Více

Aspect Patch Count

Aspect Patch Count


K vytváření map aspektů používám ArcMap. Chci zjistit, kolik různých směrů je země orientována (celkový počet patchů stran) s souvislými plochami většími než tři.

Například chci být schopen říci „tento kus země má 55 různých svahových ploch, zatímco tento pozemek má 60“

Jak to udělám?


Jeden přístup by mohl být tento:

  1. Převeďte svou datovou sadu aspektů na mnohoúhelník FeatureClass
  2. Union (1) s vámi přistane na hranici datové sady
  3. Vyberte vše z (2) s oblastí větší, než je váš požadovaný práh (předpokládám, že jste mysleli 3 pixely)
  4. Spusťte souhrnnou statistiku na (3) seskupení podle ID polygonu podle země, které se počítá jako ID polygonu sjednocení.

Pomocí nástroje Skupina regionů můžete vyhledávat souvislé oblasti a pomocí nástroje Hledat filtrovat podle počtu sousedících buněk.

V závislosti na zdroji původního DEM ho možná budete chtít před výpočtem aspektu vyhladit, protože pravděpodobně získáte zcela odlišné odpovědi v závislosti na úrovni šumu v původních datech (viz tato otázka).


Aspect Patch Count - Geographic Information Systems

Vítejte na webu pro

Profesor zoologie a fyziologie

Kontaktní informace: Dr. Frank J. Rahel, profesor

Katedra zoologie a fyziologie

Box 3166, University of Wyoming

Telefon: (307) 766-4212 Fax: (307) 766-5627

Vyučuji ichtyologii, řízení rybolovu, ekologii a absolventské semináře o biologických invazích a změně klimatu

S mými postgraduálními studenty studujeme různé aspekty ekologie ryb a řízení rybolovu. Jedna pozornost je věnována využívání stanovišť ryb a pohybovým vzorcům, pokud jde o nerovnoměrnost stanovišť v tocích. Zajímá nás, co tvoří stanoviště, jak jsou tyto záplaty přestavěny poruchami, jako jsou záplavy, a jaké faktory ovlivňují pohyb ryb mezi záplaty. Mezi další výzkumné oblasti patří to, jak budou druhy horkovodních ryb v oblasti Skalistých hor reagovat na změnu klimatu, interakci mezi změnou klimatu a invazními druhy ryb a homogenizaci vodní bioty v celém světě prostřednictvím změny stanovišť a zavádění druhů. Velká část našeho výzkumu zahrnuje druhy, které se zabývají ochranou, včetně původních pstruhů a nongame ryb, jako jsou původní střevle v prérijních tocích.

Řeka Laramie je prérijní potok s občasnými galerijními lesy palmy a vrb. Studujeme, jak ryby využívají stanoviště, jako jsou dřevnaté suti, a jak jarní povodně ovlivňují dynamiku těchto ploch. Fotografie vlevo ukazuje řeku Laramie během nízkých průtoků koncem léta. Fotografie vpravo ukazuje stejný dosah při jarním odtoku. Vysoké toky každoročně přeskupují stanoviště a zajímá nás, jak ryby na toto narušení reagují.

Eriek Hansen je doktorand, který zkoumá, jak by ztráta zimní ledové pokrývky v důsledku oteplování klimatu mohla ovlivnit chování a fyziologii ryb v tocích západních USA

Dan Gibson-Reinemer je doktorand, který zkoumá, jak budou teplovodní ryby reagovat na potenciální nárůst teplovodních stanovišť v oblasti Rocky Mountain v důsledku oteplování klimatu.

Zkoumáme, jak může být záměrná fragmentace vodních systémů někdy prospěšná tím, že zabrání šíření invazivních druhů, zabrání hybridizaci nebo brání druhům v vstupu do ekologických pastí, jako jsou zavlažovací kanály. Nahoře je skalní gabionová přehrada, která omezuje proti proudu šíření některých nepůvodních ryb v Muddy Creek, WY.

Potenciální postgraduální studenti:

Pokud máte zájem o absolventskou práci v ekologii ryb nebo řízení rybolovu, pošlete mi prosím e -mail s uvedením oblastí vašeho zájmu a kariérních cílů. Bylo by užitečné zahrnout životopis spolu s nejnovějšími přepisy a skóre GRE. Obecné informace o absolventském programu katedry zoologie a fyziologie amp jsou na http://www.uwyo.edu/zoology. Také dohlížím na doktorandy v Programu v ekologii a informace o tomto programu najdete na http://www.uwyo.edu/pie/.

Vybrané publikace:

Rahel, F.J. 2013. Záměrná fragmentace jako strategie řízení ve vodních systémech. BioScience 63: 5 362-372. [PDF]

Laske, S.M., F.R. Rahel a W.A. Hubert. 2012. Diferenciální interakce dvou zavedených piscivorních lososů s nativním cyprinidem v lentických systémech: implikace pro zachování chocholatého chobotnice. Transactions of the American Fisheries Society: 141: 495-506. [PDF]

Dauwalter, D.C. a F. J. Rahel. 2011. Velikost a tvar náplasti ovlivňují přesnost mapování malých ploch stanovišť pomocí globálního systému určování polohy. Monitorování a hodnocení životního prostředí: 179: 123-135. [PDF]

Laske, S.M., F.J.Rahel, W.A.Hubert a P.A. Cavalli. 2011. Ekologie unikátních lentických populací jelce kulatého, Gila robusta. Západoamerický přírodovědec 71 (4): 507-515. [PDF]

Rahel, F.J. 2010. Homogenizace, diferenciace a rozšířená obměna rybí fauny. Kapitola v K. Gido a D. Jackson (eds). Komunitní ekologie tokových ryb: koncepty, přístupy a techniky. Symposium American Fisheries Society 73: 311-326. [PDF]

Dauwalter, D.C., W.L. Fisher a F. J. Rahel. 2010. Proudy teplé vody. Kapitola 20 (str. 657–697) ve W.A. Hubert a M.C. Quist (eds). Řízení vnitrozemského rybolovu v Severní Americe. 3. vydání. American Fisheries Society, Bethesda, MD. [PDF]

D.C. Dauwalter, F. J. Rahel a K.G. Gerow. 2010. Síla revizních návrhů monitorování ke zjištění celoplošných poklesů populací pstruhů. North American Journal of Fisheries Management 30: 1462-1468. [PDF]

Cook, N., F. J. Rahel a W.A. Hubert. 2010. Persistence populací pstruha bezohledného v řece Colorado v izolovaných vodních tocích Wyomingu. Transactions of the American Fisheries Society, 139: 1500-1510. [PDF]

Carlson, A. J. a F. J. Rahel. 2010. Roční intrabasin pohyb a úmrtnost dospělých hrdlořezů Bonneville mezi komplementárními říčními biotopy. Transakce Americké rybářské společnosti 139: 1360-1371. [PDF]


Obsah

Kvalita softwaru je motivována alespoň dvěma hlavními perspektivami:

    : Selhání softwaru způsobilo více než nepříjemnosti. Chyby softwaru mohou způsobit úmrtí lidí (viz například: Seznam chyb softwaru). Příčiny sahaly od špatně navržených uživatelských rozhraní po přímé chyby programování, [18] [19] [20] viz například případy Boeing 737 nebo případy nezamýšlené akcelerace [21] [22] nebo případy Therac-25. [23] Z toho vyplynuly požadavky na vývoj některých typů softwaru, zejména a historicky pro software zabudovaný do lékařských a jiných zařízení, která regulují kritické infrastruktury: „[Inženýři, kteří píší vestavěný software] vidí, že se programy Java zastavují na jednu třetinu sekundy provádět sběr odpadků a aktualizovat uživatelské rozhraní a oni si představují letadla padající z nebe. “ [24] Ve Spojených státech v rámci Federal Aviation Administration (FAA) poskytuje FAA Aircraft Certification Service softwarové programy, zásady, pokyny a školení, zaměřuje se na software a komplexní elektronický hardware, který má vliv na vzdušný produkt (a " „produkt“ je letadlo, motor nebo vrtule). [25] Pokyny poskytují certifikační normy jako DO-178C, ISO 26262, IEC 62304 atd. : Stejně jako v jiných oblastech strojírenství platí, že softwarový produkt nebo služba, která se řídí dobrou kvalitou softwaru, stojí méně, je srozumitelnější a může se změnit nákladově efektivněji v reakci na naléhavé obchodní potřeby. [26] Průmyslová data ukazují, že špatná strukturální kvalita aplikací v klíčových podnikových aplikacích (jako je plánování podnikových zdrojů (ERP), řízení vztahů se zákazníky (CRM) nebo systémy pro zpracování velkých transakcí ve finančních službách) má za následek náklady, překročení harmonogramu a vytváření odpadu v forma přepracování (viz Muda (japonský termín)). [27] [28] [29] Kromě toho špatná strukturální kvalita silně koreluje s vysokými dopady přerušení podnikání v důsledku poškozených dat, výpadků aplikací, narušení zabezpečení a problémů s výkonem. [30]
    • Zprávy CISQ o nákladech na špatnou kvalitu odhadují dopad:
      • 2,08 bilionu dolarů v roce 2020 [31] [32]
      • 3,86 milionu dolarů

      Úpravy ISO

      Kvalita softwaru je „schopnost softwarového produktu vyhovět požadavkům“. [35] [36], zatímco pro ostatní to může být synonymem pro vytváření zákazníků nebo vytváření hodnot [37] [38] nebo dokonce úroveň vad. [39]

      Úpravy ASQ

      ASQ používá následující definici: Kvalita softwaru popisuje žádoucí atributy softwarových produktů. Existují dva hlavní přístupy: správa defektů a atributy kvality. [40]

      NIST Upravit

      Software Assurance (SA) pokrývá jak majetek, tak proces jeho dosažení: [41]

      • [Odůvodnitelná] jistota, že software neobsahuje chyby zabezpečení, ať už záměrně navržené do softwaru nebo omylem vložené kdykoli během jeho životního cyklu, a že software funguje zamýšleným způsobem
      • Plánovaný a systematický soubor činností, které zajišťují, aby procesy a produkty životního cyklu softwaru odpovídaly požadavkům, standardům a postupům

      Úpravy PMI

      Průvodce PMBOK Project Software Institute „Rozšíření softwaru“ definuje nikoli „Kvalita softwaru“ sám, ale Software Quality Assurance (SQA) jako „nepřetržitý proces, který audituje další softwarové procesy, aby zajistil dodržování těchto procesů (zahrnuje například plán řízení kvality softwaru).“ zatímco kontrola kvality softwaru (SCQ) znamená „péče o aplikaci metod, nástrojů a technik k zajištění spokojenosti pracovních produktů s požadavky na kvalitu vyvíjeného nebo upravovaného softwaru.“ [42]

      Ostatní obecné a historické úpravy

      První definice historie kvality, kterou si pamatujeme, je od Shewharta na počátku 20. století: "Existují dva společné aspekty kvality: jeden z nich souvisí s posuzováním kvality věci jako objektivní reality nezávislé na existenci člověka. Druhá souvisí s tím, co si myslíme, cítíme nebo cítíme jako výsledek objektivní reality. Jinými slovy, existuje subjektivní stránka kvality. “ [43]

      Kitchenham a Pfleeger, dále referující o učení Davida Garvina, identifikují pět různých pohledů na kvalitu: [44] [45]

      • Transcendentální perspektiva se zabývá metafyzickým aspektem kvality. V tomto pohledu na kvalitu je to „něco, o co usilujeme jako o ideál, ale nikdy to nemusíme úplně implementovat“. [46] To lze jen stěží definovat, ale je to podobné tomu, co kdysi federální soudce komentoval o obscénnosti: „Vím to, když to vidím“. [47]
      • Pohled uživatele se týká vhodnosti produktu pro daný kontext použití. Zatímco transcendentální pohled je éterický, pohled uživatele je konkrétnější a vychází z charakteristik produktu, které splňují potřeby uživatele. [46]
      • Výrobní perspektiva představuje kvalitu jako shodu s požadavky. Tento aspekt kvality je zdůrazněn normami, jako je ISO 9001, která definuje kvalitu jako „stupeň, v jakém soubor inherentních charakteristik splňuje požadavky“ (ISO/IEC 9001 [48]).
      • Perspektiva produktu znamená, že kvalitu lze ocenit měřením inherentních charakteristik produktu.
      • Konečný pohled na kvalitu je založen na hodnotě. [37] Tato perspektiva uznává, že různé perspektivy kvality mohou mít pro různé zúčastněné strany různou důležitost nebo hodnotu.

      Problém spojený s pokusy definovat kvalitu výrobku, téměř jakéhokoli produktu, uvedl mistr Walter A. Shewhart. Obtížností při definování kvality je převést budoucí potřeby uživatele do měřitelných charakteristik tak, aby byl výrobek navržen a vyroben tak, aby poskytoval uspokojení za cenu, kterou uživatel zaplatí. To není snadné, a jakmile se člověk ve svém úsilí cítí docela úspěšný, zjistí, že se potřeby spotřebitele změnily, nastěhovali se konkurenti atd. [49]

      Kvalita je určením zákazníka, nikoli určením inženýra, nikoli marketingovým určením, ani obecným určením managementu. Vychází ze skutečné zkušenosti zákazníka s produktem nebo službou, měřeno na základě jeho požadavků - uvedených nebo neuvedených, vědomých nebo pouze vnímaných, technicky provozních nebo zcela subjektivních - a vždy představuje pohyblivý cíl na konkurenčním trhu. [50]

      Slovo kvalita má více významů. Dva z těchto významů ovládají použití slova: 1. Kvalita se skládá z těch vlastností produktu, které splňují potřeby zákazníků, a tím zajišťují spokojenost produktů. 2. Kvalita se skládá z osvobození od nedostatků. Přesto je v takové příručce vhodné standardizovat krátkou definici slova kvalita jako „vhodnost k použití“. [51]

      Tom DeMarco navrhl, že „kvalita produktu je funkcí toho, jak moc mění svět k lepšímu“. [ Citace je zapotřebí ] To lze interpretovat tak, že funkční kvalita a spokojenost uživatelů jsou při určování kvality softwaru důležitější než strukturální kvalita.

      Další definice, kterou vytvořil Gerald Weinberg v Quality Software Management: Systems Thinking, zní: „Kvalita je pro někoho hodnota.“ [52] [53] Tato definice zdůrazňuje, že kvalita je ze své podstaty subjektivní - různí lidé budou vnímat kvalitu stejného softwaru odlišně. Jednou z předností této definice jsou otázky, ke kterým vyzývá softwarové týmy, aby je zvážily, například „Kdo jsou lidé, kterých si chceme našeho softwaru vážit?“ a „Co pro ně bude cenné?“.

      Jiné významy a spory Upravit

      Jednou z výzev při definování kvality je, že „každý má pocit, že tomu rozumí“ [54] a další definice kvality softwaru by mohly být založeny na rozšíření různých popisů konceptu kvality používané v podnikání.

      Kvalita softwaru se také často mísí s Quality Assurance nebo Problem Resolution Management [55] nebo Quality Control [56] nebo DevOps. Překrývá dříve zmíněné oblasti (viz také definice PMI), ale je charakteristický, protože se nezaměřuje pouze na testování, ale také na procesy, řízení, vylepšení, hodnocení atd. [56]

      Ačkoli koncepty uvedené v této části jsou použitelné pro kvalitu strukturálního i funkčního softwaru, jeho měření se v zásadě provádí prostřednictvím testování [viz hlavní článek: Testování softwaru]. [57] Testování však nestačí: Podle studie jsou jednotliví programátoři méně než 50% efektivní při hledání chyb ve vlastním softwaru. A většina forem testování má účinnost pouze 35%. To ztěžuje určení kvality [softwaru]. [58]

      Úvod Upravit

      Měření kvality softwaru je o kvantifikaci, do jaké míry má systém nebo software požadované vlastnosti. To lze provést kvalitativními nebo kvantitativními prostředky nebo kombinací obou. V obou případech pro každou požadovanou charakteristiku existuje sada měřitelných atributů, jejichž existence v softwaru nebo systému má tendenci být v korelaci a spojena s touto charakteristikou. Například atribut spojený s přenositelností je počet příkazů závislých na cíli v programu. Přesněji řečeno, pomocí přístupu nasazení funkce kvality jsou tyto měřitelné atributy „jak“, které je třeba prosadit, aby bylo možné „co“ v ​​definici kvality softwaru výše.

      Struktura, klasifikace a terminologie atributů a metrik použitelných na řízení kvality softwaru byla odvozena nebo extrahována z ISO 9126-3 a následujícího modelu kvality ISO/IEC 25000: 2005. Hlavní důraz je kladen na vnitřní strukturální kvalitu. Podkategorie byly vytvořeny za účelem zpracování konkrétních oblastí, jako je architektura podnikových aplikací a technické charakteristiky, jako je přístup k datům a manipulace nebo pojem transakce.

      Strom závislostí mezi charakteristikami kvality softwaru a jejich měřitelnými atributy je znázorněn na obrázku vpravo, kde každá z 5 charakteristik, které jsou důležité pro uživatele (vpravo) nebo vlastníka obchodního systému, závisí na měřitelných atributech (vlevo):

      • Praktiky aplikační architektury
      • Postupy kódování
      • Složitost aplikace
      • Dokumentace
      • Přenosnost
      • Technický a funkční objem

      Korelace mezi chybami programování a výrobními vadami odhalují, že základní chyby kódu tvoří 92 procent celkových chyb ve zdrojovém kódu. Tyto četné problémy na úrovni kódu se nakonec počítají pouze pro 10 procent závad ve výrobě. Špatné postupy softwarového inženýrství na úrovních architektury představují pouze 8 procent celkových závad, ale spotřebují více než polovinu úsilí vynaloženého na řešení problémů a vedou k 90 procentům vážných problémů se spolehlivostí, zabezpečením a efektivitou ve výrobě. [59] [60]

      Úpravy na základě kódu

      Mnoho ze stávajících softwarových opatření počítá strukturální prvky aplikace, které vyplývají z analýzy zdrojového kódu pro takové jednotlivé řídící struktury [61] tokenů [62] (složitost) a objekty. [63]

      Měření kvality softwaru je o kvantifikaci, do jaké míry systém nebo software hodnotí tyto dimenze. Analýzu lze provést pomocí kvalitativního nebo kvantitativního přístupu nebo kombinací obou za účelem poskytnutí souhrnného pohledu [například za použití vážených průměrů, které odrážejí relativní důležitost mezi měřenými faktory].

      Tento pohled na kvalitu softwaru na lineárním kontinuu musí být doplněn identifikací diskrétních kritických programovacích chyb. Tyto chyby zabezpečení nemusí v testovacím případě selhat, ale jsou výsledkem špatných postupů, které za konkrétních okolností mohou vést ke katastrofickým výpadkům, zhoršení výkonu, narušení zabezpečení, poškozeným datům a mnoha dalším problémům [64], které daný systém de facto nevhodné k použití bez ohledu na jeho hodnocení na základě agregovaných měření. Známým příkladem zranitelnosti je Common Weakness Enumeration, [65] úložiště zranitelností ve zdrojovém kódu, které vystavuje aplikace narušení zabezpečení.

      Měření kritických charakteristik aplikace zahrnuje měření strukturálních atributů architektury, kódování a in-line dokumentace aplikace, jak je znázorněno na obrázku výše. Každá charakteristika je tedy ovlivněna atributy na mnoha úrovních abstrakce v aplikaci a všechny musí být zahrnuty do výpočtu míry charakteristiky, má -li být cenným prediktorem kvalitních výsledků, které ovlivňují podnikání.Víceúrovňový přístup k výpočtu charakteristických měr zobrazený na výše uvedeném obrázku byl poprvé navržen Boehem a jeho kolegy z TRW (Boehm, 1978) [66] a je přístupem použitým v normách řady ISO 9126 a 25000. Tyto atributy lze měřit z analyzovaných výsledků statické analýzy zdrojového kódu aplikace. I dynamické charakteristiky aplikací, jako je spolehlivost a výkonnost, mají své příčinné kořeny ve statické struktuře aplikace.

      Analýza a měření kvality struktury se provádí prostřednictvím analýzy zdrojového kódu, architektury, softwarového rámce, schématu databáze ve vztahu k zásadám a standardům, které společně definují koncepční a logickou architekturu systému. To se liší od základní, lokální analýzy kódu na úrovni komponent, kterou obvykle provádějí vývojové nástroje, které se většinou zabývají aspekty implementace a jsou klíčové při ladění a testování.

      Úpravy spolehlivosti

      Základní příčiny špatné spolehlivosti se nacházejí v kombinaci nedodržování správných architektonických a kódovacích postupů. Tento nesoulad lze zjistit měřením atributů statické kvality aplikace. Posouzení statických atributů, které jsou základem spolehlivosti aplikace, poskytuje odhad úrovně obchodního rizika a pravděpodobnosti potenciálních selhání aplikace a závad, s nimiž se aplikace při uvedení do provozu setká.

      Hodnocení spolehlivosti vyžaduje kontrolu alespoň následujících osvědčených postupů a technických atributů softwarového inženýrství:

      • Praktiky aplikační architektury
      • Postupy kódování
      • Složitost algoritmů
      • Složitost programovacích postupů
      • Soulad s osvědčenými postupy objektově orientovaného a strukturovaného programování (je-li k dispozici)
      • Poměr opakovaného použití součásti nebo vzoru
      • Špinavé programování
      • Zpracování výjimek pro chyby a zesilovače (pro všechny vrstvy - GUI, logika a data zesilovače)
      • Vícevrstvá shoda designu
      • Správa mezí zdrojů
      • Software se vyhýbá vzorcům, které povedou k neočekávanému chování
      • Software spravuje integritu a konzistenci dat
      • Úroveň složitosti transakce

      V závislosti na architektuře aplikace a použitých komponentách třetích stran (jako jsou externí knihovny nebo rámce) by měly být vlastní kontroly definovány v souladu s výše uvedeným seznamem osvědčených postupů, aby bylo zajištěno lepší posouzení spolehlivosti dodaného softwaru.

      Úpravy účinnosti

      Stejně jako u spolehlivosti se příčiny neefektivity výkonu často nacházejí v porušení správné architektonické a kódovací praxe, které lze zjistit měřením atributů statické kvality aplikace. Tyto statické atributy předpovídají potenciální překážky provozního výkonu a budoucí problémy se škálovatelností, zejména u aplikací vyžadujících vysokou rychlost provedení pro zpracování složitých algoritmů nebo velkého objemu dat.

      Hodnocení účinnosti výkonu vyžaduje kontrolu alespoň následujících osvědčených postupů a technických atributů softwarového inženýrství:

      • Praktiky aplikační architektury
      • Vhodné interakce s drahými a/nebo vzdálenými zdroji
      • Výkon přístupu k datům a správa dat
      • Správa paměti, sítě a místa na disku
      • Soulad s postupy kódování [67] (osvědčené postupy kódování)

      Úpravy zabezpečení

      Kvalita softwaru zahrnuje zabezpečení softwaru. [68] Mnoho chyb zabezpečení je důsledkem špatných kódovacích a architektonických postupů, jako je vkládání SQL nebo skriptování mezi weby. [69] [70] Jsou dobře zdokumentovány v seznamech vedených CWE, [71] a SEI/Computer Emergency Center (CERT) na Carnegie Mellon University. [67]

      Posouzení zabezpečení vyžaduje alespoň kontrolu následujících osvědčených postupů a technických atributů softwarového inženýrství:

      • Implementace, správa vývojového procesu s vědomím zabezpečení a zpevňování, např. Security Development Lifecycle (Microsoft) nebo IBM Secure Engineering Framework. [72]
      • Postupy zabezpečené aplikační architektury [73] [74]
      • Soulad s vícevrstvým designem
      • Osvědčené postupy zabezpečení (Ověření vstupu, SQL Injection, Skriptování mezi weby, Řízení přístupu atd.) [75] [76]
      • Bezpečné a správné programovací postupy [67]
      • Zpracování výjimek pro chyby a zesilovače

      Údržba Upravit

      Údržba zahrnuje koncepty modularity, srozumitelnosti, proměnlivosti, testovatelnosti, opětovné použitelnosti a přenositelnosti z jednoho vývojového týmu do druhého. Nemají formu kritických problémů na úrovni kódu. Špatná údržba je obvykle výsledkem tisíců menších porušení s osvědčenými postupy v dokumentaci, strategií vyhýbání se složitosti a základními postupy programování, které dělají rozdíl mezi čistým a snadno čitelným kódem oproti neorganizovanému a obtížně čitelnému kódu . [77]

      Posouzení udržovatelnosti vyžaduje kontrolu následujících osvědčených postupů a technických atributů softwarového inženýrství:

      • Praktiky aplikační architektury
      • Dokumentace architektury, programů a kódu vložená do zdrojového kódu
      • Čitelnost kódu
      • Úroveň složitosti transakcí
      • Složitost algoritmů
      • Složitost programovacích postupů
      • Soulad s osvědčenými postupy pro objektově orientované a strukturované programování (je-li k dispozici)
      • Poměr opakovaného použití součásti nebo vzoru
      • Řízená úroveň dynamického kódování
      • Spojovací poměr
      • Špinavé programování
      • Dokumentace
      • Hardware, OS, middleware, softwarové komponenty a nezávislost na databázi
      • Vícevrstvá shoda designu
      • Přenosnost
      • Programovací postupy (úroveň kódu)
      • Snížený duplicitní kód a funkce
      • Čistota organizace souboru zdrojového kódu

      Udržovatelnost úzce souvisí s konceptem technického dluhu Warda Cunninghama, který je výrazem nákladů vyplývajících z nedostatečné údržby. Důvody, proč je udržovatelnost nízká, lze klasifikovat jako bezohledné vs. obezřetné a záměrné vs. bezděčné [78] a často mají původ v neschopnosti vývojářů, nedostatku času a cílů, jejich nedbalosti a nesrovnalostech v nákladech na tvorbu a výhodách z dokumentace a zejména udržovatelného zdrojového kódu. [79]

      Upravit velikost

      Měření velikosti softwaru vyžaduje, aby byl správně shromážděn celý zdrojový kód, včetně skriptů struktury databáze, zdrojového kódu pro manipulaci s daty, záhlaví komponent, konfiguračních souborů atd. V zásadě lze měřit dva typy velikostí softwaru, technickou velikost (stopu) a funkční velikost:

      • Existuje několik metod technické velikosti softwaru, které byly široce popsány. Nejběžnější metodou technického určování velikosti je počet řádků kódu (#LOC) na technologii, počet souborů, funkcí, tříd, tabulek atd., Ze kterých lze vypočítat zpětné vypouštění funkčních bodů
      • Nejběžnější pro měření funkční velikosti je analýza funkčních bodů. Analýza funkčních bodů měří velikost dodaného softwaru z pohledu uživatele. Dimenzování funkčního bodu se provádí na základě požadavků uživatele a poskytuje přesnou reprezentaci velikosti vývojáře/odhadce i hodnoty (funkce, která má být dodána) a odráží obchodní funkce dodávané zákazníkovi. Metoda zahrnuje identifikaci a vážení uživatelem rozpoznatelných vstupů, výstupů a datových úložišť. Hodnota velikosti je pak k dispozici pro použití ve spojení s řadou opatření pro kvantifikaci a vyhodnocení dodávek a výkonu softwaru (náklady na vývoj na dodaný funkční bod defektů na funkční body funkčních bodů na měsíc zaměstnance).

      Standard dimenzování analýzy funkčních bodů je podporován skupinou International Function Point Users Group (IFPUG). Může být aplikován na začátku životního cyklu vývoje softwaru a není závislý na řádcích kódu, jako je poněkud nepřesná metoda Backfiring. Tato metoda je technologicky agnostická a lze ji použít pro srovnávací analýzu napříč organizacemi a napříč odvětvími.

      Od počátku analýzy funkčních bodů se vyvinulo několik variací a řada technik funkčního určování velikosti se rozšířila o taková měřítka, jako jsou COSMIC, NESMA, Use Case Points, FP Lite, Early a Quick FPs a naposledy Story Points. Funkční body však mají historii statistické přesnosti a byly používány jako společná jednotka měření práce v řadě zakázek správy vývoje aplikací (ADM) nebo outsourcingu, které slouží jako „měna“, pomocí které se služby dodávají a měří výkon.

      Jedním z běžných omezení metodologie funkčních bodů je to, že se jedná o manuální proces, a proto může být náročný na práci a nákladný v rozsáhlých iniciativách, jako je vývoj aplikací nebo outsourcing zakázek. Tento negativní aspekt uplatňování metodiky může být to, co motivovalo vedoucí IT odvětví k vytvoření Konsorcia pro kvalitu IT softwaru zaměřeného na zavedení standardu měřitelných metrik pro automatizaci měření velikosti softwaru, zatímco IFPUG nadále propaguje manuální přístup, protože většina jeho aktivit závisí na na certifikacích čítačů FP.

      CISQ definuje dimenzování jako odhad velikosti softwaru pro podporu odhadů nákladů, sledování pokroku nebo jiných souvisejících činností v oblasti řízení softwarových projektů. Používají se dva standardy: Automatizované funkční body k měření funkční velikosti softwaru a Body automatického vylepšení k měření velikosti funkčního i nefunkčního kódu v jednom taktu. [80]

      Identifikace kritických programovacích chyb Upravit

      Chyby kritického programování jsou specifické architektonické a/nebo kódovací špatné postupy, které vedou k nejvyššímu, okamžitému nebo dlouhodobému riziku narušení podnikání. [81]

      Ty často souvisejí s technologiemi a do značné míry závisí na kontextu, obchodních cílech a rizicích. Někteří mohou uvažovat o respektu ke konvencím pojmenování, zatímco jiní - například ti, kteří připravují půdu pro přenos znalostí - to budou považovat za naprosto zásadní.

      Chyby kritického programování lze také klasifikovat podle charakteristik CISQ. Základní příklad níže:

      • Spolehlivost
        • Vyhněte se softwarovým vzorům, které povedou k neočekávanému chování (neinicializovaná proměnná, nulové ukazatele atd.)
        • Metody, postupy a funkce provádějící vložení, aktualizaci, odstranění, vytvoření tabulky nebo výběr musí zahrnovat správu chyb
        • Funkce více vláken by měly být bezpečné pro vlákno, například servlety nebo vzpěry třídy akcí nesmí mít statická pole instance/nefinální
        • Zajistěte centralizaci klientských požadavků (příchozích a datových) za účelem snížení síťového provozu
        • Vyhněte se dotazům SQL, které nepoužívají index proti velkým tabulkám ve smyčce
        • Vyhněte se polím ve třídách servletů, které nejsou konečným statickým
        • Vyhněte se přístupu k datům bez zahrnutí správy chyb
        • Zkontrolujte kontrolní návratové kódy a implementujte mechanismy zpracování chyb
        • Zajistěte ověření vstupu, abyste se vyhnuli chybám při skriptování mezi weby nebo chybám při vkládání SQL
        • Aby se zlepšila srozumitelnost, je třeba se vyhnout hlubokým stromům dědičnosti a vnořování
        • Moduly by měly být volně spojeny (fanout, zprostředkovatelé), aby se zabránilo šíření úprav
        • Prosadit homogenní konvence pojmenování

        Operativně upravené modely kvality

        Novější návrhy modelů kvality, jako jsou Squale a Quamoco [82], propagují přímou integraci definice atributů kvality a měření. Rozebráním atributů kvality nebo dokonce definováním dalších vrstev se komplexní, abstraktní atributy kvality (jako spolehlivost nebo udržovatelnost) stanou lépe ovladatelnými a měřitelnými. Tyto modely kvality byly použity v průmyslových kontextech, ale nebyly široce přijaty.


        Jak ověřit, zda je umístění služby Windows Update správně nakonfigurováno z WSUS?

        Nedávno jsem konfiguroval server WSUS. Nejsem si však jistý, zda jsem nastavil správně (WSUS není každodenní nástroj v místě, kde pracuji).

        Zajímalo by mě, existuje v systému Windows 7 příkaz (nebo nástroj), který lze provést na klientském počítači a ověří umístění, odkud klient stahuje aktualizace?

        AKTUALIZACE:
        Zdá se, že služba WSUS funguje. GPO ukazuje klientům, jak navrhl Kyle Brandt.

        Chci však ověřit ještě jednu věc. Zde jsou další informace o GPO, který jsem vytvořil za účelem distribuce aktualizací.

        Opravte mě, pokud se mýlím, nejsem si jistý názvem cílové skupiny pro tuto možnost počítače. Chce to jako hodnotu jmen Skupiny reklam nebo jména Skupiny WSUS? Nebyl jsem si jistý, proto je zahrnuji oba - z obrázku můžete vidět, že jsem vložil příslušné skupiny AD a skupinu WSUS Unssigned Computers


        15 odpovědí 15

        Mylná představa, kterou máte, spočívá v tom, že zabezpečení prostřednictvím nejasností je špatné. Ve skutečnosti to není, bezpečnost pouze skrz temnotu je strašné.

        Řekněte to takto. Chcete, aby byl váš systém zcela bezpečný, pokud by někdo znal jeho úplné fungování, kromě klíčové tajné komponenty, kterou ovládáte. Kryptografie je toho dokonalým příkladem. Pokud se spoléháte na to, že „nevidí váš algoritmus“ pomocí šifry ROT13, je to strašné. Na druhé straně, pokud vidí přesně použitý algoritmus, ale přesto prakticky nemohou dělat nic, vidíme ideální bezpečnostní situaci.

        Věc, kterou si musíte uvědomit, je, že nikdy nechcete počítat s nejasností ale rozhodně to nikdy nebolí. Mám pro své připojení SSH chránit heslem / používat klíče? Absolutně. Mám spoléhat na změnu serveru z 22 na port 2222, aby bylo moje připojení v bezpečí? Rozhodně ne. Je špatné změnit můj server SSH na port 2222 a zároveň používat heslo? Ne, tohle je nejlepší řešení. Změna („Zatemnění“) portu zkrátí hromadu automatických skenerů využívajících vyhledávání běžných portů. Získáváme výhodu zabezpečení prostřednictvím nejasností, což je dobré, ale my ne počítací na nejasnosti. Pokud ho našli, musí ještě prolomit heslo.

        TLDR - Pouze počítat s nejasností je špatné. Chcete, aby byl váš systém zabezpečen, aby útočník věděl, že je plně funkční, kromě specificky kontrolovatelných tajných informací (tj. Hesel). Samotná nejasnost není špatná a ve skutečnosti může být dobrá.

        Upravit: Abych přesněji odpověděl na vaši otázku pravděpodobnosti, ano, způsobem, jakým byste se na to mohli dívat, a přitom oceňovat rozdíly. Porty se pohybují od 1-65535 a lze je rychle zkontrolovat do 1 minuty pomocí skeneru, jako je nmap. „Hádání“ náhodně řekněme 10místného hesla všech znaků ascii je 1 / 1,8446744e+19 a uhodnutí 100 000 hesel za sekundu by trvalo 5,8 milionu let.

        Upravit 2: Chcete -li řešit komentář níže. Klíče lze generovat s dostatečnou entropií, aby byly považovány za skutečně náhodné (http://tools.ietf.org/html/rfc4086). Pokud ne, je to spíše chyba implementace než filozofie. Máte pravdu, když říkáte, že vše závisí na tom, že útočníci neznají informace (hesla) a slovníková definice nejasnosti je „Stav neznáma“, takže můžete správně říci, že všechno počítá s určitou mírou nejasnosti.

        Opět se však hodnota snižuje na praktické zabezpečení vzhledem k tomu, že informace, které můžete ovládat, zůstávají neznámé. Klíče, ať už jde o hesla nebo certifikáty atd., Lze (relativně) snadno udržovat v tajnosti. Algoritmy a další snadno kontrolovatelné metody je těžké udržet v tajnosti. „Stojí to za to“, jde o určení toho, co je možné udržet neznámé, a posouzení možnosti kompromisu na základě neznámých informací.

        Tajemství je těžké udržet v tajnosti. Čím větší tajemství je a čím více lidí jej zná, tím dříve pravděpodobně unikne.

        Když někoho obviníme zabezpečení prostřednictvím nejasností to, co skutečně říkáme, si myslíme jejich tajemství by mohlo být menší, známé méně lidmi a/nebo snadněji změnitelné.

        Algoritmy, čísla portů a sdílená hesla selhávají ve druhém a třetím bodě výše. Algoritmy také selhávají v prvním bodě.

        Rozdíl mezi tím, když je něco přiměřeným tajemstvím a spravedlivým obskurní je, zda víme o způsobu, jak dosáhnout stejné úrovně zabezpečení s menším tajemstvím, které je snazší změnit a zná ho méně lidí.

        Nesouhlasím s tvrzením, že další nejasnosti nikdy neuškodí.

        V případě čísel portů SSH je při zadávání -p 1234 při každém použití SSH zapotřebí malé množství času navíc. Je to jen sekunda nebo dvě, ale vzhledem k tomu, kolikrát SSH používám, by to skončilo významně. Je třeba si uvědomit, že tento klient je trochu jiný, a učit nové zaměstnance stejně. Existuje případ, kdy zapomenete, že je tento klient na podivném portu, a ztrácíte minuty prohlížením konfigurací brány firewall a monitorů dostupnosti, kteří se snaží zjistit, proč se nemůžete připojit.

        Protože čísla portů je tak snadné zjistit pomocí skenování portů, budete muset také implementovat IPS, který detekuje skenování portů a zabrání správnému portu reagovat, když je zaškrtnutý, nebo implementovat něco jako klepání portů. Obě tyto metody lze překonat a nepřidávat nic jiného než více nejasnosti, ale zabírají vám čas hraním si kočky a myši s vaším útočníkem.

        Stejné množství času stráveného vypínáním rootových přihlášení a hesel a přepínáním na klíče bude mít lepší dopad na zabezpečení. Ztráta času zatemněním detailů ubírá na skutečných bezpečnostních opatřeních.

        V případě tajného algoritmu algoritmus přichází o další kontrolu, kterou může poskytnout mnoho výzkumných pracovníků v oblasti zabezpečení. Nejasnost (nebo utajení) algoritmu pravděpodobně způsobí, že bude méně bezpečný.

        /.ssh /config a psaní skriptů pro přihlášení) je čas, který jste mohli strávit přidáním skutečného zabezpečení. & ndash Ladadadada 6. března 13:00 ve 13:04

        Zabezpečení nejasností je místo, kde se spoléháte na nějakou skutečnost, o které doufáte, že není útočníkovi známa. Zásadním problémem je, že jakmile je skutečnost odhalena, bezpečnostní schéma se stane nepoužitelným.

        Všechno, co SSH dělá, je zatemňování informací. Spoléhá se na naději, že útočníka nenapadne uhodnout správný kryptografický klíč.

        Když fráze "Zabezpečení nejasností“je diskutováno, často se odkazuje na procesy zapojené, spíše než tajné informace. Věc o SSH je taková, že jako proces bylo důkladně prověřeno, aby se zajistilo, že jediná věc, kterou potřebujete utajit, je kryptografický klíč. To v zásadě není možné, aby útočník „přemýšlel a hádal“, protože prostor, ve kterém žijí kryptografické klíče, je obrovské.

        Bruce Schneier ukázal, že k hrubé síle budete potřebovat 256bitový klíč AES minimálně, zachytit celý energetický výdej slunce po dobu 32 let (!). Nezáleží na tom, jak rychlý je váš počítač. Je to jen výsledek teoretické informace, který platí bez ohledu na počítač, který používáte (bez ohledu na kvantové počítače).

        To je při současné technologii naprosto nepraktické.To neznamená, že SSH používá AES, ale je to jeden z principů dobré kryptografie.

        Příkladem může být situace, kdy je v softwaru objevena chyba, kde (důvěryhodný) uživatel najde konkrétní vstup, který umožňuje obejít ověřování. Chudý manažer by mohl říci „ach, ale je opravdu nepravděpodobné, že by to někdy zjistili nedůvěryhodní uživatelé, proč se obtěžovat s opravou“. Toto je zabezpečení pomocí nejasností.

        Bylo to zmíněno v několika dalších odpovědích, ale v této skládačce jsou tři části.

        Příkladem mechanismu může být AES nebo SHA-1, nebo například SSH.
        Příkladem implementace/konfigurace může být, na kterém portu SSH naslouchá, nebo který šifrovací algoritmus jste zvolili k šifrování dat vaší aplikace. Příkladem dat je soukromý klíč nebo heslo.

        Mechanismus by nikdy neměl být nejasný. „Je to bezpečné, protože nevíte, jak to funguje“ není zabezpečení. Mělo by být možné jej podrobně prozkoumat, aniž by bylo možné zneužít implementace při absenci tajných dat.

        Implementace může, ale nemusí být zastřena. Když to uděláte, obecně to neublíží ani materiálně nepomůže zabezpečení. Můžete vidět méně skenování portů identifikujících váš port SSH, nebo můžete být schopni skrýt šifrovací algoritmus používaný pro konkrétní šifrový text, ale pro bezpečný mechanismus bez tajných dat by to nemělo vadit. Mechanismus by měl být stále nevyužitelný. Existuje argument, že zde existuje okrajový přínos zabezpečení a okrajové poškození použitelnosti. Vaše míle se může lišit.

        Tajná data by měla vždy být nejasný. Pokud někdo zadrží vaše soukromé klíče nebo hesla, zrušíte je, vytvoříte nová tajná data a přísaháte, že je příště lépe ochráníte.

        Zabezpečení nejasností se vztahuje na vše, co souvisí s neopravováním konkrétní slabosti na úrovni kódu / zdroje, místo toho najít řešení, jak zakrýt vaše díry. Když je tato vrstva ochrany odstraněna, je zranitelnost otevřena k využití.

        Jedním takovým příkladem jsou programové háčky, které vývojářům poskytují jakési skryté způsoby připojení k aplikacím v produkčním prostředí. To je skutečně hrozba a bezpečnostní mýtus, ale rychle ji pošpiní někdo, kdo má dostatek znalostí, aby mohl provést zpětnou analýzu, a někdy jen očicháním sítě.

        Obvykle je hlavním důvodem, proč tyto hrozby uniknou do volné přírody, když jsou zmeškány ve fázi návrhu systému/aplikace SDLC, a pak když jde do produkčního prostředí, je příliš mnoho nákladů na opravu věcí od tohoto bodu dopředu. Právě tam se začínají objevovat řešení nebo zakrývání.

        Další příklad Lidé píšou své heslo na kousky papíru a dávají si ho pod klávesnici.

        Také jako a tržní faktor měli byste vědět, že u praktik s otevřeným zdrojovým kódem obvykle používají takové postupy prodejci / komunita s uzavřeným zdrojovým kódem, tento koncept nemá žádný praktický účel, protože kód je vydán široké veřejnosti ke kontrole a problémy může vyřešit kdokoli prostřednictvím technik jako jsou recenze kódů. Nejlepší a nejspolehlivější způsob chytání.

        Porážka zabezpečení SSH prostřednictvím praktických příkladů konceptu temnoty

        1. Spuštění skenování nessus na cílené síti vám přinese zranitelné služby a mapované porty
        2. Spusťte skenování nmap v cílené síti pro otevřené služby.

        Zabezpečení skrz nejasnosti není žádné zabezpečení, možná je přesněji řečeno: „Bezpečnostní systém je tak bezpečný, jak je těžké uhodnout jeho tajemství“. Opravdu, když se k tomu dostanete, o šifrování lze tvrdit, že jde o bezpečnost prostřednictvím neznáma, protože šifrovací klíč je nejasný. Rozdíl je v tom, že je tak nejasný, že je matematicky neproveditelné najít, a tudíž bezpečný.

        V jakémkoli tajném bezpečnostním systému chcete, aby tajemství bylo co nejméně omezené a co nejhůře uhodnutelné. Čím je tajemství složitější, tím je větší pravděpodobnost, že v něm bude chyba. Také omezení množství, které musí být utajeno, usnadňuje jeho utajení.

        Tvrzení „zabezpečení skrz temnotu není zabezpečení“ vychází z myšlenky, že mnoho „chytrých“ nápadů jednoduše přichází se spletitými způsoby, jak něco udělat, aby útočníkovi ztěžovalo přijít na něco, ale často jde o jeden detail tyto přístupy ovlivní další podrobnosti dalších kroků, takže není možné říci, jak těžké bude pro útočníka s částečnou znalostí tajného algoritmu určit zbytek algoritmu.

        Klíče na druhé straně by měly být náhodné, například znalost několika bitů kryptografického klíče by vám neměla pomoci zjistit ostatní bity v klíči. Podobně je poměrně dobře pochopena obtížnost při zjišťování klíče. Protože relativní bezpečnost algoritmu není významně (nebo spolehlivě kvantifikovatelná) utajením algoritmu, nepřidává statisticky významné zabezpečení.

        Co má statisticky významný dopad na bezpečnost algoritmu, jsou jakékoli problémy s algoritmem. Obecně byly publikované algoritmy mnohem důkladněji prozkoumány, zda neobsahují chyby, které je narušují, a proto obecně poskytnou vyšší důvěru v zabezpečení, které poskytují.

        Na závěr tedy většina zabezpečení zahrnuje určitou míru nejasností, ale trikem je minimalizovat množství a maximalizovat snadnost ochrany těchto tajemství a zároveň se snažit zajistit, aby neexistovaly neodhalené nedostatky, které způsobí, že se systém bude chovat nesprávně a odhalí tajemství.

        V každém šifrovacím algoritmu je při každé přihlašovací výzvě hlavní součástí zabezpečení pomocí neznáma. Vždy to závisí na nějakém druhu tajné znalosti (s výjimkou dvoufaktorové autentizace).

        Rozdíl mezi dobrým a špatným zabezpečením souvisí s vlastnostmi tajné znalosti: Zůstává to v tajnosti?

        Špatným příkladem je systém, kde můžete informace o tomto tajemství odvodit z jiných kanálů. Řekněme, že jste vynalezli svůj vlastní šifrovací algoritmus, například „zip pak XOR s klíčem“. Útočník sonduje váš systém a může určit kompresní algoritmus od chvíle, kdy vaše šifrovací schéma zakóduje různé zprávy prostého textu. Útočník získal znalosti o vašem systému, zná vnitřní části algoritmu zip a může tato data použít k určení vašeho klíče. Zvenku to vypadá jako naprosto dobrý algoritmus, komprimovaná a xor'ed data budou vypadat docela náhodně, ale představují jen malou výzvu pro sofistikovaného útočníka. Váš klíč může být velmi dlouhý, ale to vám nepomůže rozlišovat mezi špatnou a dobrou nejasností. Omylem jste vložili cestu, abyste získali znalosti o svém tajný klíč do algoritmu:

        Protipříkladem je šifrování veřejného klíče RSA. Zde tajný klíč je velké prvočíslo. Veřejný klíč je produktem tajný klíč a další velké prvočíslo. Nyní, i když je algoritmus RSA dobře známý, mohu vám dát svůj veřejný klíč, můžete s ním zakódovat jakákoli data, která chcete, ale nepropouští žádné informace o tajný klíč.

        Rozlišit dobré od špatného zabezpečení je tedy doba, kterou někdo potřebuje k přístupu k vašim datům. Ve vašem konkrétním příkladu přechodu z portu 22 na 2222 do je další bit informací, které útočník potřebuje, což je plus zabezpečení. Protože to lze snadno zjistit během krátké doby, přidá to jen velmi malé množství, ale nepropustí nic o vašem klíči. Protože toto skenování portů je triviální a jednorázové, stojí pouze celkové množství informací nezbytných k seznámení se s vaším tajný klíč zůstává konstantní, proto se nepovažuje za zlepšení celkového zabezpečení, a proto se běžně říká, že „zabezpečení pomocí nejasností“ nepomůže.


        3 VÝSLEDKY

        Potenciální oblasti stanoviště zkoumané v BC byly ve svahu variabilnější než průzkumné lokality ve WA s řadou aspektů (16% se svahy ≤5%), zatímco průzkumné lokality ve WA byly na Columbia Plateau a obecně ploché (85% se svahy ≤ 5%, obrázek 1). Všechna místa pro počítání bodů dominovala Artemisia keře a měly nízké pokrytí původních a zaplevelených forbů ve srovnání s jednoletým a vytrvalým travním porostem (obrázek 2). Místa s počtem bodů měla v průměru podobný rozsah nízké roční trávy v celém regionu (WA medián 8,8%, mezikvartilní rozmezí [IQR] 1,3, 19,1%BC medián = 1,2%, IQR 0,4, 12,1%), s mírně vyšší trvalkou pokrytí trávy ve WA (medián = 31,0%, IQR 18,4, 45,8%) vzhledem k umístění počtu bodů v BC (medián = 7,4%, IQR 2,0, 21,2%, tabulka 2). Když byly roční a víceleté trávy seskupeny jako „Grass Cover“, pokrytí ve WA zůstalo v průměru vyšší než v BC, ale s podobnými širokými rozsahy pokrytí v celém regionu.

        Stát BC Stát WA
        Roční travní porost 1,2% (IQR: 0,4, 12,1) 8.8% (1.3, 19.1)
        Trvalý travní porost 7.4% (2.0, 21.2) 31.0% (18.4, 45.8)

        3.1 Všechny variabilní modely

        Pro popis vhodného prostředí pro Sage Thrashers jsme použili několik modelů, které zahrnovaly proměnné v místním měřítku (pravá strana obrázku 3) i proměnné na šířku (levé panely na obrázku 3) napříč studovanou oblastí. Nejlepší model založený na hodnocení kritéria odchylky (DIC) a analýze křížové validace logaritmického skóre ukázal, že proměnné lokálního měřítka charakterizující jak vegetaci, tak půdní pokryv byly důležité při určování výskytu Sage Thrasher (Tabulka 3). Modely, které zahrnovaly proměnné místního měřítka, obvykle zlepšily míru přizpůsobení modelu ve srovnání s modely s pouze proměnnými na šířku (tabulka 5), ​​což zdůrazňuje důležitost místní vegetace (DIC sníženo o & gt50). Sage Thrashers vybral stanoviště v oblastech s nízkým sklonem s nižším nahromaděním listové smetí a travního porostu (tabulka 4), nesouvisí s procentním pokrytím buď forbů nebo keřů. Přesto měřítka otevřených a velmi řídkých tříd stanovišť v krajinném měřítku vykazovala negativní asociaci, což svědčí o okrajové (nevýznamné) preferenci hustějších vegetačních tříd (tabulka 4).

        Modely v místním měřítku a na šířku p.eff a A Efektivní počet parametrů (p.eff).
        DIC ΔDIC LS b b Průměrné logaritmické skóre (LS).
        %Trávy + %stelivo + zelenina. krycí třída c c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        + D2Edge d d Vzdálenost od okraje stanoviště (D2Edge) 3
        + %sklon
        20.0 913.1 0.0 0.703
        %Trávy + %stelivo + zelenina. krycí třída c c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        + aspekt e e Aspekt je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5%nebo „ne plochý“> gt5.
        22.4 914.7 −1.6 0.710
        %Trávy + %stelivo + zelenina. třída zátoky c c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ a „hustá“.
        + D2Edge d d Vzdálenost od okraje stanoviště (D2Edge) 3
        + aspekt e e Aspekt je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5%nebo „ne plochý“> gt5.
        20.4 915.9 −2.8 0.708
        %Trav + %smetí + D2Edg d d vzdálenost k okraji stanoviště (D2Edge) 3
        + aspekt e e Aspekt je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5%nebo „ne plochý“> gt5.
        17.6 916.8 −3.7 0.709
        • Poznámka: Všechny modely vykazujeme do 4 jednotek DIC nejlepšího modelu. Vzdálenost k okraji stanoviště, D2Edge.
        • a Efektivní počet parametrů (p.eff).
        • b Průměrné logaritmické skóre (LS).
        • c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        • d Vzdálenost od okraje stanoviště (D2Edge) 3
        • e Poměr stran je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5%nebo „ne plochý“> gt5.
        Regresní parametr Průměr (95% věrohodný interval) a a Zadní odhady průměrů parametrů (a 95% věrohodných intervalů).
        % Trav* * Významné kovové proměnné v α = .05.
        −0.022 (−0.037, −0.008)
        % Smetí* * Významné kovové proměnné v α = .05.
        −0.050 (−0.066, −0.035)
        Veg. krycí třída* * Významné kovové proměnné v α = .05.
        −0.623 (−1.191, −0.048)
        Vzdálenost od okraje stanoviště −0.226 (−0.530, 0.077)
        % Sklon* * Významné kovové proměnné v α = .05.
        −0.645 (−1.151, −0.147)
        Parametr nulové inflace* * Významné kovové proměnné v α = .05.
        b b Parametr nulové inflace pochází z binomické pravděpodobnosti typu 1 (Blangiardo & Cameletti, 2015).
        0.687 (0.6698, 0.7107)
        • a Následné odhady průměrů parametrů (a 95% věrohodných intervalů).
        • b Parametr nulové inflace pochází z binomické pravděpodobnosti typu 1 (Blangiardo & Cameletti, 2015).
        • * Významné kovové proměnné v α = .05.

        Když vezmeme v úvahu variabilitu v krajině napříč vzorkovanými oblastmi, zjistili jsme, že Sage Thrashers vybírají podobné stanoviště v celé oblasti, kterou jsme vzorkovali (tj. Žádný významný rozdíl mezi BC a WA). To znamená, že variabilita v rámci výběrového rámce používaného v Kanadě a ve Spojených státech charakterizuje stanoviště Sage Thrasher pomocí stávajících proměnných, nebo přinejmenším není zmatená v nějaké neměřené kovariantě spojené se zemí.

        3.2 Variabilní model na šířku

        Použili jsme sekundární sadu modelů omezených na zahrnutí pouze proměnných na šířku, pro které byly pro širší oblast k dispozici hodnoty rastru na základě buněk. Stejně jako u modelu s různými proměnnými jsme vybrali nejlepší variabilní model na šířku pomocí vyhodnocení DIC a jako druhou metriku výkonu modelu jsme použili analýzu křížové validace logaritmického skóre (tabulka 5). Nejlepší model zahrnoval sklon, vzdálenost k přirozeným nebo antropogenním „okrajům“ stanoviště, třídu vegetačního pokryvu a dichotomickou proměnnou rozlišující mezi plochými (<5%) a šikmými aspekty (tabulka 6). První tři ze čtyř kovariátů v modelu byly také identifikovány jako důležité ve výše uvedeném all-variabilním modelu. Podobně tento model předpovídal vyšší obsazenost v oblastech s nízkým sklonem, s přírodními a antropogenními okraji na vzdálenějších vzdálenostech a méně otevřenými vegetačními třídami. Oblasti s vyšší pravděpodobností nalezení stanoviště Sage Thrasher dobře korespondovaly se třemi oblastmi, které již byly identifikovány jako kritické stanoviště v BC, a identifikovaly potenciální nové oblasti, o nichž se v současné době neuvažuje (obrázek 4).

        Modely na šířku p.eff a A Efektivní počet parametrů (p.eff).
        DIC ΔDIC LS b b Průměrné logaritmické skóre (LS).
        Veg. krycí třída c c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        + D2Edge d d Vzdálenost od okraje stanoviště (D2Edge).
        + % Sklon + aspekt e e Aspekt je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5 % nebo „není plochý“ & gt5.
        17.4 964.5 0 0.739
        Veg. krycí třída c c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        + aspekt e e Aspekt je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5% nebo „není plochý“ & gt5.
        11.4 971.7 −7.2 0.749
        • Poznámka: Uvádíme pouze nejlepší model a druhé místo na základě hodnoty DIC (Spiegelhalter, Best, Carlin, & Van Der Linde, 2002).
        • a Efektivní počet parametrů (p.eff).
        • b Průměrné logaritmické skóre (LS).
        • c Třída vegetačního pokryvu je definována jako „otevřená“ versus „hustá“.
        • d Vzdálenost od okraje stanoviště (D2Edge).
        • e Poměr stran je definován a je kategorizován jako „plochý“ ≤5% nebo „není plochý“ & gt5.
        Regresní parametr Průměr (95% věrohodný interval) a a Zadní odhady průměrů parametrů (a 95% věrohodných intervalů).
        Veg. krycí třída (otevřená/hustá) −0.541 (−1.075, 0.018)
        D2Edge (m) * * Významné kovové proměnné při α = 0.05.
        −0.334 (−0.599, −0.074)
        % sklon * * Významné kovové proměnné při α = 0.05.
        −0.474 (−0.956, −0.008)
        Poměr stran (plochý ≤5 nebo> 5) −0.295 (−0.974, 0.388)
        Parametr nulové inflace * * Významné kovové proměnné při α = 0.05.
        b b Parametr nulové inflace pochází z binomické pravděpodobnosti typu 1 (Blangiardo & Cameletti, 2015).
        0.714 (0.702, 0.724)
        • a Následné odhady průměrů parametrů (a 95% věrohodných intervalů).
        • b Parametr nulové inflace pochází z binomické pravděpodobnosti typu 1 (Blangiardo & Cameletti, 2015).
        • * Významné kovové proměnné v α = 0.05.


        Úvod

        Co je změna využití půdy?

        Při pohledu na povrch Země z letadla je mozaika lesů, pastvin, jezer, měst, zemědělské půdy a dalších (obrázek 1). Každý z těchto typů krajinných pokrývek vykazuje různé funkce a vlastnosti ekosystému a společně všechny typy tvoří to, co ekologové označují jako krajinu.

        V současné době se krajina dramaticky mění díky rozšiřování městských i zemědělských typů krajinných pokryvů. Tyto změny, které jsou označovány jako změny ve využívání půdy, mají nevyhnutelné dopady na životní prostředí. Například lesy a mokřady, které byly na Floridě dříve dominantními typy krajinných pokryvů, se nadále mění na zemědělské a městské země (Kautz et al. 2007). S přeměnou lesů a mokřadů na jiné typy krajinných pokryvů přichází ztráta mnoha ekosystémových služeb a funkcí, které tyto ekosystémy poskytují. Popis těchto ekosystémových služeb lze nalézt v různých kapitolách hodnocení ekosystémů tisíciletí OSN (MEA 2005a MEA 2005b).

        Změna ve využívání půdy nezpůsobuje pouze ztráty na celkové ploše daných přírodních a seminaturálních typů krajinných pokryvů, ale také změny v prostorovém uspořádání těchto typů krajinných pokryvů, ztrátu důležitého jádrového stanoviště poskytovaného těmito typy krajinných pokryvů a nárůst okrajové stanoviště (Shao et al. 2018 Murcia 1995). Rozdíl mezi jádrovým a okrajovým stanovištěm je důležitý, protože každý vykazuje jiné vlastnosti. Okraje stanovišť pociťují větší účinky blízkých typů krajinných pokryvů, a tedy vyšší úrovně stresorů v městských oblastech, včetně zvýšeného znečištění a invazivních rostlin. Naproti tomu jádrová stanoviště, tj. Oblasti ve středu oblastí stanovišť, vykazují charakteristiky typické pro méně narušené ekosystémy. Často jsou kritické pro úsilí o zachování a zachování ekosystémových služeb, které tato stanoviště poskytují. Některým druhům se na okrajových stanovištích daří docela dobře, protože jsou schopny shromažďovat zdroje z více typů ekosystémů. Z těchto důvodů musíme určit nejen to, jak změna využití půdy ovlivňuje celkovou plochu různých typů krajinných pokryvů, ale také prostorové uspořádání a množství přirozených a okrajových biotopů, které tyto typy krajinných pokryvů poskytují. Schopnost kvantifikovat tyto změny má zásadní význam pro budoucí územní plánování, abychom zajistili, že naše budoucí volby týkající se toho, jak měníme krajinu, budou zodpovědnější k životnímu prostředí.

        Jak to tedy můžeme udělat? Mohli bychom jednoduše porovnat satelitní snímky pořízené v různých časech, ale snažit se vnímat změny v typech krajinných pokryvů pouhým pohledem, natož kvantifikovat ty komplikované vzorce přesně, by bylo obtížné, ne -li nemožné. Satelitní snímky okresu Alachua na Floridě z let 1984 a 2016 ukazují tento bod (obrázek 2). I když je relativně snadné detekovat některé změny v typech krajinných pokryvů, měření množství a rozdílů v prostorových vzorcích vizuálně nebo ručně by bylo náročné.

        Jedním ze způsobů, jak lze kvantifikovat změnu využití půdy, je rozdělit každou mapu do buněk a poté každé buňce přiřadit typ krajinného pokryvu (např. Městský, lesní, travní porost, mokřad, zemědělská půda). Velikost každé buňky (tj. „Rozlišení“) pro taková data se liší v závislosti na různých zdrojích dat. U údajů o větších prostorových měřítcích bude rozlišení buněk obvykle 1 km 2, 300 m 2 nebo 30 m 2. Další informace o typech krajinných pokryvů a standardních postupech klasifikace naleznete na adrese https://archive.usgs.gov/archive/sites/landcover.usgs.gov/classes.php.html. Tato dodatečně zpracovaná mapa krajinného pokryvu se označuje jako rastrová mapa.Abychom získali lepší přehled o tom, co je to rastrová mapa, poskytujeme dvě mapy městského a horského lesního porostu Alachua County na Floridě v roce 2001 a v roce 2011 (obrázek 3). Městské buňky jsou zbarveny červeně a buňky horských lesů zeleně. Bílé buňky jsou různé další typy krajinných pokryvů. I toto zjednodušené zobrazení změn v horských lesích a městských porostech, ačkoliv je snazší je vizualizovat než původní obrázky krajinného pokryvu (např. Obrázek 2), by bylo náročné kvantifikovat ručně nebo vizuálně.

        Pro pomoc při kvantifikaci vytvořili návrháři FRAGSTATS, bezplatný software, který dokáže kvantifikovat prostorové vzory krajinného pokryvu z rastrovaných map. Použití FRAGSTATS na dvou fotografiích pořízených na dvou místech nebo ve dvou různých obdobích (např. Obrázek 3) umožňuje kvantifikaci rozdílů a změn krajinného pokryvu v průběhu času. Tyto informace jsou zásadní pro rozhodování o rozvoji půdy a pro zachování přirozeného prostředí a hlavních oblastí stanovišť poskytovaných různými typy krajinných pokryvů.

        Úvod do FRAGSTATS: Příklad změny ve využívání půdy v Alachua County na Floridě.

        Tým FRAGSTATS pravidelně aktualizuje software a poskytuje technickou podporu. Pro tuto případovou studii budete muset stáhnout FRAGSTATS z http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/downloads/fragstats_downloads.html#FRAGSTATS. Verze popsaná v tomto informačním listu je 4.2. Kromě toho vám důrazně doporučujeme stáhnout si dokument nápovědy pro FRAGSTATS, který poskytuje mnohem více podrobností o FRAGSTATS, než je praktické v krátkém informačním listu: https://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/documents/fragstats. pomoc.4.2.pdf.

        Níže uvádíme případovou studii, která má lépe demonstrovat, jak funguje FRAGSTATS. V tomto případě se zaměřujeme na změnu krajinného pokryvu v Alachua County na Floridě od roku 2001 do roku 2011, což je období, během kterého urbanizace změnila celkovou plochu a prostorové uspořádání přírodních oblastí. Ilustrujeme užitečnost FRAGSTATS tím, že ji používáme ke kvantifikaci prostorových změn v městských a horských typech lesních porostů mezi lety 2001 a 2011.

        Než se vrhneme na naše představení FRAGSTATS, nelze vynechat jeden krok. FRAGSTATS nepodporuje rastrová data vizualizovaná na obrázku 3. Místo toho pracuje s celočíselnými mřížkami, ve kterých je každé buňce mřížky přímo přiřazena celočíselná hodnota odpovídající třídě typu krajinného pokryvu, který této buňce dominuje. Proto musíme převést mapy zobrazené na obrázku 3 na celočíselné mřížky. FRAGSTATS obvykle upřednostňuje celočíselné mřížkové soubory ve formátu GeoTIFF a/nebo ASCII. Tuto konverzi lze provést pomocí softwaru ArcGIS nebo jiného GIS. Obrázek 4 ukazuje příklad souboru GeoTIFF, ve kterém šedé buňky představují městské oblasti, bílé buňky představují horské lesy a černé buňky představují jiné typy krajinného pokryvu sloučené do jedné třídy typu krajinného pokryvu.

        Dva soubory GeoTIFF potřebné pro toto cvičení poskytujeme prostřednictvím Institucionálního úložiště na Floridské univerzitě na adrese https://ufdc.ufl.edu/IR00011008/00001?search=iannone. Chcete -li tento příklad vyřešit, stáhněte si celou složku na plochu. První soubor GeoTIFF s názvem „UrbanForestsCover2001.tif“ zobrazuje krajinnou pokrývku okresu Alachua na Floridě v roce 2001. Druhý soubor GeoTIFF s názvem „UrbanForestsCover2011.tif“ zobrazuje totéž, ale pro rok 2011. Tato složka také obsahuje textový soubor s názvem „ ClassDescriptor “potřebný ke spuštění našeho příkladu, jak je vysvětleno níže, a dokument aplikace Word s názvem„ Jak se vytváří soubor tiff “popisující, jak převádět rastrové soubory na soubory GeoTIFF pomocí softwaru GIS. Pro účely tohoto dokumentu jsme tento krok pro vás opět dokončili.

        Práce s ukázkovými soubory

        Otevřete FRAGSTATS, poté klikněte na „Soubor“ v levém horním rohu a z rozevírací nabídky vyberte „Nový“. Poté uvidíte konzolu zobrazenou na obrázku 5. Zde uvádíme stručný úvod o různých částech této konzoly.

        Sekce 1 na obrázku 5 je panel nabídek, kde můžeme vytvářet, otevírat, ukládat nebo spouštět analýzy na mapě celočíselné mřížky (např. Obrázek 4).

        Část 2 obrázku 5 má dvě záložky v levém horním rohu. Na kartě nazvané Vstupní vrstva zadáváme nebo odebíráme data, tj. Soubory GeoTIFF/ASCII generované z rastrových dat GIS. Na záložce s názvem Parametry analýzy jsou uvedeny další parametry nebo metody vzorkování (obrázek 6).

        Oddíl 3 na obrázku 5 je místem, kde určujeme, na co se FRAGSTATS odkazuje, protože zde jsou specifikovány společné tabulky, důležité parametry, které jsou nezbytné pro provozování FRAGSTATS. Další informace o společné oblasti stolu jsou uvedeny níže.

        Část 4 je pro výběr měřítek, ve kterých se budou počítat metriky: Patch, Class a/or Landscape, jak je znázorněno na obrázku 7. Patch je oblast homogenního typu krajinného pokryvu, která se liší od svého okolí (Forman 1995). Třída je skupina záplat, které sdílejí stejný typ krajinného pokryvu. Krajina obvykle představuje oblast zájmu — pro náš příklad, Alachua County, Florida. Rozsah odhadů metrik závisí na cílech výzkumu.

        Po výběru měřítka, ve kterém se budou počítat metriky, musíme vybrat konkrétní metriky, které chceme vypočítat. Tento výběr se provádí v části 5 obrázku 5. Všimněte si toho, že konkrétní volby metrik se liší v závislosti na vybraném měřítku (tj. Patch, třída nebo krajina). FRAGSTATS rozděluje metriky do 5 skupin, včetně oblasti a okraje, tvaru, oblasti jádra, kontrastu a agregace. Chcete -li vybrat tyto různé skupiny metrik, klikněte na karty zobrazené v horní části oddílu 5 na obrázku 5. Prostorové aspekty kvantifikované každou z těchto tříd metrik jsou definovány v tabulce 1.

        Nakonec je v části 6 na obrázku 5 program, kde se zobrazuje jeho protokol aktivit, včetně chyb nebo informací o zpracování. Účel těchto sekcí bude jasnější, jak budete pracovat s tímto příkladem.

        Dokument nazvaný fragstats.help.4.2 je uživatelská příručka, která poskytuje podrobná vysvětlení pozadí FRAGSTATS, fungování FRAGSTATS a vysvětlení různých metrik a parametrů. Kromě toho můžete na liště nabídek kliknout na „nápověda“, tj. Část 1 na obrázku 5, a dozvědět se více.

        Nyní, když jsme vysvětlili konzolu FRAGSTATS, jakož i metrické škály a typy, ukážeme, jak FRAGSTATS funguje, a to kvantifikací změn mezi lety 2001 a 2011 v prostorových aspektech městského a horského lesního porostu v Alachua County na Floridě.

        Nejprve zadejte soubory GeoTIFF krajinného pokryvu okresu Alachua v letech 2001 a 2011. Klikněte na tlačítko „Přidat vrstvu“ zobrazené v části 2 obrázku 5 a objeví se dialogové okno (obrázek 8). Dále vyberte typ dat, který použijete, kliknutím na odpovídající řádek v levém podokně. V tomto případě by to bylo GDAL Geotiffová mřížka (.tif). Dále klikněte na „.“ Napravo od pravého horního pole, přejděte do složky na ploše, vyberte soubor s názvem „UrbanForestCover2001.tif“ a klikněte na OK. Jakmile je první soubor nahrán, zopakujte stejné kroky pro nahrání souboru s názvem „UrbanForestCover2011.tif“.

        Při odesílání souboru „UrbanForestCover2011.tif“ se podívejte do pravého podokna na obrázku červeně načrtnutého červeně. Počet řádků a počet sloupců ukazuje počet buněk v řádcích a sloupcích nahraného souboru GeoTIFF okresu Alachua County na Floridě. Velikost buňky definuje velikost každé mřížky v souboru GeoTIFF. V našem případě je každá mřížka 30 x 30 m. Některé obrázky mohou mít více pásem (tj. Vrstev). Můžete si vybrat, které pásmo chcete importovat do pole pásma. V našem příkladu je pouze jedna skupina. Některé soubory GeoTIFF mohou obsahovat buňky, které nemají žádná data nebo které nejsou předmětem zájmu cílů analýzy (např. Bílé buňky na obrázku 3 a černé buňky na obrázku 4). Hodnota pro tyto buňky je přiřazena v "žádné datové schránce". Hodnota pozadí je hodnota zobrazená pro buňky pozadí, což jsou buňky mimo oblast, kterou analyzujeme, tj. Alachua County, Florida. Program nebude vypočítávat hodnoty pomocí informací z této oblasti obrázku GeoTIFF.

        Po nahrání souborů GeoTIFF klikněte na ikonu „Uložit jako“ zobrazenou v části 1 obrázku 5. Projektům ve FRAGSTATS se říká „modely“. Pojmenujte aktuální model „Alachua“ a uložte jej do složky na ploše obsahující soubory GeoTIFF.

        Dalším krokem je zadání společných tabulek: deskriptorů tříd, hloubky hran, kontrastu hran a podobnosti (část 3 obrázku 5). V tomto případě potřebujeme zadat pouze "deskriptor třídy" a "hloubku okraje". Deskriptor třídy je textový soubor, který obsahuje informace o celých číslech používaných k určení různých typů krajinného pokryvu a další informace, jak ukazuje obrázek 9. V textovém souboru s názvem „ClassDescriptor.txt“ jsme poskytli popisovač třídy. (Všimněte si, že si můžete vytvořit svůj vlastní deskriptor třídy pomocí programu Poznámkový blok.) Nahrajte tento textový soubor kliknutím na tlačítko procházení zobrazené v části 3 na obrázku 5 a ujistěte se, že zadáte, že chcete zobrazit „všechny soubory (*.*). " Jak ukazuje obrázek 9, nastavili jsme „1“ pro reprezentaci „městského“ a „2“ pro „horský les“ a „0“ jako „pozadí“. V zásadě je to, co uživatel potřebuje vědět, popsáno ve čtyřech hodnotách: ID, Název, Povoleno, IsBackground. První řádek například vysvětluje, že 0 má název „pozadí“ a buňky na pozadí se nemají používat („nepravda“) k výpočtu metrik.

        Dále specifikujeme hloubku okraje použitou k odhadu metrik v základních oblastech záplat (tabulka 1). Hloubka okraje určuje, jak široké jsou okraje záplat. V tomto případě klikněte na pole „použít pevnou hloubku“ a nastavte hodnotu na 100, tj. 100 m, kliknutím na tlačítko navigace („.“) Zobrazené v části 3 obrázku 5. Jako hloubku okraje jsme vybrali 100 m, protože efekty hrany jsou detekovány i v této velké vzdálenosti od okrajů lesů (Laurance et al. 2002). V tomto případě nebudeme zadávat parametry pro rámečky kontrastu nebo podobnosti okrajů. Chcete -li se dozvědět více o funkčnosti těchto polí, podívejte se na „UŽIVATELSKÉ GUDIELINY? Běžíte přes grafické uživatelské rozhraní?Krok 4. Zadání běžných tabulek [volitelně]“(stránky 54 a ndash60) v dokumentu„ Nápověda FRAGSTATS 4.2 “.

        V našem případě je hlavním zájmem kvantifikace toho, jak se horské lesy a městské oblasti (tj. Dva typy krajinných pokryvů) v průběhu času měnily v oblasti a prostorovém uspořádání. Proto nás zajímá pouze výpočet metrik na úrovni třídy. Klikněte na kartu „Parametr analýzy“ zobrazenou v části 2 na obrázku 5 a klikněte na pole před „Metriky třídy“ v části „Strategie vzorkování“ a „Žádné vzorkování“ na obrázku 6.

        Dále zvýrazněte „Metriky třídy“ v části 4 obrázku 5 a poté vyberte cílové metriky v části 5 obrázku 5. Všechny metriky, které odhadneme, a karta, pod kterou se nacházejí, jsou uvedeny v tabulce 2. Jednoduše zaškrtněte políčka pro každou metriku na jejich příslušné kartě a při výběru Total Edge (TE) si všimněte, že budete muset určit, co je „hrana“, kliknutím na „.“ za „Spočítat všechny rozhraní pozadí/ohraničení jako hranu“ a v poli, které se objeví, vyberte „Počítat vše jako hranu“. Definice těchto a mnoha dalších metrik, které může FRAGSTATS vypočítat, naleznete v části „FRAGSTATS METRICS“ v dokumentu „FRAGSTATS.help 4.2“ (strany 76 a ndash170).

        Nakonec klikněte na „Spustit“ v části 1 obrázku 5. Otevře se okno postupu, jak ukazuje obrázek 10: klikněte na „Pokračovat“. Chcete -li zobrazit výsledky, klikněte na kartu „Výsledky“ v části 4 obrázku 5 a ujistěte se, že je vybrána karta „Třída“ (obrázek 11). Výsledky se zobrazí v okně výsledků vpravo.

        Výsledky pro různé vstupní soubory GeoTIFF můžeme zkontrolovat zvýrazněním různých souborů uvedených v seznamu spuštění (část 1 obrázku 11). Nyní se podívejte na tabulku v části 2 obrázku 11. První řádek obsahuje hodnoty pro prostorové metriky vypočítané pro horské lesy, zatímco druhý řádek ukazuje stejné metriky vypočítané pro městské oblasti. Oba řádky uvádějí výpočty pro soubor GeoTiff zvýrazněný v oddíle 1 na obrázku 11. Každá metrika definujeme níže, když popisujeme, jak interpretovat výstupy modelu.

        Odhaleny prostorové závěry

        Numerický výstup generovaný agenturou FRAGSTATS pro soubory GeoTIFF zobrazující změnu krajinného pokryvu v Alachua County na Floridě poskytuje pochopení nejen toho, jak se změnila celková plocha horského lesa a městské krajinné pokrývky, ale také jak se změnilo prostorové uspořádání typů krajinných pokryvů. změnil.

        Toto porozumění získává mnoho prostorových metrik, které FRAGSTATS vypočítává. Vypočítali jsme tři typy metrik, včetně metrik area & ndashedge (tabulka 3), metriky základní oblasti (tabulka 4) a agregační metriky (tabulka 5). Každá konkrétní metrika je definována v příslušné tabulce.

        Pomocí výpočtu metriky plochy a okrajů (tabulka 3) jsme zjistili, že horské lesy se nejen zmenšují na celé ploše, ale také se zmenšují a zvyšují fragmentace horských lesů. Například poklesy CA a %PLAND ukazují, že celková plocha horských lesů v Alachua County klesla o částku, která se nemusí zdát (0,5 %). Zjistili jsme však, že zbývající lesní plochy se zmenšily (AREA_MN) v průměru o téměř 1 ha. Nárůst TE o 1 145 040 m navíc ukazuje, že v roce 2011 je nyní v porovnání s rokem 2001 větší okraj lesa, což je znak fragmentace.

        Tyto metriky ukazují, že městské oblasti se na rozdíl od horských lesů nejen zvětšují, ale také konsolidují. Celková městská oblast se mezi lety 2001 a 2011 zvýšila o 0,6 %, což ukazuje nárůst v % PLÁNU. Na rozdíl od velikosti lesních ploch se velikost městských ploch (AREA_MN) v průměru zvýšila o 1,6 ha, zatímco okraj města (TE) se zvýšil o 28 000 m (méně než nárůst vykazovaný horskými lesy). Zvýšení velikosti městské zástavby ve spojení s menším nárůstem okrajů naznačuje, že ke zvýšení městských oblastí došlo převážně růstem stávajících městských oblastí.

        Výsledek výpočtu metriky jádrové oblasti (tabulka 4) odhaluje velkou ztrátu jádrové oblasti horských lesů. Tento pokles v základní oblasti by zůstal nezjištěn při interpretaci, která by brala v úvahu pouze celkovou plochu. Abychom byli konkrétní, TCA a %CPLAND horských lesů klesly asi o 18,9 %. Kromě toho se velikost střední jádrové plochy horských lesů snížila o 22,3% (z 3,6 ha na 2,8 ha). Tento výsledek potvrzuje, že ačkoli se ztráta celkové horské lesní plochy jeví jako malá, ve skutečnosti horské lesy zažívají značnou fragmentaci.

        Na rozdíl od horských lesních oblastí dochází v městských oblastech okresu Alachua k nárůstu jejich jádra. Například zvýšení TCA a % CPLAND uvedené v tabulce 4 odhaluje 14,2 % nárůst v městských klíčových oblastech. Průměrná velikost městských jádrových oblastí (CORE_MN) se navíc zvýšila o 0,7 ha ze 4,4 ha na 5,1 ha. Míra nárůstu městských jádrových oblastí v okrese Alachua je větší než rychlost nárůstu v celé městské oblasti (tabulka 3), což naznačuje, že rozrůstání se ze stávajících městských oblastí přispívá k expanzi měst více než vznik izolovaných městských oblastí.

        Metriky týkající se agregace (tabulka 5) ukazují, že celková horská lesní plocha se v letech 2001 až 2011 nejen zmenšila, ale také se stala fragmentovanější. Například počet ploch horských lesů se zvýšil z 5 618 na 5 865. Kromě toho index štěpení, který se zvyšuje s fragmentovanějšími plochami, vzrostl z 579,1 na 886,1 od roku 2001 do roku 2010. Tyto změny hodnoty naznačují zvýšení počtu náplastí horských lesů v důsledku fragmentace horských lesů.

        Na druhé straně tytéž metriky ukazují, že mezi lety 2001 a 2011 došlo k větší agregaci městských oprav. Důvodem je pokles počtu městských oprav a také index rozdělení, což naznačuje, že se městské záplaty v tomto období poněkud sblížily.

        Jedna závěrečná poznámka, zatímco tato případová studie ukazuje užitečnost FRAGSTATS pro kvantifikaci prostorových vzorů, výstupy jsou jen tak dobré, jako je kvalita dat použitých v analýze. Tato případová studie vycházela z vysoce kvalitního souboru dat National Land Cover Data z amerického geologického průzkumu. Jiné soubory dat nemusí mít takovou kvalitu. Kvalita dat se navíc může v průběhu času měnit. Tyto změny spolu s prostorovým rozlišením dat a změnami v protokolech pro klasifikaci krajinného pokryvu mohou ovlivnit výstupy FRAGSTAT. Datové produkty by proto měly být pečlivě vybírány, aby bylo zajištěno, že mají vlastnosti a kvalitu potřebnou ke splnění cílů dané analýzy.


        Kolik plastů plave ve velké pacifické popelnici?

        V době odběru vzorků bylo v náplasti více než 1,8 bilionu kusů plastů, které odhadem váží 80 000 tun. Tato čísla jsou mnohem vyšší než předchozí výpočty.

        CELKOVÁ HMOTA A POČET

        Střed GPGP má nejvyšší hustotu a další hranice jsou nejméně husté. Při kvantifikaci hmotnosti GPGP se tým rozhodl zohlednit pouze hustší středovou oblast. Pokud by v celkovém odhadu byla zohledněna i méně hustá vnější oblast, pak by se celková hmotnost přiblížila 100 000 tunám.

        Odhaduje se, že v náplasti plave celkem 1,8 bilionu plastových kusů a počet plastů, který odpovídá 250 kusům trosek pro každého člověka na světě.

        Při použití podobného přístupu, jaký použili při určování hmotnosti, se tým rozhodl použít konzervativní odhady počtu plastů. Zatímco 1,8 bilionu je střední hodnota pro celkový počet, jejich výpočty odhadovaly, že se může pohybovat od 1,1 do 3,6 bilionu kusů.

        Koncentrace

        Pomocí dat z více průzkumných misí byl vyroben model hromadné koncentrace pro vizualizaci distribuce plastů v opravě.

        Model hmotnostní koncentrace na obrázku níže ukazuje, jak se úrovně koncentrací postupně snižují o řády směrem k vnějším hranicím GPGP. Střední úrovně koncentrace obsahují nejvyšší hustotu, dosahující 100 s kg/km², přičemž v nejvzdálenější oblasti klesají až na 10 kg/km².

        Tyto výsledky dokazují, že plastové znečištění na moři, i když je hustě distribuováno v rámci náplasti, je rozptýlené a netvoří pevnou hmotu, což demystifikuje koncept odpadkového ostrova.

        Vertikální distribuce

        The Ocean Cleanup měřil vertikální distribuci plastů během šesti expedic v letech 2013 až 2015. Výsledky těchto expedic prokázaly, že vznášející se plastová hmota je rozložena v horních několika metrech oceánu. ,

        Faktory, jako je rychlost větru, stav moře a vztlak plastů, ovlivní vertikální míchání. Plovoucí plasty však nakonec v klidnějších mořích vyplavou zpět na povrch. Bylo pozorováno, že větší kusy se vynoří mnohem rychleji než menší kusy.

        Vytrvalost

        Charakteristiky úlomků ve Velké pacifické popelnici, jako je typ a věk plastu, dokazují, že plast má schopnost v této oblasti přetrvávat.

        Plast v náplasti byl také měřen od 70. let 20. století a výpočty z následujících let ukazují, že hmotnostní koncentrace mikroplastů exponenciálně roste –, což dokazuje, že vstup plastu do náplasti je větší než výstup. Pokud nebudou zmírněny zdroje, bude toto číslo nadále stoupat.

        #01 - Tato přepravka nalezená ve Velké pacifické odpadkové opravě byla vyrobena v roce 1977. Zdroj: The Ocean Cleanup #02 - Tato přilba pochází z roku 1989. Zdroj: The Ocean Cleanup #03 - Tento obal hry Nintendo Gameboy byl vyroben v roce 1995. Zdroj: The Ocean Cleanup

        Nový lesopark South Slope se podívá

        Abigail Margulis/[email protected] Duo matky a dcery Inge, vlevo a Imke Durre chtějí zachovat les na 11 Collier Ave. v jižním svahu jako park. (Foto: Abigail Margulis/[email protected])

        ASHEVILLE - Navrhovaný lesopark na jižní svahu v centru města dostane od zaměstnanců města vážný pohled.

        Obecní zaměstnanci plánují setkání s developerskou společností, která vlastní starou část lesa v prosperující oblasti centra města. Tento krok sleduje směr od městské rady na úterním zasedání.

        Diskuse o půl akru lesa na 11 Collier Ave. nebyla v tištěné agendě rady. Na tříhodinovou schůzku ale přišel malý dav, který na konci čekal a promluvil během veřejného připomínkového období, kde požádal zvolené představitele, aby pomohli zachovat 23 dubů a dalších stromů, jejichž stáří se odhaduje na 80–100 let.

        Zastánci, včetně Inge Durre, uvedli, že taková sbírka starých stromů neexistuje nikde jinde v centru. Durre to nazval „ojedinělým výskytem v hardscape oblasti centra města“. Online petice za zachování lesů do středy vynesla více než 1 000 podpisů.

        Členové Rady neprovedli oficiální hlasování, ale uvedli, že existuje shoda na tom, že zaměstnanci budou moci vážně vyšetřovat. Několik členů rady bylo opatrně povzbuzujících, ale uvedli, že většinu práce, pokud jde o plánování a získávání finančních prostředků, musí udělat zastánci.

        "Je načase začít dostávat finanční závazky, pokud toho budete součástí." Protože to nedokážeme sami, “řekl radní Chris Pelly, který zachování podpořil a hovořil se zástupci společnosti, která pozemky vlastní.

        To je společnost Tribute Companies se sídlem ve Wilmingtonu. Společnost představila plány pro tento web, který zahrnuje 48-bytový, pětipodlažní bytový dům a dvouúrovňovou parkovací garáž. Ale 2. září Tribute dobrovolně zastavil schvalovací proces města. Zástupci společnosti uvedli, že chtějí spolupracovat s příznivci a městem na zachování země a chtějí jim dát čas.

        Na úterní schůzce Pelly řekl, že není jasné, jak dlouho budou zástupci Tribute čekat. Radní uvedl, že společnost provádí tržní ocenění a tuto cenu za nemovitost bude sdílet, až bude hodnocení dokončeno.

        Společnost podle něj navrhla výměnu pozemků a navrhla několik možných balíků k obchodování. Mohla by být také ochotná prodat nemovitost a dokonce zachovat ztrátu, aby zachovala lesy, řekl Pelly. Společnost uvedla, že dostupné bydlení by mohlo být součástí budoucího projektu, řekl radní.

        Balíček je podle Národního registru historických míst spojen s kampusem školy Ravenscroft School, jehož hlavní budova byla původně rezidencí v roce 1840. Před recesí v roce 2008 byl v této oblasti plánován projekt 150 bytů, který byl však zmařen hospodářským poklesem.

        Buncombe County Geographic Information Systems uvádí nemovitost jako 0,46 akrů, ačkoli celkový projekt hovoří o 0,55 akrech. V roce 2011 pozemek prodala společnost First Troy Spe LLC za 314 000 dolarů, uvádí kraj GIS. Kraj jej nyní pro daňové účely odhaduje na 460 900 USD.

        Radní Cecil Bothwell nabídl parku největší podporu a řekl, že za 35 let, kdy v této oblasti žil, viděl, jak starší stromy v centru mizí kvůli stavbám nebo jiným příčinám.

        "Znovu a znovu přicházíme o tyto stromy, a jak poznamenal jeden komentátor, staré stromy nemůžete nahradit." Nedá se to udělat, “řekl Bothwell.

        Místostarosta Marc Hunt řekl, že takové úsilí o zachování podporuje, ale aktivisté potřebují pomoci s plánováním parku a získáváním peněz. Hunt ukázal na přistání podél Hominy Creek, který pomohl zachovat, devíti akrový park Pelly podporovaný v sousedství Haw Creek a další snahy o zachování města. V několika z těchto případů podle něj město a jeho daňoví poplatníci zaplatili zhruba třetinu nákladů.

        "Upřímně řečeno, nejsem spokojen s návrhem, aby město vymyslelo, jak financovat 90 procent nebo všechno." To opravdu musí být úsilí komunity, stejně jako všechny ostatní skvělé parky, kterých jsme byli schopni dosáhnout. To by byla výzva, kterou nabízím, “řekl.


        Výsledek

        Průměrná hustota pelet ze 76 zkoumaných porostů byla 1,93 peletového grafu −1 stojan −1 (SE = 0,19 vykreslování pelet −1 stojan −1), s rozsahem 0,04 - 6,28 vykreslování pelet −1 stojan −1. Převedení průměrných pelet na hustotu zajíců (Krebs et al. 2001) mělo za následek rozmezí 0,03 - 2,38 zajíců/ha, s průměrem 0,82 zajíců/ha (SE = 0,07 zajíců/ha) a medián 0,67 zajíců/ha.

        Ze sady uvažovaných standardních proměnných pouze 4 vysoce korelovalo s hustotou pelet (tabulka 1): vegetační typ, kryt podrostu, hustota stromku a střední hustota stromů. Většina proměnných spolu korelovala. Abychom se vyhnuli přeplnění pomocí autokorelovaných proměnných, použili jsme jako prediktivní standardní proměnné v modelu pouze stromek a střední hustotu stromů, protože vytvářely podrostové krytí, více korelovaly s hustotou pelet a jsou proměnnými, na které se v lesním hospodářství nejvíce přímo zaměřuje.

        Korelace hodnosti kopiníka (rs) mezi hustotami zajíce sněžnice (Lepus americanus) pelety a vegetační proměnné měřené v 76 lesních porostech v severním Washingtonu v letech 2003-2004. Proměnné měřené pro každý ohniskový porost zahrnovaly délku obvodu porostu (m), plochu porostu (ha), poměr okraje k ploše (m: ha ), sklon (%), aspekt (°), přístřešek (%), podrost porostu (%) a hustota (stromy/ha) stromků (<10,2 cm průměr ve výšce prsou [DBH]), středně velký stromy (10,3-27,9 cm DBH) a velké stromy (> 27,9 cm DBH).


        Podívejte se na video: I Asked Bill Gates Whats The Next Crisis?