Suite

Problèmes avec les valeurs NA lors de la lecture du fichier .DEM avec le package R 'raster' sous Windows

Problèmes avec les valeurs NA lors de la lecture du fichier .DEM avec le package R 'raster' sous Windows


J'essaie de lire un fichier raster au format .DEM sur Windows à l'aide du package 'raster' dans R.

J'ai des problèmes avec les valeurs NA, lors du chargement des données dans R sous Windows 7, mais je n'ai pas le problème sur un Mac avec OSX Lion. Sous Windows, les valeurs NA ne semblent pas être lues correctement. La question est pourquoi cela se produit?

Le fichier raster utilisé a été téléchargé depuis l'USGS avec le code R suivant :

download.file('http://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/gtopo30/global/e020n90.tar.gz', 'e020n90.tar.gz') untar('e020n90.tar.gz')

Ensuite, j'ai lu le raster dans R en utilisant le package 'raster'. Dans OSX Lion et R64 version 2.13.1, les valeurs NA sont reconnues :

> onMac <- raster('E020N90.DEM') > onMac class : RasterLayer dimensions : 6000, 4800, 28800000 (nrow, ncol, ncell) résolution : 0,008333333, 0,008333333 (x, y) étendue : 20, 60, 40, 90 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. réf. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs valeurs : /Users/Tam/Desktop/E020N90.DEM valeur min : -9999 valeur max : 5483 > résumé (valeurs (sur Mac)) Min. 1er Qu. Médiane Moyenne 3e Qu. Max. NA -137 85 148 213 213 5483 13046160

Mais sous Windows 7 (64 bits, même version R), il convertit les valeurs de cellule qui devraient être des NA en nombres :

> onWindows <- raster('E020N90.DEM') > onWindows class : RasterLayer dimensions : 6000, 4800, 28800000 (nrow, ncol, ncell) résolution : 0,008333333, 0,008333333 (x, y) étendue : 20, 60, 40, 90 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. réf. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 valeurs : E:/WorldDegreeDays/gsoddata/gtopo/E020N90.DEM valeur min : -9999 valeur max : 5483 > summary(valeurs (sous Windows)) Min. 1er Qu. Médiane Moyenne 3e Qu. Max. 1 150 946 27190 55540 65540

Pourquoi n'y a-t-il pas de valeurs NA dans le raster lorsque je le lis sous Windows ? Comment pourrais-je le contourner? Je suppose que cela a à voir avec la façon dont les nombres sont stockés, de nombreuses valeurs NA sont converties en 55540.

Infos de Windows (après chargement du raster) :

SessionInfo() R version 2.13.1 (2011-07-08) Plate-forme : x86_64-pc-mingw32/x64 (64 bits) locale : [1] LC_COLLATE=English_United States.1252 [2] LC_CTYPE=English_United States.1252 [ 3] LC_MONETARY=English_United States.1252 [4] LC_NUMERIC=C [5] LC_TIME=English_United States.1252 packages de base attachés : [1] stats graphiques grDevices utils datasets méthodes base d'autres packages attachés : [1] rgdal_0.7-1 raster_1 .9-12 sp_0.9-88 chargé via un espace de noms (et non attaché) : [1] grid_2.13.1 lattice_0.19-30

Infos d'OSX (après chargement du raster) :

R version 2.13.1 (2011-07-08) Plate-forme : x86_64-apple-darwin9.8.0/x86_64 (64 bits) locale : [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/C/en_US .UTF-8/en_US.UTF-8 packages de base attachés : [1] stats graphiques grDevices utils datasets méthodes [7] base d'autres packages attachés : [1] rgdal_0.6-33 raster_1.9-12 sp_0.9-88 chargé via un espace de noms (et non attaché) : [1] grid_2.13.1 lattice_0.19-33

Une solution de contournement consiste simplement à utiliser les données brutes, car il s'agit d'un format de fichier très simple.

Pas pour tout le monde, mais il peut être éclairant de voir ce qui se passe.

## tous ces détails sont dans le fichier .HDR NROWS <- 6000 NCOLS <- 4800

À ce stade, vous pouvez essayer les différentes options pour le signe entier et le boutisme directement, et en lisant de cette façon, nous obtenons ce que Robert fait avec le> 32767transformation après la lecture du fichier.

x1 <- readBin("E020N90.DEM", "entier", taille = 2, signé = VRAI, n = NROWS * NCOLS, endian = "grand") range(x1) [1] -9999 5483 x1[x1 < - 9998] <- NA ## maintenant pour le géoréférencement simple, également dans le fichier HDR ULXMAP <- 20.00416666666667 ULYMAP <- 89.99583333333334 XDIM <- 0.00833333333333 YDIM <- 0.00833333333333 ## génère maintenant les coordonnées x/y, et la matrice de données (flip on Y) x <- list(x = seq(ULXMAP, by = XDIM, length = NCOLS), y = seq(ULYMAP - NROWS * YDIM, by = YDIM, length = NROWS), z = matrix(x1, nrow = NCOLS )[ , NROWS:1]) bibliothèque(sp) x <- image2Grid(x) bibliothèque(raster) r <- raster(x) plot(r)

Enfin, définissez la projection telle qu'elle est lue par raster (et cela donnerait le même rapport hauteur/largeur dans le tracé qui est vu lorsqu'il est lu de cette façon).

projection(r) <- "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0"

EDIT: Oups, j'avais oublié de soustraire du haut, maintenant corrigé - il y a toujours un problème de demi-cellule que je n'ai pas encore compris.


Il y a quelques problèmes avec ce fichier ou avec GDAL. j'utilise windows 7

R version 2.13.1 (2011-07-08) Plate-forme : x86_64-pc-mingw32/x64 (64 bits)

et

> getGDALVersionInfo() [1] "GDAL 1.7.2, publié le 23/04/2010" > GDALinfo('E020N90.DEM') lignes 6000 colonnes 4800 bandes 1 origin.x 20 origin.y 40 res.x 0,008333333 res.y 0,008333333 ysign -1 oblique.x 0 oblique.y 0 driver EHdr projection +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs fichier E020N90.DEM bande apparente récapitulative : GDType Bmin Bmax Bmean Bsd hasNoDataValue NoDataValue 1 UInt16 -9999 5483 - 4412,9 5088,6 VRAI -9999 >

Notez que NoDataValue est identique à la valeur Bmin (-9999), ce qui est impair. Le pire, c'est que GDType est UInt16 - Entiers non signés de 2 octets - ce qui signifie que vous ne pouvez pas avoir de valeurs inférieures à zéro. C'est probablement un bug qui a été corrigé dans gdal 1.8.0

Le problème est illustré lorsque vous faites

r <- 'E020N90.DEM' plot(r)

Je pense que le moyen le plus rapide de résoudre ce problème est:

r <- raster('E020N90.DEM') fun <- function(x){ x[x > 32767] <- x[x > 32767] - 65536; x[x == -9999] <- NA; x} r[] <- fun(values(r)) plot(r) r <- writeRaster(r, 'E020N90.TIF')

Le problème semble être causé par un problème de reconnaissance du fait que les données sont au format entier signé sur 2 octets. Il est interprété à tort comme un format d'entier non signé sur 2 octets. Par conséquent, votre valeur nodata de -9999 devient : 2bytes=256*256 -9999 = 55537

Ce que je trouve étrange, c'est que la valeur min : -9999 et la valeur max : 5483 sont les mêmes pour Windows et Mac. Il semble que dans les deux cas, aucune donnée n'ait été correctement identifiée lors de la construction des en-têtes, mais lors de son utilisation pour les valeurs, une erreur s'est produite.

solution de contournement:

valeurs(sous Windows)[valeurs(sous Windows)>128*256]<-valeurs(sous Windows)[valeurs(sous Windows)>128*256]-256*256 valeurs(sous Windows)[valeurs(sous Windows)==-9999]<- N / A

Pour creuser plus profondément : il semble que le raster appelle rgdal, qui à son tour s'appelle lui-même gdal. Vous avez probablement une version différente de gdal sur votre système. Vérifiez lors du chargement de rgdal, par exemple :

Runtime GDAL chargé : GDAL 1.8.0, publié le 2011/01/12

Je viens de faire une vérification rapide sur Linux : gdal 1.8 charge le fichier correctement, mais gdal 1.6 échoue. Cela semble donc être causé par gdal.


Bien que je ne sois pas sûr de vos besoins, vous pouvez convertir des fichiers . DEM dans des fichiers .GRID. Ensuite, le géoprocesseur arcgis ou R reconnaîtra automatiquement les .GRID avec des valeurs N/A lors de la manipulation du raster de grille.


Soumission : tidync #174

Explorer le contenu d'une source NetCDF (fichier ou URL) présentée comme variables organisé par grilles avec une interface de type base de données. Le hyper_filtre verb montre les effets des expressions de découpage de tableau par valeur ou indice. Les données réelles lues sont retardées jusqu'à ce qu'elles soient explicitement demandées, sous forme de trame de données ou de liste de tableaux.

  • Veuillez indiquer quelle(s) catégorie(s) de nos [politiques d'ajustement du forfait]
  1. collecte de données parce que le modèle NetCDF est si général qu'il n'y a pas de taille unique, tidync offre une facilité d'exploration pour le développement d'outils d'accès spécifiques à un domaine ainsi que pour la compréhension d'une nouvelle source
  2. extraction de données parce que les données peuvent être réellement lues par hyper_slice sous forme brute, avec une sortie de niveau supérieur fournie par le wrapper hyper_tibble
  • Quel est le public cible et quelles sont les applications scientifiques de ce package ?

Le public cible est constitué d'utilisateurs qui en apprennent tellement sur leur sous-domaine particulier qu'ils deviennent des programmeurs aidant les autres dans ce domaine. Ils contournent tidync pour créer une interface vers une famille de sources NetCDF, ou l'utilisent simplement pour apprendre à créer des appels de niveau inférieur plus directement vers l'API (avec les packages RNetCDF, ncdf4, rgdal, rhdf5, etc.).

  • Existe-t-il d'autres packages R qui accomplissent la même chose ? Si oui, comment
    les vôtres diffèrent ou répondent à [nos critères pour le meilleur de sa catégorie]

Le dplyr tbl_cube est le plus proche et les étoiles en développement se chevauchent. mais je pense que l'abstraction de la table virtuelle dans tidync est nouvelle, bien que très fortement inspirée de la "paresse" de ggplot2 et de l'approche des tables multiples dans tidygraph. En termes de convivialité globale - mais pas en termes de généralité - le package raster est le meilleur mais il ne gère pas bien les tableaux non géographiques, ne peut traiter que des tranches 2D ou 3D de formes supérieures et ne prend pas en charge les grilles avec non- coordonnées régulières (non affines).

  • Si vous avez fait une demande de pré-soumission, veuillez coller le lien vers le problème, le message de forum ou toute autre discussion correspondant, ou @tag l'éditeur que vous avez contacté.

Voici l'enquête préalable à la soumission :

Exigences

Confirmez chacun des éléments suivants en cochant la case. Ce forfait :

  • ne viole pas les conditions d'utilisation de tout service avec lequel il interagit.
  • a une licence acceptée par CRAN et OSI.
  • contient un fichier README avec des instructions pour installer la version de développement.
  • comprend une documentation avec des exemples pour toutes les fonctions.
  • contient une vignette avec des exemples de ses fonctions et utilisations essentielles.
  • dispose d'une suite de tests.
  • a une intégration continue, y compris le rapport de la couverture des tests, en utilisant des services tels que Travis CI, Coeveralls et/ou CodeCov.
  • J'accepte de respecter le code de conduite de ROpenSci pendant le processus d'examen et de maintenir mon package s'il est accepté.

Possibilités de publication

  • Avez-vous l'intention de faire passer ce package sur CRAN ?
  • Souhaitez-vous vous soumettre automatiquement au Journal of Open Source Software ? Le cas échéant:
    • Le paquet a un application de recherche évidente selon la définition de JOSS.
    • Le package contient un paper.md correspondant aux exigences de JOSS avec une description de haut niveau dans la racine du package ou dans inst/ .
    • Le colis est déposé dans un référentiel de longue durée auprès du DOI :
    • (Ne soumettez pas votre colis séparément à JOSS)
    • L'ensemble est nouveau et intéressera le large lectorat de la revue.
    • Le manuscrit décrivant le package ne dépasse pas 3000 mots.
    • Vous avez l'intention d'archiver le code du package dans un référentiel à long terme qui répond aux exigences de la revue.
    • (Veuillez ne pas soumettre votre colis séparément à Methods in Ecology and Evolution)

    Détail

    Passant localement (sur Linux), mais ayant toujours des problèmes sur travis.

    L'emballage est-il conforme aux directives d'emballage rOpenSci ? Veuillez décrire les exceptions :

    S'il s'agit d'une nouvelle soumission à la suite d'un rejet, veuillez expliquer le changement de circonstances :

    Si possible, veuillez fournir des recommandations d'examinateurs - ceux qui ont de l'expérience avec des packages similaires et/ou des utilisateurs probables de votre package - et leurs noms d'utilisateur GitHub :

    Le texte a été mis à jour avec succès, mais ces erreurs se sont produites :

    Nous ne sommes pas en mesure de convertir la tâche en problème pour le moment. Veuillez réessayer.

    Le problème a été créé avec succès, mais nous ne sommes pas en mesure de mettre à jour le commentaire pour le moment.


    Implémentation et optimisation des performances d'un algorithme de génération de courbes de niveau parallèles

    Cet article présente un algorithme d'interpolation de lignes de contour parallèles à partir de Digital Elevation Model (DEM). La génération de contours à partir de DEM est la tâche de base de la cartographie assistée par ordinateur et l'une des applications les plus importantes de DEM. Avec l'augmentation de la résolution DEM, l'analyse numérique du terrain (DTA) est devenue l'une des tâches à forte intensité de calcul dans les SIG. De nombreuses études ont été réalisées sur la mise en œuvre d'algorithmes DTA parallèles basés sur différents matériels et logiciels parallèles. Dans cet article, nous utilisons la boîte à outils SIG open source pour implémenter un algorithme de génération de contours parallèles. La norme MPI (Message Passing Interface) est utilisée pour la programmation d'algorithmes parallèles. Un cluster Windows connecté au LAN (Local Area Network) est configuré pour implémenter et tester l'algorithme de génération de lignes de contour parallèles. La méthode d'optimisation des performances pour l'algorithme parallèle est spécifiquement discutée, y compris la méthode de redondance des données, la communication de groupe, la collecte de packages de résultats et la méthode d'optimisation de la mémoire pour la fusion des résultats. Les résultats expérimentaux montrent la capacité et le potentiel de mettre en œuvre les algorithmes SIG parallèles basés sur une boîte à outils SIG open source dans l'environnement PC connecté au réseau local.

    Points forts

    ► Un algorithme de génération de lignes de contour parallèles est conçu et mis en œuvre. ► La méthode d'optimisation des performances est discutée en détail. ► Le cluster Windows connecté au réseau local Slackly est configuré pour tester l'algorithme parallèle.


    Les modèles de microclimat et leur pertinence

    Le climat et le temps sont d'une importance fondamentale pour la distribution, l'abondance et l'évolution des organismes terrestres (Uvarov 1931 , Andrewartha et Birch 1954 ). Les écologistes ont désormais accès à un riche éventail de données climatiques et météorologiques à différentes échelles spatiales et temporelles à travers la planète, mais pour de nombreuses applications, cela n'est pas suffisant. Au lieu de cela, des conditions microclimatiques – le « climat près du sol » ou dans la « couche limite » (Geiger 1950 , Oke 1992 ) – sont requises. Les microclimats sont les conditions physiques réellement vécues par les organismes et qui sont pertinentes pour les processus fondamentaux d'échange de chaleur et de masse. Ils comprennent le rayonnement à courte et longue longueur d'onde, la température de l'air, la vitesse du vent, l'humidité, la température du substrat et l'humidité du sol. Ces conditions représentent l'interaction entre les conditions météorologiques/climatiques et les caractéristiques de l'habitat telles que l'ombre, le terrain (pente, aspect, ombrage) et la végétation. Les mesures des stations météorologiques sont effectuées à environ 1 à 2 m au-dessus du sol spécifiquement pour éviter ces influences locales, de sorte qu'elles fournissent une mesure plus pertinente au niveau régional, car les effets locaux peuvent être importants. Par exemple, Monteith (1960) a observé qu'une station météorologique près de Londres en juillet a enregistré 20°C à midi, mais à environ 10 cm au-dessus du sol dans une culture de luzerne, il faisait 5°C de plus. Il a fait remarquer qu'il faudrait voyager jusqu'en Floride ce jour-là pour trouver des conditions aussi chaudes à la même hauteur que la station météorologique. Chaque fois que nous voulons établir un lien direct entre les mesures expérimentales des réponses des organismes à la température et à l'humidité dans des conditions de terrain, c'est le microclimat plutôt que la météo ou le climat qui est nécessaire. Ces informations doivent également être obtenues à l'échelle spatiale et temporelle appropriée. L'échelle pertinente variera en fonction de la taille et de la variabilité de l'organisme, mais devra souvent être de l'ordre du cm–m et des minutes–heures pour saisir la variabilité environnementale pertinente et les mécanismes de régulation comportementale (Helmuth 1998 , 2002, Denny et al. 2006, Gilman et al. 2006 , Pincebourde et al. 2007 , Suggitt et al. 2011 , Denny et Dowd 2012 , Kearney et al. 2012 ).

    Alors que la mesure et la modélisation des conditions microclimatiques intéressent depuis longtemps les écologistes (Uvarov 1931 , Jackson 1966 , Willmer 1982 ), les microclimats sont devenus particulièrement pertinents ces dernières années pour un certain nombre de raisons techniques et d'actualité (Potter et al. 2013 , Bennie et al. 2014 , Hannah et al. 2014 ). Premièrement, il y a eu une explosion des recherches sur les contraintes climatiques des distributions des espèces via la méthode des modèles de distribution des espèces corrélatifs (SDM) (Elith et Leathwick 2009). Cette recherche a été facilitée par la disponibilité croissante de données environnementales maillées et a été motivée par le spectre des impacts anthropiques du changement climatique sur la biodiversité. À son tour, cela a conduit à un intérêt pour les bases sous-jacentes des associations entre le climat et les occurrences d'espèces, revigorant ainsi les études écophysiologiques des tolérances thermiques et hydriques des espèces. Ces dernières études dépendent de manière critique d'une caractérisation précise des microclimats. Deuxièmement, le développement d'enregistreurs de données environnementales bon marché a facilité la mesure d'au moins certaines variables microclimatiques critiques, notamment la température de l'air et du sol et l'humidité relative (Suggitt et al. 2011 , Ashcroft et Gollan 2012 , Gillingham et al. 2012 , Williams 2013 ) . Cependant, les mesures empiriques des conditions microclimatiques seront toujours limitées dans l'espace, le temps et dans la gamme des variables microclimatiques qui peuvent être mesurées (par exemple, la vitesse du vent, le rayonnement solaire et l'humidité du sol sont rarement mesurés). Ainsi, il est très utile de pouvoir modéliser les conditions microclimatiques à partir des bases de données de plus en plus détaillées sur le climat, la météo, le terrain, le sol et la végétation qui sont maintenant disponibles pour différentes parties du monde.

    Un certain nombre de modèles de microclimat ont été développés pour des buts ou des sites spécifiques (Hungerford et al. 1989 , Bennie et al. 2008 , Maclean et al. 2016 ) mais peu ont été mis à disposition pour une utilisation générale ou fournissent toutes les sorties requises pour le calcul des organismes. budgets de chaleur. Une exception est SNTHERM (Jordan 1991), qui a pour objectif principal la neige ainsi qu'une gamme d'autres sorties microclimatiques utiles. Cependant, il n'a pas de routines de rayonnement solaire et, en tant que programme Fortran autonome, est relativement inaccessible.

    Le modèle de microclimat que nous présentons ici a été développé à l'origine par Porter et ses collègues pour modéliser les bilans thermiques des organismes dans un environnement désertique, avec Beckman et al. (1973) et Porter et al. (1973) fournissant des aperçus, McCullough et Porter (1971) décrivant les algorithmes de rayonnement solaire, et Porter et al. (1973) et James et Porter (1979) fournissant des tests et des applications initiaux. Le modèle est conçu pour calculer les conditions microclimatiques près du sol en un point, compte tenu des propriétés de l'habitat et des informations sur les conditions météorologiques à 1 ou 2 m au-dessus du sol. Il ne calcule pas les phénomènes à méso-échelle qui dépendent des conditions environnantes, comme le drainage de l'air froid, bien que de tels effets puissent être ajoutés directement via les données d'entrée de la météo de conduite. Il suppose également que les propriétés de l'habitat sont uniformes sur un plan infini et ne capteront donc pas les dynamiques spatiales subtiles dues au flux latéral de chaleur ou d'humidité. Diverses extensions ont été apportées au modèle original, y compris la capacité de simuler des propriétés de substrat variables avec la profondeur et le temps (Kearney et al. 2014b). De plus, la capacité du modèle à prédire la température du sol a été largement testée sous un large éventail de climats en Australie (Kearney et al. 2014b ) et aux États-Unis (Kearney et al. 2014a ), les prévisions de températures du sol sur 3 heures étant à moins de 10 %. des valeurs mesurées lorsqu'elles sont pilotées par des données météorologiques quotidiennes maillées.

    Ce modèle de microclimat a été appliqué dans un large éventail de circonstances écologiques, y compris la compréhension du rôle de la thermorégulation dans l'atténuation du changement climatique (Kearney et al. 2009 , Kearney 2013 ), le calcul des températures des nids pour les tuatara et les tortues marines et les implications pour la température détermination dépendante du sexe (Mitchell et al. 2008 , Fuentes et Porter 2013 ) la génération de couches de résistance induites par l'évaporation limitant le mouvement des crapauds (Bartelt et al. 2010 ) prédisant les sites de translocation pour les espèces menacées (Mitchell et al. 2013 ) et prédisant contraintes de distribution plus généralement pour les ectothermes (Kearney et al. 2008 , Kearney 2012 ) et les endothermes (Porter et al. 2002 , 2006 , Natori et Porter 2007 , Kearney et al. 2010 , Mathewson et Porter 2013 , Briscoe et al. 2016 ). Le modèle a également été utilisé pour produire un ensemble de données mondiales sur les conditions microclimatiques (Kearney et al. 2014a). Cependant, comme SNTHERM, il a été développé à l'origine comme un programme Fortran autonome qui limitait son accessibilité, et il n'a pas, jusqu'à présent, été rendu public.

    Les sorties brutes du modèle de microclimat peuvent être utilisées directement ou fournies comme entrées pour les modèles ectothermes ou endothermes dans le package NicheMapR. Ces derniers modèles (qui seront décrits dans les notes logicielles suivantes) utilisent les sorties du modèle de microclimat pour deux extrêmes d'ombre pour calculer les budgets de chaleur, d'eau et d'énergie en fonction de la morphologie, de la physiologie et des options comportementales spécifiées, et incluent la mise en œuvre du modèle de budget énergétique dynamique pour le calcul. de l'énergétique du cycle de vie entier (Kearney 2012 , Kearney et al. 2013 ). Dans le reste de cet article, nous décrivons la structure du programme Fortran et les formules sous-jacentes du modèle de microclimat NicheMapR, ainsi que les fonctions R que nous avons développées pour s'interfacer avec le modèle. Nous démontrons son application avec une base de données climatique mondiale développée par New et al. (New et al. 1999 , 2002 ) et avec les observations météorologiques horaires du réseau SCAN.


    Discussion

    Les conditions dans les pays d'origine, bien qu'importantes, ne donnent pas une vision complète des déterminants de la migration d'asile. La disponibilité de refuges sûrs et durables dans le voisinage immédiat réduit les incitations à la mobilité longue distance, et l'accès des aspirants migrants au réseau, aux informations et aux ressources éclaire également leurs décisions quant à savoir si, quand et où aller 20,52 . De plus, des changements non quantifiables dans les politiques d'immigration dans les principales zones de destination peuvent avoir de profondes répercussions sur les statistiques d'arrivée 21,53 . Par exemple, la baisse susmentionnée des demandes d'asile dans l'UE-28 depuis 2016 (Fig. 1a) n'est pas seulement une réponse à la baisse de la gravité des conflits au Moyen-Orient, mais aussi en partie le résultat d'un accord entre l'UE et la Turquie qui s'est atténué. la route de transit égéenne 17 . De même, la fermeture des frontières internationales en réponse à la pandémie de COVID-19 a réduit d'un tiers le nombre de nouvelles demandes d'asile soumises à l'UE en 2020 54 .

    La migration internationale forcée, telle que la migration d'asile, n'est ni le seul ni le plus plausible type de réponse migratoire à des conditions environnementales défavorables. La plupart des migrations dans les pays en développement prennent la forme d'une migration interne rurale-rurale ou rurale-urbaine, et les déplacements transfrontaliers se limitent généralement au voisinage immédiat. Seul un petit sous-ensemble de migrants est capable de parcourir de longues distances et de demander l'asile en Europe ou aux États-Unis. Bien que l'on puisse raisonnablement s'attendre à ce que la migration forcée induite par le climat renforce plutôt qu'elle ne modifie fondamentalement ces tendances 10 , les limites des données entravent actuellement une enquête systématique sur la contribution relative des déterminants climatiques et non climatiques dans la prévision des déplacements internes de la manière menée ici 55 . De même, nos résultats ne réfutent pas la possibilité d'effets indirects à long terme du changement climatique ou les préoccupations bien fondées concernant les conséquences désastreuses des impacts du changement climatique qui pourraient survenir dans les dernières parties du siècle 49 . Un rapport récent du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat conclut que le changement climatique dépassant les limites d'adaptation locales peut déclencher une escalade des pertes et entraîner une migration forcée, bien que la confiance déclarée soit faible, reflétant le manque de recherche systématique sur l'ampleur de ces impacts 56 . Ceci constitue une priorité importante pour les recherches futures.

    Relever les défis de la migration mondiale en améliorant les conditions dans les pays d'origine est un pilier fondamental du Pacte mondial des Nations Unies sur les réfugiés 57 et du Pacte mondial des Nations Unies sur les migrations 58 , mais des interventions politiques efficaces nécessitent une compréhension rigoureuse des principaux moteurs de la migration. Les résultats présentés ici révèlent que les explications enracinées dans les conditions climatiques ajoutent peu à notre capacité à prédire la migration des demandeurs d'asile, malgré leur importance croissante dans les discours académiques et publics contemporains 11,13,59. Au lieu de cela, nous démontrons que l'exposition à la violence politique et les restrictions étendues sur les libertés civiles constituent des signaux d'alerte précoce importants et politiquement pertinents de futures vagues de migration transfrontalière forcée. Il s'agit d'un aperçu important et positif, car il montre que les demandeurs d'asile continuent d'utiliser le système comme prévu, même si la majorité des candidats à l'UE se voient finalement refuser le statut de protection 17,18 . En 2019, le taux global de rejet des décisions de première instance était de 61,9%, bien qu'avec des variations significatives entre les membres de l'UE 60 . Environ la moitié des candidats retenus ont obtenu le statut de réfugié, les autres ayant obtenu le statut de protection subsidiaire ou un permis de séjour pour des raisons humanitaires.

    Des institutions politiques inclusives et fonctionnant bien présentent une gamme d'avantages bien documentés, notamment une croissance économique plus stable, des investissements accrus dans le capital humain et une répartition plus équitable des richesses et des privilèges 61,62,63 . La lutte contre la violence politique a également des avantages immédiats en termes d'amélioration de la sécurité alimentaire, de facilitation de la reprise économique et de diminution du besoin des citoyens de protection internationale 22,29 . Les résultats présentés ici suggèrent que les investissements dans la résolution des conflits et la consolidation de la paix, et le renforcement de la qualité de la gouvernance dans les États fragiles ou répressifs constituent des points d'entrée importants pour faire face aux risques futurs liés à la migration d'asile.


    Abstrait

    L'approche Visual Neighborhood Configurations (VNCs) est présentée : une nouvelle approche pour explorer les théories complexes des phénomènes visuels dans les paysages en traitant des champs de vision totaux. De telles théories concernent le plus souvent la configuration des propriétés visuelles des zones autour des emplacements plutôt que uniquement les propriétés visuelles des emplacements eux-mêmes. L'approche typique pour interpréter les résultats du champ de vision total en classant les valeurs des cellules est donc problématique car elle ne prend pas en compte les zones locales des cellules. VNC surmonte ce problème en permettant de décrire formellement les aspects liés à la zone de la théorie de la visibilité, car il incorpore formellement la zone autour d'un point de vue donné : la forme et la taille des quartiers ainsi que, le cas échéant, la structure et l'attente de la propriété visuelle valeurs au sein du quartier. Après une brève revue qui sert à replacer la notion de VNC dans son contexte, la méthode pour dériver les configurations de voisinage visuel est expliquée ainsi que les Outil d'analyse VNC logiciel créé pour le mettre en œuvre. L'utilisation de la méthode est ensuite illustrée à travers une étude de cas de lieux d'isolement, de cachette et de chasse offerts par les cadres de pierres dressées d'Exmoor (Royaume-Uni).


    Votre accès éducatif aux produits Autodesk expirera dans <> jours. Si vous êtes toujours éligible, reconfirmez maintenant pour renouveler votre accès aux études pour une année supplémentaire.

    Nous ne sommes pas en mesure de reconfirmer votre éligibilité à l'accès éducatif aux produits Autodesk pour le moment. Si votre statut d'inscription change, vous pouvez réessayer. Si vous pensez qu'il y a eu une erreur, veuillez contacter SheerID (notre fournisseur de services d'identité) pour obtenir de l'aide. Vous pouvez continuer à accéder aux produits via <>

    Il semble que votre accès éducatif aux produits Autodesk ait expiré le <>. Si vous êtes toujours éligible, vous pouvez redémarrer votre accès et vous réabonner aux produits de votre choix.


    Pour consulter la liste complète des départements participants, consultez la page Contactez-nous.

    • Preuve que vous avez le droit de faire une demande :
      • Une preuve de citoyenneté canadienne, comme une copie de votre passeport ou certificat de citoyenneté
      • Une preuve de votre statut de résident permanent, comme une copie de votre carte de résident permanent ou
      • Une preuve de statut temporaire au Canada, comme un permis de travail, d'études et/ou de visiteur.
      • Si vous faites une demande au nom de quelqu'un d'autre, vous devez inclure le consentement à la divulgation de ses informations.
      • Le consentement doit être signé et daté par la personne autorisant la divulgation de ses informations.
      • Vous devez inclure le consentement de chaque personne de plus de 18 ans pouvant figurer dans votre dossier.
      • Si vous soumettez votre demande à IRCC , veuillez utiliser le Consentement à une demande d'accès à l'information et aux renseignements personnels formulaire (IMM 5744).
      • Il y a des frais de demande de 5,00 $ pour ces demandes. Il n'y a pas de frais en vertu de la Loi sur la protection des renseignements personnels.
      • À la fin de la demande, vous serez automatiquement dirigé vers un outil de paiement électronique, où vous devrez payer vos frais de demande de 5,00 $ en utilisant une carte de crédit Visa, MasterCard ou American Express.
      • La demande d'AIPRP en ligne consiste en une série de questions auxquelles il faut répondre dans l'ordre pour continuer (à moins que la question ne soit facultative).
      • Veuillez noter que cette demande n'enregistrera pas vos informations, vous devez donc remplir l'intégralité de la demande en une seule fois. Aussi, ne pas utilisez les boutons de navigation « Précédent » et « Suivant » de votre navigateur, car ils ne fonctionneront pas et toutes vos informations seront perdues.
      • Si vous ne savez pas comment répondre à une question, utilisez le "Aider" fonctionnalité en cliquant sur l'icône dans le coin supérieur droit de la boîte de question. Cette fonction fournit des informations pour vous aider à répondre aux questions.
      • Après avoir répondu à toutes les questions, un liste de contrôle des documents, qui listera les documents que vous devrez fournir. Vous devez scanner et joindre vos documents à votre demande.
      • Après avoir rempli votre demande en ligne et payé vos frais (le cas échéant), vous recevrez un e-mail confirmant que nous avons reçu votre demande. S'il a été fait sous le Accès à l'informationActe, vous recevrez également un reçu de paiement dans cet e-mail.
      • Les demandes faites en vertu de la Loi sur l'accès à l'information peut être transférable à une institution fédérale ayant un intérêt supérieur dans certaines circonstances. Les demandes de documents provenant de plusieurs institutions ne peuvent pas être transférées.
      • Les demandes faites en vertu de la Loi sur la protection des renseignements personnels ne peut pas être transféré.
      • Si l'institution qui a reçu la demande ne détient pas les documents demandés et que la demande ne peut être transférée, vous recevrez une réponse formelle l'indiquant.

      À l'aide de mots clés, vous pouvez rechercher des résumés des demandes d'accès à l'information complétées pour toutes les institutions gouvernementales. Si vous trouvez des informations intéressantes, vous pouvez demander les documents publiés précédemment directement à partir de vos résultats de recherche. Veuillez noter que des frais ne sont pas exigés pour une telle demande et qu'il n'y a pas de date limite pour répondre.

      Pour plus d'informations, veuillez vous référer à notre Foire aux questions (FAQ).


      Norme de codage OGC® GeoPackage

      Copyright © 2017 Consortium géospatial ouvert.
      Pour obtenir des droits d'utilisation supplémentaires, visitez http://www.opengeospatial.org/legal/

      Ce document est une norme internationale approuvée par les membres de l'OGC. Ce document est disponible sur une base libre de droits et non discriminatoire. Les destinataires de ce document sont invités à soumettre, avec leurs commentaires, une notification de tout droit de brevet pertinent dont ils ont connaissance et à fournir des pièces justificatives. Il s'agit d'une révision de l'OGC 12-128r12.

      Notez que le texte normatif de cette norme se trouve sur le site Web de l'OGC : https://portal.opengeospatial.org/files/12-128r14. S'il y a des différences entre ce document HTML et le document normatif, le document normatif prévaut.

      Type de document : Norme OGC®
      Sous-type de document : Norme de codage
      Étape du document : Approuvé
      Langue du document : anglais


      5. Conclusion

      Using digitized analog seismograms, we have relocated the 1920 epicenter to 105.540E, 36.481N near Haiyuan, resolved the focal mechanism to be predominantly strike-slip on a vertical plane, and modeled the body waves to obtain MW=7.9±0.2 . From horizontal offsets measured from the orthorectified Pleiades satellite imagery and DEM derived from aerial drone photos acquired by a quad-copter, we estimated MW=7.8±0.1 using the average slip and length of the rupture.

      We also measured the phase amplitudes and periods of the waveforms to obtain broadband body wave magnitude mB=7.9±0.3 and the IASPEI standard surface wave magnitude MS(20)=8.1±0.2 . Le mB est égal à la m et mB previously reported by Gutenberg and Richter ( 1954 ) and Abe ( 1981 ). Converting mB et M dans MW and averaging the best estimates from all four approaches, we constrain the magnitude of the 1920 Haiyuan earthquake to be MW=7.9±0.2 , consistent within the uncertainty with the MW 8.0 published by Deng et al. ( 1984 ). Le MS(20) is smaller than the original M 8.5 by Gutenberg and Richter ( 1941 ), suggesting Gutenberg's definition of M is not compatible with that of the modern MS and overestimates the size of earthquakes.

      M reported based on intensity of shaking could be overestimated as well, as in the case of the Haiyuan earthquake, the relationship was derived from Gutenberg's surface wave magnitude M (Gu, 1983 Li, 1960 ). Néanmoins, M can be converted into m using the relation given by Gutenberg and Richter ( 1956 ) and Bormann and Saul ( 2008 ). Le m scale is later known as mB and is a good proxy for the moment magnitude MW within an uncertainty of approximately ± 0.2 (Bormann et al., 2013 Kanamori, 1977 ).