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¿Agregar la instalación más cercana como atributo a un punto en ArcMap?


¿Hay alguna forma, después de realizar un análisis de la instalación más cercana, para agregar / guardar el número / nombre / identificación única de la instalación más cercana al incidente?

Luego planeo usar este atributo para crear una ruta que vaya de un incidente a otro a través de esta instalación más cercana, lo que significa que de alguna manera tengo que guardarla / realizar un seguimiento de la instalación más cercana para todos los incidentes.


Como lo comentó @ChrisW:

Los resultados del solucionador deben exportarse para ser guardados / manipulados. La tabla de atributos de esos resultados debe tener la relación que está buscando (puede estar codificada como FID u OID, pero debería estar allí), y luego solo sería un poco de manipulación de unión / exportación para obtener el resultado final quieres.


Punto más cercano a 3 (o más) círculos

He estado recorriendo Internet en busca de iluminación, pero hasta ahora he encontrado muy poco que me haya ayudado. Para ser justos, no soy un experto en matemáticas y es posible que no esté utilizando las consultas de búsqueda correctas.

Estoy trabajando en un sistema de localización WiFi al aire libre. Mis datos experimentales sugieren que el uso de RSSI (intensidad de la señal recibida) proporciona suficiente precisión para la resolución que necesitamos, que es donde entran en juego las matemáticas, y ustedes, buenos amigos. Me gustaría usar la trilateración para encontrar la ubicación de un dispositivo, posiblemente utilizando más de 3 balizas con ubicaciones conocidas.

Con la variabilidad del RSSI a una distancia dada, es muy poco probable que la trilateración produzca círculos con una única intersección común. Como tal, necesito poder calcular el punto en el espacio 2D que está más cerca de los bordes de los 3+ círculos.

Por el momento estoy codificando en Python, si eso marca la diferencia para alguien.


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Aquí hay un refinamiento del enfoque de @ Henrik. La diferencia clave es que usar Más cercano [pts- & gt & quotDistance & quot] es un orden de magnitud más rápido que usar Más cercano [pts- & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>]:

Comparado con la respuesta de @ Henrik:

i y j son los índices del par de puntos más cercanos entre sí dist es su distancia.

Más cercano [pts - & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>] [pts, k] encuentra para cada punto sus k vecinos más cercanos. El primer "vecino" siempre será el punto en sí. Es por eso que tomo más cercano [pts - & gt <& quotIndex & quot, & quotDistance & quot>] [pts, 1] [[All, 2]] para obtener el vecino & quot verdadero & quot más cercano.

Estoy bastante seguro de que esto hace lo mismo que la implementación de NehestNeighborGraph de C.E., pero es aproximadamente 3 veces más rápido en mi máquina y casi dos veces más rápido que la implementación compilada de b3m2a1 (en mi máquina y por 10000 puntos). Esto solo es más rápido que NertherNeighborGraph porque no se basa en MathematicaImplementación de Graph y toda su sobrecarga. Otro ejemplo más en el que evitar Graph aumenta el rendimiento. Pero tengo que decir que NertherNeighborGraph se pone al día un poco cuando uno aumenta el número de puntos.

Las degradaciones del rendimiento comienzan con Graph usando una interfaz elegante que fuerza la conversión de listas empaquetadas de índices de borde a listas descomprimidas de UndirectedEdge sy DirectedEdges. Y continúa con todos los elegantes atributos de vértice y borde. Una vez tuve que profundizar en los detalles de implementación medio ocultos de alguna función de Graph para la depuración. Me dio escalofríos al ver que uno tenía que pasar una docena de capas de analizador antes de llegar a los algoritmos reales.


El error real se debe al acceso a toPoint.x, que no existe porque nunca lo ha definido.

En una nota relacionada, anteponer atributos con guiones bajos dobles activa la función de alteración del nombre de las pitones. Los atributos reales seguirán siendo de acceso público en my_point._Point__x, my_point._Point__y, etc. desde fuera de la clase.

Por cuestión de estilo, no parece haber ninguna razón para utilizar la alteración de nombres en este caso. El caso de uso previsto de esta característica es evitar choques con clases heredadas, no se trata realmente de intentar hacer variables "privadas" (para eso, la convención es usar un guión bajo para indicar cuando un atributo es un detalle de implementación).

En su caso, creo que debería nombrar (y acceder) a los atributos normalmente x, y, etc. En Python normalmente no escribimos getters y setters para los miembros de la clase a menos que exista un requisito especial para hacerlo, porque Python es no Java.


Recuperación de PBKey

Se devuelve un identificador único pbKey ™ cuando se hace una coincidencia con el conjunto de datos de ubicación maestro (MLD). Este campo es un identificador persistente para una dirección. El identificador único pbKey ™ sirve como una clave de búsqueda con los conjuntos de datos de Pitney Bowes GeoEnrichment para agregar datos de atributos para una dirección. Dependiendo de los conjuntos de datos de geoenriquecimiento que instale, los datos de atributos pueden incluir información sobre propiedad, bienes raíces, censo, gastos del consumidor, demográfica, geográfica, protección contra incendios e inundaciones, y / o información de sistemas inalámbricos y de telecomunicaciones y más. Algunos de estos conjuntos de datos devuelven datos específicos de la ubicación del punto, como la propiedad de la propiedad y los bienes raíces, mientras que otros proporcionan datos poligonales, por ejemplo, protección contra incendios e inundaciones, que pueden identificar llanuras aluviales, incendios forestales o territorios de calificación.

Cuando se utiliza PBKey Fallback, si no se hace una coincidencia de dirección con los datos de ubicación maestros, pero se hace una coincidencia con un conjunto de datos diferente, se devuelve el identificador único pbKey ™ del punto MLD más cercano ubicado dentro de la distancia de búsqueda. Para distinguir cuándo se devuelve un identificador único pbKey ™ de reserva, el valor de retorno de PBKey contiene un carácter inicial de "X" en lugar de "P", por ejemplo: X00001XSF1IF. Tenga en cuenta que todos los demás campos devueltos para la coincidencia de direcciones, incluido el código geográfico y todas las devoluciones de datos asociadas, reflejan los resultados de la coincidencia para la dirección de entrada. El identificador único pbKey ™ de reserva se puede utilizar para la búsqueda de los conjuntos de datos de geoenriquecimiento, y los datos de atributo para la ubicación de reserva se devuelven para la coincidencia.

La relevancia y precisión de los datos de atributos devueltos mediante una ubicación de reserva de PBKey depende en gran medida del tipo de datos de geoenriquecimiento, así como de la distancia de búsqueda de reserva de PBKey. PBKey Fallback está diseñado para su uso con conjuntos de datos de geoenriquecimiento que tienen datos basados ​​en poligonales, en lugar de datos específicos de puntos. Por ejemplo, la opción PBKey Fallback puede ser adecuada para determinar la zona de inundación de FEMA para una ubicación determinada utilizando el conjunto de datos Flood Risk Pro GeoEnrichment, ya que contiene datos que representan una región poligonal en lugar de una sola coordenada. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la precisión de los datos devueltos dependerá en gran medida del tamaño y la naturaleza de las características poligonales individuales descritas en los datos de geoenriquecimiento, combinado con la distancia de búsqueda utilizada para ubicar el punto de datos de ubicación maestra más cercano. La distancia de búsqueda se puede configurar con un radio de búsqueda permitido de 0 a 5280 pies y un valor predeterminado de 150 pies.


Proyecto GIS y servicio web

En la siguiente etapa de creación de la base de datos, los autores utilizaron un sistema de información geográfica integral ArcGIS . Permite presentar geográficamente todos los depósitos en un solo entorno con varios mapas base y proporciona al usuario la instrumentación para analizar los datos utilizando herramientas geoespaciales. Para este tipo de datos, se pueden utilizar varias herramientas de geoprocesamiento estándar de ArcGIS, por ejemplo:

  • - agrupamiento (las herramientas de este grupo analizan objetos para identificar elementos estáticamente importantes, por ejemplo, buscar puntos calientes y valores atípicos)
  • - cálculo de densidad (el resultado es un mapa de densidad obtenido mediante la dispersión de un número conocido de eventos en el mapa)
  • - interpolación (la herramienta permite predecir valores en nuevas ubicaciones basándose en valores conocidos de un conjunto de puntos)
  • - determinar la distancia entre puntos, buscar el objeto más cercano, construir zonas de influencia.

Además, se pueden utilizar herramientas de geoprocesamiento más avanzadas para la agrupación difusa en un conjunto de datos mediante Análisis matemático discreto (DMA) para analizar los depósitos (p. Ej. Soloviev y col. 2016 ).

Los conjuntos de datos ROSA 1.0, ROSA 2.0 y ROSA 3.0 se exportaron a ArcMap desde un formato de tabla que contiene las coordenadas del objeto y la información de atributos que lo acompaña. A continuación, las tablas se convirtieron en shapefiles que contenían objetos de puntos utilizando herramientas estándar de ArcGIS y se agregaron al mapa como capas (Figura 2).

Visualización de la base de datos ROSA en ArcGIS .

El siguiente paso de la implementación del Proyecto fue crear el servicio web para una mayor visualización de los objetos de la base de datos y su información atributiva en el entorno ArcGIS. La base de datos “Dinámica del desarrollo de la industria del petróleo y el gas en el siglo XX: los depósitos más grandes del mundo” (ROSA 1.0) está disponible en línea con una amplia gama de herramientas que incluyen:

  • - ajuste de diseño de capa
  • - cambiar el mapa base para reemplazar el mapa de fondo actual con el de la lista
  • - tabla de atributos de navegación
  • - utilizando la herramienta de medición, que proporciona al usuario tres tipos de mediciones: el área de la polilínea en el mapa, la distancia entre dos objetos y la ubicación del objeto y el cursor (las unidades las define el usuario)
  • - filtrado, que permite a los usuarios limitar la visibilidad de los objetos en el mapa por solicitud.

Además, ArcGIS Online permite agregar datos adicionales al mapa tanto desde Internet como desde la PC del usuario (Figura 3).

Visualización en línea de la base de datos ROSA utilizando el servicio web ArcGIS.


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Si continúa, eventualmente terminará con el error de CV comenzando a aumentar nuevamente. Esto se debe a que cuanto más grande gane $ k $, más suavizado tendrá lugar y, finalmente, suavizará tanto que obtendrá un modelo que no se ajusta a los datos en lugar de ajustarlo demasiado (haga que $ k $ sea lo suficientemente grande y la salida será constante independientemente de los valores de los atributos). Ampliaría el gráfico hasta que el error de CV comience a aumentar notablemente de nuevo, solo para estar seguro, y luego elegiría el $ k $ que minimiza el error de CV. Cuanto más grande gane $ k $, más suave será el límite de decisión y más simple será el modelo, por lo que si el gasto computacional no es un problema, optaría por un valor mayor de $ k $ que uno más pequeño, si la diferencia en su CV los errores son insignificantes.

Si el error de CV no comienza a aumentar de nuevo, eso probablemente significa que los atributos no son informativos (al menos para esa métrica de distancia) y dar resultados constantes es lo mejor que puede hacer.

¿Por qué no elegir $ K = 17 $? Parece que el error de CV se reduce hasta entonces y luego se aplana. Si todo lo que le importa es la precisión predictiva, entonces no elegiría $ K = 3 $ porque parece bastante claro que puede hacerlo mejor.

¿Hay algún significado físico o natural detrás de la cantidad de grupos? Si no me equivoco, es natural que a medida que aumenta K, el error disminuya, algo así como un sobreajuste. En lugar de buscar el K óptimo, ¿probablemente sea mejor elegir K basándose en el conocimiento del dominio o en alguna intuición?


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Tus puntos extremos son correctos, pero te esforzaste mucho más de lo necesario. El método del multiplicador de Lagrange nos habla de los puntos extremos en el círculo de restricción. Entonces encontramos un valor mínimo $ -75 $ en $ (-3, 4) $ y un máximo de $ 125 $ en $ (3, -4) $.

También tiene razón al decir que no hemos terminado, ya que también debemos investigar el "interior" del disco $ x ^ 2 + y ^ 2 & lt 25 $. Para eso, usaríamos el análisis de "punto crítico", que realmente procede de la misma manera que usamos para las funciones de una variable: tenemos $ f_x = 2x - 12 = 0 , $ $ f_y = 2y + 16 = 0 $, lo que nos dice que hay un punto crítico para $ f (x, y) $ en $ (6, -8) PS Pero este punto está completamente fuera del círculo de restricción, por lo que no hay un punto crítico dentro del disco. Entonces, nuestro examen está completo: hemos encontrado el máximo y mínimo absoluto de nuestra función dentro del disco de restricción y en su límite.

(Usando un argumento basado en su discusión de las primeras derivadas parciales, tal vez quiera decir algo más como esto. Tenemos

$ -5 le x le 5 , -5 le y le 5 $

$ Flecha derecha 2 (-5) - 12 le f_x le 2 (5) - 12 , 2 (-5) + 16 le f_y le 2 (5) + 16 $

$ Flecha derecha -22 le f_x le -2 , 6 le f_y le 26 . PS

Por lo tanto, no hay puntos dentro del cuadrado $ [-5, 5] times [-5, 5] $, que contiene el círculo de restricción, para el cual las primeras derivadas son cero, y por lo tanto hay sin puntos críticos dentro del interior del círculo.)

Hay una interpretación geométrica para este problema. Considerando la función $ z = f (x, y) = x ^ 2 + y ^ 2 - 12x + 16y = (x-6) ^ 2 + (y + 8) ^ 2 - 100 $ al describir una superficie en tres dimensiones, este es un paraboloide con secciones transversales circulares que se "abren" en la dirección positiva $ z- $ con su vértice en $ (x, y , z) = (6, -8, -100 ) $. Estamos buscando los valores extremos de $ z $ donde este paraboloide pasa sobre o dentro del cilindro circular $ x ^ 2 + y ^ 2 = 25 $.

De esta descripción, vemos que el valor mínimo de la función, $ -100 $ no cae dentro de la región de restricción. Dado que la "altura" de la superficie en relación con el plano $ xy- $ solo aumenta a medida que nos "alejamos" del vértice, esperamos que no pueda haber extremos dentro del cilindro de restricción. Entonces, los puntos extremos solo se encontrarán en la superficie del cilindro, $ x ^ 2 + y ^ 2 = 25 $.

Las curvas de nivel de nuestra función son círculos centrados en $ (x, y) = (6, -8) $. El método del multiplicador de Lagrange ubica puntos donde estas curvas de nivel son tangentes al círculo de restricción, que encontró que se encuentra en $ (-3, 4) $ y $ (3, -4) $. La función $ f (x, y) $ puede entenderse como una función de "distancia al cuadrado" de puntos medidos desde $ (6, -8) $ el punto más cercano en el círculo de restricción es $ ( 3, -4) $, el más lejano, $ (-3, 4) $.

Si tomamos la razón entre las ecuaciones de Lagrange, con $ lambda neq 1 $, obtenemos

[Podemos ignorar el caso de $ lambda = 1 $, ya que no se puede aplicar de manera consistente en las dos ecuaciones].

Esto nos dice que los dos puntos extremos se encuentran en la línea $ y = - frac <4> <3> x $, marcada en azul claro en el gráfico de abajo. Dado que el círculo de restricción es simétrico con respecto al origen y la función a extremizar es radialmente simétrica con respecto a su centro, esperaríamos que los puntos extremos se encontraran en una línea que pasa por el origen, diametralmente opuestos entre sí en el círculo de restricción.

Aquí hay un problema similar, pero con el mínimo de la función cayendo dentro el círculo de restricción.


Contenido

En biología, el distancia de una especie es el área geográfica dentro de la cual se puede encontrar esa especie. Dentro de ese rango, distribución es la estructura general de la población de especies, mientras que la dispersión es la variación en su densidad de población.

El rango se describe a menudo con las siguientes cualidades:

  • A veces se hace una distinción entre las especies naturales, endémicas, autóctonas o rango nativo, dónde se ha originado y vivido históricamente, y el área de distribución donde una especie se ha establecido más recientemente. Se utilizan muchos términos para describir el nuevo rango, como rango no nativo, naturalizado, introducido, trasplantado, invasivo o colonizado. [2]Introducido típicamente significa que una especie ha sido transportada por humanos (intencional o accidentalmente) a través de una barrera geográfica importante. [3]
  • Para especies que se encuentran en diferentes regiones en diferentes épocas del año, especialmente estaciones, términos como rango de verano y rango de invierno se emplean a menudo.
  • Para las especies para las que solo se utiliza una parte de su área de distribución para la actividad de reproducción, los términos rango de reproducción y rango no reproductivo son usados.
  • Para los animales móviles, el término rango natural se usa a menudo, a diferencia de las áreas donde ocurre como un vagabundo.
  • A menudo se añaden calificadores geográficos o temporales, como en Rango británico o rango anterior a 1950. Los rangos geográficos típicos podrían ser el rango latitudinal y el rango de elevación.

La distribución disyunta ocurre cuando dos o más áreas del rango de un taxón están considerablemente separadas geográficamente entre sí.

Los patrones de distribución pueden cambiar según la temporada, la distribución por humanos, en respuesta a la disponibilidad de recursos y otros factores abióticos y bióticos.

Abiótico Editar

Hay tres tipos principales de factores abióticos:

  1. Los factores climáticos consisten en la luz solar, la atmósfera, la humedad, la temperatura y los factores de salinidad son factores abióticos con respecto al suelo, como la aspereza del suelo, la geología local, el pH del suelo y la aireación y
  2. los factores sociales incluyen el uso de la tierra y la disponibilidad de agua.

Un ejemplo de los efectos de los factores abióticos en la distribución de especies se puede ver en áreas más secas, donde la mayoría de los individuos de una especie se reúnen alrededor de las fuentes de agua, formando una distribución agrupada.

Investigadores del proyecto Arctic Ocean Diversity (ARCOD) han documentado un número creciente de crustáceos de aguas cálidas en los mares alrededor de las islas Svalbard de Noruega. Arcod es parte del Censo de Vida Marina, un gran proyecto de 10 años que involucra a investigadores en más de 80 países y que tiene como objetivo trazar la diversidad, distribución y abundancia de vida en los océanos. La vida marina se ha visto afectada en gran medida por los crecientes efectos del cambio climático global. Este estudio muestra que a medida que aumenta la temperatura del océano, las especies comienzan a viajar hacia las frías y duras aguas del Ártico. Incluso el cangrejo de las nieves ha extendido su alcance 500 km al norte.

Biótico Editar

Los factores bióticos como la depredación, las enfermedades y la competencia inter e intraespecífica por recursos como la comida, el agua y las parejas también pueden afectar la forma en que se distribuye una especie. Por ejemplo, los factores bióticos en el entorno de una codorniz incluirían a sus presas (insectos y semillas), la competencia de otras codornices y sus depredadores, como el coyote. [4] Una ventaja de una manada, comunidad u otra distribución agrupada permite que una población detecte a los depredadores antes, a una mayor distancia, y potencialmente montar una defensa eficaz. Debido a los recursos limitados, las poblaciones pueden distribuirse uniformemente para minimizar la competencia, [5] como ocurre en los bosques, donde la competencia por la luz solar produce una distribución uniforme de los árboles. [6]

Los seres humanos son uno de los mayores distribuidores debido a las tendencias actuales en la globalización y la expansión de la industria del transporte. Por ejemplo, los grandes petroleros a menudo llenan sus balastros con agua en un puerto y los vacían en otro, provocando una distribución más amplia de especies acuáticas. [7]

A gran escala, el patrón de distribución entre los individuos de una población está agrupado. [8]

Pasillos de vida silvestre de aves Editar

Un ejemplo común de los rangos de especies de aves son las áreas de masa terrestre que bordean cuerpos de agua, como océanos, ríos o lagos, se les llama un franja costera. Un segundo ejemplo, algunas especies de aves dependen del agua, generalmente un río, un pantano, etc., o un bosque relacionado con el agua y viven en un corredor del río. Un ejemplo separado de un corredor fluvial sería un corredor fluvial que incluye todo el drenaje, teniendo el borde del rango delimitado por montañas, o elevaciones más altas, el río en sí sería un porcentaje menor de todo este corredor de vida silvestre, pero el corredor se crea por el río.

Otro ejemplo de corredor de aves y vida silvestre sería un corredor de cordillera. En los EE. UU. De América del Norte, la cordillera de Sierra Nevada en el oeste y los Montes Apalaches en el este son dos ejemplos de este hábitat, utilizado en verano e invierno, por especies separadas, por diferentes razones.

Las especies de aves en estos corredores están conectadas a un rango principal para la especie (rango contiguo) o están en un rango geográfico aislado y son un rango disjunto. Las aves que abandonan el área, si migran, se irían conectadas al área de distribución principal o tendrían que volar sobre tierras no conectadas al corredor de vida silvestre, por lo tanto, serían migrantes de paso sobre tierras en las que se detienen para una visita intermitente, impredecible. .

A gran escala, el patrón de distribución entre los individuos de una población está agrupado. En escalas pequeñas, el patrón puede ser agrupado, regular o aleatorio. [8]

Edición agrupada

La distribución agrupada es el tipo de dispersión más común que se encuentra en la naturaleza. En la distribución agrupada, la distancia entre los individuos vecinos se minimiza. Este tipo de distribución se encuentra en entornos que se caracterizan por recursos irregulares. Los animales necesitan ciertos recursos para sobrevivir, y cuando estos recursos se vuelven raros durante ciertas partes del año, los animales tienden a "agruparse" en torno a estos recursos cruciales. Los individuos pueden agruparse en un área debido a factores sociales como rebaños egoístas y grupos familiares. Los organismos que suelen servir como presas forman distribuciones agrupadas en áreas donde pueden esconderse y detectar depredadores fácilmente.

Otras causas de las distribuciones agrupadas son la incapacidad de la descendencia para moverse de forma independiente de su hábitat. Esto se observa en animales jóvenes que son inmóviles y dependen en gran medida del cuidado de los padres. Por ejemplo, el nido de águilas calvas exhibe una distribución de especies agrupadas porque todas las crías están en un pequeño subconjunto de un área de estudio antes de que aprendan a volar. La distribución agrupada puede ser beneficiosa para los individuos de ese grupo. Sin embargo, en algunos casos de herbívoros, como las vacas y los ñus, la vegetación que los rodea puede sufrir, especialmente si los animales se dirigen a una planta en particular.

La distribución agrupada en especies actúa como un mecanismo contra la depredación, así como un mecanismo eficiente para atrapar o arrinconar a las presas. Perros salvajes africanos, Lycaon pictus, utilizan la técnica de la caza comunitaria para aumentar su tasa de éxito en la captura de presas. Los estudios han demostrado que las manadas más grandes de perros salvajes africanos tienden a tener un mayor número de muertes exitosas. Un excelente ejemplo de distribución agrupada debido a los recursos irregulares es la vida silvestre en África durante la estación seca.Los leones, hienas, jirafas, elefantes, gacelas y muchos más animales se agrupan en pequeñas fuentes de agua que están presentes en la estación seca severa. [9] También se ha observado que las especies extintas y amenazadas tienen más probabilidades de agruparse en su distribución en una filogenia. El razonamiento detrás de esto es que comparten rasgos que aumentan la vulnerabilidad a la extinción porque los taxones relacionados a menudo se encuentran dentro de los mismos tipos geográficos o de hábitat amplios donde se concentran las amenazas inducidas por el hombre. Utilizando filogenias completas desarrolladas recientemente para mamíferos carnívoros y primates, se ha demostrado que la mayoría de los casos de especies amenazadas están lejos de estar distribuidas aleatoriamente entre taxones y clados filogenéticos y presentan una distribución agrupada. [10]

Una distribución contigua es aquella en la que los individuos están más juntos de lo que estarían si estuvieran distribuidos al azar o uniformemente, es decir, es una distribución agrupada con un solo grupo. [11]

Edición regular o uniforme

Menos común que la distribución agrupada, la distribución uniforme, también conocida como distribución uniforme, está espaciada uniformemente. Se encuentran distribuciones uniformes en poblaciones en las que se maximiza la distancia entre individuos vecinos. La necesidad de maximizar el espacio entre individuos generalmente surge de la competencia por un recurso como la humedad o los nutrientes, o como resultado de interacciones sociales directas entre individuos dentro de la población, como la territorialidad. Por ejemplo, los pingüinos a menudo exhiben un espaciado uniforme al defender agresivamente su territorio entre sus vecinos. Las madrigueras de los jerbos grandes, por ejemplo, también se distribuyen regularmente, [12] que se pueden ver en imágenes de satélite. [13] Las plantas también exhiben distribuciones uniformes, como los arbustos de creosota en la región suroeste de los Estados Unidos. Salvia leucophylla es una especie en California que crece naturalmente en espaciamiento uniforme. Esta flor libera sustancias químicas llamadas terpenos que inhiben el crecimiento de otras plantas a su alrededor y dan como resultado una distribución uniforme. [14] Este es un ejemplo de alelopatía, que es la liberación de sustancias químicas de partes de la planta por lixiviación, exudación de raíces, volatilización, descomposición de residuos y otros procesos. La alelopatía puede tener efectos beneficiosos, nocivos o neutrales en los organismos circundantes. Algunos aleloquímicos incluso tienen efectos selectivos sobre los organismos circundantes, por ejemplo, las especies de árboles. Leucaena leucocephala exuda una sustancia química que inhibe el crecimiento de otras plantas, pero no las de su propia especie, y por lo tanto puede afectar la distribución de especies rivales específicas. La alelopatía generalmente da como resultado distribuciones uniformes y se está investigando su potencial para suprimir las malezas. [15] La agricultura y las prácticas agrícolas a menudo crean una distribución uniforme en áreas donde antes no existía, por ejemplo, naranjos que crecen en hileras en una plantación.

Edición aleatoria

La distribución aleatoria, también conocida como espaciamiento impredecible, es la forma menos común de distribución en la naturaleza y ocurre cuando los miembros de una especie dada se encuentran en ambientes en los que la posición de cada individuo es independiente de los otros individuos: no atraen ni repelen unos y otros. La distribución aleatoria es rara en la naturaleza ya que los factores bióticos, como las interacciones con los individuos vecinos, y los factores abióticos, como el clima o las condiciones del suelo, generalmente hacen que los organismos se agrupen o se propaguen. La distribución aleatoria generalmente ocurre en hábitats donde las condiciones ambientales y los recursos son consistentes. Este patrón de dispersión se caracteriza por la falta de interacciones sociales fuertes entre especies. Por ejemplo, cuando las semillas de diente de león se dispersan por el viento, la distribución aleatoria a menudo ocurre cuando las plántulas aterrizan en lugares aleatorios determinados por factores incontrolables. Las larvas de ostras también pueden viajar cientos de kilómetros impulsadas por las corrientes marinas, lo que puede resultar en su distribución aleatoria. Las distribuciones aleatorias exhiben agrupaciones al azar (ver agrupación de Poisson).

Hay varias formas de determinar el patrón de distribución de las especies. El método del vecino más cercano de Clark-Evans [16] se puede utilizar para determinar si una distribución es agrupada, uniforme o aleatoria. [17] Para utilizar el método del vecino más cercano de Clark-Evans, los investigadores examinan una población de una sola especie. La distancia de un individuo a su vecino más cercano se registra para cada individuo en la muestra. Para dos individuos que son los vecinos más cercanos del otro, la distancia se registra dos veces, una para cada individuo. Para recibir resultados precisos, se sugiere que el número de mediciones de distancia sea al menos 50. La distancia promedio entre vecinos más cercanos se compara con la distancia esperada en el caso de distribución aleatoria para obtener la relación:

Si esta proporción R es igual a 1, entonces la población se dispersa aleatoriamente. Si R es significativamente mayor que 1, la población está uniformemente dispersa. Por último, si R es significativamente menor que 1, la población está agrupada. Las pruebas estadísticas (como la prueba t, chi cuadrado, etc.) se pueden utilizar para determinar si R es significativamente diferente de 1.

El método de la relación varianza / media se centra principalmente en determinar si una especie se ajusta a una distribución espaciada aleatoriamente, pero también se puede utilizar como prueba de una distribución uniforme o agrupada. [18] Para utilizar el método de la relación varianza / media, se recopilan datos de varias muestras aleatorias de una población determinada. En este análisis, es imperativo que se consideren los datos de al menos 50 parcelas de muestra. El número de individuos presentes en cada muestra se compara con los recuentos esperados en el caso de distribución aleatoria. La distribución esperada se puede encontrar utilizando la distribución de Poisson. Si la relación varianza / media es igual a 1, la población se distribuye aleatoriamente. Si es significativamente mayor que 1, la población tiene una distribución agrupada. Finalmente, si la razón es significativamente menor que 1, se encuentra que la población está distribuida uniformemente. Las pruebas estadísticas típicas que se utilizan para encontrar la significancia de la relación varianza / media incluyen la prueba t de Student y chi cuadrado.

Sin embargo, muchos investigadores creen que los modelos de distribución de especies basados ​​en análisis estadístico, sin incluir modelos y teorías ecológicas, son demasiado incompletos para la predicción. En lugar de conclusiones basadas en datos de presencia-ausencia, se prefieren las probabilidades que transmiten la probabilidad de que una especie ocupe un área determinada porque estos modelos incluyen una estimación de la confianza en la probabilidad de que la especie esté presente / ausente. También son más valiosos que los datos recopilados en base a la simple presencia o ausencia porque los modelos basados ​​en la probabilidad permiten la formación de mapas espaciales que indican la probabilidad de que se encuentre una especie en un área en particular. Luego, se pueden comparar áreas similares para ver qué tan probable es que una especie se encuentre allí, lo que también conduce a una relación entre la idoneidad del hábitat y la presencia de la especie. [19]

La distribución de especies se puede predecir basándose en el patrón de biodiversidad a escalas espaciales. Un modelo jerárquico general puede integrar la dinámica de perturbación, dispersión y población. Con base en factores de dispersión, perturbación, recursos que limitan el clima y la distribución de otras especies, las predicciones de la distribución de especies pueden crear un rango bioclimático o una envoltura bioclimática. La envolvente puede variar de una escala local a una global o de una densidad de independencia a una dependencia. El modelo jerárquico toma en consideración los requisitos, impactos o recursos, así como las extinciones locales en los factores de perturbación. Los modelos pueden integrar el modelo de dispersión / migración, el modelo de perturbación y el modelo de abundancia. Los modelos de distribución de especies (SDM) se pueden utilizar para evaluar los impactos del cambio climático y los problemas de gestión de la conservación. Los modelos de distribución de especies incluyen: modelos de presencia / ausencia, modelos de dispersión / migración, modelos de perturbación y modelos de abundancia. Una forma frecuente de crear mapas de distribución pronosticados para diferentes especies es reclasificar una capa de cobertura terrestre dependiendo de si se prevé que la especie en cuestión habitará cada tipo de cobertura. Este SDM simple a menudo se modifica mediante el uso de datos de alcance o información auxiliar, como la altura o la distancia del agua.

Estudios recientes han indicado que el tamaño de la cuadrícula utilizado puede tener un efecto en el resultado de estos modelos de distribución de especies. [20] El tamaño de cuadrícula estándar de 50x50 km puede seleccionar hasta 2,89 veces más área que cuando se modela con una cuadrícula de 1x1 km para la misma especie. Esto tiene varios efectos en la planificación de la conservación de especies según las predicciones del cambio climático (los modelos climáticos globales, que se utilizan con frecuencia en la creación de modelos de distribución de especies, por lo general consisten en cuadrículas de tamaño de 50 a 100 km) que podrían conducir a una predicción excesiva de rangos futuros. en modelos de distribución de especies. Esto puede resultar en la identificación errónea de áreas protegidas destinadas al hábitat futuro de una especie.

The Species Distribution Grids Project is an effort led out of the University of Columbia to create maps and databases of the whereabouts of various animal species. This work is centered on preventing deforestation and prioritizing areas based on species richness. [21] As of April 2009, data are available for global amphibian distributions, as well as birds and mammals in the Americas. The map gallery Gridded Species Distribution contains sample maps for the Species Grids data set. These maps are not inclusive but rather contain a representative sample of the types of data available for download:


3 Answers 3

Translate the centre of the sphere to the origin. Then $(1,1,1)$ is translated to $(1-0,1-1,1-(-3))$, that is, to $(1,0,4)$.

The line through the origin and $(1,0,4)$ has parametric equation $x=t$, $y=0$, $z=4t$. Substitute in $x^2+y^2+z^2=16$. That will give you the two intersection points, and the rest is easy.

Remark: This is an instance of the technique Transform, Solve, Transform Back. Except if we only want the distances, we do not have to transform back.

In fact, we do not even have to do algebra, unless we want the points. For by spherical symmetry the minimum and maximum distances depend only on the distance of $(1,0,4)$ from the origin. So we can use instead the point $(sqrt<17>,0,0)$ and then read off the answer.


Ver el vídeo: ArcMap. Closest Facility (Octubre 2021).