तापमान को सही ढंग से प्रक्षेपित करने के लिए कैसे?

Question

मैंने "यथार्थवादी" सतह का उत्पादन करने के लिए औसत औसत वार्षिक तापमान को प्रक्षेपित करने की कोशिश की। QGIS में मैंने Raster-Interpolation-Interpolation का उपयोग किया। टीआईएन और आईडीडब्ल्यू दोनों तरीकों ने "यथार्थवादी" सतह प्रदान नहीं की (जैसे एटलस में अच्छे नक्शे की तुलना में)।

IDW (कारक 3):

टिन (प्रक्षेप अंक भी दिखा रहा है):

कोई संकेत देता है कि "बेहतर, अधिक यथार्थवादी" प्रक्षेप कैसे प्राप्त करें?

Comments

विशेष रूप से पहाड़ी क्षेत्र के लिए मैं उम्मीद करूंगा कि आपको कुछ दूर तक यथार्थवादी होने के लिए ऊंचाई पर विचार करना होगा।

— UnderDark

@underdark: क्या आप मुझे एक वेब-पेज, फोरम, ट्यूटोरियल, साहित्य की ओर संकेत कर सकते हैं कि यह कैसे किया जा सकता है? धन्यवाद!!

— कर्ट

यह एक उचित स्रोत लगता है: ncgia.ucsb.edu/conf/SANTA_FE_CD-ROM/sf_papers/collins_fred/… । लेकिन जलवायु डेटा मेरी विशेषता नहीं है।

— UnderDark

क्या आप एक ऐसा नक्शा बनाना चाहते हैं, जहाँ तापमान को कर्ट की कक्षाओं में रखा जाए? कुछ इस तरह कहें, perambulations.files.wordpress.com/2012/02/usda-zone-map1.jpg । एन।

— नेपटन

@nhopton: मेरा प्राथमिक इरादा एक सतत सतह बनाना था, जो कम से कम "दूर से यथार्थवादी" हो। वहाँ केवल कुछ hundered डेटा-अंक और moutain क्षेत्रों में प्रक्षेप मेरे दायरे से परे है। इसलिए शायद मुझे एक "समूहीकृत" तापमान सतह बनाने की कोशिश करने पर विचार करना चाहिए। लेकिन: क्या इस तरह के "समूहीकृत" सतह को पहले चरण के रूप में पर्याप्त रूप से प्रक्षेपित डेटा-पॉइंट की आवश्यकता नहीं है ?? क्या आपके पास इसके लिए निर्देश / एक ट्यूटोरियल है? यह बहुत स्वागत किया जाएगा! धन्यवाद

— कर्ट

Answer 1

आप ऊँचाई-तापमान संबंध को ध्यान में रख सकते हैं, विशेष रूप से पहाड़ी क्षेत्रों में। इसके लिए सह-सिंचाई या स्प्लीन इंटरपोलेशन (उदाहरण के लिए, GRASS GIS द्वारा समर्थित 3 डी स्प्लिन) का उपयोग किया जा सकता है। बड़े क्षेत्रों के लिए आगे चर एक भूमिका निभा सकते हैं: समुद्र, अक्षांश, आदि से दूरी।

अद्यतन: एक उचित विधि भी कई प्रतिगमन हो सकता है, GRASS 7 के लिए एक नया एडऑन है : r.regression.multi

Comments

वहाँ एक ट्यूटोरियल है? मैंने आपकी घास-पुस्तक (स्प्रिंगर) का तीसरा संस्करण खरीदा है, लेकिन एक पूर्ण रॉकी के रूप में मुझे नहीं पता कि कैसे घास के साथ शुरू होता है धन्यवाद

— कर्ट

पहले अध्यायों का आनंद लें :) यह नवागंतुकों के लिए है। Geostat-course.org/Topic_NetelerMetz_2011 पर पाठ्यक्रम भी देखें (सामग्री उस पृष्ठ से जुड़ी हुई है)।

— markusN

Geostat-course.org/Topic_NetelerMetz_2012

— मार्कस

अब और अधिक नई सामग्री: neteler.gitlab.io/grass-gis-analysis

— markusN

Answer 2

जलवायु डेटा को इंटरपोल करना, आपके पास दो विकल्प हैं (मैं आपको ट्यूटोरियल का उपयोग करने के लिए तैयार होने की आवश्यकता है, मैं संदर्भ दूंगा, लेकिन आपके पास यहां कुछ सैद्धांतिक पहलू भी हैं ):

1. क्रिपिंग अप्रोच का उपयोग करते हुए सरल प्रक्षेप सबसे अच्छा विकल्प है, क्योंकि आपके पास एक सांख्यिकीय ध्वनि संबंध होगा। आप इस ट्यूटोरियल का उपयोग कर सकते हैं: रोमानियाई में, लेकिन आप Google अनुवाद (SAGA का उपयोग कर सकते हैं) का उपयोग कर सकते हैं ।

2. covariate प्रक्षेप, सिंचाई या अन्य विधि, ऊंचाई या अन्य डेटा के साथ तापमान डेटा के पूरक। आप इन ट्यूटोरियल्स का उपयोग कर सकते हैं: मिटासोवा टेंशन विथ टेंशन (GRASS का उपयोग करें) या टॉम हेंगेल बुक उदाहरण (R का उपयोग करके)

Answer 3

क्या आप वायुमंडलीय रूप से तापमान डेटा को सही कर रहे हैं? यह समुद्र तल और वायुमंडल के ऊपर की सतह की ऊंचाई के लिए जिम्मेदार होगा। एनसीईपी उत्तरी अमेरिका के लिए वायुमंडलीय डेटा की प्रचुरता प्रदान करता है।

इसके अलावा, एक रेखीय प्रक्षेप वह अच्छा नहीं होगा क्योंकि तापमान में प्रत्येक दिन पूर्ण रूप से भिन्नता होती है।

Answer 4

कर्ट, आप अपने रैस्टर में तापमान मानों को कक्षाओं में समूहित कर सकते हैं और परिणामों को एक नए रैस्टर को निर्यात कर सकते हैं। Sextante टूलबॉक्स से v.reclass का उपयोग करके।

मुझे लगता है कि आपके प्रक्षेपित रस्टर का न्यूनतम मूल्य (कहना) -5 और अधिकतम मूल्य (कहना) 30 हो सकता है।

Sextante टूलबॉक्स से GRASS v.reclass का उपयोग करके मानों को इस 'नियम' पाठ फ़ाइल का उपयोग करके सात वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता है (आप इसे 'rules.txt' कह सकते हैं):

-5 thru 0 = 1
1 thru 5 = 2
6 thru 10 = 3
11 thru 15 = 4
16 thru 20 = 5
21 thru 25 = 6
26 thru 30 = 7

आउटपुट एक नया रेखापुंज होगा, जो मूल रेखापुंज में -5 और शून्य के बीच के मूल्यों के लिए 1 का मान रखता है, मूल रेखापुंज में 1 और 5 के बीच के सभी मूल्यों के लिए 2 का, और इसी तरह।

प्रक्रिया बहुत सरल है, आप सभी की जरूरत है प्रक्षेपित रेखापुंज और 'नियम' पाठ फ़ाइल। यहाँ v.reclass के लिए मैन पेज भी देखें: http://grass.fbk.eu/gdp/html_grass64/r.reclass.html

एक बार वर्गीकृत होने के बाद, नए रेखापुंज को बहुभुज आकार की आकृति बनाने के लिए बहुभुज भी बनाया जा सकता है, जिससे रंग-बिरंगी छवि पर कठोर किनारों को रखा जा सके। या आप आकार शैली को रंग कर सकते हैं और रेखापुंज के बारे में भूल सकते हैं।

बस एक त्वरित नोट। इंटरपोलेशन उन चीजों में से एक है जो बनाता है कि मेरे बालों के बायीं तरफ अंत में क्या है क्योंकि यह बहुत पतले डेटा से बहुत आश्वस्त दिखने वाले परिणाम पैदा कर सकता है। अधिक परिणाम आम तौर पर जांचना असंभव है क्योंकि आपने उन सभी डेटा का उपयोग किया है जिन्हें आपको प्रक्षेप करना है, इसलिए यह उन चीजों की प्रकृति में है जो आप उन क्षेत्रों पर सार्थक जांच नहीं कर सकते हैं जिनके लिए आप नहीं करते हैं डेटा है।

आपके मामले में, ऑस्ट्रिया की सीमाओं के बाहर के क्षेत्र का डेटा पतला है और आप केवल ऑस्ट्रिया को दिखाने के लिए अंतिम मानचित्र छवि को क्लिप करने पर विचार कर सकते हैं। या हो सकता है कि अंक छोड़ दें। उदाहरण के लिए, मेरे पास उन बिंदुओं के बन्दूक के छींटे के साथ एक ग्राफ हो सकता है जिसके माध्यम से मैं एक सीधी रेखा खींचता हूं। बेईमानी तब शुरू होती है जब मैं अंक निकालता हूं :)

निक।