Arkadaşlar size şunu sormak istiyorum DEM'de akışları nasıl yakabilirim, aşağıdaki resimler ne yapmak istediğimi anlamanıza yardımcı olacaktır.
bu benim DEM'im ve mavi çizgiler benim nehirlerim. Ancak, ondan akış birikimini tanımladığımda, aşağıdaki görüntüler ortaya çıktı.
Bunu nasıl çözerim? HEC-GeoHMS'de DEM yenilemeyi denedim. Gerçekten dere yandığına inanıyorum ama katmanındaki yüksek ve düşük değerlere etkisi olmadığı için DEM yükselmesini etkilediğini düşünmüyorum. Yüksek ve düşük değerler hala aynı.
Tamam, bu cevabı, yukarıdaki yorumlarımı denemek ve pekiştirmek ve akış yakma sorunuyla mücadele eden başkaları için bir kaynak olarak hizmet etmek için verdim. Bu soruya cevabımda belirttiğim gibi Shapefile ve DEM: nehirlerin davranışını kontrol edin, bir modeli gerçekle değil, bir modelle karşılaştırdığınız için, eşlenmiş bir vektör akışı veri kümesinin karşılık gelen DEM tarafından çıkarılan akış ağından sapmasını beklersiniz. Bu, özellikle kanal ağının ana sularında geçerlidir, çünkü bu, haritalanmış akış ağının en az doğru olduğu yerdir ve bu küçük birinci dereceden akışlarda bir akışın ne olduğu tanımı biraz belirsizdir. Bununla birlikte, akış ağlarınız, havza çıkışlarına doğru daha yüksek dereceli akışlarda da farklılık gösterir. Bu, DEM'inizin bir akış ağını doğru şekilde çıkarabilmek için yeterli kalitede olmadığının bir işaretidir. Sonuç olarak, yapmak istediğinizi yapmak için daha doğru ve daha yüksek hassasiyette bir DEM'e ihtiyacınız olacaktır. Ancak asıl mesele şudur, hidrolojik modelleme ile drenaj modelleri ve havza tasviri (DEM'den türetilen akış birikimi rasteriyle temsil edilir) çıkarılan akarsu ağı kadar önemlidir. Bir tavuk işleme tesisinin komşu bir tarlaya mı yoksa doğrudan bitişik bir akıntıya mı aktığını bilmek, tüm farkı yaratır ve bunu size söyleyen DEM'den türetilen akış ağıdır. 'Daha doğru' haritalanmış akış ağınızı DEM'e yazabilirsiniz, ancak bunu yapmak, yamaç alanlarındaki akış birikimi (drenaj düzeni) haritanızı iyileştirmeyecektir. Yalnızca eşlenmiş akış ağı boyunca akış modelini iyileştirecek ve o zaman bile, muhtemelen bir dijital akış (DEM'de) ve eşlenmiş bir akışın çakışmadığı paralel akışla sonuçlanacaktır.
Bir akış ağını bir DEM'e yakmak, bence, genellikle zayıf ve çok fazla kullanılan bir uygulamadır. Mantıklı olduğu sınırlı durumlar vardır. Örneğin, yol setleri boyunca akarsuları yakmak, setin altındaki gömülü menfez boyunca akışı etkili bir şekilde güçlendirmek mantıklıdır. Bununla birlikte, vektör akış ağları söz konusu olduğunda, insanlar genellikle yanlış bir yüksek doğruluk duygusuna sahiptir. LiDAR gibi birçok modern DEM veri kaynağından türetilen DEM'den çıkarılan akış ağları, en azından daha düşük dereceli havzalarda, genellikle topografik haritaların mavi hat ağından daha doğru olabilir. DEM'in doğruluğu düşük olduğunda (DEM'inizde olduğu gibi), yanmış bir akış ağı, gerçekte yamaçlardaki drenaj modellerini iyileştirmek için hiçbir şey yapmadığında ve taşkın ovaları boyunca garip eserler yaratabildiğinde yanlış bir doğruluk hissi verebilir. . Akış yazmanın bir parçası olarak akış dışı bir gradyan uyguladığınızda bu eserler bazen azaltılabilir, ancak çoğu akış yazma aracı bu seçeneği sunmaz. Akarsu tarafından yanan bir DEM'in, nehir tarafından yakılmayan bir DEM'den daha doğru tanımlanmış havza bölmelerine sahip olması olası değildir. Akış yakma aynı zamanda bir DEM'den ölçülen eğimleri de etkileyecektir, bu nedenle bu amaç için orijinal DEM'i kullanmanız şiddetle tavsiye edilir (ancak DEM'lerde herhangi bir hidrolojik ön işleme işlemi için durum gerçekten böyledir). Daha yaygın DEM ön işleme yöntemi olan depresyon doldurma, neredeyse kesinlikle daha kötü bir çözüm sunacak olsa da, çoğu zaman, depresyon ihlali algoritmaları, akış yakma ile karşılaştırıldığında daha iyi bir çözüm sunabilir.
Sizin durumunuzda, DEM'iniz havza tabanına yakın (resmin sol tarafı) çok geniş bir düz alana sahiptir. Bu, kapsamlı DEM doldurmanın sonucuysa, o zaman benim tavsiyem, bir DEM'de akışları yakacaksanız, çöküntüleri önce değil, yanıktan sonra doldurduğunuzdan emin olun. Elbette, bu depresyonları bir şekilde aşmanız muhtemelen daha iyi olur. Düz alan sadece doğal topografyaysa, o zaman böyle düşük kabartmalı bir alanda topografik olarak yönlendirilen akış yolu modellemesinin tüm temelinin çöktüğünü ve drenaj modellerinizin gerçekçi bir şeye yakın olmasını gerçekten bekleyemeyeceğinizi söyleyebilirim. alanlar. Böyle bir durumda, sahip olduğunuzdan çok daha yüksek hassasiyette bir DEM'e ihtiyacınız olacaktır. Akışları yakmanız gerekiyorsa, pozitif yükseklik hatalarından kaynaklanan yapay tepeleri kesmek için yeterli bir azalma değeri kullanmalısınız. Bu nedenle, DEM hatasının (RMSE) 3-10X'lik bir azalma değeri uygun olabilir ancak bu, verilere ve topografyaya bağlı olacaktır. Ve unutmayın, daha sonra depresyon ihlali veya hibrit bir ihlal/doldurma algoritması uygulamak iyi bir fikir olacaktır.
Dikeyde doğruluk doğrulama ve sapma düzeltmede dijital yükseklik modelleri
Dijital Yükseklik Modeli (DEM), yeryüzünün arazisini temsil etmek için kullanılır. Ücretsiz olarak sağlanan DEM'ler, Japonya Coğrafi Araştırma Enstitüsü (GSI-DEM), Gelişmiş Uzay Kaynaklı Termal Emisyon ve Yansıma Radyometresi-Küresel DEM, Mekik Radar Topografya Misyonu, Küresel Çok Çözünürlüklü Arazi Yüksekliği Verileri 2010, Hidrolojik tarafından üretilen 10 m DEM'dir. Çoklu Ölçeklerde Mekik Yükseklik Türevlerine ve gerçekte bilimsel çalışmalarda kullanılan Küresel 30 Yay-İkinci Yüksekliğe dayalı veri ve haritalar. DEM'ler, bir gözlem yükseklik noktası kullanarak bir hatayı değerlendirmek için yüksek bir doğruluk sağlamıştır. Bu çalışmadaki DEM'ler, Japonya'nın Shikoku Adası'nın orijinal bir uzamsal çözünürlüğünde toplandı ve küresel konum sistemi tarafından gözlemlenen referans yükseklik noktaları kullanılarak değerlendirildi ve düzeltildi. SYM'lerin değerlendirme ve düzeltme yöntemi sırasıyla istatistiksel ölçümlere ve doğrusal dönüşüm algoritmasına dayanmaktadır. Sonuçlar, GSI-DEM'in beş DEM'den daha yüksek doğruluğa sahip olduğunu ve bu DEM'lerin dönüşümün parametreleri tarafından düzeltildikten sonra daha fazla doğruluk kazandığını ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım gelecekte yeni bir DEM önermek için kullanılacaktır ve dünyanın arazisini modellemek için yüksek doğrulukta bir DEM yapmak için uygulanabilir.
1. Giriş
Akarsu suyu, genellikle çevredeki havzanın hidrolojik ve biyojeokimyasal özelliklerini yansıtan elementler ve çözünmüş organik karbon (DOC) dahil olmak üzere çok sayıda çözünmüş ve askıda maddeden oluşur.Andersson ve Nyberg, 2009 Covino et al., 2012 ] ve akış ağı boyunca girdiler, değiş tokuşlar ve işleme. Akarsu suyunda bulunan bazı elementler biyota için önemli besinlerdir.Parlak et al., 1995 ], diğerleri toksik olabilirken [Lydersen ve ark., 2002 Chan ve ark., 2003 ] konsantrasyonlarına ve biçimlerine bağlı olarak. Bu nedenle, azaltma stratejileri ve sürdürülebilir havza yönetim planları geliştirmek için havzadaki bu unsurların kaynaklarını ve kontrollerini anlamak önemlidir.
Geniş çapta uygulanabilir yönetim stratejileri geliştirmenin zorluğu, hepsi benzersiz kimyasal özelliklere ve davranışlara sahip oldukları için elementleri kategorize etmenin zor olmasıdır. Bununla birlikte, umut verici bir yaklaşım, daha karmaşık bir biyojeokimyaya sahip olan "korunumsuz" elementler ile topraklarda ve sularda "korunmalı" hareket eden elementler arasındaki farklardan yararlanmak olabilir. Muhafazakar elementler, çeşitli biyolojik ve kimyasal işlemlerden sadece zayıf bir şekilde etkilenir. Daha muhafazakar bir elementin bir örneği, biyota tarafından daha yüksek bir dereceye kadar alınmayan, akarsu suyunda çökelmeyen veya redoks reaksiyonlarına katılmayan Na'dır. Ayrıca Na organik maddeye, kolloidlere veya genel olarak minerallere güçlü bir şekilde bağlanmaz. Muhafazakar olmayan elementler, çeşitli biyolojik ve/veya kimyasal süreçlerden, örneğin bitki örtüsü, çökeltme, birlikte çökelme, indirgeme/oksidasyon, organik madde ve mineral yüzeyler üzerinde güçlü emilim veya kolloid oluşumu gibi çeşitli biyolojik ve/veya kimyasal işlemlerden daha güçlü bir şekilde etkilenir. Daha koruyucu olmayan maddelere örnek olarak Fe (karmaşık redoks kimyası nedeniyle), Th (düşük çözünürlüğü ve organik maddeye yüksek afinitesi nedeniyle), Al (çözünürlüğü pH'a güçlü bir şekilde bağlı olduğu için) ve DOC (biyolojik rolü nedeniyle) verilebilir. ). Bu nedenle, "muhafazakar olmayan" ile, şu veya bu nedenle su akışını pasif olarak takip etmeyen öğelere atıfta bulunuyoruz. Bu tanımlar aynı zamanda daha önce yapılan çalışmalarla da uyumludur. Pokrovsky ve Schott [ 2002 ] ve Savenko et al. [ 2014 ], muhafazakar elementleri biyolojik veya kimyasal etkileşimleri çok az olan veya hiç olmayanlar olarak tanımlarken, Klaminder et al. [ 2011 ], akarsu suyundaki birçok baz katyonu ve Si gibi en muhafazakar unsurların, suyun havzada kalma süresinden tahmin edilebileceğini vurguladı.
Akarsu biyojeokimyasındaki son gelişmelere rağmen, akan sulardaki muhafazakar olmayan ve muhafazakar elementlerin değişkenliğini neyin kontrol ettiğini ve bunun kavramsal bir anlayışa nasıl basitleştirilebileceğini anlamakta başka bir zorluk devam etmektedir. Peyzaj heterojenliğinin akarsulara farklı kimyasal imzalar sağlamada önemli bir rol oynadığını biliyoruz. Bu sinyaller entegre edilir, dönüştürülür ve akarsular küçük membalardan mansaptaki daha büyük nehirlere doğru akarken iletilir.McEachern ve ark., 2006 Jencso ve McGlynn, 2011 Neubauer ve ark., 2013 ]. Örneğin, arazideki toprak işlemeler ve sıralanmış tortular gibi mineral toprak parçaları, ayrışma süreçlerinden türetilen birçok elementin kaynağıdır (Şekil 1). Öte yandan, nehir kıyısı toprakları ve turbalıklar gibi peyzajdaki organik toprak parçalarının, organik madde için yüksek afiniteye sahip elementler için DOC kaynakları ve birikim alanları olduğu bilinmektedir (Şekil 1). Her iki peyzaj parçasının da (mineral topraklar ve organik topraklar) akarsu kimyası üzerinde belirgin etkileri vardır, ancak Cooper ve ark. [ 2000 ] ve Evans et al. [ 2006 ], belirli bir peyzaj parçasındaki varyasyonlar, aralarındaki varyasyondan daha küçük olduğu için, benzer peyzaj yamalarının genellikle benzer şekilde davrandığını gösterdi. Akarsu kimyası üzerindeki peyzaj etkisinin bu anlayışını kullanarak, Lidman et al. [2014], bu yamaların nispi kaplaması ile akış kimyası arasında, birden fazla ölçekte elementlerin tahminini geliştirmek ve su toplama yapısı ve işlevi hakkında ek bilgi sağlamak için kullanılabilecek doğrudan bir bağlantı olduğunu gösterdi.
Bununla birlikte, özellikle alansal kapsama, hidrolojik özellikler ve aynı zamanda peyzaj parçaları arasında genellikle büyük farklılıklar olduğu için, çeşitli elementler için akarsu kimyası kalıpları ile peyzajların uzamsal yapısının en iyi nasıl ilişkilendirileceği sorusu devam etmektedir. jeomorfoloji [Jones ve ark., 1999 Harpold ve ark., 2010 Park et al., 2014 ]. Örneğin, eğer bir manzara farklı parçalardan oluşan bir mozaik olarak görülüyorsa, genellikle en geniş kapsama alanına sahip parçanın akış kimyası üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olması beklenir [Tiwari et al., 2014 ]. Bu bilgi, farklı peyzaj yamalarının akarsu akışına göreli katkılarını yama kapsamı ile orantılı olarak karıştırarak memba suyu sinyallerini karıştırmak ve ölçmek için peyzaj karıştırma modelleri oluşturmada yaygın olarak kullanılmıştır.Laudon et al., 2011 ]. Bu nedenle, memba ölçeğinde başarılı olmuştur, çünkü akarsulara su girişinin büyüklüğü, belirli bir yama tipinin hakim olduğu su toplama alanının oranıyla bağlantılıdır. Bir havzadaki farklı yamaların alan kapsamı, bu nedenle, her yama türünün benzersiz özelliklerinin ve süreçlerinin neden olduğu değişkenliğin, kapsama alanlarında temsil edilebileceğini varsayarak, tüm süreçleri kolayca uygulanabilen bir modelde toplayan basit bir teknik sağlayabilir (Şekil 1a). ).
Gerçekte, peyzaj yapısının rolü muhtemelen farklı eleman türleri için farklı olacaktır ve her zaman farklı yamaların alansal kapsamı ile doğrudan ilgili değildir. Peyzaj parçasının suyun yönlendirildiği kısımları önemli ölçüde daha ıslak olacak ve daha kuru kısımlara göre biyojeokimyasal olarak daha aktif olacak ve bu nedenle daha muhafazakar olmayan elementler üzerinde önemli ölçüde daha büyük etkilere sahip olacak.Zimmer et al., 2013 Altın et al., 2014 Weyer et al., 2014 ]. Örneğin, bir su toplama havzası turba topraklarından iki kat daha fazla toprak içeriyorsa, bölgenin genel konumu nedeniyle suyun büyük bir kısmı turba yoluyla dereye yönlendirilse bile alansal kaplama turba peyzajına daha az önem verecektir. akarsu başlangıç noktalarını çevreleyen alçak alanlar [Grabs ve ark., 2012 ].
Bu nedenle, tanımlayıcılar olarak ıslak alan ve akış yolu konfigürasyonu kullanılarak havzaların yeniden sınıflandırılması, bazı unsurlar için orantısız derecede önemli olması gereken yamalar ve süreçlere daha fazla vurgu yapar. Peyzajlardaki doğal olarak diğerlerinden daha ıslak olan yamalar (örneğin, nehir kıyısı turbalıkları ve turbalıkları), havzanın reaktif alanlarını, yani “yerelleştirilmiş sıcak noktaları” temsil ettikleri için akarsu kimyasını etkilemek için daha büyük öneme sahip olabilir.Kuglerova et al., 2014 ] (Şekil 1c). Benzer şekilde, yüzey topografyası kullanılarak suyun farklı peyzaj parçaları boyunca nasıl yönlendirildiğini değerlendirmek, suyun tercihen akışa giden akış yolları boyunca nasıl kanalize edildiğini gösterebilir [Ågren et al., 2014 ]. Bu nedenle, havza topografyasını kullanarak havza bölümünden dereye yeraltı suyu akış yollarını izleyerek, akış kimyasını düzenlemek için peyzajın hangi bölümlerinin en önemli olması gerektiği konusunda bilgi verebilir. Suyun akış yolları boyunca ölçülen, akışa daha yakın olan yama türlerinin, akış kimyası üzerinde daha uzaktakilerden daha büyük bir etkiye sahip olduğu varsayılabilir (Şekil 1b). Her iki durum da, daha reaktif oldukları, daha fazla su taşıdıkları ve alıcı akışlara daha güçlü bir şekilde bağlı oldukları için aşağı akış süreçlerinin yukarı akış süreçlerinin yerini alabileceğini yansıtmaktadır.
Peyzaj tanımlayıcılarını kullanmanın zorluğu, onları harita bilgilerine dayalı olarak tanımlamaktır. Peyzaj parçalarını tanımlamaya yönelik geleneksel yaklaşımlar, bitki örtüsündeki ani değişikliklere dayalı olarak haritaların oluşturulduğu uzaktan algılama verilerine dayansa da, peyzaj toprak özelliklerindeki küçük değişiklikler nedeniyle genellikle mekansal değişkenliği ve bulanık sınırları görmezden gelirler.Murphy et al., 2011 ]. Yeni coğrafi bilgi sistemi (CBS) araçlarının kullanımı, toprak özelliklerinin ince ölçekli haritalanması yoluyla peyzaj tanımlayıcıları oluşturma olanağı sağlar.Creed ve Sass, 2011 Lang et al., 2012 Walker ve ark., 2012 ]. CBS, havza boyunca sürekli piksel kapsamında toprak özelliklerini temsil etmek için araçlar sağladığından, birden fazla uzamsal ölçekte su toplama havzasının işleyişine ilişkin hidrolojik anlayışımızı geliştirebilir.Murphy et al., 2009 Pappas et al., 2015 Soulsby et al., 2016 ]. Bu şekilde, toprak özelliklerindeki kademeli değişiklikler, yalnızca yüzey kaplamalarından ziyade temsil edilir. Bu tür haritalamanın doğruluğu, havza yapısını işlevsellikle ilişkilendirme potansiyeli sağlayabilen yüksek çözünürlüklü lidar verileriyle geliştirilir.
Bu çalışmanın genel amacı, peyzajdaki hidrolojik ve biyojeokimyasal süreçler arasındaki bağlantının ve bunun yüksek çözünürlüklü harita bilgilerini kullanarak çok çeşitli elementlerin taşınması ve kaderi ile ilişkisinin anlaşılmasını arttırmaktı. Akarsu suyu kimyasını düzenleyen boreal havzaların temel özelliklerini test etmek için zıt biyojeokimyasal özelliklere sahip geniş bir element seçimi kullanıldı. Muhafazakar ve muhafazakar olmayan elementlerin reaktivite ve hareketlilik açısından farklılık gösterdiği gerçeği göz önüne alındığında, bu farklı element sınıfları için su toplama yapısı ve akarsu kimyası arasındaki ilişkiyi tanımlayan farklı modellerin ortaya çıkacağını varsaydık. Akış yolları ve toprak ıslaklığı gibi faktörleri hesaba katan daha karmaşık CBS yaklaşımlarının, esas olarak daha koruyucu olmayan bir biyojeokimyasal davranışa sahip elementler için tahmin gücünü artıracağını tahmin ettik.
4.2 Yüksek çözünürlüklü DEM işleme
Bir DEM'den bir IDC buzul üstü akarsu-nehir ağının çıkarılması, su toplama çıkışı (lavabo) için önceden belirlenmiş bir yerin atanmasını gerektirir. Bu çalışma için, terminal çıkış moulin'in bilinen yerini içeren topografik çöküntü lavabo olarak kullanıldı, diğer tüm küçük çöküntüler Karlstrom ve Yang'a (2016) göre dolduruldu. Bu kısmen doldurulmuş DEM daha sonra akış yönlerini ve akış aşağı akışa katkıda bulunan bir alan rasterini hesaplamak için kullanıldı (Karlstrom ve Yang, 2016). Son olarak, küresel bir erime suyu katkı alanı ( AC ) eşik, buz yüzeyi drenaj ağlarını simüle etmek için kullanıldı. Uygulamada, eğer AC çok büyük (küçük) ayarlanırsa, modellenmiş drenaj ağları gerçek dünyadaki kanal seyahat mesafelerini olduğundan az tahmin eder (fazla tahmin eder) ve gerçek interfluve seyahat mesafelerini olduğundan fazla tahmin eder (az tahmin eder) (Montgomery ve Foufoula-Georgiou, 1993 Yang ve Smith, 2016). Bu nedenle, bu parametreyi kasıtlı olarak değiştirerek, erime mevsiminin erken ve sonlarında en düşük drenaj yoğunluğuna sahip olma eğiliminde olan buzul üstü akarsu-nehir ağının mevsimsel evrimini simüle edebiliyoruz (Yang ve diğerleri, 2015b, 2017 King ve diğerleri). ., 2016). Bu çalışma, DEM'i güvenilir, aktif olarak akan bir nehir ağı üretmeye zorlamak için bir DEM akışı yakma tekniği kullanmıştır (Lindsay, 2016). WV DEM'i yakmak için, uzaktan algılanan buzulüstü haritamızla uzamsal olarak çakışan DEM raster piksellerinin yükseklikleri 1.0 m düşürüldü (“yakıldı”), böylece yönlendirilmiş akışı bu doğru bir şekilde haritalanmış buzulüstü akarsu-nehir kanallarından geçmeye zorladı.
Akarsu akış modellemesi için uydudan türetilen yağış verilerinin yeterliliği
Seller, Dünya üzerinde iklimle ilgili en yaygın ve yaygın tehlikedir. Taşkın tahmini, taşkınlarla ilişkili ölüm oranını azaltabilir. Uydular, seyrek olarak ölçülen bölgelerde alansal yağış tahminlerini hesaplamak için etkili ve ekonomik araçlar sunar. Bununla birlikte, uydu tabanlı yağış tahminleri, yağış tahminlerinin güvenilmez olduğu düşünüldüğünden, taşkın tahmininde ve hidrolojik akış akış modellemesinde sınırlı bir kullanıma sahip olmuştur. Bu çalışmada, Nil ve Mekong Nehirlerinin alt havzaları için günlük uydu tabanlı yağış tahminleri tarafından yönlendirilen mekansal olarak dağıtılmış bir hidrolojik modelden kalibrasyon ve doğrulama sonuçlarını sunuyoruz. Sonuçlar, hidrolojik model bu tür verilerle kalibre edildiğinde, hidrolojik modelleme için uzaktan algılanan yağış verilerinin kullanışlılığını göstermektedir. Bununla birlikte, uzaktan algılanan yağış tahminleri, model yeniden kalibre edilmedikçe, yağmur ölçerle ölçülen yağışla kalibre edilen hidrolojik modellerle güvenle kullanılamaz.
Bu, abonelik içeriğinin bir önizlemesidir, kurumunuz aracılığıyla erişilir.
DEM Akış Yakma - Coğrafi Bilgi Sistemleri
USGS veri ağları, su kaynaklarının uzun vadeli yönetimi ve günlük yönetimi için kritik öneme sahiptir. Michigan'daki 140 dere ölçerden elde edilen uzun vadeli veriler (şekil 2) çeşitli kurumlar tarafından köprüler ve menfezler tasarlamak, tepe akışlarını tahmin etmek ve taşkın hasarlarını en aza indirmek için taşkın yatağı haritalaması için kullanılmaktadır. Hidroelektrik kamu hizmeti operatörleri, atık su arıtma tesisi operatörleri ve Ulusal Hava Durumu Servisi, günlük olarak akış verilerini kullanır. Ek olarak, balıkçılık ve vahşi yaşam koruma alanlarının yöneticileri, yönettikleri fauna ve flora için uygun habitatları korumak için kritik olan dönemlerde USGS akış akışı verilerini kullanır. Su verilerinin tarihsel kaydı, gelecekteki araştırmalar için bir temel ve planlama için sağlam bir temel sağlar.
(Daha Büyük Sürüm, 194K GIF)
Başlıca araştırma programları arasında balık stoku değerlendirmesi ve topluluk dinamikleri, su habitatı ve gıda-web etkileşimleri, kıyıya yakın ve sulak alan habitatları, karasal ekoloji ve egzotik türler yer alır. Yerli türlerin restorasyonunu engelleyen faktörleri belirlemek için Great Lakes balık popülasyonları üzerinde uzun vadeli araştırmalar yürütülmektedir. Su ve sulak alan habitatları üzerine araştırmalar, ekolojik restorasyon çabalarının etkinliğini değerlendirmek ve yerel toplulukların çeşitliliği ve sürdürülebilirliği üzerindeki olumsuz etkileri en aza indirmek için alternatif yönetim eylemlerini değerlendirmek için kullanılır. Araştırmacılar, zebra midyesi, ruffe ve deniz feneri gibi egzotik türlerin önlenmesi, muhafazası ve kontrolü ile ilgili bilgileri sağlamak için saha, laboratuvar ve modelleme çalışmalarının bir kombinasyonunu kullanır. Karasal araştırmalar, kum tepeleri, otlaklar ve savanlar dahil olmak üzere eşsiz Büyük Göller habitatlarının korunması ve restore edilmesine vurgu yapılarak, öncelikle Büyük Göller Ulusal Parkları ve Göl Kıyılarında yürütülür.
(Daha Büyük Sürüm, 194K GIF)
Michigan, Michigan'ın Coğrafi Bilgi Ağlarına Erişimini İyileştirme (IMAGIN) olarak bilinen bilgisayar haritalama ve veri alışverişini desteklemek için çok kurumlu bir çaba kurdu. Michigan Kütüphanesi, Michigan Eyalet Üniversitesi, Doğal Kaynaklar Departmanı ve Yasama Hizmeti Bürosu'nu içeren IMAGIN konsorsiyumu, Michigan'da coğrafi bilgi sistemlerinin (GIS) kullanımını desteklemek için çalışıyor. IMAGIN'in işlevleri arasında coğrafi veri alışverişi için yöntemler ve standartlar geliştirmek, coğrafi bilgilere erişimi genişletmek ve eyaletin kütüphane sistemi aracılığıyla CBS ürünlerinin kamu görünürlüğünü artırmak yer alır. USGS temsilcileri, Federal Coğrafi Veri Komitesi tarafından desteklenen çalıştaylar sağlayarak ve güncel forumlar düzenleyerek IMAGIN faaliyetlerine katılırlar. USGS ayrıca, çeşitli CBS uygulamaları için kartografik veriler üretmek ve sağlamak için Michigan'daki Federal, Eyalet ve yerel kurumlarla birlikte çalışır.
USGS, Güneydoğu Michigan'da dijital yükseklik verileri üretmek için Wayne County Çevre Departmanı ile işbirliği yapıyor. Bu veriler, yüzey modellemede kullanılan topografik verileri sağlayarak Wayne County'nin Rouge Nehri Ulusal Islak Hava Gösterimi Projesi için araştırma çabalarını destekleyecektir.
USGS, Michigan'daki çeşitli alanlar için DOQ'lar üretmek için ABD Orman Servisi ve Doğal Kaynakları Koruma Servisi ile işbirliği yapıyor. Yukarı Yarımada'daki Ottawa ve Hiawatha Ulusal Ormanları için DOQ'lar, doğal kaynak planlaması için kullanılacak bölgenin bir görüntü tabanını veya "anlık görüntüsünü" sağlayacaktır. Marquette, Alpena, Montmorency, Otsego, Kalkaska, Clinton ve Monroe ilçelerinin dijital toprak haritalama faaliyetlerine temel teşkil etmesi için ortofotolar planlanıyor.
(Daha Büyük Sürüm, 291K GIF)
Daha fazla bilgi için aşağıdakilerden herhangi birine başvurun:
6520 Ticaret Yolu, Süit 5
Lansing, Michigan 48911-5991
Telefon: (517) 887-8903
Faks: (517) 887-8937
E-posta: E-posta: [email protected]
Ek yer bilimi
bilgi şuradan bulunabilir:
USGS Ana Sayfasına erişim
adresinde World Wide Web'de
http://www.usgs.gov/
hakkında daha fazla bilgi için
tüm USGS raporları ve ürünleri
(haritalar, resimler,
ve bilgisayarlı veriler), çağrı
1-888-ASK-USGS
Bu bilgi notu pdf formatında da mevcuttur:
Bakım Yapan: USGS Bilgi Formu Ekibi. Bu sayfa için önerileriniz varsa, lütfen bize bildirin!
Yukarı Paraguay Nehir Havzasının Birleşik Hidrolojik-Hidrolik Modellemesi
Bu makale, Brezilya ve Paraguay'a uzanan yaklaşık 600.000 km2'lik bir drenaj alanını kapsayan, karmaşık büyük ölçekli bir bölge olan Yukarı Paraguay Nehir Havzası (UPRB) boyunca yağış-akış süreçlerinin ve akış yönlendirmesinin ayrıntılı bir modelini sunmaktadır. , ve Bolivya. UPRB içinde, olağanüstü biyolojik çeşitliliğe ve büyük ekolojik değere sahip, ancak şu anda antropojenik faaliyetler tarafından tehdit edilen dünyanın en büyük sulak alanı olan Pantanal yer almaktadır. İki ana bileşenle kavramsal bir model uygulandı: (1) daha basit akış yönlendirme yöntemleri kullanılarak dağıtılmış büyük ölçekli hidrolojik model MGB-IPH aracılığıyla havzanın ve Paraguay Nehri kollarının bir kısmının simülasyonu ve (2) ana akış simülasyonunun simülasyonu. drenaj ağı, tek boyutlu bir hidrodinamik model ile yaklaşık 4.800 km nehir ulaşır. Bölgenin veri kıtlığına, karmaşıklığına ve karmaşık nehir drenaj ağına rağmen, birleştirilmiş model havzanın hidrolojik rejimini temsil edebilmiştir. Gözlenen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki karşılaştırmalar, yukarı Paraguay Nehri ve kollarının akış rejimini temsil etmede iyi bir model becerisi gösterdi ve sistem davranışını anlamak ve tahmin etmek için bir araç olarak değerini vurguladı. UPRB'nin hidrolojik süreçlerinin daha önce hiç sunulmamış bir ayrıntıyla önerilen modellemesi, ekosistem işleyişini anlamak ve antropojenik baskıya, iklim değişikliğine ve iklim değişkenliğine karşı direncini değerlendirmek için değerli bir araç sağlar.
Şu anda iklim değişkenliği ve iklim değişikliği ile bunun biyolojik çeşitlilik, su kaynakları, gıda üretimi ve diğer sosyal, ekonomik ve politik yönler üzerindeki etkilerini incelemek için artan bir çaba var (Gedney et al. 2006 Heimann ve Reichstein 2008 Barrios et al. 2008 Steele -Dunne ve diğerleri 2008 Jarvis ve diğerleri 2008). İklim değişikliği (doğal veya insan kaynaklı) nedeniyle tahmin edilen başlıca etkiler arasında, küresel ve bölgesel yağış modellerindeki değişiklikler ve bunun sonucunda nehirlerdeki akış rejiminin değişmesi yer alır (Betts ve diğerleri, 2007 Gedney ve diğerleri. 2006). İnsan faaliyetlerinin neden olduğu arazi kullanımı değişiklikleri, dünyanın bazı bölgelerinde yağış-akış dönüşümü ile ilgili hidrolojik süreçleri de önemli ölçüde değiştirmiştir (Stohlgren ve diğerleri, 1998 Galdino ve Clarke 1997).
Su kaynakları üzerindeki bu tür etkilerin araştırılması, belirli yaklaşımların uygulanması gereken geniş alanları kapsayan hidrolojik çalışmaları gerektirmiştir (Overgaard ve diğerleri 2006 Xu 1999). Bu anlamda, büyük ölçekli su havzalarıyla başa çıkmak için çeşitli dağıtılmış hidrolojik modeller geliştirilmiş veya uyarlanmıştır (Singh ve Frevert 2002 Xu 1999 Wood ve diğerleri 1997 Croley II ve He 2005 Croley II ve diğerleri 2005 DeMarchi ve diğerleri 2011). Bu modeller, temel olarak parametrelerinin duyarlılık analizi yoluyla veya gelecekteki akışların tahmininde meteorolojik modeller tarafından sağlanan tahmini yağış ve diğer iklim değişkenlerini kullanarak hidrolojik süreçlerdeki değişiklikleri analiz etmek için kullanılmıştır (Benoit ve diğerleri 2000 Habets ve diğerleri 2004 Collischonn ve diğerleri. 2005 Yu ve diğerleri 1999).
Genel olarak, büyük ölçekli dağıtılmış hidrolojik modeller, toprak su bütçesi, evapotranspirasyon, her ayrıklaştırma elemanı içindeki akış yayılımı ve drenaj ağı boyunca akış yönlendirmesini hesaplamak için modüllerden oluşur. Göreceli basitleştirilmiş şemalar genellikle lineer rezervuarlar, Muskingum-Cunge veya kinematik dalga yöntemleri gibi akış akışı yönlendirme için kullanılır. Göreceli düz alanlarda büyük ölçekli nehirlerle uğraşırken, ancak, durgun su etkisi ve taşkın yatağı taşkınları, taşkın dalgası yönlendirmesi için ana faktörler olabilir. Taşkın yatakları ana kanaldan birkaç kat daha büyük olabilir ve taşkınlar, sönümleme ve tepe akışlarının gecikmesi sırasında önemli depolama alanları olarak işlev görebilir. Bu durumda, iki boyutlu (2B) gibi daha karmaşık yaklaşımların uygulanması olarak akış yönlendirmesinin daha iyi bir temsilini sağlamak için tek boyutlu (1D) hidrodinamik model hidrolojik modelle birleştirilebilir (Lian ve diğerleri 2007). ve büyük ölçekli sahalar için üç boyutlu (3B) hidrodinamik modelleme, veri gereksinimleri, hesaplama maliyeti ve sayısal dengesizlikler nedeniyle mümkün olmayabilir (Bates ve De Roo 2000 Verwey 2005 Werner 2004).
Büyük ölçekli çalışmalar için hidrolojik ve hidrodinamik modellerin birleştirilmesindeki temel zorluklar, sayısal kararsızlıklar ve veri gereksinimleri ve hazırlığı ile ilgilidir. Bu modellerin çevrim dışı birleştirilmesi ilk sorunu zayıflatabilir, ancak sayısal kararsızlıklar açısından tam bir hidrodinamik model uygulanırken hala biraz dikkat gerektiğinden onu ortadan kaldırmayabilir (Cunge ve diğerleri 1980). Bununla birlikte, hidrodinamik modeller için veri gereksinimleri sorusu, ilk olarak, özellikle gelişmekte olan ülkelerde geniş alanlar için veri mevcudiyetinin azlığı nedeniyle (Patro ve diğerleri 2009) ve ikinci olarak, farklı kaynaklardan ve verilerden veri içerebileceğinden daha kritik olabilir. biçimler. Veri analizi ve hazırlama bu nedenle aşırı zaman alan bir görev haline gelebilir.
Üç Güney Amerika ülkesinde, Brezilya, Bolivya ve Paraguay'da bulunan ve veri eksikliğinin ve bölge karmaşıklığının bir zorluk olduğu Yukarı Paraguay Nehir Havzasında (UPRB), daha önceki hidrodinamik çalışmalar havzanın küçük bölümlerine odaklanmış veya çok basitleştirilmiş yaklaşım (Miguez 1994 Vila da Silva 1991 Hamilton ve diğerleri 1996 Pfafstetter 1993 Hamilton 1999 Tucci ve diğerleri 2005 Paz ve diğerleri 2007 Maathuis 2004 Kappel ve Ververs 2004 Mascarenhas ve Miguez 1994). Bunun istisnası, Paz ve arkadaşlarının yakın tarihli çalışmasıdır.(2010), girdi verilerinin hazırlanması ve nehir hidroliğinin mekansal konumunun korunması için coğrafi bilgi sistemi (GIS) tabanlı prosedürler kullanılarak tam bir hidrodinamik modelin uygulandığı. Çalışmalarında, 4.800 km'lik bir nehir drenaj sistemi modellenmiş ve makul sonuçlar elde edilmiştir. Bununla birlikte, bu tür bir hidrodinamik modelleme çalışması yalnızca, UPRB'nin çok düşük ve düz kabartmalı ve karmaşık bir drenaj sistemine sahip merkezi kısmı olan ve havza alanının %25'ini temsil eden Pantanal bölgesi ile sınırlandırılmıştır ve gözlenen hidrograflar yukarı akış sınır koşulları olarak kullanılmıştır. .
Paz ve ark. (2010), yalnızca Pantanal bölgesinin nehir drenaj sistemi boyunca akış yolunu temsil etmiştir, tüm UPRB'deki yağış-akış süreçlerinin tam bir simülasyonunun yapıldığı arazi kullanımı ve iklim değişikliği senaryolarını değerlendirmek için bir yol sağlamamaktadır. gereklidir. Tarım, sığır yetiştiriciliği ve baraj inşaatı gibi halihazırda bölgeyi tehdit eden çeşitli antropojenik faaliyetlerin etkilerini tahmin etmek için yağış-akış dönüşümünün modellenmesi son derece gereklidir (Hamilton 2002 Da Silva ve Girard 2004 Junk ve diğerleri. 2006). mevcut sistem davranışını anlamak. Bununla birlikte, UPRB'nin büyük boyutları, geniş biyom ve topografya çeşitliliği, kendine özgü hidrolojik özellikleri ve tüm havzayı fiziksel olarak karakterize edecek veri eksikliği, bu tür modelleme çalışmalarını geliştirmek için muazzam bir çaba gerektirmektedir.
Bu makale, tüm UPRB için uygulanan en eksiksiz ve ayrıntılı birleştirilmiş hidrolojik-hidrolik modelleme çalışmasının metodolojisini ve sonuçlarını özetlemektedir. UPRB'nin yaklaşık 6.000 km2'lik tüm drenaj alanı, daha önce Paz ve diğerleri tarafından uygulanan 1D-hidrodinamik modele bağlı bir dağıtılmış hidrolojik model ile modellenmiştir. (2010) 4.800 km'lik nehir drenaj sistemi boyunca akış yönlendirmesi için. Sonuçlar, 15 akış akış ölçme istasyonunda gözlemlenen ve hesaplanan hidrograflar karşılaştırılarak değerlendirilir. Pantanal'ın katkıda bulunan alanlarının yağış-akış süreçleri simülasyonunun dahil edilmesinin Paz ve diğerlerinin modelleme yaklaşımıyla karşılaştırılıp karşılaştırılmadığı da analiz edilir. (2010), Pantanal boyunca nehir akış rejimini yeniden üretme açısından.
Paraguay Nehri, 1 , 095 000 km 2 drenaj alanı ile La Plata Nehri'nin ana kollarından biridir ve kısmen dört Güney Amerika ülkesine uzanır: Brezilya (havzanın %34'ü), Paraguay (%32), Bolivya (%19) ve Arjantin (%15). Paraguay Nehri havzası üst ve alt kısımlara ayrılabilir. Çalışma alanı, Apa Nehri'nin Paraguay Nehri'ne akışının yukarı akış yönünde katkıda bulunan alanı olan ve drenaj alanı yaklaşık 6 00, 000 km 2 olan UPRB'yi içermektedir. UPRB ayrıca topografik ve hidrolojik özelliklere göre üç farklı bölgeye ayrılabilir (Şekil 1): Planalto ( 2 60 , 000 km 2 ), Chaco ( 2 0 , 000 km 2 ) ve Pantanal ( 1 40 , 000 km 2 ) bölgeler.
Şekil 1. Yukarı Paraguay Nehir Havzası'nın konumu ve Planalto, Chaco ve Pantanal bölgelerindeki bölümü
Planalto bölgesi, öncelikle havzanın doğu ve kuzey kesimlerinde yer alan 200 m'lik yükselti konturu üzerinde uzanan araziden oluşmakta ve nispeten hızlı bir drenaj sunmaktadır. Yıllık yağış miktarı, belirgin mevsimsel dağılımla 1400 mm'yi aşıyor ve arazi öncelikle sığır yetiştiriciliği ve tarım için kullanılıyor. Bu bölgede, tüm UPRB'nin akışının büyük bir kısmı, UPRB çıkışındaki akış akışının yaklaşık %80'inden kaynaklanır, Planalto'dan gelir.
UPRB'nin batı kısmı, çok düşük yağış ve endorreik bir drenaj ağı ile karakterize edilen ve dolayısıyla Paraguay Nehri'ne önemli katkıları olmayan Chaco biyomuna aittir (MMA 1997).
Pantanal bölgesi, UPRB'nin orta kısmında yer alır ve Planalto'yu boşaltan havzalardan katkı alır. Dünyanın en büyük sulak alanı olan Pantanal, tortullarının tane boyutu temelinde kumlu bir sulak alan olarak sınıflandırılır (Iriondo 2004). Pantanal'daki nehirlerin hafif eğimli ve düşük kenarlı olması nedeniyle, bu bölgenin drenaj sistemi Planalto'dan akan sel sularını iletememekte ve geniş alanlar sular altında kalmaktadır. Ayrıca, Paraguay Nehri'nin kolları, kanal kapasitesinin azalmasından ve taşkın yataklarına yönlenmesinden sorumlu bir dağıtım drenaj modeli sergilemektedir (Assine ve Soares 2004). Paraguay Nehri kollarının akış rejimi, esas olarak, tepe deşarjlarını yarıdan fazlaya indiren (Bravo ve diğerleri 2005) ve her nehir boyunca yukarı akıştan aşağı akışa doğru hidrografların şeklini güçlü bir şekilde değiştiren bu taşma süreci tarafından yönetilir. Bu "taşkın yatağı kaybı" davranışı, Assine ve Silva (2009) tarafından Pantanal'ın kuzey sınırı boyunca bu nehre ulaşmak için tartışıldığı gibi Paraguay Nehri tarafından da sunulmaktadır.
Ana kanalların üzerine dökülen su, aylar boyunca büyük taşkın yataklarında ve sığ göllerde depolanmış halde kalabilir veya alüvyon yelpazeleri üzerinde oluşan farklı bir drenaj sistemine yayılabilir (Bordas 1996 Assine 2005). Bu taşkın darbesi süreci, her yıl ortalama 50.000 km2 taşkın alanı ile mevsimsel olarak işaretlenir (Hamilton ve diğerleri, 1996) ve tüm ekosistem bütünlüğünü ve korumasını güçlü bir şekilde düzenler (Junk ve diğerleri, 2006 Hamilton 2002).
UPRB'nin çok daha karmaşık sediman dinamiklerini yöneten karmaşık hidrolojik rejiminin bir sonucu olarak, Pantanal'da geniş sığ göller ve farklı ve endorreik drenaj ağlarını içeren karmaşık bir drenaj sistemi vardır. Özetle, yıllık yağış potansiyel buharlaşmadan daha az olduğundan ve sığ eğimler nedeniyle drenaj çok yavaş olduğundan (Tucci ve diğerleri 1999 Bordas 1996), Pantanal, Paraguay Nehri ve kollarının büyük bir doğal hidrolojik kontrolörü olarak işlev görür (Tucci ve diğerleri, 1999). diğerleri 2005 Bravo ve diğerleri 2005 Paz ve diğerleri 2010).
Köppen iklim sınıflandırmasına göre, bölgenin baskın iklimi tropikal savana tipindedir ve yağışlar yaz aylarında yoğunlaşır. Yağışlı sezon Ekim ayında başlar ve Nisan ayında sona erer. Bölgenin çoğunda, en yağışlı altı aydaki yağış, yıllık toplamın %80'inden fazlasını oluşturur. En yağışlı 3 aylık dönem Kasım'dan Ocak'a kadar, kurak mevsim ise Mayıs'tan Eylül'e kadar uzanır. Havzanın çoğunda, ortalama sıcaklıklar 18 ila 22°C arasında değişir. Eylül ve Ekim, en sıcak aylardır ve ortalama sıcaklıklar 24-26°C arasındadır. Temmuz, ortalama sıcaklıkların 16 ila 18°C arasında değiştiği en soğuk aydır.
UPRB'nin önemli bir iklimsel özelliği, çok güçlü bir doğu-batı gradyanı, havzanın doğusunda 1500 mm'den fazla, merkezi bölgede 700 mm'den az ve daha yüksek yağış oranları ile yıllık yağışın mekansal değişkenliğidir. batısında küçük bir bölge. Paraguay Nehri'nin kendisi kuzeyden güneye, aşağı yukarı 58°W meridyenine hizalanmış bir yol izleyerek akar. Bu hat aynı zamanda, nehrin doğusunda daha fazla ve batısında 1.000 mm'den daha az yağış ile yaklaşık olarak 1.000 mm'lik izohyetleri takip eder (Şekil 2). Bu yağış dağılımının bölgesel hidroloji üzerinde güçlü bir etkisi vardır. Yağış doğuya doğru daha yüksek olduğu için, Paraguay Nehri'nin doğu kenarının kolları genellikle batıya göre daha fazla akışa katkıda bulunur.
Şekil 2. Yukarı Paraguay Nehri Havzası için Isohyets haritası
Bu çalışmada sunulan kavramsal modelin iki ana bileşeni vardır: (1) basitleştirilmiş bir akış yönlendirme yöntemi ile bir yağış-akış modeli aracılığıyla Paraguay Nehri kollarının havzasının ve bir kısmının simülasyonu ve (2) ana drenaj ağının simülasyonu tam bir 1D hidrodinamik model ile.
Büyük ölçekli, dağıtılmış hidrolojik model MGB-IPH, kavramsal modelin ilk bileşeni olarak kullanıldı. Kıt verilerle büyük Güney Amerika havzalarında kullanım için geliştirilmiştir ve Collischonn et al. (2007a). Drenaj havzası, kanallarla birbirine bağlanan kare ızgara elemanlarla temsil edilir, bu elemanların her biri sınırlı sayıda farklı gruplandırılmış yanıt birimleri (GRU'lar), yani benzer toprak ve arazi örtüsü kombinasyonuna sahip alanlar içerir (Kouwen ve diğerleri, 1993). , Beven (2001) tarafından sunulan hidrolojik yanıt birimine benzer şekilde. Her elemanın boyutları genel olarak 0.1 × 0.1 ° (yaklaşık 10 × 10 km ) olmakla birlikte, havza boyutuna ve benimsenen uzamsal ayrıklaştırma modeline bağlıdır. MGB-IPH modeli, toprak su bütçesi, evapotranspirasyon, bir eleman içindeki akış yayılımı ve drenaj ağı boyunca akış yönlendirmesini hesaplamak için modüllerden oluşur. Her GRU için bir toprak su bütçesi hesaplanır ve elemandaki farklı GRU'lardan üretilen akış daha sonra toplanır ve üç doğrusal rezervuar kullanılarak akış ağına yayılır: taban akışı, yeraltı akışı ve yüzey akışı. Akarsu akışı, Muskingum-Cunge yöntemi kullanılarak, sayısal yükseklik modeli (DEM) işlemeden otomatik olarak türetilen, verilen iki öğe arasındaki bağlantıyı temsil eden her nehir erişimi için farklı uzunluk ve eğim dikkate alınarak yönlendirilir (Paz ve Collischonn 2007 Paz et al. diğerleri 2006).
MGB-IPH modeli, daha küçük zaman adımları da kullanılabilmesine rağmen, genellikle mevcut yağış verilerinin zaman ayrıklaştırılması olduğundan, tipik olarak günlük bir zaman adımı ile uygulanmıştır. Yağış verileri, ters-mesafe-kare yöntemi kullanılarak her zaman adımında her model ızgara elemanının merkezine enterpolasyon yapılırken, diğer meteorolojik değişkenler için en yakın komşu yöntemi uygulanır. MGB-IPH modelinin kalibrasyonu, parametrelerle arazi kullanımı arasındaki ilişkiler korunurken parametre değerleri değiştirilerek elde edilir. Çok amaçlı evrimsel algoritma MOCOM-UA (Yapo ve diğerleri 1998), MGB-IPH otomatik kalibrasyonu için üç amaç fonksiyonu göz önünde bulundurularak kullanılır: akış akışı (NSS) için hacim yanlılığı (ΔV) Nash-Sutcliffe verimlilik indeksi (NSS) ve Nash-Sutcliffe verimlilik indeksi akış akışının (NSSLOG) logaritmaları. MGB-IPH modelinin büyük havzalarda hidrolojik modelleme ve akış tahmini için çeşitli uygulamaları kabul edilebilir sonuçlarla gerçekleştirilmiştir (Allasia et al. 2006 Bravo et al. 2009 Collischonn et al. 2007b Collischonn et al. 2005 Tucci et al. 2003 ).
Kavramsal modelin ikinci bileşeni, Pantanal bölgesinin ana drenaj ağı boyunca nehir akış yönlendirmesini gerçekleştirmek için kullanılan 1 boyutlu bir hidrolik-hidrodinamik modeldir. İyi bilinen Hidrolojik Mühendislik Merkezi-Nehir Analiz Sistemi (HEC-RAS) hidrolik modeli (USACE 2004) kullanıldı. Tam Saint Venant denklemlerini, kapalı bir Preismann dört noktalı sonlu farklar şemasını kullanarak çözer (Cunge ve diğerleri, 1980) ve akışa karşı direnci temsil etmek için Manning pürüzlülük katsayıları kullanılır.
MGB-IPH modeli, 0.1° çözünürlüklü kare ızgara elemanlarının uzaysal ayrıklaştırılması ve yüzey alanı 114,5 ila 120,2 km2 arasında değişen toplam 5.195 ızgara elemanı ile Yukarı Paraguay Nehri Havzasının tamamına uygulandı. Bu zaman aralığında yağış, akarsu akışı ve meteorolojik veriler mevcut olduğundan günlük bir zaman adımı kullanılmıştır.
Hidrolojik modelde temsil edilen nehir drenaj ağı, akış yönü ve her bir ızgara elemanı için birikmiş drenaj alanı ve nehir erişimlerinin bağlantı model elemanlarının uzunluğu ve eğimi dahil olmak üzere SRTM-90m DEM'den (Şekil 3) otomatik olarak türetilmiştir. Ancak, DEM'in ön işlemesi için bir akış yakma prosedürü kullanılsa bile (Saunders 1999 Turcotte ve diğerleri 2001), Pantanal'ın aşırı düzlüğü nedeniyle drenaj ağında manuel düzeltmeler gerekliydi.
Şekil 3. Yukarı Paraguay Nehir Havzasının SRTM'sinden alınan hidrolojik ve meteorolojik ölçüm istasyonları ve dijital yükseklik modeli
Kıt yağış ve meteorolojik veriler (Şekil 3), hidrolojik modelin her bir ızgara elemanının merkezine her zaman adımında enterpolasyon yapılmıştır. Topraklar, RADAMBrasil araştırmasından (Ministério das Minas e Energia 1983), PCBAP projesinden (MMA 1997) ve Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) (1974, 1988) tarafından yayınlanan toprak haritasından elde edilen veriler kullanılarak karakterize edildi. UPRB'nin toprak tipleri, oluşum alanlarına ve su depolama kapasitelerine göre sekiz sınıfa ayrılmıştır. Arazi kullanımı sınıflandırması, temel olarak ekinler, meralar veya doğal bitki örtüsü ile mevsimsel olarak su basan alanları tarafından işgal edilen alanları tanımlamayı amaçlayan birkaç Landsat7 ETM+ görüntüsünün analiz edilmesiyle elde edildi. Mevcut toprak ve arazi örtüsü haritalarına göre toprak tipleri ve arazi kullanım sınıfları birleştirilmiştir. Bu, GRU'ların sayısındaki bu kısıtlamanın, model parametrelerini azaltmayı ve ayrıca bu çalışmanın ölçeği için alakasız veya temsili olmayan fiziksel özelliklerin temsil edilmesini önlemeyi amaçlayan 10 GRU'da gruplandırılan bir dizi kombinasyonla sonuçlandı.
Tablo 1, UPRB'ye uygulanması için hidrolojik modelin girdi ve çıktılarını özetlemektedir.
Tablo 1. MGB-IPH Modelinin UPRB'ye Uygulanması İçin Girdi ve Çıktı Verilerinin Tanımı
|Veri tipi||Tanım||Dijital format|
|Giriş havuzu fiziksel özellikleri||GRU'ların arazi kullanımıyla ilgili topografya parametrelerinde birleştirilen toprak tipi ve arazi kullanımı: yaprak alan indeksi, yüzey direnci, albedo ve bitki örtüsü yüksekliği||Raster raster ASCII|
|Giriş ayrıklaştırma ve drenaj ağı||Havzanın elemanlara bölünmesi drenaj ağı Model elemanları birbirine bağlayan nehir uzunluğu ve eğimi bağlantı model elemanlarının yüzey alanına ulaşır ve her eleman için drenaj alanına katkıda bulunur||Raster raster raster raster|
|Hidro-meteorolojik verileri girin||Yağış zaman serisi meteorolojik bilgiler: hava sıcaklığı, atmosferik basınç, güneş radyasyonu, rüzgar hızı ve bağıl nem||ASCII ASCII|
|Çıktı||Hidrolik modelin sınır koşullarında akış akışı||ASCII|
|Çıktı||Hidrolik modelin erişim noktalarına yanal giriş||ASCII|
Hidrodinamik model, Paraguay Nehri ve ana kolları boyunca, geniş sığ göllerini ve farklı ve endorreik drenaj ağlarını bir erişim ve depolama alanı yaklaşımıyla temsil eden akış yönlendirmesi için uygulandı.
Paz ve ark. (2010), hidrolik model için girdi verileri, farklı formatlar ve yatay ve dikey verilerle birkaç farklı kaynak tarafından sağlanan büyük miktarda veriyle başa çıkmak için geliştirilen CBS tabanlı otomatik prosedürler aracılığıyla tutarlı ve coğrafi referanslı bir veritabanında hazırlanmıştır. Ana kanalın ayrıntılı kesit profilleri, taşkın yataklarını karakterize etmek için SRTM-90m'den çıkarılan yükseklik değerleri ile birleştirildi ve hidrolik veriler ile mekansal konum arasındaki bağlantı korundu. Bu prosedürlerin ardından, 24 nehir kenarı, 12 kavşak, 1.124 kesit ve 11 depolama alanına ilişkin tüm geometrik veriler, tutarlı ve zaman alıcı olmayan bir şekilde hidrolik modele girildi.
Model kalibrasyonu, Manning katsayılarının ( n ) kurulumundan oluşuyordu. Bu çalışmada Paz ve ark. (2010) kullanılmıştır. Bu yazarlar, gözlemlenen ve hesaplanan hidrografları karşılaştırarak iki akarsu akış ölçer istasyonu arasındaki her nehir akış bölümü için ana kanal ve taşkın yatağı için farklı n değerleri tanımladılar. Bu prosedür, manüel olarak n'yi değiştiren modellenmiş drenaj ağı boyunca membadan mansaba doğru gerçekleştirildi, ancak bu tür kanallar ve taşkın yatakları için literatürde rapor edilen aralıkla sınırlandırıldı. Toplamda, karşılık gelen n katsayılarının kalibre edilmesi için 27 farklı nehir akışı segmenti vardı. 1 Ocak 1996 - 31 Aralık 2000 dönemi için 12 saatten saate zaman adımlı HEC-RAS hidrolik modelini çalıştırırlar. Ana kanal için 0,02 ila 0,035 arasında değişen personel katsayıları ve 0,04 ila 0,04 ila 0.2 taşkın yatağı için. Tablo 2, UPRB'ye uygulanması için hidrolik modelin girdi ve çıktılarını özetlemektedir.
Tablo 2. HEC-RAS Modelinin UPRB'ye Uygulanması için Girdi ve Çıktı Verilerinin Tanımı
|Veri tipi||Tanım|
|Giriş geometrisi||Nehir erişimleri ve sistem ağından oluşan (kanal-taşkın yatağı) kesit profilleri kesitler arası mesafe depolama alanlarının özellikleri (konum ve yükseklik-hacim eğrileri)|
|Giriş parametresi||Manning'in iki akış ölçer istasyonu arasındaki her nehir akış bölümü için kanal ve taşkın yatağındaki pürüzlülük katsayısı|
|Giriş sınır koşulları||MGB-IPH modeli tarafından tahmin edilen sınır koşulundaki akarsu akışı, MGB-IPH modeli tarafından tahmin edilen birkaç nehir yatağına yanal giriş|
|Çıktı||Pantanal bölgesindeki çeşitli kontrol noktalarında akış akışı|
Hidrolojik ve hidrolik modeller arasında tek yönlü ve çevrim dışı bir bağlantı benimsendi. Paz ve diğerleri tarafından takılan HEC-RAS hidrolik modeli. (2010), bu yazarlar tarafından benimsenen (1 Ocak 1996 - 31 Aralık 2000) aynı zaman periyodu için 12 saatlik bir zaman adımı ile çalıştırıldı, ancak şimdi MGB- tarafından hesaplanan günlük akışlar yukarı akış sınır koşullarında girdi olarak kullanıldı. IPH modeli.
Her nehrin Pantanal alanına girişi, hidrolik modelde (Şekil 4) memba sınır koşulu olarak kabul edilmiştir, çünkü bu noktadan akış aşağısında sel dalgası hidrolojik modelde kullanılan Muskingum-Cunge metodolojisi tarafından doğru bir şekilde yönlendirilmemiştir. Böylece, bu memba sınır koşullarında MGB-IPH modeli ile hesaplanan hidrograflar, HEC-RAS modeli ile modellenen mansap nehir ağı için Planalto bölgesinin katkısı olarak kabul edilmiştir. Ek olarak, MGB-IPH modeli tarafından temsil edilen yağış-akış dönüşümü yoluyla Pantanal ve Chaco bölgelerinde üretilen akış akışı, hidrolik modele yanal girişler olarak kabul edildi.
Şekil 4. Hidrolojik modelde modellenen sistemin ayrıklaştırılması ve hidrolik modelde temsil edilen nehir ağı
Model parametreleri öncelikle her GRU'nun özelliklerine göre ayarlandı, ancak bazıları MGB-IPH için mevcut olan otomatik kalibrasyon işlemiyle ayarlandı ve parametre aramasını gerçekçi fiziksel sınırlar arasında kısıtladı. Fiziksel olarak dağıtılmış bir model olmasına rağmen, farklı GRU'ların sayısı maksimum 10'a ayarlandığından, hesaplama sınırlamaları nedeniyle, havzanın bazı bölgeleri yerel hidrolojik süreçleri doğru bir şekilde karakterize etmek için yeterli ayrıntıyla temsil edilmedi. Sonuç olarak, GRU özellikleriyle ilgili MGB-IPH model parametrelerinin değiştirilmesi için alt havzalar arasında küçük farklılıklara izin verildi.
Planalto'daki alt havzaların her birinin veri mevcudiyetine göre kalibre edilmesi için farklı zaman periyotları göz önünde bulundurulmuştur. MGB-IPH modelinin toplam 15 parametresi kalibre edildi. Her parametrenin tanımı ve hidrolojik süreçlerin temsilinin farklı yönleri üzerindeki etkisi Collischonn ve diğerleri tarafından tarif edilmektedir. (2007a).Kalibrasyon işleminin bir sonucu olarak, her bir ölçüm istasyonu için birkaç Pareto optimal çözümü bulundu ve hidrografın farklı bölümlerinin montajında kabul edilebilir bir ödünleşim sağlamayı amaçlayan bunlar arasından tek bir çözüm seçildi (Bastidas et al. 2002) .
Genel olarak model, hem kalibrasyon hem de doğrulama dönemlerinde çoğu havzada NSS ve NSSLOG katsayıları kadar iyi uyum sağlamıştır (Tablo 3). Gözlenen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki hacim hataları da kabul edilebilirdi ve çoğu durumda %2-4'e yakındı. Hesaplanan ve gözlemlenen hidrograflar arasındaki uyumun örnekleri, Planalto bölgesindeki sekiz kontrol noktası için Şekil 5'te sunulmaktadır; bunlardan altısı, Planalto'dan Pantanal'a akan nehirlerin çıkış bölümlerini temsil etmektedir.
Şekil 5. Ocak 1997 ile Ocak 2000 arasında Pantanal bölgesindeki her nehrin çıkış bölümlerinde ve Planalto'daki diğer kontrol noktalarında hesaplanan (siyah çizgi) ve gözlemlenen (gri çizgi) hidrograflar
Tablo 3. Yukarı Paraguay Nehir Havzası Planalto Bölgesinde Hidrolojik Model Uyumunun İyiliğini Gösteren İstatistikler
|Referans||nehir||İstasyon Adı||Zaman dilimi||Drenaj alanı ( km 2 )||NSS||Hacim hatası (%)||NSSLOG|
|(a)||Cuiaba||Rosario Oeste||1980–1990||14,688||0.81||0.00||0.84|
|(B)||Cuiaba||Cuiaba||1980–1990||22,037||0.80||1.70||0.82|
|(G)||taquari||Perto Pedro Gomes||1978–1984||9,300||0.49||2.40||0.65|
|(H)||taquari||Coxim||1978–1984||27,040||0.81||- 1.30||0.84|
|(Ö)||Yukarı Paraguay||Barra do Bugres||1993–1999||10,120||0.80||0.18||0.80|
|(Q)||Yukarı Paraguay||Sao José Sepotuba||1993–1999||8,640||0.73||- 0.20||0.76|
|(r)||Yukarı Paraguay||Cáceres||1993–1999||33,890||0.88||- 0.45||0.91|
|(NS)||itiquira||itiquira||1975–1981||2,872||0.65||- 0.60||0.71|
|(e)||itiquira||BR 163||1975–1981||5,100||0.74||4.10||0.78|
|(C)||Vermelho||Rondonópolis||1992–1999||11,995||0.56||1.50||0.71|
|(J)||Aquidauana||Ponte do Grego||1992–1997||6,830||0.74||- 3.00||0.74|
|(k)||Aquidauana||Aquidauana||1992–1997||15,200||0.83||- 2.00||0.84|
|(l)||Miranda||MT 738||1994–1999||11,820||0.66||1.10||0.71|
Daha önce sunulan istatistikler, veri kıtlığı bağlamında anlaşılmalıdır. Çalışma, belirli bir günde mevcut verilere sahip olmanın en iyi ve nadir durumunda, her 2 953 km2'de bir deşarj göstergesinin yoğunluğunu ve her 2, 760 km2'de bir yağış bilgisini gösteren 86 akış akışı ve 92 yağış göstergesinden gelen verileri kullandı. tüm istasyonlarda aynı anda Bu yoğunluklar, Dünya Meteoroloji Örgütü'nün veri toplamanın zor olduğu bölgeler için önerdiği yoğunluklardan çok uzaktır. Sonuç olarak, en az (en iyi) izlenen havzalarda en kötü (en iyi) sonuçlara ulaşılmıştır. Örneğin, dönemin büyük bölümünde Aquidauana havzasında çalışan tek bir yağış istasyonunun olması alışılmadık bir durum değildi, bu da her 10.000 km 2'de bir yağış bilgisine yakın bir yoğunlukla sonuçlanıyordu. Bunun ışığında elde edilen sonuçlar kabul edilebilir olarak değerlendirilmiştir.
Pantanal'daki sonuçların ilk ilginç analizi, Paz ve ark.'nın önceki çalışmasında elde edilen sonuçlarla karşılaştırmadır. (2010), gözlemlenen akış akışını, dağıtılmış bir hidrolojik modeli birleştirmek yerine yukarı akış sınır koşulu olarak kullandı. Paraguay Nehri ve kolları boyunca gözlemlenen ve hesaplanan hidrografları karşılaştırdıktan sonra elde edilen istatistikler, her iki çalışmada da NSS ve ortalama kare hata (RMSE) açısından benzerdi (Şekil 6). Genel olarak, Paz ve diğerleri tarafından elde edilen uyum daha iyi. (2010), bu yazarların istatistikleri ile bu makalenin istatistikleri arasındaki fark ne kadar küçükse. Başka bir deyişle, 1B hidrodinamik modelin Manning katsayılarının ayarlandığı, tartışılan çalışmada bulunan bazı akış akış ölçer istasyonlarında gözlemlenen akış rejimini yeniden üretmedeki zorluklar, yağış-akış süreçlerinin modellemesi, katkıları üzerinde genişlediğinde genişletilmiştir. alanlar dahil edildi. Bu bekleniyordu çünkü yağış tahminlerindeki ve yağış-akış modellemesindeki belirsizlikler artık modellemeye dahil edilmiştir. Bununla birlikte, gözlenen deşarjların memba sınır koşulları olarak kullanılmasına ilişkin basitleştirilmiş yaklaşımla elde edilen sonuçlara göre bu çalışma ile elde edilen sonuçlar arasındaki benzerlik, tüm UPRB'yi modelleme çabasının çok makul sonuçlarını vurgulamaktadır.
Şekil 6. Bu çalışmada elde edilen performans ölçümleri, hidrolojik-hidrodinamik modelleri birleştiren NSS ve RMSE arasındaki karşılaştırma ve Paz ve diğerleri tarafından bildirilenler. (2010), hidrodinamik model dairelerine bir memba sınır koşulu olarak gözlenen akarsu akışını kullanan, Paraguay Nehri üçgenleri boyunca istasyonlara atıfta bulunur.
Birleştirilmiş model, hidrografların (Şekil 7) görsel incelemesi ile gösterildiği gibi ve MAE'nin mutlak hata anlamına geldiği ve MRE'nin ortalama bağıl anlamına geldiği Tablo 4'te elde edilen ve gösterilen istatistiklere göre, yan kollarda gözlemlenen akış rejimini tatmin edici bir şekilde yeniden üretti. hata. NSS katsayıları, mevcut ölçüm istasyonlarının yarısı için 0,7 ile 0,9 arasında değişiyordu ve bunlardan yalnızca üçü için (São João, São Jerônimo ve Porto Ciríaco) 0,5'ten azdı. Kollar boyunca, MRE, bu ölçümün %30'dan fazla olduğu Barão de Melgaço, São João ve Miranda istasyonları hariç, %12 ile %22 arasında değişiyordu.
Şekil 7. Paraguay Nehri'nin kolları boyunca altı kontrol noktasında hesaplanan (siyah çizgi) ve gözlemlenen (gri çizgi) hidrograflar
Tablo 4. 1 Ocak 1996-31 Aralık 2000 Döneminde Kontrol Noktalarında Eşleştirilmiş Model Kullanılarak Performans Ölçümleri
|Referans||Kontrol noktası||nehir||RMSE ( m 3 · s - 1 )||MAE ( m 3 · s - 1 )||MRE (%)||NSS|
|(10)||Descalvados||Paraguay||94.01||76.12||12.30||0.87|
|(11)||Porto Conceição||Paraguay||52.05||43.86||11.03||0.85|
|(12)||Amolar||Paraguay||165.62||135.12||10.78||0.74|
|(13)||Sao Francisco||Paraguay||406.14||342.21||21.18||0.50|
|(14)||Porto da Manga||Paraguay||238.88||194.60||10.70||0.77|
|(15)||Porto Murtinho||Paraguay||509.86||402.13||16.17||0.48|
|(1)||Barao de Melgaço||Cuiaba||178.55||118.99||33.04||0.63|
|(2)||Sao Joao||Cuiaba||102.62||76.78||30.34||0.31|
|(3)||A. Corrego Grande||Sao Lourenço||82.93||59.54||16.42||0.84|
|(4)||Sao José Borireu||Sao Lourenço||41.12||32.07||12.39||0.79|
|(5)||Sao Jerônimo||Piquiri||84.70||61.51||19.77||0.49|
|(6)||Sao José Piquiri||Piquiri||110.40||78.92||21.73||0.69|
|(7)||Porto do Alegre||Cuiaba||102.40||80.71||12.76||0.73|
|(8)||Porto Ciriaco||Aquidauana||28.66||21.53||18.73||0.44|
|(9)||Miranda||Miranda||59.37||38.68||39.66||0.50|
Paraguay Nehri kolları boyunca akış rejimini yeniden oluşturmadaki en büyük zorluk, çoğunlukla mevcut enine kesit profillerinin kıtlığına ilişkin belirsizliklerden kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, önerilen birleştirilmiş hidrolojik-hidrolik model, Paraguay Nehri'nin kollarında gözlemlenen farklı akış rejimlerini yeniden üretme yeteneğine sahipti. Barão de Melgaço'da, Cuiabá Nehri, Ekim ve Mayıs ayları arasında meydana gelen taşkın dönemi ve 1, 600 m3 · s'ye ulaşan zirve akışları ile belirgin bir mevsimsel akış rejimi sunarken, durgunluk akışları yaklaşık 100 m 3 · s'dir. São José istasyonundaki São Lourenço Nehri de belirgin bir mevsimsel akış rejimi sunar, ancak bu, yağış olaylarına tepki olarak daha gergin salınımlar sunan Barão de Melgaço'daki Cuiabá Nehri'ne kıyasla daha yumuşak yükselen ve düşen uzuvlarla karakterize edilir. São José'de, tepe ve durgunluk akışları tipik olarak sırasıyla yaklaşık 400 ve 160 m3 · s'dir; bu, durgunluk akışlarından sadece 1,5 kat daha büyük taşkın zirveleri anlamına gelir. Bu oran Barão de Melgaço'daki Cuiabá Nehri için 10 kat daha fazladır. Ancak, Porto do Alegre'deki bu istasyonun mansabında, Cuiabá Nehri'nin akış rejimi, São José'deki São Lourenço Nehri'ninkine çok benzer hale gelir: taşkın hidrograflarının düzgün yükselme ve düşme kolları, taşkın zirveleri ve durgunluk arasında nispeten küçük farklılıklar gösterir. akar. Piquiri Nehri'ndeki São José Piquiri'de, buna biraz benzer bir davranış gözlemlenir, ancak daha belirgin taşkın zirveleri vardır. Buna karşılık, Miranda Nehri'ndeki Miranda istasyonundaki akış rejimi, zayıf mevsimsellik sunar, ancak akışların yağış olaylarına hızlı ve çok belirgin tepkisi vardır. Son olarak, Aquidauana Nehri'ndeki Porto Ciríaco istasyonunda, akış rejimi daha önce tartışılanlardan çok farklıdır ve 150 m3 · s'lik belirgin bir maksimum değer ve hafif mevsimsellik sunar. Bu istasyonda gözlemlenen hidrograf, büyük taşkınlar sırasında ana kanal üzerine büyük miktarda su döküldüğünden ve taşkın yataklarını sular altında bırakarak, yükselen kolda 150 m3 · s değerinde bir kesikle sonuçlandığından, yalnızca küçük tepe akışları sunar.
Tarif edilen tüm karmaşık akış rejimleri, gözlemlenen ve hesaplanan hidrografların görsel karşılaştırması ve Tablo 4'te gösterilen istatistiklerle gösterildiği gibi, birleşik hidrolojik-hidrolik model tarafından tatmin edici bir şekilde yeniden üretildi. Pantanal da önerilen model tarafından yeniden üretildi. Bu değişiklikler, Pantanal'daki nehir kanallarının düşük taşıma kapasitesinin ve bunun sonucunda meydana gelen taşkın yatağı taşkınlarının bir sonucudur. Örneğin, Planalto'dan São Lourenço Nehri çıkış bölümünü temsil eden ilkinde Rondonópolis (Şekil 5) ve São José (Şekil 7) arasındaki hidrografları karşılaştırın, mevsimsel tepe akışları 900 ile 1 arasında değişir, 200 m 3 · s , oysa São José'de hidrograf çok daha düzgündür ve tepe akışları 450 m3 · s'den azdır. Dikkate değer bir başka örnek, Aquidauana (Planalto) ve Porto Ciríaco (Pantanal) istasyonları arasındaki Aquidauana Nehri'nin 230 km'lik erişimi boyunca, tepe akışlarının 700 m3 · s'den 150 m3 · s'nin altına düştüğü yerdir.
Paz ve ark. (2010), en kötü sonuçlar, São Lourenço ve Piquiri Nehirlerinin birleştiği yerin yukarısındaki Cuiabá Nehri'nde bulunan São João istasyonu için bulundu. Bu nehir erişimi boyunca, ana kanal kapasitesi azalır ve taşkınlar daha küçük deşarjlarda bile taşkın yatağına yönlendirilir, yıllık hacmin %50'sinden fazlası taşkın yatağına kaybolur ve tepe deşarjı 2 000 m3'ten azalır · s - 1 ila 400 m'den az 3 · s - 1 . Taşkın yatağındaki su 3-5 aya kadar depolanmış halde kalabilir ve ikincil kanallar, sığ göller ve göletlerden oluşan karmaşık sistem yoluyla dağınık ve çok iyi anlaşılmamış bir şekilde geri dönmeden önce buharlaşabilir. Bununla birlikte, örneğin São João'nun 50 km akış aşağısında bulunan Porto de Alegre istasyonunda elde edilen iyi model uyumu, örneğin MRE = % 18 ve NSS = 0.73 , São João'da bulunan yanlılığın diğerinin akışından sonra daha az önemli hale geldiğini göstermektedir. Cuiabá Nehri'nin kolları.
Paraguay Nehri'nde elde edilen sonuçlar, uygulanan modelin, Şekil 8'de gösterildiği gibi, belirgin mevsimsel akış rejimini ve tipik nispeten düzleştirilmiş hidrograf şeklini yeniden üretebildiğini göstermektedir. Şekil 8'de, altı istasyonda hesaplanan ve gözlemlenen hidrograflar. Paraguay Nehri, Cáceres'ten Porto Murtinho'ya, yaklaşık 1.300 km'lik bir erişim mesafesine göre sel güzergahına göre hidrograflardaki değişiklikleri gösteren şekilde gösterilmiştir. Bu akış yolu boyunca, Paraguay Nehri sol kenarı boyunca, çoğunlukla Cuiabá ve Miranda Nehirlerinin drenaj havzalarından önemli katkılar alır. Daha da önemlisi, bu katkılar hem ana kanal hem de taşkın yatakları tarafından boşaltılan sular aracılığıyla gerçekleşir, yani kolların taşkın yatakları boyunca akan su, Paraguay Nehri'nin bazı kesimleri boyunca kanal akışına katkıda bulunabilir. Aksine, bu nehrin diğer kolları boyunca, ana kanalın üzerine büyük miktarda su dökülür ve taşkın yatağını sular altında bırakır. Kanal ve taşkın yatağı arasındaki bu çok yönlü yanal su değişimleri, Paraguay Nehri'nin hidrodinamik modellemesini kuvvetle zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, uygulanan model, gözlemlenen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki karşılaştırmayı özetleyen istatistiklerle gösterildiği gibi, Paraguay Nehri boyunca taşkın zirvelerinin ve durgunluk akışlarının zaman ve büyüklüğü üzerindeki değişiklikleri yeniden ürettiğinden, elde edilen sonuçlar çok tatmin edicidir. Cáceres, Descalvados, Porto Conceição, Amolar ve Porto da Manga istasyonlarında NSS 0,74'ten büyüktü. En kötü sonuçlar São Francisco ( NSS = 0.50) ve Porto Murtinho ( NSS = 0.48) istasyonlarında alındı. Paraguay Nehri boyunca, RMSE 52 ile 510 m3 · s arasında, MAE ise 44 ile 402 m3 · s arasında değişmekteydi. Bu değerler görünüşte çok büyüktür ancak São Francisco (%21) ve Porto Murtinho (%16) dışında %10 ila %12 arasında değişen MRE'lere karşılık gelmektedir. Bunlardan üçünün gözlemlenen akış rejimini yeniden oluşturmadaki zorluk (Francisco, önerilen modelde iyi temsil edilmeyen Taquari Nehri taşkın yatakları tarafından boşaltılan katkıların ortaya çıkmasından kaynaklanıyor olabilir. Porto Murtinho'da, daha iyi sonuçlar elde edememenin başlıca nedeni, Paraguay Nehri'nin sağ kenarı boyunca havzanın Bolivya kısmının katkılarını karakterize etmek için veri kıtlığı Bu, gözlemlenen hidrografta ikincil taşkın zirvelerini gösteren Paz ve diğerlerinin (2010) çalışmasında zaten önerildi. Büyük olasılıkla Pantanal'ın Bolivya kısmında ortaya çıkmıştır.Aksine, daha önceki bir çalışma, havzanın Bolivya tarafının katkısının önemsiz olduğu ve taşkın yatağının taşması ve buharlaşma nedeniyle su kaybını göz önünde bulundurarak göz ardı edilebileceği sonucuna varmıştı (MMA 1997). Mevcut deşarj verilerine, yani akış akış ölçüm istasyonlarından alınan verilere dayanarak basitleştirilmiş bir hidrolojik denge prosedürünün işlenmesi ve kullanılması havzanın Brezilya kısmında yer almaktadır. Bununla birlikte çalışma, Amolar'ın akış aşağısındaki Paraguay Nehri boyunca daha uygun hidrograf hacimleri ve zamanlaması için, havzanın Bolivya kısmından gelen katkının modelde daha iyi ölçülmesi ve temsil edilmesi gerektiğini göstermektedir.
Şekil 8. Paraguay Nehri boyunca altı kontrol noktasında hesaplanmış (siyah çizgi) ve gözlemlenen (gri çizgi) hidrograflar
Bu makale, yaklaşık 6 00, 000 km2'lik bir drenaj alanını kapsayan tüm Yukarı Paraguay Nehir Havzasının birleşik hidrolojik-hidrolik modellemesinin uygulamasını ve sonuçlarını göstermiştir. Bu, tüm Yukarı Paraguay Nehir Havzası'nın hidrolojik simülasyonu ve Paraguay Nehri ve kollarının akış rejimi hakkında en kapsamlı çalışmadır. Bu çalışma, Paz ve diğerleri tarafından sunulan bir önceki çalışmayı büyük ölçüde güçlendirmektedir. (2010), Paraguay Nehri ve Pantanal boyunca akan kolları için 1B hidrodinamik modeli uydurmaya odaklandı. Çalışmada, yağış ve diğer meteorolojik değişkenlerin tahminlerindeki belirsizlikleri ve toprak tipi ve bitki örtüsü açısından bu kadar geniş bir alanı fiziksel olarak karakterize etme ve temsil etmedeki zorlukları bir araya getiren yağışın yüzey akışına dönüştürülmesi modellemeye dahil edilmiştir. dağıtılmış hidrolojik modele dönüştürülür. Genel olarak, gözlenen deşarjların yukarı akış sınır koşulları olarak kullanılmasına ilişkin basitleştirilmiş yaklaşımla elde edilen sonuçlara göre bu çalışma ile elde edilen sonuçların benzerliği, bu yazıda sunulan modelin kapasitesini vurgulamaktadır.
Bölgenin veri kıtlığına, karmaşıklığına ve karmaşık nehir drenaj ağına rağmen, birleşik modelleme yağış-akış dönüşümünü ve havza boyunca akış yönünü tatmin edici bir şekilde temsil edebildi. Planalto ve Pantanal'daki nehir erişimleri arasındaki eğim ve enine kesit alanındaki farklılıkların bir sonucu olarak hidrograf şeklindeki değişiklikler de dahil olmak üzere, Paraguay Nehri'nin kollarının her biri boyunca farklı ve karmaşık akış rejimleri iyi temsil edilmiştir. Paraguay Nehri'nin 1.300 km'lik erişimi boyunca sel akışı yönlendirmesi de önerilen model tarafından yeniden üretildiğinde, hem büyüklük hem de tepe ve durgunluk akışlarının zamanlaması açısından makuldü. Paraguay'ın sağ kenarındaki havzanın Bolivya kısmından gelen katkıyı doğru bir şekilde tahmin etmek için veri kıtlığı (deşarjlar, yağış ve diğer meteorolojik değişkenler) nedeniyle Amolar istasyonunun mansabında ve büyük ölçüde Porto Murtinho'da akış rejimini yeniden oluşturmak için bazı zorluklarla karşılaşıldı. Nehir.
Tüm UPRB'nin hidrolojik süreçlerini modelleme çabası, ekosistemin işleyişini anlamak ve antropojenik baskıya, iklim değişikliğine ve iklim değişkenliğine karşı direncini değerlendirmek için değerli bir araç sağlar. Örneğin, uygulanan birleştirilmiş model, arazi kullanımı, yağış ve sıcaklık değişimi senaryolarının ana nehir erişimlerindeki akarsu akışını nasıl etkileyeceğini tahmin edebilecektir. Ancak, bu hedeflere ulaşılması, havzanın özellikleri nedeniyle uzaktan algılama tekniklerine veya meteorolojik yeniden analize güvenilmesi gereken daha fazla verinin toplanmasına bağlıdır.
DEM Akış Yakma - Coğrafi Bilgi Sistemleri
MDPI tarafından yayınlanan tüm makaleler, bir açık erişim lisansı altında dünya çapında anında kullanıma sunulmaktadır. Şekil ve tablolar dahil olmak üzere MDPI tarafından yayınlanan makalenin tamamının veya bir kısmının yeniden kullanılması için özel bir izin gerekmemektedir. Açık erişim Creative Common CC BY lisansı altında yayınlanan makaleler için, orijinal makaleden açıkça alıntı yapılması şartıyla makalenin herhangi bir kısmı izinsiz olarak yeniden kullanılabilir.
Özellik Raporları, alanda yüksek etki için önemli potansiyele sahip en gelişmiş araştırmaları temsil eder. Özellik Bildirileri, bilimsel editörlerin bireysel daveti veya tavsiyesi üzerine sunulur ve yayınlanmadan önce hakem incelemesinden geçer.
Özellik Raporu, orijinal bir araştırma makalesi, genellikle birkaç teknik veya yaklaşımı içeren önemli bir yeni araştırma çalışması veya bilimsel alandaki en heyecan verici gelişmeleri sistematik olarak gözden geçiren, alandaki en son ilerleme hakkında kısa ve kesin güncellemeler içeren kapsamlı bir inceleme makalesi olabilir. Edebiyat. Bu tür kağıt, gelecekteki araştırma yönleri veya olası uygulamalar hakkında bir görünüm sağlar.
Editörün Seçimi makaleleri, dünyanın her yerinden MDPI dergilerinin bilimsel editörlerinin tavsiyelerine dayanmaktadır. Editörler, yazarlar için özellikle ilginç olacağına veya bu alanda önemli olacağına inandıkları dergide yakın zamanda yayınlanan az sayıda makaleyi seçerler. Amaç, derginin çeşitli araştırma alanlarında yayınlanan en heyecan verici çalışmalardan bazılarının anlık görüntüsünü sağlamaktır.
DEM Akış Yakma - Coğrafi Bilgi Sistemleri
Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin resmi web sitesi
Resmi web siteleri .gov kullanır
A .gov web sitesi Amerika Birleşik Devletleri'ndeki resmi bir hükümet kuruluşuna aittir.
Güvenli .gov web siteleri HTTPS kullanır
A kilit ( Kilitli bir asma kilit
) veya https:// .gov web sitesine güvenli bir şekilde bağlandığınız anlamına gelir. Hassas bilgileri yalnızca resmi, güvenli web sitelerinde paylaşın.
Batı Oregon'daki bazı bölgeler hala uzun vadeli yangın kapanmalarından etkileniyor. Harita ve bilgi için tıklayınız.
En son bilgiler burada mevcuttur.
Batı Oregon'daki bazı bölgeler hala uzun vadeli yangın kapanmalarından etkileniyor. Harita ve bilgi için tıklayınız.
En son bilgiler burada mevcuttur.
OREGON GIS VE VERİ YÖNETİMİ
Arazi Yönetimi Bürosu Oregon veri kitaplığı, kullanıcıların indirilebilir bir ESRI dosya coğrafi veri tabanı olarak veya Web Servisleri aracılığıyla jeo-uzamsal veri setlerine erişmesine izin verir. Bu veri kümeleri gerektiğinde güncellenir. Veri kullanıcıları, herhangi bir özel soruları olması durumunda meta verilere başvurmalıdır. Verilerin BLM tarafından amaçlanmayan amaçlarla kullanılması için BLM tarafından herhangi bir garanti verilmemektedir.
Lütfen bu listenin BLM Oregon'un coğrafi uzamsal verilerinin tamamını temsil etmediğini unutmayın. Dahili BLM QA/QC kıyaslamalarını geçtiklerinden, harici dağıtım için daha fazla veri seti sağlanacaktır.
Aşağıda kategoriye göre listelenen bireysel veri kümelerini indirin.
İdari Sınırlar
Bu kategori, saha ofis sınırları ve ofis yerleri gibi yönetim birimleriyle ilgili temaları içerir.
BLM Oregon İlçe Sınırları
- BLM VEYA İlçe Sınırları Çokgeni (cob_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA İlçe Sınır Çizgisi (cob_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Oregon Washington Eyalet Sınır Poligonu (state_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
BLM Oregon Bölge Sınırları
- BLM VEYA İlçe Sınır Arazi Poligonu (dob_land_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA İlçe Sınır Poligonu (dob_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Ocean Lines (ocean_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Okyanus Poligonu (ocean_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kaynak Alanı Sınır Poligonu (rab_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kaynak Alanı Arazi Sınırları Poligonu (rab_land_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kaynak Alanı Satırı (rab_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Eyalet Ofisi Sınırları Çokgeni (sob_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
BLM Eyalet ve İlçe Sınırları
- BLM VEYA İlçe Sınırları Çokgeni (cob_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA İlçe Sınır Çizgisi (cob_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Oregon Washington Eyalet Sınır Poligonu (state_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Kadastro
Bu kategori, PLSS ve Yol Hakları gibi temaları içerir.
CadNSDI Kamu Arazi Etüt Sistemi
- BLM VEYA Kadastro Menderesli Su Poligonu (MeanderliSu) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS Birinci Bölüm Poligonu (PLSSFirstDivision) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS Kesişen Poligon (PLSSIntersected) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastral PLSS Meta Veri Bakış Çokgeni (MetadataGlance) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS İkinci Bölüm Poligonu (PLSSSecondDivision) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS Özel Araştırma Poligonu (PLSSSpecialSurvey) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS Standardize Veri PLSS Noktası (PLSSPoint) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Kadastro PLSS İlçe Poligonu (PLSSTownship) (Arama Sonucu/Meta Veri)
İrtifak ve Geçiş Hakkı
- BLM VEYA İrtifak ve Geçiş Hakları Hattı (esmtrow_pub_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA İrtifak ve Geçiş Hakları Çokgeni (esmtrow_pub_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Geçiş Hakkı Belirleme Alanları
Ateş ve Havacılık
Bu kategori, yangın çevreleri gibi yangın ve havacılık ile ilgili temaları içerir.
Yangın Tarihi
- BLM VEYA Yangın Geçmişi 1850 Poligonu (fire1850_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yangın Geçmişi 1890 Poligonu (fire1890_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yangın Geçmişi 1920 Poligonu (fire1920_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yangın Geçmişi 1940 Poligonu (fire1940_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yangın Geçmişi Noktası (fire_point) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yangın Geçmişi Poligonu (fire_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Yangın Suyu Kaynağı
Genel
Hava Fotoğrafçılığı İndeksi Web
- BLM VEYA Hava Fotoğrafçılığı Sınırları Çokgeni (ap_boundaries_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Hava Fotoğrafı Merkezleri Noktası (ap_centers_point) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Hava Fotoğrafçılığı Flightlines Line (ap_flightlines_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Hava Fotoğrafçılığı Fayans Poligonu (ap_tiles_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
LiDAR Projesi Kullanılabilirliği
Dörtlü Sınırlar
- BLM VEYA Dörtlü 1: 100.000 Poligon (quads100_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Dörtlü 1:12.000 Poligon (quads12_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Dörtlü 1:24.000 (7.5 Dakika) Çokgen (quads24_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Dörtlü 1:250.000 Poligon (quads250_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Dörtlü 1:62.500 (15 Dakika) Poligon (quads15m_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Dörtlü 1:63.360 (30 Dakika) Poligon (quads30m_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Quads 60 (1-Derece) Poligon (quads60_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Hidrografi
Bu kategori Akarsular, Göller, Nehir kıyısı temalarını içerir.
Hidrografi Yayını
- BLM VEYA Hidrografi Yayın Alanı Poligonu (hyd_pub_area) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Hidrografi Yayını Akış Çizgisi Yayı (hyd_pub_flowline) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Hizmetleri)
- BLM VEYA Hidrografi Yayını Flowline Fish Arc (hyd_pub_flowline_fish) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Hidrografi Yayın Noktası (hyd_pub_point) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Hidrografi Yayını Waterbody Poligonu (hyd_pub_waterbody) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Hidrografi Alt Havzaları
- BLM VEYA Hidrografi 00000000 Alt havza Akış Çizgisi Arkı (HYD_PUB_00000000_FLOWLINE)
- BLM VEYA Hidrografi 00000000 Alt Havza Noktası (HYD_PUB_00000000_POINT)
- BLM VEYA Hidrografi 00000000 Alt havza Poligonu (HYD_PUB_00000000_AREA)
- BLM VEYA Hidrografi 00000000 Su Kütlesi Alt Havzası Poligonu (HYD_PUB_00000000_WATERBODY)
Düzgün Çalışma Durumu
- BLM VEYA Düzgün Çalışma Koşulu Tablo Ekle (PFC_ATTACH_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Düzgün Çalışma Koşulları Lentic Point (PFC_LENTIC_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Düzgün Çalışma Durumu Lentik Çokgen (PFC_LENTIC_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Düzgün Çalışma Durumu Lotik Satır (PFC_LOTIC_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Akış Konumu (Örnek) Noktası
Su Kalitesi ve Miktarı
- BLM VEYA Su Kalitesi ve Miktarı Kesit Örneği Yayın Noktası (CROSS_SECT_SAMPLE_PUB_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Su Kalitesi ve Miktarı Akış Deşarj Numunesi Yayın Noktası (DISCHARGE_SAMPLE_PUB_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Su Kalitesi ve Miktarı Akış Numune Alma Numune Yayın Noktası (GRAB_SMPL_SAMPLE_PUB_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Su Kalitesi ve Miktarı Akış Gölge Örneği Yayın Noktası (SHADE_SAMPLE_PUB_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Su Kalitesi ve Miktarı Akış Sıcaklığı Numune Yayın Noktası (TEMP_SAMPLE_PUB_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Topraklar
Bu kategori, yüzey yönetim kurumu veya arazi mülkiyeti ve Kritik Çevresel Önem Arz Eden Alanlar (ACEC'ler) gibi temaları içerir.
Satın Almalar ve Elden Çıkarmalar
- BLM VEYA Yasal Açıklama Satırı (STATUS_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Yönetim Mülkiyeti Çözülme Poligonu (ownership_poly_dissolve) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yönetim Mülkiyet Poligonu (Ownership_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Subsurface Rights Polygon (SubsurfaceRights_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Arazi Kullanım Bölgeleri
Mineraller
Bu kategori, yüzey ve yeraltı mineralleri ve topraklar gibi konuları içerir.
Kiralamalar ve Talepler
Maden Faaliyetleri
Maden Şartları
Ulusal Koruma Alanları
Bu kategori, BLM'nin Ulusal Koruma Alanları kapsamına giren temaları içerir ve Ulusal Anıtlar, Ulusal Koruma Alanları, Vahşi ve Manzaralı Nehirler ve çok daha fazlası için mekansal verileri içerir.
Diğer Ulusal Tanımlar
Vahşi ve Manzaralı Nehir
- BLM VEYA Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridoru Çokgeni (WSRCORR_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Vahşi ve Manzaralı Nehirler Koridor Hattı (WSRCORR_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (wsr_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Tanımlanmış Yaban Hayatı Hattı (wld_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Tanımlanmış Vahşi Doğa Poligonu (wld_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Vahşi Doğa Özellikleri
- BLM VEYA Wilderness Özellikleri Poligonu (wild_char_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Vahşi Doğa Özellikleri Yol Çizgisi (wild_char_road_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Vahşi Doğa Çalışma Alanları
- BLM VEYA Wilderness Çalışma Alanı Çizgisi (wsa_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Wilderness Çalışma Alanı Poligonu (wsa_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Planlama
Bu kategori, arazi kullanım planlama sınırları ve ofis veya alana özel planlama faaliyetleri dahil olmak üzere planlama ve arazi yönetimi verileriyle ilgili temaları içerir.
Kritik Çevresel Endişe Alanları
Oregon Eyalet Çapında Kapsamlı Açık Hava Rekreasyon Planı
Alan Sınırlarını Planla
- BLM VEYA Faaliyet Planı Sınır Poligonu (AVY_PLAN_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA LUP Geçerli Sınır Poligonu (LUP_CRNT_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA LUP Tarihi Sınır Poligonu (LUP_HIST_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA LUP Sürüyor Sınır Poligonu (LUP_PRGS_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Görsel Kaynak
- BLM VEYA Görsel Kaynak Yönetimi Yayını Poligonu (vri_pub_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Görsel Kaynak Yönetimi Yayını Çokgeni (vrm_pub_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Menzil
Otlatma Alanları
- BLM VEYA Otlatma Tahsis Poligonu (GRA_ALLOTMENT_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Otlatma Alanları ve Mera Hattı (gra_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Otlatma Alanları ve Meralar Poligonu (gra_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Mera Yönetim Sistemi Yetkilendirme 2020 Tablosu (RAS_AUTH_20200327) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Mera Yönetim Sistemi Mera 2020 Tablosu (RAS_PASTURE_20200327) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Vahşi At ve Burro
- BLM VEYA Yabani At ve Burro Sürü Alanı Çokgenleri (whb_ha_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Wild Horse ve Burro Sürü Yönetim Alanı Poligonları (whb_hma_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Yeniden yaratma
Bu kategori, kamp alanları ve patikalar gibi temaları içerir.
Dinlenme Alanı
- BLM VEYA Rekreasyon Alanı Noktası (recsite_point) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Rekreasyon Sitesi Poligonu (reksite_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Rekreasyon Sitesi Çokgen Merkez Noktası (reksite_pub_poly_point) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Toplu taşıma
Bu kategori, seyahat yönetimi ve otoyol dışı araç (OHV) kullanımı dahil olmak üzere ulaşımla ilgili temaları içerir.
Kara taşımacılığı
- BLM VEYA GTRN Geri Ülke Yan Yol Hattı (back_country_byways_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA GTRN Yayın Yolları Hattı (gtrn_pub_roads_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA GTRN Yayın Segment Noktası (gtrn_segment_pt) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA GTRN Yayın İzleri Hattı (gtrn_pub_trails_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Oregon National Historic Trail Line (oregon_historic_trail_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Oregon ve Washington Otoyolları Hattı (highways_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
OHV Tanımı
Bitki örtüsü
Bu kategori, bitki örtüsü tedavileri, ormancılık, botanik ve yabani otlar gibi temaları içerir.
Mevcut Bitki Örtüsü Araştırması
- BLM VEYA CVS Doğruluk Tablosu (CVS_ACCURACY_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Kaba Tüylü Odunsu Malzeme Tablosu (CVS_DWMCOARSE_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Koşul Sınıfı Sınırlar Tablosu (CVS_CCBOUNDARIES_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Koşul Sınıfı Tanımları Tablosu (CVS_CCDEFINITIONS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Koşul Sınıfı Oranlar Tablosu (CVS_CCPROPORTIONS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Veri Hataları Tablosu (CVS_DATAERRORS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Düşmüş Wodd Kesit Çizgisi (CVS_SMP_DWTRAN_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Tüylü Odunsu Malzeme Ceza Tablosu (CVS_DWMFINES_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Hata Geçmişi Tablosu (CVS_ERRORHISTORY_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Yer Örtüsü Veri Tablosu (CVS_GNDCOVER_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Sert Ağaç Kümeleri Veri Tablosu (CVS_HWCLUMPS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Tally Olmayan Site Ağacı Veri Tablosu (CVS_NTSITEDATA_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Tally Olmayan Alt Grafik Referans Ağaçları Noktası (CVS_RES_NT_SPREF_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Tally Olmayan Alt Grafik Referans Veri Tablosu (CVS_NTSPREFS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Birincil Numune Birimi Yönetim Tablosu (CVS_PSUADMIN_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Birincil Numune Birimi Merkez Noktası (CVS_SMP_PSUPLT_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Birincil Örnek Birim Veri Tablosu (CVS_PSUDATA_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Birincil Örnek Birim Geçmiş Tablosu (CVS_PSUHISTORY_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Birincil Örnek Birimi Alt Grafik Merkezleri Noktası (CVS_SMP_PSUSUBPLT_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Kaynağı Düşen Ağaç Parçaları Noktası (CVS_RES_DW_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Resource Hard Wood Clumps Point (CVS_RES_HWCL_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Kaynak Sayısal Olmayan Site Ağacı Noktası (CVS_RES_NT_ST_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Stumps Veri Tablosu (CVS_STUMPS_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Alt Grafik Veri Tablosu (CVS_SUBPLOTDATA_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Anket Koşulu Sınıf Poligon (CVS_SRV_CC_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Anket Alt Grafikleri Çokgeni (CVS_SRV_SUBPLT_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Ağacı Veri Tablosu (CVS_TREEDATA_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Ağaç Noktası (CVS_RES_TREE_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA CVS Understory Bitki Örtüsü Veri Tablosu (CVS_UNDERVEGDATA_TBL) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- CVS Örnek Panel Noktası (CVS_SMP_PANEL_PT) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Orman Islah Birimleri
- BLM VEYA Kooperatif ve Konsolide Orman Islah Birimleri Poligonu (FBU_COOPCONSOL_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Douglas Köknar Yetiştirme Birimleri Poligonu (FBU_DFIR_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Orman İşletmeleri Envanteri
- BLM VEYA FOI Down Log Bozulma Tablosu (MS_DL_DECAY_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI İndirilen Günlükler Yayın Tablosu (MS_DOWNLOG_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Katmanları Yayın Tablosu (MS_LAYERS_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Katmanları Tür Yüzdesi Yayın Tablosu (MS_LYR_SPP_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Budak Bozulma Tablosu (MS_SG_DECAY_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Snag Yayın Tablosu (MS_SNAG_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Stand Yayın Tablosu (MS_STAND_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA FOI Stand Tür Yüzdesi Yayın Tablosu (MS_STD_SPP_PUB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Orman İşletmeleri Envanteri Bitki Örtüsü Yayını Poligonu (FOIVEG_PUB_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Örnek Noktalar
Site Potansiyel Ağaç Yüksekliği
- Site Potansiyeli Ağaç Yükseklik Çizgisi (SPTH_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- Site Potansiyeli Ağaç Yüksekliği Poligonu (SPTH_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Kereste Üretim Yetenek Sınıfı
- BLM VEYA Biyolojik Tedaviler Poligonu (bio_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kimyasal İşlemler Poligonu (chem_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA İfşa Koruma Tedavileri Poligon (prot_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Hasat Tedavileri Poligonu (harv_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Mekanik İşlemler Poligonu (mech_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Öngörülen Yangın Tedavileri Poligonu (burn_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Yeniden Bitkilendirme Tedavileri Poligonu (reveg_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Yaban hayatı
Bu kategori, BLM tarafından oluşturulan veya yönetilen yaban hayatı verilerini barındırır.
Balık Dağıtımı
- BLM VEYA Anadromous Balık Arkı (FISH_ANADROMOUS_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Anadrom Balık Poligonu (FISH_ANADROMOUS_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Fish Resident Line (FISH_RESIDENT_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Balık Yerleşik Çoklu (FISH_RESIDENT_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Yerel Olmayan Olta (FISH_NON_NATIVE_ARC) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA Yerel Olmayan Balık Poligonu (FISH_NON_NATIVE_POLY) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Balık Geçidi Bariyeri
Büyük Adaçayı Orman Tavuğu PHMA/GHMA
Mermer Murrelet Bölgesi
Benekli baykuş
- BLM VEYA Bilinen Benekli Baykuş Etkinlik Merkezleri Oregon Poligonu (koac_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kuzey Benekli Baykuş Sitesi Özet Yayın Noktası (nso_sitesum_public_point) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA Kuzey Benekli Baykuş Siteleri Yayın Noktası (nso_site_public_point) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
Büyük Adaçayı-Orman Tavuğu Karar Kaydı
Kararın Büyük Adaçayı Kaydı 2015
- BLM VEYA GSGROD Büyük Adaçayı Öncelikli Habitat Yönetim Alanı Genel Habitat Yönetim Alanı, BLM Mülkiyet Poligonu R6 Albers'e (wld_ROD_PHMAGHMA_BLMOwn_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri) kırpıldı
- BLM VEYA GSGROD Yol Hakkı Tanımlamaları Rüzgar ve Güneş Poligonu R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_windSolar_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Otlatma Tahsisleri, BLM Mülkiyet Poligonu R6 Albers'e (rng_ROD_GraAllotment_BLMOwn_r6alb) kırpılır (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Büyük Adaçayı Öncelikli Habitat Yönetim Alanı Genel Habitat Yönetim Alanı Poligon R6 Albers (wld_ROD_PHMAGHMA_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM YA DA GSGROD Kritik Çevresel Sorunun Temel Alanları (ACEC) R6 Albers (sma_ROD_KeyACECs_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Anahtar Araştırma Doğal Alanlar (RNA) Poligon R6 Albers (sma_ROD_KeyRNA_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Mineral Şartları Poligon R6 Albers (min_ROD_Mineral Şartları_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Enerji Kiralanabilir Olmayan Poligon R6 Albers (min_ROD_nonEnergyLSE_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Otoyol Dışı Araç Tanımlamaları Poligon R6 Albers (sma_ROD_OHV_r6alb_20150706) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Planlama Alanı Poligonu R6 Albers (adm_ROD_PlanningArea_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Planlama Alanı, BLM Mülkiyet Poligonu R6 Albers'e (adm_ROD_BLMOwn_PlanArea_r6alb) kırpılır (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Geçiş Hakkı Tanımlamaları Ana Poligon R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_major_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Geçiş Hakkı Tanımlamaları Küçük Çokgen R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_minor_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Sagebrush Odak Alanları (SFA) Poligonu R6 Albers (adm_ROD_SFA_Final_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR GSGROD Sagebrush Odak Alanları (SFA), BLM Mülkiyet Poligonu R6 Albers'e (adm_ROD_SFA_BLMOwn_r6alb) kırpılır (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA GSGROD Arazi Kullanım Poligonu R6 Albers (lnds_ROD_LandTenure_r6alb) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Batı Oregon için RMP
Bu kategori, Batı Oregon Kaynak Yönetim Planlarından alınan verileri içerir.
Karar Kuzeybatı ve Kıyı Oregon Batı Oregon Kayıtları için RMP
- Satılabilir Maden Giriş Poligonuna Kapalı BLM VEYA ROD NCO Alanları (RWO_ROD_NCO_SALABLE_CLOSED_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Kritik Çevresel Endişe Alanları Poligon (RWO_ROD_NCO_ACEC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (RWO_ROD_NCO_Designated_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (RWO_ROD_NCO_Designated_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Arazi Kullanım Alanları Poligonu (RWO_ROD_NCO_LTZ_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Arazi Kullanım Tahsisleri Poligonu (RWO_ROD_NCO_LUA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Arazi Kullanım Planlaması Sınır Poligonu (RWO_ROD_NCO_LUP_Boundary_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Lands Wilderness Özellikleri Poligonu (RWO_ROD_NCO_LWC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Genel Motorlu Erişim Tanımlamaları Çokgen (RWO_ROD_NCO_MOTORIZED_ACCESS_DESIGNATION_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Rekreasyon Yönetim Alanları Poligonu (RWO_ROD_NCO_RMA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Geçiş Hakkı Kaçınma ve Dışlama Alanları Poligonu (RWO_ROD_NCO_ROW_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Nehir Kıyısı Rezervleri Poligonu (RWO_ROD_NCO_Riparian_Reserves_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD NCO Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (RWO_ROD_NCO_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (RWO_ROD_NCO_Suitable_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD NCO Görsel Kaynak Yönetim Alanları Poligonu (RWO_ROD_NCO_VRM_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Karar Güneybatı Oregon Batı Oregon Kayıtları için RMP
- Satılabilir Maden Giriş Poligonuna Kapalı BLM VEYA ROD SWO Alanları (RWO_ROD_SWO_SALABLE_CLOSED_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Kritik Çevresel Endişe Alanları Çokgen (RWO_ROD_SWO_ACEC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (RWO_ROD_SWO_Designated_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (RWO_ROD_SWO_Designated_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Otlatma Alanları Poligonu (RWO_ROD_SWO_Grazing_Allotments_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Arazi Kullanım Tahsisleri Poligonu (RWO_ROD_SWO_LUA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Arazi Kullanım Planlaması Sınır Poligonu (RWO_ROD_SWO_LUP_Boundary_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Arazileri Vahşi Doğa Özelliklerine Göre Yönetilir Çokgen (RWO_ROD_SWO_LWC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Genel Motorlu Erişim Tanımlamaları Çokgen (RWO_ROD_SWO_MOTORIZED_ACCESS_DESIGNATION_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Rekreasyon Yönetim Alanları Poligonu (RWO_ROD_SWO_RMA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Geçiş Hakkı Kaçınma ve Dışlama Alanları Poligonu (RWO_ROD_SWO_ROW_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Nehir Kıyısı Rezervleri Poligonu (RWO_ROD_SWO_Riparian_Reserves_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (RWO_ROD_SWO_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (RWO_ROD_SWO_Suitable_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD SWO Görsel Kaynak Yönetim Alanları Poligonu (RWO_ROD_SWO_VRM_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROW ROD SWO Arazi Kullanım Alanları Poligonu (RWO_ROD_SWO_LTZ_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
RWO ROD Dış Hizmetler
- BLM VEYA ROD PSDV Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (PSDV_RWO_ROD_Suitable_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Kritik Çevresel Endişe Alanları Çokgen (PSDV_RWO_ROD_ACEC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV BLM Bölge Hasat Modeli Metrik Poligonu (PSDV_ecn_MMBFbyDOB_c_v1_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (PSDV_RWO_ROD_Designated_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Tanımlanmış Vahşi ve Manzaralı Nehirler Hattı (PSDV_RWO_ROD_Designated_WSR_arc) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD PSDV Eastside Yönetim Alanı Arazi Kullanım Tahsisleri Raster (PSDV_RWO_ROD_LUA_EMA_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Orman Alanı Nem Durumu Sınıf Raster (PSDV_RWO_ROD_FSMCC_30m_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Otlatma Tahsisi Poligonu (PSDV_RWO_ROD_Grazing_Allotments_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD PSDV Hasat Arazi Üssü Arazi Kullanım Tahsisleri Raster (PSDV_RWO_ROD_LUA_HLB_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM OR ROD PSDV Arazi Kullanım Tahsisleri Raster (PSDV_RWO_ROD_LUA_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri) (Web Servisleri)
- BLM VEYA ROD PSDV Arazi Kullanım Planlama Sınırları Çokgeni (PSDV_RWO_ROD_LUP_Boundaries_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Arazileri Vahşi Doğa Özelliklerine Göre Yönetilir Çokgen (PSDV_RWO_ROD_LWC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Sahiplik Raster (PSDV_pol_ownership_c_v1_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- İlçe Poligonuna Göre BLM VEYA ROD PSDV Nüfus Değişimi (PSDV_ecn_PopByCounty_c_v1_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Rekreasyon Yönetim Alanları Poligonu (PSDV_RWO_ROD_RMA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Rezervleri ve Ulusal Koruma Arazileri Arazi Kullanım Tahsisleri Raster (PSDV_RWO_ROD_LUA_Reserves_NLCS_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Uygun Vahşi ve Manzaralı Nehir Koridorları Poligonu (PSDV_RWO_ROD_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA ROD PSDV Görsel Kaynak Yönetim Alanları Poligonu (PSDV_RWO_ROD_VRM_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- Bölge Sınırlarına Göre BLM VEYA RWO Hasat Metrikleri (RMPWO_MMBF_By_DOB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA RWO Mülkiyeti 10 Metre Raster (RMPWO_Ownership_10m_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- COB Poligonuna Göre BLM VEYA RWO Nüfus Değişimi (RMPWO_Population_By_COB) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM VEYA RWO ROD PSDV Nehir Kıyısı Rezervleri Raster (PSDV_RWO_ROD_Riparian_Reserves_rst) (Arama Sonucu/Meta Veri)
San Juan Adaları Ulusal Anıtı RMP
Bu kategori, San Juan Adaları Ulusal Anıt Kaynak Yönetim Planı'ndan alınan verileri içerir.
SJIRMP TASLAK
- BLM WA SJINMRMP BLM Sahiplik Taslak Çokgeni (SJIRMP_BLM_Ownership_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP BLM Shoreline 50 Metre Buffer Draft Polygon (SJIRMP_BLM_Shoreline_50M_buffer_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP ERMA Veg Alternatif B Poly ile Kesişti (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTB_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP ERMA Veg Alternatif C Poly ile Kesişti (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP ERMA Veg Alternatif D Poligonu ile Kesişti (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTD_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Kapsamlı Rekreasyon Yönetim Alanı Alternatif B Poligonu (SJIRMP_ERMA_AltB_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Kapsamlı Rekreasyon Yönetim Alanı Alternatif C Poly (SJIRMP_ERMA_AltC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Kapsamlı Rekreasyon Yönetim Alanı Alternatif D Poligonu (SJIRMP_ERMA_AltD_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP GeoBOB Yayını Flora Siteleri Poligonu (SJIRMP_Flora_Sites_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP NOAA Shoreline Buffered 200 feet Poly (SJIRMP_Shoreline_200ftBuffer_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Sahiplik Poligonu (SJIRMP_Ownership_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Ardışıklık, Bitki Örtüsü TASLAK Hattına Kırpıldı (SJIRMP_Succession_Clipped_to_VEG_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Seyahat ve Ulaşım Yönetim Planı Alternatif D Hattı (SJIRMP_TTMP_AltD_line) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Seyahat ve Ulaşım Yönetim Planı Alternatif A Hattı (SJIRMP_TTMP_AltA_line) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Seyahat ve Ulaşım Yönetim Planı Güncel Hat (SJIRMP_TTMP_Current_line) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Seyahat ve Ulaşım Yönetim Planı Alternatif C Hattı (SJIRMP_TTMP_AltC_line) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Görsel Kaynak Yönetimi - VRM (Poligon) Alternatif A (SJIRMP_VRM_altA_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Görsel Kaynak Yönetimi - VRM (Poligon) Alternatif B (SJIRMP_VRM_altB_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Görsel Kaynak Yönetimi - VRM (Poligon) Alternatif C (SJIRMP_VRM_altC_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Görsel Kaynak Yönetimi - VRM (Poligon) Alternatif D (SJIRMP_VRM_altD_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMP Wilderness Özellikleri Poly DRAFT (SJIRMP_WLD_Characteristics_Poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJINMRMPSeyahat ve Ulaşım Yönetim Planı Alternatif B Hattı (SJIRMP_TTMP_AltB_line) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJIRMP Dağınık Kamp Eylemsiz Alternatif Çokgen (SJIRMP_BLM_Dispersed_Camping_NoAction_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJIRMP Deniz Mirası Yönetim Alanları Poligonu (SJINM_Martime_Heritage_Management_Areas_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
- BLM WA SJIRMP Okyanus Alanları 20 metre Poligon (SJIRMP_BLM_OceanAreas_To_depth20m_poly) (Arama Sonucu/Meta Veri)
Güneydoğu Oregon RMP Değişikliği
Bu kategori, Güneydoğu Oregon RYP Değişikliği Kaynak Yönetim Planı'ndan alınan verileri içerir.
Ayrıntılı Veri Açıklaması
RAMP DEM, çok çeşitli mevcut topografik kaynak verilerinin bir CBS ortamında entegre edilmesiyle geliştirilmiştir. Geliştiriciler, mevcut tüm kaynakların karşılaştırmalı avantajlarını birleştirerek, her bir veri setindeki en ayrıntılı ve doğru topografik bilgilerden tam olarak yararlanabildiler. Hata kontrol prosedürleri, küresel istatistiksel analiz, çapraz doğrulama yöntemleri ve yükseklik verilerindeki büyük hataları görselleştirmek ve tespit etmek için sentetik bir stereo görüntünün oluşturulmasını içeriyordu (Liu 1999). Yeni bir veri entegrasyon tekniği, geliştiricilerin, buzla kaplı ve buzsuz araziyle hem kesintisiz hem de jeomorfolojik olarak tutarlı bir DEM üretmesine izin verdi. DEM, küçük ölçekli dağ vadilerinden geniş buz tabakası drenaj havzalarına kadar uzanan jeomorfolojinin ayrıntılarını yakalar.
RAMP DEM'in 2. Versiyonu, aşağıda özetlendiği gibi, Antarktika'nın çeşitli bölgelerinde etkileri olan, orijinal versiyona göre çeşitli iyileştirmeler içermektedir (tablo Jezek ve ark. 1999'dan uyarlanmıştır):
|Yöntem||Uygulama alanları|
|Yeni mevcut verileri kullanarak artan doğruluk ve çözünürlük||Coats Land, Theron Dağları, Berkner Adası, Henry Ice Rise ve Korff Ice Rise|
|Deniz buzu ve oşinografi çalışmalarını desteklemek için adalar ve çevreleyen okyanus yüzeyi üzerinde Genişletilmiş DEM||Güney Shetland Adaları, Latady Adası, Weddell Denizi, Amundsen Denizi, Davis Denizi, Queen Maud Land çevresindeki okyanus ve Shackleton Buz Rafı|
|SAR mozaiğinden elde edilen güncellenmiş kıyı şeritleri ve topraklama hatları kullanılarak daha iyi veri seçimi ve yüzey kısıtlamaları elde edildi||tüm kıta için kıyı şeridi, özellikle Ross Buz Sahanlığı, Amery Buz Sahanlığı ve Filchner-Ronne Buz Sahanlığı'nın buz kenarları Filchner Buz Sahanlığı ve Roosevelt Adası topraklama hatları|
|Enterpolasyon parametrelerini ayarlayarak ve konturları yoğunlaştırarak DEM'deki yapaylıklar kaldırıldı||Crary Dağları, Sør Rondane Dağları|
|SAR simülasyonu ve çarpıtma teknikleri kullanılarak düzeltilmiş planimetrik hatalar||Ellsworth Dağları|
Veri kaynağı
Veriler çeşitli kaynaklardan gelmektedir. Geliştiriciler ve veri katkıda bulunanlar, kapsamlı bir dijital topografik kaynak verisi koleksiyonu derlediler. Kullanılan veriler aşağıdaki üç kategoriye ayrılabilir:
Kartografik veriler, kağıt topografik harita sayfalarından sayısallaştırılan konturları, nokta yükseklik noktalarını ve yüzey yapısı çizgilerini içerir. Uzaktan algılanan veriler, ERS-1 uydu radar altimetre verileri ve havadan radar yankı-sondaj verilerinden oluşur. Anket verileri, yer tabanlı anket verilerini ve uydu tabanlı GPS ölçümlerini içerir.
Aşağıdaki araştırmacılar verilere katkıda bulunmuştur:
- NASA Goddard Uzay Uçuş Merkezi'nden Jay Zwally, ABD
- Raytheon Corporation, ABD'den Anita Brenner ve John DiMarzio
- Uzaktan Algılama Merkezi'nden Jonathan Bamber, Bristol Üniversitesi, Birleşik Krallık
- Paul Cooper, David Vaughan ve British Antarctic Survey, İngiltere'den Phil Homes
- Ulusal Kar ve Buz Veri Merkezi'nden Ted Scambos, ABD
- Alaska Üniversitesi'nden Craig Lingle, ABD
- Avustralya Antarktika Bölümü'nden Lee Belbin, Ursula Ryan ve Mike Craven, Avustralya
- USGS, ABD'den Cheryl Hallam ve Jerry Mullins
- Institut für Angewandte Geodasie, Almanya'dan Johannes Ihde
- Ohio Eyalet Üniversitesi'nden Ian Whillans, Paul Berkman ve Terry Wilson, ABD
Veri formatı
Tüm DEM verileri ARC/INFO ve ikili ızgara formatlarında sağlanır ve 1 km ve 400 m DEM'ler ayrıca ASCII formatında da mevcuttur. Aşağıda ikili ızgaranın özelliklerini özetleyen bir grafik yer almaktadır.
|1 km||400 m||200 m|
|satırlar||4916||12290||24580|
|Sütunlar||5736||14340||28680|
|Bayt Sırası||Büyük Endian||Büyük Endian||Büyük Endian|
|Hücre Başına Bayt||2||2||2|
|Hücre boyutu||1000 m||400 m||200 m|
|Bantlar||1||1||1|
|Satır Baytları||11472||28680||57360|
ASCII ızgaraları, enlem, boylam, WGS84 elipsoidine göre yükseklik ve OSU91A jeoidine göre yükseklik için alanlar içerir. Veriler, -180 derece (batı) ila 180 derece (doğu) boylam ve -90 ila -60 (güney) enlem gibi ondalık derecelerde temsil edilir.
RAMP DEM'lerin ARC/INFO kapsamları, her bir çözünürlük (1 km, 400 m ve 200 m) ve jeoid/elipsoid için ayrı dizinler halinde düzenlenmiştir.
Ölçü birimi
Bu veri setindeki noktalar için yükseklikler, hem WGS84 elipsoidinin hem de OSU91A jeoidinin üzerinde metre [m] cinsinden ölçülür. (Bu iki modele atıfta bulunan dosyaların listesi için Veri Ayrıntısı başlıklı bölüme bakın.)
WGS84 elipsoidi, yalnızca bir ekvator yarıçapı ve bir kutup yarıçapı (veya bir yarıçap ve bir eksantriklik) kullanılarak Dünya'nın şeklinin bir yaklaşıklığına dayanırken, OSU91A jeoidi, ortalama deniz seviyesini temsil eden daha karmaşık bir yüzeydir. OSU91A jeoidi, WGS84 elipsoidinin üstünde veya altında bir yükseklik olarak rapor edilir. RAMP DEM için ikisi arasındaki ilişki cebirsel olarak aşağıdaki gibi tanımlanabilir:
W, WGS84 yükseklikleridir
G, OSU91A yükseklikleridir
S, WGS84 elipsoidine göre OSU91A jeoidinin ortalama deniz seviyesi yükselmeleridir.
Veri aralığı
Değerler her ızgara için metre cinsindendir.
|Asgari||Maksimum|
|OSU91A 200 m||0||5022|
|WGS84 200 m||-67||5008|
|OSU91A 400 m||0||5012|
|WGS84 400 m||-67||4997|
|OSU91A 1 km||0||4982|
|WGS84 1 km||-67||4968|
Not: Her bir ızgara hücresi için daha büyük bir bölgenin ortalaması alındığından, artan ızgara aralığı ile maksimum değerler azalır. Maksimum yükseklik değerleri, Vinson Masifi yakınlarındaki Ellsworth Dağları'nda bulunur. Sıfır değerleri kıyıdadır Antarktika'nın iç kısımlarında deniz seviyesinde veya altında (yani sıfır veya daha düşük bir jeoid yüksekliği olan) hiçbir nokta yoktur.
Aşağıdaki, 1 km'lik bir ASCII DEM dosyasından alınan örnek çıktıdır:
Veri Ayrıntısı
RAMP DEM verilerinin bir granülü (yani bağımsız olarak alınabilen en küçük veri kümesi), belirli bir çözünürlükte ve jeoid/elipsoid modelde tüm kıtanın kapsamını içerir. Sıkıştırılmış ve sıkıştırılmamış dosya boyutları aşağıda özetlenmiştir.
Veri Manipülasyonu
Türetme Teknikleri ve Algoritmalar
Uydu Radar Altimetre Verilerinin İnterpolasyonu
RAMP Antarctic DEM için radar altimetre veri setleri, birçok ek veri seti ile birleştirilmeden önce, izleme ve eğim hataları için zaten düzeltildi ve yaklaşık 5 km aralıklarla eşit olarak dağıtılmış noktalara ön işleme tabi tutuldu. Daha fazla bilgi için NSIDC'nin Radar Altimetre belgesine bakın, (Davis ve Zwally 1993, Zwally ve diğerleri. 1983 ve Brenner ve diğerleri. 1983.) RAMP DEM geliştirme ekibi, uydu radar altimetre verileri (Liu, Jezek ve Li 1999).
Çapraz Havadan Radar Verilerinin İnterpolasyonu
Havadaki radar verileri, uçuş hatları boyunca yoğun bir şekilde örneklenir, ancak uçuş kesitleri arasında geniş ölçüde ayrılır. Çoğu enterpolasyon algoritması, böyle bir kalıbı çözmekte zorluk çeker. RAMP Antarctic DEM geliştirme ekibi, interpolasyon sonucunu stabilize etmek için kadran komşuluk tabanlı Ters Mesafe Ağırlığı (IDW) yöntemini, kaynak verilerde bulunan topografik ayrıntıları korumak için TIN yöntemiyle birleştiren bir prosedür kullandı (Liu, Jezek, ve Li 1999).
Kontur Tabanlı Kartografik Verilerin İnterpolasyonu
Kontur verileri, özellikle geniş aralıklı konturlara sahip alçak kabartmalı alanlarda, kontur çizgileri boyunca bilginin aşırı örneklenmesi ve kontur çizgileri arasında yetersiz örnekleme ile karakterize edilir. Genel amaçlı enterpolasyon teknikleri ile enterpolasyonu en zor olan veri türüdür. Geliştirme ekibi, RAMP Antarctic DEM'deki kartografik verileri enterpolasyon yapmak için TOPOGRID tabanlı yöntemi (Hutchinson 1988 Hutchinson 1989 ESRI 1991 Gesch ve Larson 1996) kullanmayı seçti. Ekip, buzul vadi tabanları gibi düşük eğimli alanlara karşılık gelen kontur seyrek alanlarda meydana gelen sahte yutakları telafi etmek için TOPOGRID yöntemini biraz değiştirdi (Liu, Jezek ve Li 1999).
DEM Izgara Aralığının Belirlenmesi
DEM'lerin yatay grid aralığı, enterpolasyon sırasında belirtilmesi gereken önemli bir parametredir. Genel olarak, engebeli ve dağlık bir arazi için yüzey detaylarının doğru bir temsilini elde etmek için küçük bir ızgara aralığı gerekirken, düşük kabartmalı bir arazi için geniş bir ızgara aralığı yeterlidir. Uydu radar altimetre verileri ve havadan radar verileri için 1 km'lik bir direk aralığı kullanılmıştır. Kontur verileri için, kontur yoğunluğunun çok yüksek olduğu engebeli dağlık alanlar için 200 m ızgara aralığı kullanılırken, konturların nispeten düzgün ve düzenli, geniş aralıklı olduğu eğimli kıyı alanı için 400 m ızgara aralığı kullanılmıştır (Liu, Jezek). ve Li 1999).
Veri Entegrasyonu
Geliştirme ekibi, dağlık ve eğimli kıyı kenarları için kontur verilerini, nokta yükseklik noktalarını, kıyı çizgilerini, topraklama hatlarını ve sınırlı GPS verilerini enterpolasyon işlemi sırasında entegre etti. Kenar etkilerinden kaçınmak için, tüm kaynak veri katmanları, bir dizi örtüşen blokta birleştirilir ve her seferinde enterpolasyon kapsamı, giriş verisinden çok daha küçük ayarlanır. Bireysel DEM veri setleri, kıyı şeritleri ve topraklama hatları boyunca CBS mantıksal "kırpma" ve "yerleştirme" işlemleri ve düzensiz tampon bölgeleri boyunca kübik Hermite harmanlama işlevi (S-şekilli) kullanılarak birleştirilir (Liu, Jezek ve Li 1999) .
Kesinlik
Yatay (Mekansal) Çözünürlük
DEM'in gerçek yatay çözünürlüğü, orijinal kaynak verilerin yoğunluğuna ve ölçeğine göre yerden yere değişir. Veri seti geliştiricileri, DEM'in yatay çözünürlüğünün Transantarktika Dağları ve Antarktika Yarımadası'nda yaklaşık 200 m ve eğimli kıyı bölgelerinde yaklaşık 400 m olduğunu tahmin ediyor. Buz rafları ve uydu radar altimetre verilerinin kapsadığı iç buz tabakası için yatay çözünürlük yaklaşık 5 km'dir, ancak havadan radar sondaj verilerinin kullanıldığı durumlarda yatay çözünürlük yaklaşık 1 km'dir. 81.5 derece güney enlemi içindeki plato için, yatay çözünürlüğün yaklaşık 10 km olduğu tahmin edilmektedir (Liu, Jezek ve Li 1999).
Coğrafi Konum Doğruluğu
Coğrafi konumun doğruluğu (yani, belirli bir özelliğin DEM'deki konumunun doğruluğu), topografik veri kaynaklarının doğruluğu tarafından yönetilir ve genellikle DEM'in yatay çözünürlüğünden daha iyidir.
Dikey Doğruluk
RAMP Antarctic DEM'in dikey doğruluğu, engebeli dağlık alanlarda ± 100 m, dik eğimli kıyı bölgeleri için ± 15 m, buz raflarında ± 1 m, hafif eğimli iç buz tabakası için ± 7,5 m ve ± 17,5 m'dir. buz tabakası çevresinin nispeten kaba ve dik eğimli kısımları. 81.5 derece güneyin güneyinde, Doğu Antarktika buz tabakasının içinde ve dağ sıralarından uzaktaki enlemler için dikey doğruluğun ± 50 m olduğu tahmin edilmektedir (Liu, Jezek ve Li 1999).
Hata yönetimi
RAMP DEM'deki olası hatalar, ölçüm cihazındaki kusurları, hatalı okumaları veya kayıtları, hesaplama ve yürütme hatalarını ve sayısallaştırma hatalarını içerir. ARC/INFO kontur kapsamlarında, yanlış etiketlenmiş konturlar ve konturların kesişimleri ile hatalar not edildi. Bazı durumlarda, sayısallaştırılmış kontur çizgileri kaynak haritadaki orijinal konumlarından sapmış ve çoğu zaman birbiriyle kesişerek bazı konumların iki veya daha fazla çelişkili değere sahip olmasına neden olmuştur. Ayrıca, orijinal topografik verileri elde etmek için kullanılan zayıf yer kontrolü ve yanlış navigasyon teknikleri not edildi. Veri giriş hataları nedeniyle bazı yer kontrol noktalarına hatalı olarak büyük değerler atanmıştır. RAMP DEM geliştirme ekibi, bu hataları tespit etmek ve düzeltmek için çeşitli teknikler kullandı (Liu 1999).
Küresel İstatistiksel Analiz
Özet istatistikler, yükseklik verilerinin bulunduğu ARC/INFO öznitelik tablolarından hesaplanmıştır. Bu küresel istatistikler, belirli bir bölge hakkında önceden edinilen bilgilerden veya yükseklik ölçümlerinin frekans dağılımından, yani yükseklik aralığı gibi aşırı hatalı değerleri belirlemek için kullanıldı. Makul aralığın dışındaki yükseklik değerlerine sahip veri noktaları işaretlendi ve hatalı olarak büyük değerler ve yükseklik için negatif değerler kaldırıldı. Düzensiz yükselti değerlerine sahip kontur çizgileri tespit edilerek komşu kontur değerlerine göre düzeltildi.
Çapraz doğrulama
Aynı alanda örtüşen çoklu veri kümeleri için çapraz doğrulama yöntemleri kullanılmıştır. Spot yükseklik noktaları, önce konturlar arasında interpolasyon yaparak spot noktaların konumlarındaki yükseklik değerlerini tahmin ederek, ardından enterpolasyonlu değerler ve spot yükseklik değerleri arasındaki farkları hesaplayarak karşılık gelen kontur kapsamlarına karşı kontrol edildi. Düz alanda bir kontur aralığından büyük, çok değişken alanlarda kontur aralığından iki kat daha büyük mutlak farka sahip noktalar çıkarıldı. Benzer şekilde, kontur verileri ve uydu radarı alimetre verileri arasında çapraz kontrol yapıldı.
Görsel İnceleme
Perspektif görünümler, kontur çizgilerinde renk dizisi, tepe gölgeleme ve sentetik stereo ekran dahil olmak üzere çeşitli etkileşimli yöntemlerle yükseklik verilerindeki hatalar tespit edildi. Söz konusu alanlarda, kot değerlerindeki hataları ortaya çıkarmak için kaynak verilerle kontur çizgileri kaplanmıştır. DEM ızgarası tepe gölgeli görüntü veya sentetik stereo görüntü olarak oluşturulduğunda, özellikle dikey abartma artırıldığında veya aydınlatma açısı ayarlandığında, hatalar anormal vadiler veya yara izleri olarak görünürdü.
Görüntü Simülasyonu
Bu yöntem, uydu aydınlatma açısı ve görüntü geometrisi hakkında bilgi içeren bir DEM ızgarasına göre bir uydu görüntüsünün dijital sentezini entegre etti. Antarktika gibi homojen arazi örtüsüne sahip bir alanda, simüle edilmiş görüntü ile gerçek görüntü arasındaki karşılaştırma ve korelasyon analizi, genellikle DEM'deki hataları ortaya çıkarabilir.
Mekansal Otokorelasyon
Yükseklik değerlerindeki ince hatalar, titiz istatistiksel yöntemler kullanılarak ve uzamsal süreksizlik alanlarının yerini belirledikten sonra hataları orijinal kaynak verilere kadar izleyerek tespit edildi. Yakındaki noktalara göre her bir veri noktasının tutarlılığını ve sürekliliğini kontrol ederken, komşu noktalarla tutarsızlarsa hatalı veri noktaları yerel aykırı değerler olarak işaretlenir.