recherches.


L'Antarctique est unique parmi les continents pour être presque totalement couvert par glace de glacier. Bien que cette couverture de glace dans son intégralité soit souvent désignée comme une seule calotte glaciaire (la calotte glaciaire de l'Antarctique), il existe en fait deux grandes zones de glace qui diffèrent l'une de l'autre tant par leurs caractéristiques physiques que par leur histoire : les calottes glaciaires de l'Est et de l'Ouest de l'Antarctique. La calotte glaciaire de l'Antarctique oriental est à la fois plus grande et plus épaisse que la calotte glaciaire de l'Antarctique occidental, en plus d'être beaucoup plus ancienne.

Le continent lui-même n'est pas centré sur le pôle Sud et, à la place, la plus grande partie de l'Antarctique se trouve dans l'hémisphère oriental (tel que défini par le premier méridien). La calotte glaciaire de l'Antarctique occidental occupe une plus petite superficie de terre dans l'hémisphère occidental et est flanquée par la mer de Weddell d'un côté et la mer de Ross de l'autre. Les montagnes transantarctiques s'étendent à travers le continent, formant une frontière physique pratique pour délimiter l'Antarctique oriental (ou le Grand Antarctique) de l'Antarctique occidental (ou le Petit Antarctique). La majeure partie de l'Antarctique se trouve au sud de la cercle polaire antarctique, à l'exception de certaines parties de la côte est de l'Antarctique et de la péninsule antarctique qui s'étend vers le nord depuis l'ouest de l'Antarctique jusqu'à environ 63°S.

Îles et banquises

En plus de la masse continentale, l'Antarctique compte plusieurs grandes et petites îles, par exemple les îles Shetland du Sud, juste au nord de la péninsule antarctique. Certaines des îles de l'Antarctique sont reliées en permanence au continent par la glace, tandis que d'autres ne sont reliées que de façon saisonnière en fonction du modèle de glace de mer expansion et recul. Une grande partie du littoral du continent est bordée de étagères de glace. Les plus grands d'entre eux sont la plate-forme de glace de Ross dans la mer de Ross et la plate-forme de glace de Ronne dans la mer de Weddell. Chacune de ces plates-formes de glace couvre une superficie plus grande que les îles britanniques.

Le continent le plus haut, le plus froid et le plus sec

La chaîne transantarctique contient de nombreux sommets au-dessus de 4000 m, cependant, la plus haute montagne de l'Antarctique, le mont Vinson, fait partie des montagnes Ellsworth situées dans la zone ouest du continent près de la péninsule antarctique. Le mont Vinson atteint 4892 m d'altitude, un peu plus haut que le Mont Blanc dans les Alpes européennes.

Si l'Antarctique possède de hautes montagnes, ce n'est pas à cause de ses montagnes qu'il a la particularité d'être « le continent le plus haut de la Terre » : c'est à cause de l'épaisseur de ses calottes glaciaires. En raison de cette couverture de glace, l'Antarctique a l'élévation de surface moyenne la plus élevée de tous les continents à environ 2000 m au-dessus du niveau de la mer (à titre de comparaison, le plus haut sommet des îles britanniques, Ben Nevis en Écosse, est de 1343 m) mais dans de nombreux endroits la surface de la glace est beaucoup plus élevé que cela. Dans la région de la calotte glaciaire de l'Antarctique de l'Est connue sous le nom de Dôme A, l'altitude de la surface est supérieure à 4000 m. La hauteur de la surface de la glace est bien sûr le résultat à la fois de l'élévation du substrat rocheux sous-jacent et de l'épaisseur de la calotte glaciaire et ces deux facteurs varient à travers le continent pour des raisons qui sont discutées dans Ice Sheets and Glaciation. Dans l'Antarctique de l'Est, la calotte glaciaire est plus épaisse et repose sur un substrat rocheux qui est au-dessus du niveau de la mer dans la plupart des endroits, tandis qu'à l'ouest, la glace n'est pas aussi épaisse et une grande partie du substrat rocheux sous-jacent est en dessous du niveau de la mer.

En plus d'être le continent le plus élevé, l'Antarctique se distingue également par être le plus froid et le plus sec. Ses caractéristiques climatiques sont décrites et expliquées dans Facteurs clés derrière le climat de l'Antarctique, bien qu'un certain contexte soit nécessaire ici dans le cadre de l'introduction au paysage physique. Il n'est pas surprenant que l'Antarctique soit le plus froid compte tenu de sa position géographique, mais il peut sembler surprenant à première vue qu'il soit aussi le plus sec. Bien qu'elles soient couvertes de neige et de glace, les précipitations annuelles moyennes sont très faibles et le climat peut être décrit comme un désert polaire. Plutôt que d'être le résultat de niveaux élevés de chutes de neige, les vastes calottes glaciaires de l'Antarctique existent parce que la température froide toute l'année empêche le peu de neige et de givre qui s'accumulent de fondre. de cristaux de glace sur une très longue période de temps.

Très peu du continent et de ses îles sont exempts de glace de glacier (0,32 %) et ces zones sans glace doivent leur existence à des facteurs spécifiques à l'échelle locale. Par exemple, il y a des sommets de haute montagne qui dépassent des calottes glaciaires, comme des îles dans une mer de glace, que l'on appelle nunataks. Les vents violents et les pentes abruptes empêchent la neige et la glace de s'accumuler sur certaines parties de ces montagnes.


État actuel de la couverture de glace de mer

La couverture de glace de mer est l'un des éléments clés du système climatique polaire. Il a été au centre de l'attention ces dernières années, en grande partie en raison d'une forte diminution de la couverture de glace de mer arctique et des résultats de modélisation qui indiquent que le réchauffement climatique pourrait être amplifié dans l'Arctique en raison de la rétroaction de l'albédo glaciaire. Cela résulte de la réflectivité élevée (albédo) de la banquise par rapport aux eaux libres de glace. Un enregistrement de données satellitaires commençant à la fin de 1978 montre qu'en effet des changements rapides se sont produits dans l'Arctique, où la couverture de glace a diminué à un rythme substantiel. En revanche, dans l'Antarctique, la couverture de glace de mer a augmenté bien qu'à un rythme moindre que les diminutions dans l'Arctique. Vous trouverez ci-dessous des observations satellitaires à jour des couvertures de glace de mer de l'Arctique et de l'Antarctique, ainsi que des comparaisons avec les enregistrements satellitaires historiques de plus de 4 décennies. Les tracés et les cartes à code couleur sont choisis pour fournir des informations sur l'état actuel de la couverture de glace de mer et comment les données quotidiennes les plus récentes disponibles se comparent aux plus bas et aux plus hauts records pour la même date à l'ère des satellites. La concentration de glace de mer est le pourcentage de couverture surfacique de glace dans l'élément de données (cellule de grille). L'étendue de la glace de mer est la somme intégrale des superficies de toutes les cellules de la grille avec au moins 15 % de concentration de glace, tandis que la superficie de la glace de mer est la somme intégrale du produit de la concentration de glace et de la superficie de toutes les cellules de la grille avec au moins 15 % de concentration de glace. La ligne verticale en pointillés indique la date des dernières données tracées et cartographiées.

Figure 1: Moyennes décennales entre 1979 et 2018 et moyennes annuelles pour 2007, 2012 et 2021 de (a) étendue de glace et (b) superficie de glace dans l'hémisphère nord et une liste de l'étendue et de la superficie de la moyenne historique actuelle , valeurs minimales et maximales en km2.

Figure 2: Carte à code couleur de la concentration quotidienne de glace de mer dans l'hémisphère nord pour la date récente indiquée ainsi que les contours de la limite de 15 % au cours des années avec la plus petite étendue de glace (en rouge) et la plus grande étendue de glace (en jaune ) au cours de la période allant de novembre 1978 à nos jours. Les étendues en km 2 pour le courant et pour les années des étendues minimales et maximales sont fournies sous l'image. Les différentes nuances de gris sur la terre indiquent l'altitude de la terre, le gris le plus clair étant l'altitude la plus élevée.

Figure 3. Cycle saisonnier de l'étendue (a) et des zones (b) de la glace de mer dans l'hémisphère nord, donnés sous forme de moyennes quotidiennes, pour les années 2010 à 2021. La ligne verticale représente le dernier point de données tracé.

Figure 4: Animation à code couleur affichant les 2 dernières semaines des concentrations quotidiennes de glace de mer dans l'hémisphère nord. Ces images utilisent les données du produit AMSR-E/AMSR2 Unified Level-3 12,5 km. Les différentes nuances de gris sur la terre indiquent l'altitude de la terre, le gris le plus clair étant l'altitude la plus élevée.

Figure 5 : Moyennes décennales entre 1979 et 2018 et moyennes annuelles pour 2012, 2014 et 2021 de (a) étendue de glace et (b) superficie de glace dans l'hémisphère sud et une liste de l'étendue et de la superficie de la moyenne historique actuelle , valeurs minimales et maximales en km2.

Figure 6 : Carte à code couleur de la concentration quotidienne de glace de mer dans l'hémisphère sud pour la date récente indiquée ainsi que les contours de la limite de 15 % au cours des années avec la plus petite étendue de glace (en rouge) et la plus grande étendue de glace (en jaune ) au cours de la période allant de novembre 1978 à nos jours. Les étendues en km 2 pour le courant et pour les années des étendues minimales et maximales sont fournies sous l'image. Les différentes nuances de gris sur la terre indiquent l'altitude de la terre, le gris le plus clair étant l'altitude la plus élevée.

Figure 7. Cycle saisonnier des étendues de glace de mer (a) et des zones (b) de l'hémisphère sud, donnés en moyennes quotidiennes, pour les années 2010 à 2021. La ligne verticale représente le dernier point de données tracé.

Figure 8: Animation à code couleur affichant les 2 dernières semaines des concentrations quotidiennes de glace de mer dans l'hémisphère sud. Ces images utilisent les données du produit AMSR-E/AMSR2 Unified Level-3 12,5 km. Les différentes nuances de gris sur la terre indiquent l'altitude de la terre, le gris le plus clair étant l'altitude la plus élevée.


Paramètres

Les entités linéaires le long desquelles les lignes de transect perpendiculaires seront générées.

Les lignes de transect perpendiculaires en sortie générées le long des entités en entrée.

The interval from the beginning of the feature at which transects will be placed.

The length or width of the transect line. Each transect will be placed in such a way along the input line that half its length falls on one side of the line, and half its length falls on the other side of the line.

This is the overall length of each transect line, not the distance that the transect extends from the input line. To specify how far the transect line should extend from the input line—for example, 100 meters—double this value to specify the transect length (200 meters).

Specifies whether transects will be generated at the start and end of the input line.

  • Checked—Transects will be generated at the start and end of the input line.
  • Unchecked—Transects will not be generated at the start and end of the input line. C'est la valeur par défaut.

The line features along which perpendicular transect lines will be generated.

The output perpendicular transect lines generated along the input features.

The interval from the beginning of the feature at which transects will be placed.

The length or width of the transect line. Each transect will be placed in such a way along the input line that half its length falls on one side of the line, and half its length falls on the other side of the line.

This is the overall length of each transect line, not the distance that the transect extends from the input line. To specify how far the transect line should extend from the input line—for example, 100 meters—double this value to specify the transect length (200 meters).

Specifies whether transects will be generated at the start and end of the input line.

  • END_POINTS — Transects will be generated at the start and end of the input line.
  • NO_END_POINTS — Transects will not be generated at the start and end of the input line. C'est la valeur par défaut.

Exemple de code

The following Python window script demonstrates how to use the GenerateTransectsAlongLines function in immediate mode.

The following stand-alone script demonstrates how to use GenerateTransectsAlongLines .


Who lives there?

The U.S., Canada, Greenland, Iceland, Norway, and Russia all have territories that reach into the Arctic Ocean. About four million people live in the Arctic region, many of them indigenous groups that have thrived there for millennia. To survive in the harsh climate, many of the region's people rely on the ocean's bounty to sustain their livelihoods. This includes fishing, sealing, whaling, and other activities.

The Arctic's otherworldly landscapes are also increasingly drawing tourists to the region.

As once impenetrable sea ice becomes less stable, Northern Hemisphere countries have begun to take a greater interest in the Arctic as a path for shipping lanes, military presence, and commercial opportunities, particularly oil and gas exploration.


Mooring Systems Market 2021-2028 with Post Covid-19 Impact of Worldwide Spread Analysis | Balltec, MODEC, Delmar Systems, SBM Offshore

New York, United States, MAY 27, 2021 : Industry And Research published a research reports titled Mooring Systems Market 2021 by Product Type (Taut Leg, Spread Mooring, Semi Taut, Dynamic Positioning, Catenary, Single Point Mooring), Application (Single Point Anchor Reservoir (SPAR), Tension Leg Platform (TLP), Floating Production, Storage, and Offloading (FPSO)), Region, Global Industry Analysis, Market Size, Share, Growth, Trends, and Forecast to 2028 that focuses on the historical and current market growth at the global as well as regional level. Report analysts have performed in-depth market research and looked at how the various market dynamics are likely to influence the scenario of the market both in the present and future. The report examines the fundamental factors of the global Mooring Systems market such as market overview, product classification, market demands, leading manufacturers, and various applications of the market, and growth scenario. The report aims to provide the definition, description, and overall forecasts of the global market along with market segments and sub-segments, covering separation by types, end-users, industry verticals, and the key geographies.

Global Mooring Systems Market: Competitive Landscape
This section of the report identifies various key manufacturers of the market. It helps the reader understand the strategies and collaborations that players are focusing on conflict competition in the market. Le rapport complet fournit un aperçu microscopique significatif du marché. The reader can identify the footprints of the manufacturers by knowing about the global revenue of manufacturers, during the forecast period of 2021 to 2028. Here we have listed the top Key Players of the Mooring Systems Market influencing the Market : Balltec, MODEC, Delmar Systems, SBM Offshore, Offspring International, Bluewater, Cavotec, BW Offshore, Lamprell, National Oilwell Varco, Usha Martin, Mampaey Offshore Industries, Timberland Equipment

Mooring Systems Market – Scope of the Report
The report on the global Mooring Systems market studies the past as well as current growth trends and opportunities to gain valuable insights of these pointers for the market during the forecast period 2021 to 2028. The report provides the overall revenue of the global Mooring Systems market for the period 2017–2028, considering 2020 as the base year and 2028 as the forecast year. The report also provides the compound annual growth rate (CAGR) for the global Mooring Systems market for the forecast period.

The readers of the global Mooring Systems market report can also extract several key insights such as the market size of various products and applications along with their market share and growth rate. The report opens with the analysis of the global Mooring Systems market and determines the definition & market classification together with the pricing analysis, value chain, market trends, and market drivers & restraints, challenges, and opportunities. The study elaborates on every segment and the quantitative and qualitative market aspects. The report creates awareness among consumers about the dominance and greatness of the product and the development of advanced products that can motivate the market during the forecast period.

Key Questions Answered In This Mooring Systems Market Report
1. How much revenue will the Mooring Systems Market generate by the end of the forecast period?
2. Which market segment is expected to have the maximum market share by 2028?
3. What are the influencing factors and their impact on the Mooring Systems market?
4. Which regions are currently contributing the maximum share of the overall Mooring Systems market?
5. What indicators are likely to encourage the Mooring Systems market?
6. What are the main strategies of the major players in the Mooring Systems market to expand their geographic presence?
7. What are the main advances of the Mooring Systems market?
8. How do regulatory standards affect the Mooring Systems market?

The report reviews the preliminary estimates for 2020 and forecasts for growth in Mooring Systems demand for 2021-2028. It analyses the market by geographies i.e. North America, Europe, Asia Pacific, Latin America & Middle East & Africa. Further, the geographies are fragmented into country and regional groupings:
– North America (U.S. & Canada)
– Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Russia and Rest of Europe)
– Asia Pacific (China, India, Japan, South Korea, Indonesia, Taiwan, Australia, New Zealand and Rest of Asia Pacific)
– Latin America (Brazil, Mexico, Argentina and Rest of Latin America)
– Middle East & Africa (GCC, North Africa, South Africa and Rest of Middle East & Africa)

How will this report benefit potential stakeholders?
Reports offers illustrative estimations for upcoming years on the basis of the recent developments and historic data. For gathering information and estimating revenue for all segments, researchers have used top-down and bottom-up approaches. On the basis of data collected from primary and secondary research and trusted data sources the report will help both existing and new aspirants for Mooring Systems market to figure out and study the market’s needs, market size, and competition.

Global Mooring Systems Market 2017-2028, With Breakdown Data of Capacity, Sales, Production, Export, Import, Revenue, Price, Cost and Gross Margin

• Chapter 1: Market Scope
1.1 Product Details and Introduction
1.2 Mooring Systems Market Snapshot
1.2.1 Major Companies Overview
1.2.2 Market Concentration
1.2.3 Market Share & Eight-Year Compound Annual Growth Rate of Major Market (CAGR)

• Chapter 2: Global Mooring Systems Market Industry Analysis
2.1 Sector Breakdown Assessment, 2017-2028
2.2 Market Assessment by Type
2.3 Market Size Analysis and Forecast, by Application

• Chapter 3: China Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 4: EU Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 5: USA Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 6: Japan Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 7: India Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 8: Southeast Asia Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 9: South America Mooring Systems Market Estimates & Forecasts

• Chapter 10: Value Chain (Impact of COVID-19)
10.1 Mooring Systems Market Value Chain Analysis
10.1.1 Downstream
10.2 COVID-19 Impact on this Industry
10.2.1 Industrial Policy Issued Under the Epidemic Situation
10.3 Driver
10.4 Opportunity

• Chapter 11: Competitive Analysis
11.1 Key Information
11.2 Service/Solution Introduction
11.3 Financials
11.4 Business Dynamics

• Chapter 12: Research Conclusion

About Industry And Research:
As a trusted brand for market research reports, Industry And Research has been catering to the clients globally. We help the business to get the reports tailored to their needs with accurate statistics and market research. Our research team goes above and beyond guidelines. With extensive knowledge in different research techniques, we ensure the quality of each project. Industry And Research constantly works on finding new ways to make research more interesting, more useful and laser focused for our clients. Our outstanding attention to the detail differentiates us from our competitors. We make sure that the high-quality work delivered ethically and professionally. Our proven process helps us maximize the response rates resulting in more accurate sampling. Our quantitative and qualitative approaches result in a holistic view of your customers and their purchase journey, makes our reports reliable to support your business goals.

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Cluster Sampling

In statistics, cluster sampling is a sampling method in which the entire population of the study is divided into externally homogeneous, but internally heterogeneous, groups called clusters. Essentially, each cluster is a mini-representation of the entire population Statistics Statistics is a term that is derived from the Latin word status, which means a group of figures that are used to represent information about .

Source: Wikicommons

After identifying the clusters, certain clusters are chosen using simple random sampling while the others remain unrepresented in a study. After the selection of the clusters, a researcher must choose the appropriate method to sample the elements from each selected group.

Primary Sampling Methods

There are primarily two methods of sampling the elements in the cluster sampling method: one-stage et two-stage.

In one-stage sampling, all elements in each selected cluster are sampled. In two-stage sampling, simple random sampling is applied within each cluster to select a subsample of elements in each cluster.

The cluster method must not be confused with stratified sampling. In stratified sampling, the population is divided into the mutually exclusive groups that are externally heterogeneous but internally homogeneous. For example, in stratified sampling, a researcher may divide the population into two groups: males vs. females. Conversely, in cluster sampling, the clusters are similar to each other but with different internal composition.

Advantages of Cluster Sampling

The cluster method comes with a number of advantages over simple random sampling and stratified sampling. Les avantages incluent :

1. Requires fewer resources

Since cluster sampling selects only certain groups from the entire population, the method requires fewer resources for the sampling process. Therefore, it is generally cheaper relative to simple random or stratified sampling as it requires fewer administrative and travel expenses SG&A SG&A includes all non-production expenses incurred by a company in any given period. It includes expenses such as rent, advertising, marketing .

2. More feasible

The division of the entire population into homogenous groups increases the feasibility of the sampling. Additionally, since each cluster represents the entire population, more subjects can be included in the study.

Disadvantages of Cluster Sampling

Despite its benefits, this method still comes with a few drawbacks, including:

1. Biased samples

The method is prone to biases Sample Selection Bias Sample selection bias is the bias that results from the failure to ensure the proper randomization of a population sample. The flaws of the sample selection . If the clusters that represent the entire population were formed under a biased opinion, the inferences about the entire population would be biased as well.

2. High sampling error

Generally, the samples drawn using the cluster method are prone to higher sampling error than the samples formed using other sampling methods.

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  • Basic Statistics Concepts in Finance Basic Statistics Concepts for Finance A solid understanding of statistics is crucially important in helping us better understand finance. Moreover, statistics concepts can help investors monitor
  • Hypothesis Testing Hypothesis Testing Hypothesis Testing is a method of statistical inference. It is used to test if a statement regarding a population parameter is correct. Hypothesis testing
  • Sample Selection Bias Sample Selection Bias Sample selection bias is the bias that results from the failure to ensure the proper randomization of a population sample. The flaws of the sample selection
  • Type II Error Type II Error In statistical hypothesis testing, a type II error is a situation wherein a hypothesis test fails to reject the null hypothesis that is false. En d'autre

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