Разное

Гдз окруж мир 3: ГДЗ часть 1 (страница) 9 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков

Содержание

ГДЗ часть 1 (страница) 9 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков

ГДЗ часть 1 (страница) 9 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков Автор: А.А. Плешаков

Издательство: Просвещение 2017

Серия: Школа России

Тип книги: Рабочая тетрадь

Часть: 1.2

Рекомендуем посмотреть

Подробное решение часть 1 (страница) № 9 по окружающему миру рабочая тетрадь для учащихся 3 класса Школа России , авторов Плешаков 2017

Решебник / часть 1 (страница) / 9

Отключить комментарии

Отключить рекламу

ГДЗ часть 1 (страница) 8 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков

ГДЗ часть 1 (страница) 8 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков
Автор:
А.А. Плешаков

Издательство: Просвещение 2017

Серия: Школа России

Тип книги: Рабочая тетрадь

Часть: 1.2

Рекомендуем посмотреть

Подробное решение часть 1 (страница) № 8 по окружающему миру рабочая тетрадь для учащихся 3 класса Школа России , авторов Плешаков 2017

Решебник / часть 1 (страница) / 8

Отключить комментарии

Отключить рекламу

ГДЗ часть 1 (страница) 7 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков

ГДЗ часть 1 (страница) 7 окружающий мир 3 класс рабочая тетрадь Плешаков
Автор:
А.А. Плешаков

Издательство: Просвещение 2017

Серия: Школа России

Тип книги: Рабочая тетрадь

Часть: 1.2

Рекомендуем посмотреть

Подробное решение часть 1 (страница) № 7 по окружающему миру рабочая тетрадь для учащихся 3 класса Школа России , авторов Плешаков 2017

Решебник / часть 1 (страница) / 7

Отключить комментарии

Отключить рекламу

Окружающий мир 3 класс

ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 В этой категории будут собраны учебники и тетради по школьному предмету «Окружающий мир». Этот предмет позволяет школьникам познавать мир во всех его областях. Начиная от изучения природных явлений и заканчивая азами биологии. Именно на уроках Окружающего мира дети получат первые представления о последующих школьных предметах, которые у них появятся в более старших классах. Ну а пока что, мы будем им помогать тем, чем сможем, а именно правильными и готовыми домашними заданиями (ГДЗ)

Учебные пособия по окружающему миру за 3 класс

Программа и автор Форма уч. пособия Часть Год, прим. Ссылка
 1 Перспектива Раб. тет.  1   смотреть
 2 Перспектива Раб. тет.  2   смотреть
 3 Перспектива Учебник  1   смотреть
 4 Перспектива Учебник  2   нет
 5 Персп. нач. шк. Тет. для сам. раб.  1   смотреть
 6
Персп. нач. шк.
Тет. для сам. раб.  2   смотреть
 7  Школа России Учебник  1   смотреть
 8  Школа России Учебник  2   нет
 9  Школа России  Раб. тет  1 с 2019 смотреть
 10  Школа России  Раб. тет  1 до 2019 нет
 11  Школа России  Раб. тет  2   нет

 …если вам не хватает каких-либо учебных пособий, то напишите, что в первую очередь вас бы интересовало, чтобы мы над этим поработали!

Категория: ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 Один из весьма универсальных предметов начальной школы — окружающий мир. Почему он универсален в можете догадаться и без нас, но все же… В окружающем мире можно найти материал по истории, по биологии, по географии, информацию о физических явлениях и иногда даже материалы творческого характера, которые вполне можно было бы отнести к рисованию или литературе!
 Что же, наверное это хорошо, что предмет столь разносторонний. Каждый из детей найдет здесь для себя что-то его интересующее, что-то свое. Однако опять же то, что он столь разнообразен отчасти становится некой проблемой, ведь в этом случае надо быть таким полиглотом, дабы ответить на все пусть не углубленно но все же. И в этом случае как раз и могут возникнуть проблемы, которые и призван решить наш сайт, то есть как раз представить вашему вниманию ответы по окружающему миру за 3 класс, 1 части программы Перспектива.  

Подробнее: Ответы по окружающему миру за 3 класс, рабочая тетрадь, 1 часть. Плешаков, Новицкая

Категория: ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 Такой предмет как окружающий мир является весьма разносторонней основой для других школьных предметов в старших классах. Наверное так можно выразиться, чтобы уточнить, что география, физика, биология, история, — как минимум встречаются в этом предмете в своем зачаточном состоянии.
 Так вот, предмет сам по себе пока не специализированный, но весьма прагматичный, так как содержит много полезной и разносторонней информации. И не смотря на то, что он вроде как не основной, но не уделять ему внимание не стоит.

Подробнее: Ответы по Окружающему миру, 1 часть, 3 класс, рабочая тетрадь, Плешаков А.А. ГДЗ (Школа России)

Категория: ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 Во время обучения во всех начальных классах, наши школьники изучают такой предмет как Окружающий мир. Предмет сам по себе весьма интересный, так как охватывает множество аспектов нашей жизни, знакомит с явлениями природы, с ее обителями, с городами, странами, памятниками и обычаями… Все это не только интересно, но и в последствии пригодится для последующего обучения в школе, да и просто в жизни. Однако на поиск этих самых фактов и информации у школьников часто уходит очень много времени, которого как правило у них нет. Ведь надо не только успеть домашнее задание, а еще и на тренировку или погулять! И в этом случае вам поможет наш сайт. Ведь именно здесь можно будет найти готовые ответы ГДЗ по Окружающему миру за 3 класс, 2 части, рабочей тетради, автора Плешакова.

Подробнее: ГДЗ Окружающий мир 3 класс, 2 часть, рабочая тетрадь, Плешакова по программе Перспектива

Категория: ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 Продолжаем изучать школьный предмет Окружающий мир, который представляет собой комплексное изучение самых различных наук. Мы уже неоднократно упоминали, что Окружающий мир является предметом основой для таких школьных дисциплин как география, биология, физика… Вот и вторая часть тетради, за 3 класс этого предмета, по программе «Перспективная начальная школа» не станет исключением.
В этой тетради школьникам необходимо будет вписывать свои заметки и выводы по предложенным заданиям. В некоторых случаях необходимо будет уметь и рисовать, оформлять значки и иллюстрации, которые уже есть.

Подробнее: Ответы на задания по Окружающему миру, тетрадь для самостоятельной работы №2, 3 класс, Фетодовой…

Категория: ГДЗ по окружающему миру за 3 класс

 Пусть не основным, но обязательным к исполнению по домашним заданиям остается такой школьный предмет, как Окружающий мир. И этот предмет на само деле очень разносторонне развивает наших школьников, так как именно в нем можно найти основы познания других предметов, которые появятся в старших классах.
И вот эта возможность познать больше и сразу, одновременно является неким плюсом и минусом. Так как, кроме того, что он дает обширные познания, он также заставляет искать и ответы на эти ответы в самых разных областях нашей жизни. Чтобы хоть как-то облегчить изучение Окружающего мира за 3 класс, 1 части по учебнику, программы Перспектива, авторов Плешакова и Новицкая, мы предлагаем вам ознакомиться с ответами приведенными на нашей странице.

Подробнее: ГДЗ по Окружающему миру, 1 часть, 3 класс, учебник, «Перспектива», Плешаков А.А., Новицая М.Ю.

Слушать Rainbow English 3 класс часть 1 бесплатно

  • Интернет-магазин
  • Где купить
  • Аудио
  • Новости
  • LECTA
  • Программа лояльности
Мой личный кабинет Методическая помощь Вебинары Каталог Рабочие программы Дошкольное образование Начальное образование Алгебра Английский язык Астрономия Биология Всеобщая история География Геометрия Естествознание ИЗО Информатика Искусство История России Итальянский язык Китайский язык Литература Литературное чтение Математика Музыка Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир ОРКСЭ, ОДНК Право Русский язык Технология Физика Физическая культура Французский язык Химия Черчение Шахматы Экология Экономика Финансовая грамотность Психология и педагогика Внеурочная деятельность Дошкольное образование Начальное образование Алгебра Английский язык Астрономия Биология Всеобщая история География Геометрия Естествознание ИЗО Информатика Искусство История России Итальянский язык Китайский язык Литература Литературное чтение Математика Музыка Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир ОРКСЭ, ОДНК Право Русский язык Технология Физика Физическая культура Французский язык Химия Черчение Шахматы Экология Экономика

ГДЗ РФ — готовые домашние задания

Существует миф про гуманитариев и технарей. Одни – пишут стихи и не прочь почитать классическую литературу, другие – не отходят от компьютера и любят исключительно точные науки. Но это слишком категоричное мнение. Из-за таких грубых разделений школьники заранее считают себя неспособными к науке. Мастерство зависит от желания разбираться в тех или иных вещах. Терпение и труд всё перетрут! Нет никакого разделения на группы способных и нет. Есть красный диплом, который доказывает, что получить его под силу любому, главное захотеть разбираться в различных темах. Чтобы стать профессионалом и дойти до поставленной цели, необходимо регулярно уделять время самостоятельным занятиям. Конечно, одному это делать тяжело, поэтому и существуют виртуальные консультанты.

В настоящее время идет тенденция к тому, чтобы увеличивать количество материала по основным школьным предметам. Однако часы на изучения многих дисциплин сокращаются. Это значительно сказывается на успеваемости школьников, ведь им просто не хватает времени усвоить весь новый материал. И чтобы помочь ученикам справиться с увеличившейся нагрузкой, авторы учебников подготавливают сборники с готовыми домашними заданиями.

Что представляют собой онлайн-решебники на нашем сайте ГДЗ.РФ

Хотя родители и учителя часто думают о том, что это просто хороший метод списать ответы, но на самом деле это не так. Использование таких пособий несет в себе массу положительных моментов. Онлайн-гдз поможет:

  • подтянуть оценки, тем самым повысив уровень успеваемости;
  • качественно готовиться к проверочным, контрольным, самостоятельным, итоговым работам, а также различным тестированиям, диктантам, изложениям, сочинениям и даже ЕГЭ и ОГЭ;
  • быстро справляться с домашними заданиями;
  • разбирать пропущенные темы;
  • работать над ошибками и искоренять их появление.

Почему стоит обращаться за помощью к учебно-методическим комплексам через гдз

В школьный период часто возникает множество трудностей, среди которых есть, например, то, что им сложно выучить всю теорию, чтобы быть готовым к контрольной, проверочной, диктанту, тестированию, сочинению, изложению, а также неверно выполненная работу на дом способствует ухудшению отношений с учителем, а также мамы с папой могут расстроиться из-за двоек и троек, и в итоге пропадает желание и мотивация стараться по учебе. Мальчишкам и девчатам в этом году приходится нелегко. Несмотря на то, что материал еще из курса начальной школы, многие все равно умудряются таскать домой тройки и двойки. Происходит это по нескольким причинам:

  • дети могут заболеть простудными заболеваниями, а значит пропускают часть уроков;
  • почти у каждого ребенка есть два-три обязательных кружка или секции, которые отнимают силы и время;
  • некоторые ребята имеют свой темп усвоения новой информации, и пока не успевают за другими;
  • мальчики и девочки не всегда понимают, что объясняет учитель из-за невнимательности, усталости, желания поесть, и т. п.;
  • отдельные ученики не заинтересовались уроками в предыдущих классах, и теперь с неохотой ходят в школу.

Чтобы решить вышеперечисленные проблемы, квалифицированные методисты советуют обучающимся завести надежный вспомогательный ресурс, который всегда подскажет не только правильный ответ, но и способ решения любого задания. Важным плюсов таких ресурсов также является то, что здесь есть подсказки и полезные комментарии абсолютно ко всем обязательным предметам. Ученик найдет здесь подробные разъяснения различных математических теорий и детальные решения задачек. Также тут приведены разборов упражнений по русскому и анализы произведений и рассказов по литературе. Помимо этого, виртуальный консультант натаскает по естественным наукам вроде химии, биологии, природоведению, человеку и миру и так далее. Также важно отметить, что онлайн-гдз созданы для учеников любого этапа обучения. К нему может обратиться и малыш, который недавно пошел в школу и только привыкает к обстановке. Также зайти на сервис будет полезно обучающемуся среднего звена, чтобы повторить пройденное или заглянуть немного вперед, и, конечно, сборник будет необходим старшекласснику, которому нужно готовиться к ОГЭ или ЕГЭ.

Дело

Пересмотрено: GDZ-1 [Годзилла]

GDZ-2 [Годзилла]

Кодовые имена:

— Король монстров

— Самое разрушительное оружие на Земле

— Могущественный бог вроде бытия

— Бог разрушения

— Атомный террор

— Неизбежное существо

— Ядерная неотвратимость

— Бог монстров

Ghidorahs Natural Predator

-Pissed Off Barney

-Atomic Joe

-Big G

-Papa Goji

-GDZ-1 9115God0002 -Natures Wrath

-Cuthulu (По культу)

-Gecko

-Fat Dinosaur

-Лазерная ящерица

-М.UTO

-Titanus Gojira

-The Alpha

ВИДЫ:

Облученные доисторические рептилии-амфибии

ВЫСОТА:

3 140 метров

ВЕС:

55000 метрических тонн

СТАТУС:

Умер. Заменен младшим

СОЮЗНИКИ:

Малыш Годзилла

Годзилла Младший

Мотра

Бегемот

Сцилла 00 Метрополитен Сцилла

Мокеле-Мбембе

Сехмет

Ямата но Орочи

Левиафан

Абаддон

Бафомет 1

Бафомет

Бафомет

Амхулук

Кетцалькоатль

На Кика

Камазоц

Монарх

Иширо Серизава

Конг 9002 911

Конг 9002 9000

Манда

Горозавр

Барагон

Варан

Габара

Jet Jaguar

King Caesar

King Caesar

DF MechaGodzilla

Огненный Родан

Fairy Mothra

MOGUERA

Kamoebas

ENEMIES :

0

0

0

0 Kamongra000

Ebirah

Monster X

King Ghidorah

Biollante

Shinomura

MUTO Primeuto

Hokm

Hokm

Мехагодзилла

Зилла

ПРОИСХОЖДЕНИЕ:

После испытания американской водородной бомбы в Тихом океане гигантская доисторическая рептилия вышла из подводного сна и подверглась сильному облучению.Чудовище начало атаковать различные корабли в водах у берегов Японии, что побудило поисковую группу отправить на остров Одо, где некоторые из выживших были выброшены на берег. Островитяне считали, что кораблекрушения были вызваны Годзиллой, гигантским морским чудовищем из их фольклора, которое, как они считали, выйдет на берег, чтобы питаться человечеством. Однажды ночью на остров обрушился тайфун, оставив его опустошенным. Однако было очевидно, что большая часть ущерба была вызвана чем-то другим, а не тайфуном, поскольку дома в деревне, похоже, были разрушены сверху.Исследовательская группа во главе с Кёхей Яманэ была отправлена ​​на остров и обнаружила на острове гигантский радиоактивный след с внедренным в него трилобитом. Внезапно монстр, ответственный за кораблекрушения и разрушения на острове, появился из-за холма на острове. Люди сбежали, поняв, что существо было 50 метров в высоту.

Вернувшись в Японию, Ямане назвал существо «Годзиллой» в честь монстра из фольклора острова Одо и предположил, что это переходный организм из юрского периода, связанный как с наземными динозаврами, так и с морскими рептилиями.Ямане считал, что Годзилла подвергся недавнему испытанию американской водородной бомбы, отсюда и радиация, обнаруженная в его следе, и подчеркнул, что монстра следует изучить, чтобы увидеть, как он выжил до этого момента. Компания J.S.D.F. послал линкоры уничтожить Годзиллу глубинными бомбами, объявив его мертвым. Однако вскоре Годзилла всплыл в Токийском заливе совершенно невредимым, в результате чего Япония и международное сообщество оказались в чрезвычайном положении. Однажды ночью Годзилла высадился на берегу в Токио, разрушив окраины города, прежде чем вернуться в залив.В ответ J.S.D.F. воздвиг барьер из линий электропередач в центре Токио, через которые проходит 300 000 вольт электричества, в надежде, что они остановят Годзиллу. Когда однажды ночью Годзилла снова вышел на берег, он прорвал линии электропередач и расплавил их лучом радиоактивного тепла, выпущенным изо рта. Компания J.S.D.F. обстреляли Годзиллу из артиллерии, но их оружие не подействовало. Годзилла направился в центр Токио, за ночь превратив японскую столицу в море пламени.Завершив свое буйство, Годзилла вернулся в залив, где на него напали истребители F86F Sabre, прежде чем он, наконец, исчез под волнами.

После набега Годзиллы Токио превратился в необитаемую пустошь, сгоревшую до кратера и зараженную смертельной радиацией. Японское правительство было не в силах бороться с монстром и предотвратить будущие нападения. К ученому Дайсуке Сэридзава подошли его бывшая невеста Эмико Ямане и ее парень Хидео Огата, которые попросили его использовать свое экспериментальное химическое оружие, Разрушитель кислорода, против Годзиллы.Сэридзава пришел в ужас от идеи раскрыть миру свое изобретение и сначала отказался, но убедился в этом после просмотра телевизионной программы, в которой японские школьники поют песню, молящуюся о мире. Сэридзава сжег свои записи о кислородном разрушителе и передал их J.S.D.F.

[I] Лодка была отправлена ​​в Токийский залив, использовав счетчик Гейгера, чтобы определить местонахождение Годзиллы под водой. Сэридзава и Огата надели водолазные костюмы, чтобы отправиться под воду и взорвать устройство. Как только они достигли Годзиллы, который спал на дне океана, Огата был вытащен на поверхность, в то время как Сэридзава перерезал его линию и активировал устройство, пожертвовав собственной жизнью, чтобы остановить Годзиллу и предотвратить попадание его оружия в чужие руки.Через несколько мгновений Годзилла поднялся на поверхность и демонстративно зарычал на лодку, прежде чем погрузиться в волны и умереть. В то время как люди на лодке праздновали очевидную кончину Годзиллы и оплакивали жертву Сэридзавы, доктор Ямане торжественно предупредил, что маловероятно, что Годзилла был последним представителем своего вида.

В 1954 году появился Годзилла и опустошил Токио, прежде чем был изуродован и заменен кислородным разрушителем Дайсуке Сэридзавы. В последующие десятилетия Япония часто подвергалась нападениям гигантских монстров, включая Мотру и Гайру.Сила антимегалозавров (AMF) была сформирована для борьбы с этими существами, вооруженная передовым оружием космической эры, известным как мазерные пушки.

В 1968 году Годзилла внезапно сошел на берег в Татеяме во время тайфуна. Контрмеры, примененные против монстра, не имели никакого эффекта, только приводили его в ярость, прежде чем выйти победителем, уничтожив его.

После атаки японское правительство изо всех сил старалось найти новый способ борьбы с Годзиллой.Когда у полуострова Босо был обнаружен неповрежденный скелет другого Годзиллы, было решено использовать его, чтобы построить механическую Годзиллу для борьбы с новым. Заручившись поддержкой величайших научных умов Японии, японское правительство начало строительство робота Годзиллы.

К 1999 году, через четыре года после начала строительства, оружие под кодовым названием Кирю было завершено. Сразу после того, как мех был представлен международному сообществу, Годзилла снова приземлился в Японии.

Кирю был запущен и столкнулся с Годзиллой недалеко от побережья. Кирю запустил свои ракеты и выстрелил оральными мазерными лучами в Годзиллу, заставив его отступить. Кирю приготовился выстрелить из своего абсолютного оружия — Пушки Абсолютного Зеро, но Годзилла взревел и пробудил душу первого Годзиллы в Кирю. Кирю, снова считая себя Годзиллой, пришел в ярость, разрушив окружающий город своим боевым грузом оружия. Годзилла отступил в замешательстве, в то время как AMF мчались, чтобы найти способ остановить Кирю.Как только сила Кирю была исчерпана, проект был отложен на неопределенный срок, а AMF и правительство превратились в посмешище. Душа Годзиллы в механике затем, казалось, погрузилась в спячку.

ОПЕРАЦИЯ: ВОСКРЕСЕНИЕ

Всего через год после эпической битвы Годзиллы и Кирю Шобидзин Мотры явился Шиничи Чуджо и предупредил его, что первые кости Годзиллы должны быть возвращены на место их упокоения в море, и что это было так. кощунственно использовать их как оружие.Шобидзин заявил, что Мотра должна будет объявить войну человечеству, если кости не будут возвращены, и что она не хотела этого делать. Чуджо поговорил с премьер-министром Японии Хаято Игараси, который заявил, что в проект Кирю было вложено слишком много ресурсов, чтобы его сейчас можно было свернуть. Он выразил надежду, что Кирю однажды убьет Годзиллу, после чего проект, наконец, можно будет свернуть.

Игараси начал беспокоиться, что Кирю сам привлекал Годзиллу.Внук Чуджо Шун использовал школьные парты, чтобы воссоздать священный символ Мотры, привлекая ее в Токио. Мотра напала на Годзиллу, но в преклонном возрасте проиграла. Не желая позволить Мотре продолжать бой в одиночку, Игараши приказал развернуть Кирю. Кирю прибыл в самый разгар ожесточенной битвы, когда Годзилла превзошел Мотру, который в конечном итоге уничтожил ее крылья своим атомным дыханием. Затем два титана снова столкнулись друг с другом, и после битвы Годзилла использовал свое атомное дыхание, чтобы оторваться от лица Кирю, выбив его из строя.

Когда Кирю был отремонтирован, он снова атаковал Годзиллу возле здания Национального собрания. Здание Сейма было разрушено в столкновении монстров, но Кирю удалось проткнуть Годзиллу рану на груди от их предыдущей битвы своей бурильной рукой. Кирю повернул дрель, причинив Годзилле неизмеримую боль. Личинки Мотры покрывали раненого Годзиллу шелком, пока он не упал, слишком раненый, чтобы продолжать сражаться. AMF приказал Кирю прикончить Годзиллу, но болезненные крики Годзиллы пробудили дух первого Годзиллы внутри Кирю.Не желая убивать представителя своего вида, Кирю просто взревел, схватил Годзиллу и улетел в море, утонув вместе с Годзиллой в Японской траншее.

ЭКСПЛУАТАЦИЯ: БОЛЬШАЯ ЗАМЕРЗКА

В 1997 году ядерные испытания снова пробудили чудовище Годзиллу, самого могущественного врага, с которым когда-либо сталкивалось человечество. Международная военная организация, известная как Силы Защиты Земли (EDF), была создана для борьбы с Годзиллой и другими гигантскими монстрами, появившимися в течение следующего десятилетия, но ей так и не удалось победить Годзиллу.Где-то в 1997 году EDF заманили Годзиллу в Антарктиду для финальной схватки. Годзилла легко победил размещенные там мазерные пушки EDF, но оказался под атакой передового военного корабля Gotengo. Годзилла сбил Готенго своим атомным дыханием, но прежде чем он успел закончить, он упал в трещину во льду. Молодой член экипажа Gotengo Дуглас Гордон выпустил ракету по близлежащему склону, в результате чего Годзилла оказался похоронен под тоннами льда. Объект, известный как Зона G, был построен вокруг ледяной тюрьмы Годзиллы, и монстр оставался в ловушке на долгие десятилетия.

ОПЕРАЦИЯ: ОКОНЧАТЕЛЬНАЯ ВОЙНА

В 2004 году инопланетные силы, известные как Ксилиен, вторглись на Землю после неудачной первой попытки и взяли под контроль всех монстров планеты, используя их для уничтожения крупных городов вокруг Земли. глобус. Готенго, пилотируемый Гордоном и укомплектованный всеми оставшимися силами EDF, вылетел в Зону G и использовал свои ракеты, чтобы освободить Годзиллу, считая его единственной силой, способной победить армию монстров Ксилиен. Годзилла вышел из своей ледяной тюрьмы и был немедленно атакован монстром-киборгом Ксилиен Гиганом.Гиган обмотал Годзиллу колючей проволокой, но Годзилла оторвал монстру голову своим атомным дыханием. Полагая, что его битва с Готенго, начатая несколько десятилетий назад, все еще продолжается, Годзилла преследовал корабль до Австралии. В Сиднее Годзилла был атакован монстром Зиллой, который бросился на него. Годзилла своим хвостом врезал Зиллу в Сиднейский оперный театр, затем вывел Зиллу из строя перед тем, как уехать из Сиднея.

Годзилла затем отправился в Новую Гвинею, где он сражался с Кумонга.Годзилла схватил нить паутины Кумонги и выбросил гигантского паука за горизонт, прежде чем продолжить свой путь. Достигнув региона Канто в Японии, Годзилла столкнулся с Камакурасом. Годзилла выстрелил своим атомным дыханием в монстра, который уклонился от луча и полетел на него. Годзилла просто схватил Камакураса и швырнул его в электрическую башню, которая пронзила его и убила. Продвигаясь дальше вглубь страны, Годзилла достиг горы Фудзи, где ксилиенцы развернули против него Ангуируса, Родана и короля Цезаря.Годзилла оказался более чем достойным соперником для трех противников и победил их одного за другим, складывая их бессознательные тела друг на друга. Годзилла достиг Токийского залива, где на него напали Хедора и Эбира. Годзилла выбросил обоих монстров из бухты своим атомным дыханием, в результате чего коготь Эбира пронзил глаз Хедоры. Обездвижив обоих монстров, Годзилла выстрелил в них своим атомным дыханием и уничтожил их обоих.

Достигнув, наконец, Токио, Годзилла увидел астероид Горат, мчащийся к городу.Годзилла встал на ноги и выстрелил в Гората своим атомным дыханием, в результате чего астероид взорвался в небе над Токио, превратив город в кратер. Когда Годзилла стоял в руинах Токио, Монстр X левитировал на землю позади него. Годзилла напал на этого нового монстра, но обнаружил, что он больше, чем ровня ему, сражаясь с невероятной скоростью и свирепостью. Мотра вылетела в Токио, чтобы помочь Годзилле, но была перехвачена отремонтированным и модифицированным Гиганом. Гиган разрезал крыло Мотры рукой с бензопилой, а затем начал помогать Монстру X сразиться с Годзиллой.Монстр Икс держал Годзиллу сзади, пока Гиган разрезал его грудь бензопилой. Годзилла отошел в сторону и вместо этого заставил Гигана ударить Монстра X, заставив его освободить его. Затем Мотра пролетела и сбила Монстра X и Гигана на землю. Гиган снова преследовал Мотру, но был убит, когда его бритвенные диски случайно отрезали ему голову, и Мотра влетела в него и взорвалась. Годзилла и Monster X возобновили свою битву один на один, и Годзилла, наконец, одержал победу. Годзилла прижал Монстра X к земле и безжалостно избил его.Когда Xilien Mothership самоуничтожился, Годзилла и Monster X выпустили свои лучи друг в друга, которые застыли в воздухе. Лучи взорвались, отбросив монстров в разные стороны города. Годзилла уничтожит Монстра X своим взрывом, превратив его в пыль.

Внезапно король Гидора поглотил пыль и мутировал в лорда Гидору, который был намного больше и могущественнее Годзиллы. Годзилла выстрелил своим атомным дыханием в лорда Гидору, но гравитационные лучи существа пересилили луч Годзиллы.Лорд Гидора использовал свои телекинетические гравитационные лучи, чтобы перебросить Годзиллу через разрушенный городской пейзаж, а затем начал неоднократно пинать упавшего Годзиллу по голове. Наконец, лорд Гидора схватил Годзиллу ударами рта и начал истощать его энергию. Когда Готенго пролетел мимо монстров, члены его команды поняли, что им нужно помочь Годзилле. Шиничи Одзаки использовал корабельную мазерную пушку, чтобы направить свою энергию Кейзера в спинные пластины Годзиллы, придав ему силы. Годзилла выпустил ударную волну, которая заставила лорда Гидору освободить его, а затем уничтожил среднюю голову зверя своим атомным дыханием.Когда другая голова попыталась выстрелить в Годзиллу гравитационным лучом, Годзилла подтянул другую голову перед лучом, разрубив ее. Годзилла схватил искалеченного лорда Гидору за оставшуюся голову и ударил его вверх и вниз, прежде чем подбросить монстра в воздух. Годзилла выстрелил своим спиральным красным тепловым лучом в лорда Гидору, толкнув его в космическое пространство, где тот взорвался.

Когда энергия Кейзера иссякла, Годзилла сбил Готенго своим атомным дыханием. Когда команда корабля вышла и направила оружие на Годзиллу, Младший внезапно вбежал в город.Младший стоял перед Годзиллой, протягивая руки и не давая ему атаковать людей. Годзилла, наконец, простил человечество, повернулся и пошел к морю. Младший последовал за Годзиллой, но не раньше, чем выпустил в воздух взрыв атомного дыхания. Когда Годзилла и младший вышли на закат, Годзилла повернулся и взревел в последний раз.

ОПЕРАЦИЯ: БОГ ПРОТИВ БОГА

Годзилла и Дагон будут втянуты в масштабную битву после того, как Дагон начнет атаковать человеческие поселения.Годзилла и Дагон обменивались жестокими ударами друг против друга, прежде чем возникла настоящая угроза. Годзилла и Дагон будут сражаться с гибридом Дестроя и Шина Годзиллы, что закончилось смертью Годзиллы и эволюции Джуниоров в другого Годзиллу.

Способности:

Амфибия:

Хотя технически это рептилия, а не амфибия, Годзилла ведет амфибийный образ жизни. Половину своей жизни он проводит в воде, а другую — на суше.Годзилла, способный ходить по морскому дну или плавать, взмахивая хвостом, как крокодил, может дышать под водой.

Атомное дыхание:

Атомное дыхание (радиоактивное пламя) или радиоактивный тепловой луч), при этом он функционирует так же, как и его предшественник, однако он получил большой прирост мощности, способный создавать большие взрывы и даже уничтожать большинство монстр одним взрывом. Во время битвы Годзиллы против лорда Гидоры Годзилла еще раз продемонстрировал способность изменять интенсивность своего атомного дыхания по своему желанию.С быстрым поворотом дыхание Годзиллы перешло от культового синего луча к красному спиральному тепловому лучу, что буквально заставило монстра Лорда Гидору взорваться в верхних слоях атмосферы.

Поглощение и проекция энергии:

Годзилла смог поглотить энергию Кейзера Шиничи Одзаки, наделяя его силой и позволяя легко победить лорда Гидору.

Ядерный импульс:

Годзилла был замечен с помощью того, что напоминает ядерный импульс, чтобы дезориентировать лорда Гидору на достаточно долгое время, чтобы избежать его укуса, истощающего энергию, после поглощения энергии кайзера Шиничи Одзаки.

Физические способности:

Годзилла демонстрирует огромную физическую силу в этом фильме, будучи способным выбросить Кумонгу за видимый горизонт только благодаря своей силе. Поглотив энергию Кейзера Шиничи Одзаки, Годзилла получил физическую силу, чтобы подбросить лорда Гидору, а затем подбросить его в воздух.

Спиральный тепловой луч:

Красный спиральный луч был достаточно силен, чтобы подтолкнуть лорда Гидору к краю космоса, уничтожив его взрывом, видимым с поверхности Земли.

СЛАБЫЕ СТОРОНЫ:

Минусовые температуры:

Во время ЭКСПЛУАТАЦИЯ : БОЛЬШОЙ 4 FREEZE 9000 заморожен под льдом Godctica десятилетия. Хотя это не причинило ему физического вреда, но вывело его из строя.

Личность :

Годзилла обладает животным характером, однако он также обладает некоторыми основными эмоциями.Это включает в себя способность прощать человечество, подстегиваемое защитой Джуниором людей, когда он пошел, чтобы уничтожить их. Гнев Годзиллы и его отношение к людям обычно ставят его в противоречие с Мотрой.

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | На пути к крупномасштабному трехмерному моделированию искусственной среды — совместный анализ данных TanDEM-X, Sentinel-2 и открытых карт улиц

1. Введение

Глобальная урбанизация представляет собой серьезную проблему для достижения цели устойчивого городского развития.Согласно недавним оценкам Организации Объединенных Наций [1], около 70% населения мира будет жить в городах к 2050 году. К тому времени ожидается, что 90% прироста населения, 80% роста благосостояния и примерно 60% населения. % потребления энергии будет приходиться на городские районы. Этот беспрецедентный рост городов и урбанизированных территорий требует усилий по интеграции новых стратегий, которые могут помочь достичь экономического роста, а также социального равенства и стабильности, одновременно защищая окружающую среду и уменьшая последствия и последствия изменения климата [2 ].С этой целью понимание и мониторинг изменений в размере и составе застроенной среды стали центральным элементом политических рамок. Здесь актуальные и согласованные на глобальном уровне данные о состоянии и характеристиках застроенных территорий лежат в основе национальных и местных инициатив, направленных на устойчивое развитие [3,4,5,6]. Однако из-за динамичного и быстрого характера глобальной урбанизации такие данные (и полученные эмпирические данные) являются ресурсом, который все еще встречается редко.Здесь наблюдение Земли (EO) уже успешно применялось для глобальной идентификации населенных пунктов и определения их размера с точки зрения их протяженности по горизонтали. Разные авторы, например, вводят различные методологии для извлечения населенных пунктов, описывая застроенную территорию как городскую / сельскую, застроенную / незастроенную или с точки зрения количества населения на площадь поселения [7,8 , 9,10,11,12]. Более того, населенные пункты дополнительно характеризуются в зависимости от процента непроницаемых поверхностей в пределах застроенной территории, что позволяет — в определенной степени — оценить плотность застройки и соответствующую численность населения [13,14,15,16 ].Хотя наборы данных, полученные в результате этих подходов, использовались в широком диапазоне приложений, оставшиеся ограничения все еще возникают из-за того, что они представляют только двухмерное (2D) отображение характеристик поселений в горизонтальном измерении. Другими словами, любые подробные и эффективные исследования застроенной среды с точки зрения объема или площади пола (как оптимального показателя плотности застройки), морфологии города или распределения населения неизбежно требуют рассмотрения вертикального измерения. .В этом контексте в последние годы часто сообщалось о точных исследованиях трехмерной (3D) протяженности городских структур на уровне отдельных городов, причем многие подходы основывались на цифровых данных о высоте, полученных из аэрофотоснимков и спутниковых изображений с очень высоким разрешением. или данные бортового светового обнаружения и определения дальности (LiDAR) [16,17,18,19,20,21]. Другой интересный подход — томография с радаром с синтезированной апертурой (SAR), который использует данные космических радиолокационных систем для восстановления местоположения и высоты зданий с очень высоким пространственным разрешением [22].Однако до сих пор этот метод применялся только в исследованиях в городском или региональном масштабе, в основном из-за требуемых достаточно полных наборов данных. Первые подходы, подходящие для измерения статуса и развития вертикальной экспансии в крупном масштабе, были введены Frolking et al. [23] и Махендра и Сето [6]. Чтобы количественно оценить расширение городов по всему миру, оба исследования анализируют данные об интенсивности обратного рассеяния в застроенной среде, полученные от микроволнового рефлектометра NASA SeaWinds, в сочетании с информацией из данных о ночном освещении и глобального уровня населенных пунктов, соответственно.Точно так же Мэтьюз и др. [24] оценили застроенный объем для выбранных городов с разрешением 1 км на основе данных рефлектометра, собранных QuikSCAT. Будучи многообещающими, эти подходы все же страдают ограничениями, возникающими из-за сравнительно низкого пространственного разрешения данных рефлектометра и из-за того, что вариации в интенсивности обратного рассеяния могут быть результатом множества эффектов в дополнение к размеру и вертикальному росту зданий. Масштабные подходы следуют уже установленной стандартной идее определения локальной трехмерной застроенной структуры с помощью нормализованной цифровой модели поверхности (nDSM), которая рассчитывается путем вычитания смоделированной цифровой модели местности (DTM) из исходной цифровой модели поверхности (DSM).Маркончини и др. [25] продемонстрировал подход к получению высот зданий с пространственным разрешением ~ 100 м с морфологическими операциями, которые применяются к глобально доступным DSM, таким как 12-метровая цифровая модель рельефа TanDEM-X (TDX-DEM). Тот же метод позже был использован Клинтоном и соавт. [26] для проведения всемирной оценки высоты застройки по 30-метровым данным AW3D30 DSM. Geiß et al. [27] использовали данные о высоте TDX-DEM в сочетании со снимками Sentinel-2 для оценки застроенной высоты и плотности для выбранных городских территорий.Недавно Ли и др. [28] представили подход к картированию и анализу трехмерных строительных конструкций на основе случайных моделей леса, применяемых к большой коллекции данных наблюдений за землей для создания карт трехмерных строительных конструкций для Китая, Европы и США.

Однако ни один из разработанных к настоящему времени подходов еще не использовался для создания пространственно детальной карты (пространственное разрешение <30 м) мелкомасштабных трехмерных строительных конструкций в континентальном или глобальном масштабе. Таким образом, в данной статье представлена ​​концепция обработки и аналитики, нацеленная на крупномасштабное трехмерное картирование населенных пунктов с высоким разрешением.Подход основан на совместном анализе данных, собранных немецкой спутниковой миссией TanDEM-X, а именно цифровой модели рельефа TanDEM-X (TDX-DEM) и нижележащих изображений амплитуды SAR (TDM-AMP). Кроме того, в этой процедуре анализа данных из нескольких источников учитываются мультиспектральные изображения Sentinel-2 (S2), данные Open Street Map (OSM) и маска населенных пунктов Global Urban Footprint (GUF).

Раздел 2 этой рукописи сначала описывает источники входных данных, за которыми следует подробное описание основных компонентов структуры обработки для городского трехмерного картографирования.Это включает в себя автоматизированные рабочие процессы для (i) расчета nDSM, (ii) создания маски здания и (iii) присвоения высот конструкциям здания, предоставляемых маской здания. Затем в разделе 3 определяются основные свойства итогового продукта данных Global Urban Footprint 3D (GUF-3D), а также первые результаты проверки, проведенной на основе справочных данных, собранных для городов Амстердам (Нидерланды), Индианаполис (США). ), Кигали (RW), Мюнхен (DE), Нью-Йорк (США), Вена (AT) и Вашингтон (США).Наконец, в Разделе 4 сделаны выводы и обзор следующих разработок.

3. Результаты

В этом разделе дается краткая спецификация продукта результатов обработки GUF-3D вместе с первой качественной и количественной характеристикой продукт GUF-3D, основанный на систематической проверке на основании достоверных данных. Как правило, результат обработки GUF-3D предоставляется в виде 16-битного целого числа со знаком, сжатого по Лемпелю-Зива-Велча (LZW) файла GeoTiff с геометрическим разрешением 0.4 arcsec (~ 12 м) и географические координаты (широта, долгота) в качестве проекции. Значения продукта GUF-3D представляют собой локальную относительную высоту над землей в метрах для всех пикселей, обозначенных как здание соответствующими BM. Никаким областям данных (всем областям за пределами маски) не присваивается значение -32 767. На рисунке 2 показаны входные данные, промежуточные уровни и конечный результат обработки GUF-3D для города Мюнхен, начиная с исходной TDM-DEM (рисунок 2a), затем 12-метровой nDSM (рисунок 2b), 90-метровой агрегации. nDSM (рисунок 2c) и окончательный продукт GUF-3D с указанием высоты здания, оцененной для всех строительных конструкций (обозначенных BM) с разрешением 12 м (рисунок 2d).На рисунке 3 показан слой GUF-3D, созданный для эталонного города Индианаполис (США), в сравнении с трехмерной информацией, предоставленной соответствующими наземными данными. Далее представлены результаты первой кампании по валидации продукта GUF-3D. для семи городов: Амстердам (Нидерланды), Индианаполис (США), Кигали (RW), Мюнхен (Германия), Нью-Йорк (США), Вена (Австрия) и Вашингтон (США). Выбор городов был обусловлен наличием точных справочных данных о высоте зданий и следах, которые были собраны как можно ближе по времени к сбору TDX-DEM в 2012 году (Приложение A).Здесь важно отметить, что представленная работа в первую очередь представляет собой технико-экономическое обоснование, цель которого — показать эффективность и методологическую надежность описанного подхода к генерации городских 3D-данных в крупном масштабе. Глобальная более репрезентативная и полная проверка самого продукта последует, как только данные GUF-3D станут доступны по всей территории в континентальном или даже глобальном масштабе. Для большинства городов наборы растровых данных о высоте были получены из моделей nDSM с очень высоким разрешением (VHR), созданных на основе данных LiDAR.С другой стороны, следы зданий (векторный формат) были получены из местных кадастровых офисов (Амстердам, Мюнхен и Вена) и набора данных следов зданий Microsoft (Индианаполис, Нью-Йорк и Вашингтон) [39]. В конкретном случае Кигали данные о высоте и следы строений были получены из аэрофотоснимков и изображений Плеяд VHR, представленных Bachofer et al. [40], и эта группа поделилась этим в данном исследовании. Для получения окончательных эталонных слоев высот зданий 12 м для каждого города средняя высота была извлечена из каждого набора данных высоты VHR с использованием соответствующих контуров зданий, которые затем были растеризованы с разрешением 12 м.В целом площадь, охватываемая базой данных, составляет 3598,6 км 2 . Как правило, важно отметить, что для проверки каждый эталонный набор данных был случайным образом разделен на одну часть (одну треть от общего количества), используемую для эмпирического определения пороговых значений и настроек параметров в контексте проектирования системы и настройки параметров, в то время как оставшиеся две трети справочных данных были использованы для проверки окончательной версии GUF-3D. Таким образом, данные были виртуально распределены по сетке в ячейки размером 500 * 500 пикселей, которые случайным образом и исключительно назначались в определенных пропорциях либо пулу данных для тестирования параметров, либо пулу для проверки.

При оценке точности GUF-3D необходимо учитывать два основных компонента. Во-первых, качество извлеченных масок зданий (BM), которое оценивается (1) путем оценки точности идентифицированных пикселей зданий в каждом BM, и (2) путем сравнения общей площади застройки для каждого города, предоставленной каждым BM, по сравнению с справочные данные. Во-вторых, точность расчетных высот зданий определяется путем сравнения высоты, назначенной каждому пикселю BM, с его соответствующей высотой в справочных данных.Причем зависимость между ошибками оценки высоты и фактической высотой зданий оценивалась на уровне строительных объектов.

Как подробно описано в разделе 2.2.2, разработка процесса генерации BM обеспечивает гибкость для рассмотрения различных комбинаций для компиляции окончательных структур, которым присваиваются высоты, сформированные из анализа nDSM. Для этого исследования валидация BM включает оценку и перекрестное сравнение двух возможных группировок для маски здания: во-первых, ситуация, когда данные OSM доступны, и BM, таким образом, состоит из компонентов BM OSM , BM AMP и BM nDSM .Во-вторых, созвездие BM NoOSM является репрезентативным для всех регионов, где вообще нет данных OSM, а это означает, что окончательная маска здания (BM) состоит исключительно из BM AMP и BM nDSM (здесь важно, чтобы Обратите внимание, что в этой версии также выполнялась процедура обнаружения точки заземления без учета EC 1 , как определено в таблице 1).

Качество и точность BM и BM NoOSM , соответственно, определяются в сравнении с контурами здания, указанными в справочных данных.Здесь важно отметить, что иногда многоугольники зданий OSM также представляют собой основу для эталонных контуров зданий. Следовательно, можно ожидать, что BM будет почти идентичным эталонной маске в этих случаях или регионах. Тем не менее, в тех регионах, где отсутствует информация о зданиях OSM, качество каждого BM будет определяться исключительно точностью структур, предоставленных BM NoOSM (комбинация BM AMP и BM nDSM ).

Таблица 2 представляет сводку результатов в виде матрицы неточностей, вычисленной на уровне пикселей на основе двоичных слоев здания (1 = пиксель здания, 0 = пиксель здания отсутствует) BM и соответствующих эталонных представлений контуров здания.Что касается идентификации здания, результаты показывают, что точность производителя (насколько хорошо опорные пиксели идентифицируются в каждом BM) колеблется от 54,04 до 100% для BM и от 57,34 до 72,95% для BM NoOSM . Точность пользователя (вероятность того, что данный пиксель здания в каждом BM будет найден в эталоне) колеблется от 53,28% до 88,87% для BM и от 37,09 до 54,79% для BM NoOSM . Кроме того, общая точность BM составляет 96.78% для Амстердама и 76,95% для Кигали, тогда как для BM NoOSM имеет значения от 82,48% для Индианаполиса и 70,28% для Нью-Йорка. Как правило, на точность существенно влияет доля BM NoOSM , причем частота ошибок увеличивается, чем выше относительная доля BM NoOSM к BM OSM по отношению к BM. отклонение BM и BM NoOSM , соответственно, в виде процентной ошибки между предполагаемой общей площадью застройки на город (столбчатые диаграммы) по сравнению с фактической площадью застройки, полученной из справочных данных (красные линии).Помимо качества маски здания, вторым ключевым аспектом, определяющим точность GUF-3D, является точность моделирования nDSM и соответствующая процедура назначения высоты для идентифицированных зданий, присвоенная в BM и BM NoOSM . Результаты оценки точности, связанной с пикселями, на основе сравнения между расчетной высотой зданий (BH и BH NoOSM ) и соответствующими значениями, приведенными в справочных данных для всех исследуемых городов, показаны на рисунке 5.Что касается BH (высоты, оцененные для строительных конструкций, указанные BM), результаты показывают, что средняя ошибка (ME) между расчетными высотами и реальными высотами колеблется от 0,01 м для Мюнхена до 3,32 м для Амстердама, что указывает на тенденцию в сторону систематического завышения значений высоты на уровне пикселей. Соответственно, значения ME варьируются от -1,06 м для Индианаполиса до -5,96 м для Вены на основе BH NoOSM . Однако здесь результаты показывают систематическое занижение значений высоты.Причина этой заниженной оценки заключается в значительном переоценке реальной площади застройки, о которой уже сообщалось в контексте валидации BM. Это приводит к разбивке собранных 12-метровых высот, агрегированных в 90-метровой ячейке, на слишком много пикселей здания. Следовательно, назначенные высоты (пропорционально на уровне 12 м) слишком низкие.

В дополнение к ME была рассчитана средняя абсолютная ошибка (MAE), чтобы лучше понять локальное распределение и диапазон ошибок оценки высоты.С одной стороны, BH сообщает о самом низком значении MAE 2,28 м для Индианаполиса и самом высоком значении MAE 4,89 м для Вашингтона. С другой стороны, BH NoOSM сообщает о самом низком значении MAE 2,21 м в Индианаполисе и самом высоком значении MAE 6,46 м для Вены.

Хотя таблица 2, рисунок 4 и рисунок 5 представляют результаты точности GUF-3D с точки зрения двух различных компонентов, а именно качества BM и оценки локальной высоты BH на уровне пикселей, полная интерпретация результатов должны быть получены одновременно из обеих оценок.Из-за включения BM OSM , который сопоставим со многими эталонными контурами здания (см. Результаты в таблице 2), сообщаемые процентные ошибки с точки зрения площади здания ниже для BM по сравнению с BM NoOSM (см. рисунок 4). Эти более низкие процентные ошибки переводятся в общую более точную высоту здания (более низкие значения ME и MAE для BH), поскольку окончательные значения высоты 12 м более точны из-за более низких значений для процентного покрытия застройки (BCA).Соответственно, с завышенными оценками большой площади здания, сообщенными для BM NoOSM , значения ME и MAE, сообщаемые BH NoOSM , также больше из-за влияния более высоких значений BCA в окончательных значениях высоты 12 м. Здесь для таких городов, как Индианаполис и Кигали, где BM NoOSM представил более низкие завышенные оценки площади застройки, значения ME и MAE также ниже по сравнению с остальными странами, что подтверждает корреляцию между обоими компонентами.Дополнительный анализ был проведен для исследования зависимости между фактической высотой зданий и количеством ошибок оценки на уровне здания. Здесь средняя высота каждого эталонного контура здания была извлечена из эталонных данных и каждого BM в GUF-3D. Затем средняя высота была преобразована в количество этажей, принимая во внимание стандартную высоту 3 м для типичного этажа. Отсюда средняя ошибка ME была рассчитана между расчетным количеством этажей, полученным по двум версиям BM, и справочными данными.На рисунке 6 показаны значения ME, сообщаемые каждым BM в зависимости от количества этажей для каждого изучаемого города.

Результаты указывают на систематический рост ошибок с более высокими ошибками недооценки для малоэтажных и высотных зданий. Такое поведение в основном можно отнести к эффекту наложения, когда фактические пиксели, принадлежащие высоким зданиям, отображаются ближе к зоне покрытия спутников и, таким образом, размещаются за пределами фактического местоположения зоны покрытия здания. Другими словами, по мере увеличения высоты здания средняя высота контуров здания рассчитывается на основе обратного рассеяния, исходящего от нижних частей здания, что приводит к увеличению ошибок недооценки с увеличением высоты здания.В то же время точное представление следов и форм зданий может быть ограничено из-за дополнительных эффектов SAR, таких как множественное рассеяние или затенение.

Наконец, чтобы лучше оценить эффективность каждого BM, распределение ME было агрегировано по всем исследуемым городам, как показано на Рисунке 7. Результаты показывают, что значения ME, полученные из BH, немного ниже, чем те, которые сообщает ВН №OSM . Здесь межквартильный диапазон, а именно между 25% и 75% квартилями, и значения ME представлены диапазоном BH от минус двух до одного этажа (ов) для зданий высотой от одного до пяти этажей, минус от шести до одного этажа. (s) для зданий высотой от шести до десяти этажей и от минус восемнадцати до минус трех этажей для зданий выше десяти этажей.Здесь, однако, стоит отметить, что из 2077215 эталонных зданий, рассмотренных в данном исследовании, 99,37% — это здания высотой от одного до пяти этажей, 0,5% — здания от шести до десяти этажей и только 0,13% — здания выше 10 этажей. Следовательно, самые большие ошибки недооценки присутствуют только для очень небольшого количества зданий.

4. Обсуждение

С учетом анализа и (относительных) сравнений на уровне города полученные результаты свидетельствуют о способности разработанного подхода предоставить точную информацию об абсолютных и относительных различиях в морфологии города.Сосредоточившись на сценариях, в которых доступны данные OSM, сообщаемая средняя ошибка (ME) по сравнению со справочными данными находится в диапазоне от 0,01 м до 3,32 м на уровне города. Местные абсолютные погрешности составляют от 2,28 м до 5,73 м. Статистика ошибок GUF-3D также указывает на базовую пригодность продукта для изучения трехмерной городской собственности на уровне отдельных зданий со средними ошибками в диапазоне от минус двух до одного этажа для зданий высотой до пяти этажей. Более того, результаты показывают увеличивающиеся отклонения между расчетной и истинной высотой зданий от малоэтажных до многоэтажных.

В целом, анализ показал, что представление детального трехмерного строения и связанное с ним морфологическое структурирование значительно выигрывают от доступности контуров зданий, предоставляемых OSM. Если доступны только 12-метровые данные BM AMP и BM nDSM (сценарий BM NoOSM ), возможность точного определения границ отдельных зданий ограничена. Примечательно, что типичное расположение небольших отдельных домов бок о бок с окружающими деревьями или живой изгородью в жилых районах часто приводит к тому, что целый (виртуальный) ряд домов и переплетенных деревьев очерчивается как одна удлиненная строительная конструкция.Из-за типичного мелкомасштабного размера элементов растительности маскирование растительности на основе NDVI не может помочь избежать этого эффекта. Однако связанные с этим ошибки и неоднозначности были количественно оценены с помощью систематической средней завышенной оценки следов здания (рис. 4) в случае полного отсутствия данных о здании OSM. В качестве подхода к (численно) корректировке этого эффекта для оптимизированной оценки высоты здания (BHs) и строительные объемы (BV).Помимо представленной числовой проверки, основанной на достоверной информации, GUF-3D был сгенерирован для> 100 дополнительных городов и населенных пунктов, распределенных по всему миру, чтобы обеспечить дополнительное качественное понимание типов и распределения ошибок в различных условиях окружающей среды. (например, городское строение, архитектурно-культурное окружение, топография, геоморфология, климат и т. д.). На рисунке 8 показаны различные примеры этих дополнительных продуктов GUF-3D, включая города Бразилиа (BR), Кейптаун (ZA), Токио (JP) и Мехико (MX).Таким образом, положительные наблюдения, представленные в контексте кампании количественной валидации (см. Раздел 3), в целом могут быть подтверждены. Однако соответствующие визуальные осмотры также показали — хотя и ограничены на местном уровне — трудности представленного подхода к точной оценке высоты здания в определенных городских районах с очень высокой плотностью населения (например, неформальные поселения, старые городские центры с высокими зданиями и очень узкими улицами), где , при внутренних ограничениях геометрии бокового обзора, связанной с SAR, пространственно согласованная видимость поверхности земли (например,г., радиолокационная тень) не дается. Более того, качество самой TDX-DEM иногда бывает плохим в этих областях также из-за фазовой неоднозначности, возникающей из-за многократного рассеяния, и недостаточной выборки 12-метровых радиолокационных изображений по сравнению с мелкомасштабными городскими структурами. Следовательно, высота застроенных построек в этих регионах недооценивается из-за того, что значительное количество предполагаемых точек земли ошибочно размещается на строительных конструкциях, которые имеют меньшую высоту по сравнению с их соседями.

Неточности также могут наблюдаться в застроенных средах с очень экстремальными топографическими ситуациями (например, почти непрерывное покрытие здания на очень пересеченной местности). Здесь достижимая плотность и распределение точек на земле иногда, даже при оптимальных характеристиках, слишком низки, чтобы обеспечить полное и точное представление местных пиков или понижения на местности. В результате эти топографические структуры — и здания на них — фактически вырезаются процедурой интерполяции ландшафта.Следовательно, здания в непосредственной близости страдают от неправильного присвоения высоты в виде резкого завышения в случае срезанных пиков местности или значительного занижения для домов в раковинах, которые были фактически заполнены. Некоторые трудности были также обнаружены в случае больших городских кварталов, полностью состоящих из очень высоких зданий, где верхняя часть зданий смещена на несколько пикселей, так что их соответствующее значение высоты может даже лежать за пределами агрегированных 90-метровых ячеек.Наконец, в сельских поселениях, где преобладают одноэтажные дома, определенные высоты зданий иногда локально завышаются из-за влияния отдельных или небольших групп высоких деревьев, которые подталкивают локальные высоты nDSM вверх, но не могут быть устранены маской растительности из-за отсутствию спектральной значимости и четкости (смешанные пиксели), которые позволили бы четко отделить от окружающих застроенных структур в слое NDVI.

Как правило, тестовое применение метода к большому количеству разнородных городов и типов населенных пунктов, расположенных по всему миру, показало, что ключевая информация, которая анализируется, а именно характеристики локальных изменений высоты в TDX-DEM — это довольно надежная и стабильная функция во всем мире.Тем не менее, в предстоящей кампании по всесторонней валидации все неопределенности предложенной методологии будут систематически выявляться и количественно и качественно анализироваться, чтобы при необходимости определить технические улучшения подхода. Эта кампания также будет использоваться для подкрепления и дополнения репрезентативности и статистической значимости статистических результатов, представленных в этом исследовании (например, расширенного и более сбалансированного охвата контрольных участков для всех основных типов городских и сельских поселений в основных культурных / географических регионах). зоны на Земле).

5. Выводы и перспективы

В этом документе система обработки Global Urban Footprint 3D (GUF-3D) была представлена ​​и проверена для семи городских регионов. Этот модульный рабочий процесс включает основанный на правилах анализ цифровой высоты TanDEM-X (TDX-DEM) и данных радиолокационной амплитуды (TDX-AMP) в сочетании со вспомогательными слоями, такими как контуры зданий, полученные из Open Street Map (OSM), маска растительности. генерируется на основе изображений Sentinel-2 и глобальной карты населенных пунктов, определенных Глобальным экологическим следом городов (GUF).Полученный продукт GUF-3D определяет относительную локальную высоту всех строительных конструкций в пределах населенного пункта с пространственным разрешением 12 м.

Результаты первой кампании по валидации, основанной на абсолютных справочных данных, собранных для семи глобально распределенных городов, указывают на высокий потенциал нового метода для эффективного картирования вертикальной протяженности застроенных структур в населенных пунктах. Это наблюдение подтверждается дополнительными 100 (и более) точками, расположенными на всех континентах и ​​охватывающими наиболее важные типы городов, для которых также был создан GUF-3D.Соответствующие качественные проверки показывают, что типичные характеристики локальных колебаний высоты в застроенной среде представляют собой географически стабильную и отличную особенность, которую можно эффективно проанализировать с помощью 12-метровой TDX-DEM. Однако, хотя этот подход позволяет эффективно описывать морфологию города на уровне города, потенциал, связанный с точной оценкой высоты отдельных зданий, все еще ограничен, особенно в случае отсутствия точной информации о контурах зданий (например,g., например, предоставленные OSM). В этом контексте исследование задокументировало локальные вариации ошибок оценки высоты для конкретных сложных условий, таких как очень высокие здания (недооценка высоты зданий), небольшие одноэтажные дома, окруженные значительно более высокой растительностью (завышенная оценка высоты зданий), очень высокие — плотные городские районы с довольно узкими улицами и / или без открытого (наземного) пространства между ними (недооценка высоты застройки) или поселения, построенные на очень пересеченной местности (завышенная или недооценка высоты застройки).Тем не менее, общие масштабы и эффекты этих ограничений были описаны и количественно определены в разделе «Результаты» и подробно обсуждаются в разделе «Обсуждение».

В заключение, представленный метод должен открыть путь для генерации крупномасштабных наборов данных GUF-3D, которые, как можно ожидать, значительно подтолкнут исследования, связанные с уточненными крупномасштабными анализами вертикальной застроенной протяженности, застроенной плотности, морфологические свойства города и объемные характеристики (например,г., индекс жилой площади). Эти параметры являются ключевыми входными данными для улучшения моделирования распределения населения, городского климата и выбросов углерода, экономических переменных или уязвимостей и рисков. В контексте пандемии Corona / Covid-19 метод GUF-3D недавно был использован Всемирным банком в сочетании с маской расчета WSF 2015 [12] [41] для прогнозирования горячих точек риска заражения в нескольких странах Африки, Азии и Африки. Южноамериканские города. В очередной раз были обработаны и проверены наборы данных GUF-3D, и предусматривается их открытое и бесплатное предоставление, например, через Геосервис Центра наблюдения Земли (EOC) Германского аэрокосмического центра (EOC) (https: // geoservice.dlr.de) и Городская тематическая платформа эксплуатации [42] (https://urban-tep.eu).

Моделирование с высоким разрешением и пространственный анализ пандемии COVID-19 в Германии на основе данных

Abstract

Вирус SARS-CoV-2 распространился по всему миру, на сегодняшний день было инфицировано более 100 миллионов человек, и в настоящее время многие страны борются со второй волной инфекций. При отсутствии достаточного потенциала вакцинации или эффективных лекарств, немедикаментозные вмешательства (НПИ) остаются предпочтительной мерой.Однако НКО ложатся тяжелым бременем на общество, психическое здоровье людей и экономику. Следовательно, соотношение затрат и выгод должно быть тщательно сбалансировано, и целенаправленное мелкомасштабное внедрение этих НКО могло бы помочь в достижении этого баланса. С этой целью мы вводим модифицированную модель купе класса SEIRD и параметризуем ее локально для всех 412 районов Германии. НКО моделируются на районном уровне с помощью изменяющейся во времени частоты контактов. Такое высокое пространственное разрешение позволяет применять геостатистические методы для анализа пространственной картины пандемии в Германии и сравнения результатов с различным пространственным разрешением.Мы обнаружили, что модифицированная модель SEIRD может быть успешно адаптирована к случаям COVID-19 в немецких округах, штатах, а также по всей стране. Мы предлагаем длину корреляции в качестве дополнительной меры, помимо недельных показателей заболеваемости, для описания текущей ситуации с эпидемией.

Образец цитирования: Schüler L, Calabrese JM, Attinger S (2021) Моделирование с высоким разрешением на основе данных и пространственный анализ пандемии COVID-19 в Германии. PLoS ONE 16 (8): e0254660. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0254660

Редактор: Эстебан Эрнандес-Варгас, Франкфуртский институт перспективных исследований, ГЕРМАНИЯ

Поступила: 02.02.2021; Принята к печати: 30 июня 2021 г .; Опубликовано: 18 августа 2021 г.

Авторские права: © 2021 Schüler et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все данные, используемые в этой работе, находятся в свободном доступе в Институте Роберта Коха (https://www.rki.de/EN/Home/homepage_node.html) и Федеральном статистическом управлении Германии (https: //www.destatis.de/DE/Themen/Laender-Regionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/Administrativ/04-kreise.html).

Финансирование: Эта работа частично финансировалась Центром понимания передовых систем (CASUS), который финансируется Федеральным министерством образования и исследований Германии (BMBF) и Министерством науки, культуры и туризма Саксонии (SMWK) с налоговые фонды на основе бюджета, утвержденного Государственным парламентом Саксонии.Эта работа также частично финансировалась проектом Where2Test, который финансируется SMWK за счет налоговых средств на основе бюджета, утвержденного Государственным парламентом Саксонии (номер гранта 100525661).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Вирус SARS-CoV-2 был впервые обнаружен в Китае в конце 2019 года, а затем быстро распространился по всему миру. К марту 2020 года COVID-19, заболевание, вызываемое SARS-CoV-2, было официально объявлено Всемирной организацией здравоохранения пандемией [1].На сегодняшний день пандемия привела к разрушительным последствиям для жизни, здоровья и национальной экономики. Новизна вируса SARS-CoV-2 в сочетании со сравнительным отсутствием клинических исследований коронавирусов в целом сделала нефармацевтические вмешательства (НПИ), такие как маски, блокировки и меры социального дистанцирования, основным оружием в борьба с COVID-19. Действительно, до сих пор НПИ играли важную роль в модулировании динамики пандемии [2].

В Европе и других регионах НПИ во время первой волны COVID-19 обычно внедрялись на национальном уровне или на уровне штатов в некоторых федерациях.В Германии, например, о первом случае COVID-19 было сообщено 27 января 2020 года, а первые НПИ были введены 17 марта 2020 года с закрытием большинства общественных мест, включая закрытие школ. Через две недели за этим последовал запрет на встречи со слишком большим количеством людей за пределами собственного дома, а количество людей, одновременно допущенных в супермаркеты, было ограничено. Эти меры были в значительной степени эффективными [3], и первая волна COVID-19 достигла пика в Германии в начале апреля 2020 года. Ослабление общенациональных НКО началось к третьей неделе апреля, а к маю 2020 года первая волна в Германии была эффективно закончился.Хотя этот тип широкомасштабной стратегии развертывания NPI был успешным, он также был чрезвычайно дорогостоящим и имел много непредвиденных последствий. Например, школы и университеты по всей Германии были полностью закрыты во время блокировки [4]. Кроме того, ВВП с поправкой на цены и календарь сократился на 9,7% во втором квартале 2020 года по сравнению с тем же периодом 2019 года [5].

Европа в настоящее время охвачена второй волной COVID-19, и, несмотря на многие успехи, достигнутые с момента пика первой волны, окончательные решения, такие как достаточные возможности вакцинации, остаются труднодостижимыми.В то же время разрушительные экономические, социальные и политические последствия общенациональных блокировок становятся все более очевидными. Несогласованные меры меньшего масштаба не смогли удержать вирус под контролем осенью 2020 года. Результатом стало повторное введение общенациональных блокировок. С одной стороны, эту неудачу можно интерпретировать как свидетельство против эффективности местных мер. С другой стороны, это дает возможность разработать более комплексные стратегии для применения НКО в различных масштабах (например,g., местные, региональные, национальные), а также для определения условий, которые требуют наращивания усилий по контролю до более крупных масштабов.

Поэтому крайне важно, чтобы мы узнали как можно больше о масштабных эффектах сильных NPI из первой волны COVID-19. Ключевым ограничением является то, что многие анализы до сих пор были сосредоточены на национальном уровне Германии [3, 6] и, таким образом, не смогли выявить местные тенденции. Примером такой местной или региональной тенденции является город Йена, который был первым районом, в котором было введено обязательное ношение масок.Эта мера, по-видимому, эффективно и очень быстро остановила болезнь [7]. Другой пример — крупнейшее на сегодняшний день мероприятие в Германии на мясоперерабатывающем предприятии, которое затронуло в основном только два района [8]. Здесь мы используем данные Института Роберта Коха (RKI) [9], представленные для каждого из 412 административных округов (т. Е. Округов) в Германии, для количественной оценки местных эффектов НЯО от первой волны COVID-19 и времени, которое сразу же после этого. В частности, мы подгоняем модифицированные модели отсеков класса SEIRD к данным RKI на уровне округа и количественно оцениваем изменения в оценочной частоте контактов для каждого района за периоды времени, определенные датами начала и окончания различных реализованных NPI.До сих пор исследования, моделирующие эпидемию COVID-19 в Германии на районном уровне, были сосредоточены на оценке прогностических возможностей самой модели [10–12]. Принимая во внимание, что мы используем более детализированные данные, чтобы также облегчить анализ динамики пространственных моделей кластеров инфекций, что может дать дополнительную информацию о том, как COVID-19 в Германии отреагировал на НКО. Наконец, наша структура также позволяет проводить прямое многомасштабное сравнение, чтобы подчеркнуть, как выводы об эффективности NPI, которые можно сделать, зависят от масштаба анализа.

Материалы и методы

В Германии RKI отвечает за сбор и публикацию данных о COVID-19. Германия разделена на 401 округ, один из которых находится на Боденском озере и не имеет жителей. RKI делит самый густонаселенный район Берлина на 12 районов. Для простоты эти 412 областей, по которым RKI публикует данные, теперь будут называться районами. Обязанность Германии сообщать в RKI обо всех положительных тестах на COVID-19 и тот факт, что эти данные публикуются на районном уровне, позволяет моделировать эпидемию с таким сравнительно высоким пространственным разрешением.Численность населения округов взята из Федерального статистического управления Германии [13].

Эпидемия COVID-19 в Германии моделируется с использованием компартментальной эпидемиологической модели [14] на районном уровне. Внутри каждого района население делится на отсеки S usceptible , E xposed , I nfectious , R ecovered и D ead с общей численностью населения представляет собой сумму людей в отсеках за вычетом смертей, связанных с COVID-19 N = S + E + I + R .Чтобы количество параметров было как можно меньше, пациенты, подвергшиеся облучению, и бессимптомные пациенты обрабатываются вместе в одном отделении. Модифицированная модель SEIRD формулируется как (1) (2) (3) (4) (5)

Предполагается, что бессимптомные случаи могут вылечиться, но не умереть из-за COVID-19, поэтому уравнение (5) связано только с уравнением (3). Графическая визуализация системы уравнений (1) — (5) показана на рис. 1.

Рис. 1. Структура модели.

Визуальное представление уравнений (1) — (5), где различные секции показаны прямоугольниками, а скорости передачи — стрелками.Данные, собранные RKI, показаны пунктирными стрелками, а не пунктирными. Цветовая кодировка различных отделов единообразно сохраняется на протяжении всей рукописи.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g001

NPI моделируются кусочно-постоянной скоростью контакта β ( t ), которая может изменяться в даты реализации NPI. . Без ограничения общности, это предположение переформулируется для постоянной скорости контакта β j , где j = 1, 2,…, M + 1 и M — общее количество NPI. β j заменяется на β j +1 на дату j -го НПИ. Все симуляции начинаются 2020-03-01, и для начальных условий мы используем количество лабораторно подтвержденных случаев в день I obs , собранное RKI. Это переводится в SEIRD-модель (1) — (5) как. Таким образом, начальное условие для отсека Exposed : E (0) = I obs / α .Для отделения Инфекция объединены зарегистрированные случаи за последние 1/ α дней. Это только приблизительное значение, но оно быстро теряет значение, поскольку отсек заполнен Exposed . Для Восстановленных установлено значение R (0) = 0, точно так же, как для Мертвых D (0) = 0, поскольку там не было зарегистрировано смертей в начальный момент времени. Затем начальное состояние для отсека Susceptible рассчитывается как S (0) = N E (0) — I (0).

Поскольку латентные и бессимптомные случаи объединены в одну группу, части структуры модели и некоторые ее параметры не могут быть легко сопоставлены с величинами, которые фактически могут быть измерены, например, среднее время, необходимое для восстановления бессимптомных случаев. Это решение было принято для того, чтобы количество параметров было как можно меньше, но в то же время, чтобы иметь модель, достаточно гибкую, чтобы воспроизвести ход эпидемии COVID-19 в разных масштабах и во всех регионах Германии. .

Предположения, сделанные для моделей типа SIR, не работают для небольших популяций. Поскольку количество случаев в день на районном уровне часто уже невелико, без разделения случаев на разные возрастные группы, мы пренебрегаем возрастным распределением населения, чтобы избежать дальнейшего сокращения количества людей в соответствующих сегментах.

Используя матричный подход следующего поколения [15], число воспроизведения для SEIRD-модели может быть вычислено, давая (6)

Система нелинейных обыкновенных уравнений (1) — (5) численно решается с использованием явного метода Рунге-Кутта порядка 5 (4), выведенного Дорманом и др.[16] и реализован Virtanen et al. [17].

M + 5 неизвестных параметров θ = ( α , β 1 , β 2 ,… β j , γ , κ , μ ) T на район в уравнениях (1) — (5) оцениваются с использованием байесовского вывода. В качестве доказательства используется количество лабораторно подтвержденных случаев в день I obs и количество смертей, связанных с COVID-19 в день D obs , собранные RKI.Эти данные сгруппированы как X obs = ( I obs , D obs ) T . При переводе X obs в модель SEIRD (1) — (5) частота положительно протестированных случаев в день выражается как, а частота смертей, связанных с COVID-19, как, при X = ( αE , мкИ ) T . Предполагая распределение ошибок Пуассона, мы максимизируем его логарифмическую вероятность (7) при этом т — общее количество смоделированных дней.

Вывод параметров настроен для всех 412 районов, и выборка повторяется 200000 раз для каждого из них. Априорные распределения параметров равны P ( θ ) ∼ U , а выборка выполняется с использованием алгоритма MCMC Метрополиса-Гастингса [18, 19]. Первые 10% моделирования используются для классической выборки методом Монте-Карло для периода приработки. Исходя из этого, наилучший набор параметров используется в качестве начального набора параметров для сэмплера Metropolis.10 цепочек MCMC используются для проверки сходимости. SPOTPY [20] используется для реализации вывода параметров.

RKI собирает и обновляет данные об эпидемии COVID-19 один раз в день. Эти данные загружаются и предварительно обрабатываются, чтобы использовать их для доказательства в байесовской структуре. Далее выполняется вывод параметров для всех районов параллельно. Наконец, анализ сделан, и графики созданы. Все эти шаги являются частью полностью автоматизированного рабочего процесса в кластере высокопроизводительных вычислений EVE [21] в UFZ Leipzig.

Для сравнения с гораздо более распространенным подходом к моделированию эпидемии на национальном уровне, результаты всех подобранных имитаций на районном уровне агрегируются, сначала на уровне штатов в Германии, а затем на национальном уровне. Это дает три различных пространственных разрешения, которые затем можно сравнивать: 1) район, 2) штат и 3) национальный. Кроме того, та же модель SEIRD (1) — (5), которая применялась к округам, также параметризована для национальных показателей заболеваемости и смертности для резолюции 3) и для 16 отдельных земель Германии для резолюции 2).

Мы провели анализ чувствительности, чтобы лучше понять поведение модели, используя расширенный алгоритм проверки амплитудной чувствительности Фурье (FAST) [22]. Этот метод представляет собой анализ глобальной чувствительности на основе дисперсии с учетом взаимодействия параметров и реализован SPOTPY [20].

Относительно высокое пространственное разрешение немецких округов позволяет использовать геостатистические методы для определения пространственных корреляционных структур. Вариограмма — это функция, описывающая тип, длину и силу этих пространственных корреляций.В рассматриваемых здесь случаях вариограмма монотонно возрастает от 0 до тех пор, пока она не выравнивается, когда достигает своего максимума, который равен дисперсии поля. Чем больше вариограмма на определенном расстоянии, тем меньше корреляции на этом расстоянии. Если в Германии имеет место только несколько и пространственно разделенных суперпредставительных событий, мы ожидаем увидеть высокую длину корреляции, но низкую силу корреляции, потому что все районы с низким числом заражений сильно коррелированы на большой территории (левая панель на S1 рис.).Но если событие суперпредставителя вызывает распространение инфекций в соседние районы и будет построена карта количества случаев на районном уровне, эта карта будет выглядеть очень неоднородно, с кластерами с большим количеством случаев рядом с кластерами с низким количеством случаев (справа панель на рис. S1). Это отразится на вариограмме с более короткой длиной корреляции и более высокой силой корреляции. Вариограмма рассчитывается путем первого вычисления попарных расстояний всех точек данных z ( x i ) (в данном случае количество положительно протестированных индивидов в центроиде x i район, в котором они были зарегистрированы).В зависимости от этих попарных расстояний ‖ x i x j ‖ значения группируются в интервалы с разными расстояниями r с r k ≤ ‖ x i x j ‖ < r k +1 — бин k th. Теперь мы определяем N ( r k ) как набор всех попарных точек данных, которые сгруппированы в интервал k -й.Суммируя квадраты разностей всех пар для каждого бина, вариограмму теперь можно рассчитать с помощью следующего уравнения [23, 24]. (8)

Вариограммы рассчитаны и оценены с помощью GSTools [25]. Для расчета вариограмм зарегистрированные случаи в каждом районе накапливаются за периоды времени для всех НКО отдельно. Это дает общее количество зарегистрированных случаев в каждом районе за каждый период НПИ. Затем рассчитывается эмпирическая вариограмма и подбирается модель вариограммы для каждого из этих периодов.Для всех эмпирических вариограмм наилучшее соответствие было достигнуто с помощью модели экспоненциальной вариограммы. (9) где σ 2 — сила корреляции или просто дисперсия, а λ — длина корреляции (см. нижнюю панель S1 Fig для примера). Другой и обычно используемой шкалой длины является шкала процентилей, которая определяется как расстояние, на котором достигается определенный процент от максимального значения вариограммы (дисперсия поля).

Результаты

Визуализация кумулятивных зарегистрированных случаев в качестве примера для периода от второго НПИ в 2020-04-02 до третьего НПИ в 2020-04-2020 на национальном уровне, уровне штата и округе на Рис. 2 показывает, что зарегистрированные случаи случаи распределены очень неравномерно.На уровне штата можно увидеть, что существует градиент с юга на север, но что большинство случаев регистрируются только в относительно небольших районах, их можно увидеть только на районном уровне. Эти три шкалы открывают возможность сравнивать эпидемию среди очень разных по размеру групп населения. Районы имеют типичную численность населения порядка 10 5 , штатов 10 7 и нацию 10 8 .

Рис. 2. Общее количество зарегистрированных случаев COVID-19 на разных иерархических уровнях.

Число лабораторно подтвержденных случаев COVID-19 на 100000, накопленных со второго НПИ в 2020-04-02 до третьего НПИ в 2020-04-2020 в трех различных пространственных разрешениях в соответствии с иерархическим административным делением Германии. Границы переизданы из [32] по лицензии CC BY, с разрешения GeoBasis-DE / BKG, исходное авторское право 2019. © GeoBasis-DE / BKG (2021).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g002

Агрегированные и откалиброванные на национальном уровне подходы сравниваются с положительно протестированными случаями в масштабах Германии с течением времени (рис. 3).Прежде всего, можно увидеть, что откалиброванная национальная модель SEIRD (1) — (5) с переменной частотой контактов может быть использована для воспроизведения эпидемии в Германии. Агрегирование результатов моделирования из подобранных районных моделей также воспроизводит количество случаев на национальном уровне, но с некоторыми интересными отклонениями от подобранной национальной модели. Оба подхода хорошо сочетаются с очень быстрым увеличением числа зарегистрированных случаев до середины марта. Последующий пик недооценивается агрегированными моделями.В начале апреля они показывают второй пик, которого нет в национальной модели. Для более низких уровней заражения хорошо работают накопленные модели, хотя они, как правило, показывают незначительные пики в точках изменения NPI. Начиная с последнего NPI, распространяющиеся события становятся более рассредоточенными с более высокой дисперсией, а агрегированные модели недооценивают количество случаев. Существует проблема с исходными условиями, потому что на ранней стадии эпидемии во многих районах не было зарегистрировано ни одного случая или были более длительные периоды с нулевым уровнем инфицирования.Следовательно, для нетривиальных начальных условий необходимо интегрировать кейсы в течение нескольких дней. Это приводит к увеличению агрегированных наблюдений в начале моделирования.

Рис. 3. Сравнение результатов подобранной модели на разных иерархических уровнях.

Сравнение параметризованной модели выполняется на более высоком иерархическом уровне с агрегированными числами случаев из подобранных моделей районного уровня. Соответствующая национальная модель и суммарные положительные случаи, полученные на основе 412 моделей районного уровня, сравниваются с общенациональными зарегистрированными случаями на левой панели и подобранной моделью штата Бавария, а суммарные положительные случаи, полученные на основе ее 96 моделей районного уровня, сравниваются с сообщения о случаях в Баварии на правой панели.Заштрихованная область указывает 95% вероятный интервал. Вертикальные серые линии обозначают даты НПИ.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g003

Аналогичным образом и очень легко в рамках этой модели моделирования данные районного уровня могут быть агрегированы на следующий иерархический уровень, а именно, по штатам. В качестве примера возьмем штат Бавария, в котором во время первой волны было больше всего заболевших среди всех немецких земель. Результат аналогичен сравнению национальной модели.Агрегированные зарегистрированные случаи показывают два пика, тогда как модель состояния показывает только один поздний пик. Пики на датах NPI также присутствуют, и агрегированные модели недооценивают медленное и разрозненное увеличение с августа.

Теперь, когда мы увидели, что агрегированные подобранные модели могут воспроизводить зарегистрированные количества случаев на более высоких иерархических уровнях, мы можем анализировать отдельные районы и видеть, что усредняется, глядя на количество случаев на более высоком иерархическом уровне.При этом показаны возможности и ограничения модифицированной модели SEIRD (1) — (5) применительно к районам. Здесь обсуждаются результаты параметризованного моделирования для трех районов с качественно различным течением эпидемии. Теперь представлены результаты прогонов модели, адаптированной к Stadtkreis (SK, городской округ) Jena, Landkreis (LK, сельский округ) Gütersloh и SK Duisburg, соответственно (рис. 4).

Рис. 4. Временная динамика различных скоростей передачи в трех районах.

Скорость передачи в отсек Exposed показана фиолетовым, в Infectious ( αE ) оранжевым и в Reserved ( κE + γI ) зеленым. Заштрихованная область показывает 95% доверительный интервал ставок. Сообщенные положительные случаи показаны оранжевым цветом в виде диаграммы разброса, соответствующей. Вертикальные серые линии обозначают даты НПИ.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g004

SK Jena был первым округом, в котором было введено обязательное ношение масок, и в то же время этот округ добился большого успеха в быстром сокращении подтвержденных случаев почти до нуля, всего за несколько дней в течение нескольких месяцев, когда одинокий подтверждены новые случаи. Это сокращение может быть прямым следствием обязательного использования масок [7]. Снижение числа случаев также можно увидеть из результатов подобранной модели, где пик новых зарегистрированных случаев приходился примерно на то время, когда была внедрена первая NPI.После этого пика ставка быстро снизилась примерно до нуля в день во время третьего NPI. Постепенное увеличение неопределенности скорости контакта с β 2 до β 6 является результатом очень небольшого числа случаев (рис. 5).

Рис. 5. Распределение задних параметров для SK Jena.

Апостериорные распределения параметров для SK Jena. Для лучшей визуализации параметры κ и μ снова показаны на отдельной шкале y.Внутри скрипок показан классический коробчатый график с белой точкой, обозначающей оптимальный параметр.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g005

По сравнению с Йеной, у LK Gütersloh был более широкий пик инфекций в начале эпидемии, но во время третьего NPI этот показатель стал здесь тоже очень низко. Ситуация изменилась в середине июня, когда на мясоперерабатывающем предприятии произошла крупная вспышка, в которой заразились более 1000 сотрудников [8, 9]. Эта вспышка распространилась на LK Gütersloh и LK Warendorf, где проживали многие сотрудники.Эта вспышка длилась около двух недель, но модель расширяет и расширяет пик между точками изменения NPI до и после события. Это проблема недостаточного временного разрешения скоростей контакта β j . Недостаток текущей оценки параметров выявлен результатами модели для Гютерсло. Оценка всех скоростей контакта β j выполняется одновременно, а не для каждого периода NPI последовательно.Эта проблема возникает перед пятым NPI, где количество инфицированных и инфицированных лиц увеличивается, а после NPI уменьшается, чтобы лучше соответствовать данным.

СК Дуйсбург имел средний уровень инфицирования со стандартным отклонением 58% без существенной тенденции. Линейная подгонка данных дает только наклон. Хотя модели типа SIR имеют тенденцию к экспоненциальному увеличению или уменьшению показателей, модифицированная модель SEIRD (1) — (5) удовлетворительно воспроизводит линейный тренд в Дуйсбурге.Высокая дисперсия зарегистрированных случаев влияет на доверительный интервал 95%, где разброс намного выше по сравнению с двумя другими проанализированными районами.

Мы выполнили G-тесты [26], чтобы оценить степень соответствия для всех моделей. За исключением районов, где показатели инфицирования выражаются только однозначными числами с интервалами до нескольких недель, как, например, LK Altmarkkreis Salzwedel, все модели воспроизводят наблюдаемые уровни инфицирования и смертности с высокой вероятностью ( p <0,05).

Иное представление о ходе эпидемии можно получить, посмотрев на вариограммы уровней инфицирования.Вариограмма и ее соответствие для одного периода NPI с 2020-03-17 до 2020-03-23 ​​совокупных показателей заболеваемости показаны на рис. 6. Вариограммы для всех периодов можно найти в приложении (S2.3, рис. S1 файл). Корреляционные длины, полученные из вариограмм, увеличиваются примерно от λ 1 = 40 км и достигают максимума на гребне первой волны на удвоенной длине λ 2 = 81 км, когда реализованы первые NPI (рис. 6). . С этого момента корреляционные длины уменьшаются до тех пор, пока первые NPI не будут ослаблены в 2020-04-20 с λ 4 = 26 км, где длины корреляции остаются почти постоянными до тех пор, пока не будет достигнут небольшой пик на λ 6 = 36 км. .Наконец, глобальный минимум λ 7 = 5,8 км достигается с последним ослаблением NPI. Для сравнения, у районных центроидов среднее расстояние до соседних районных центроидов составляет около 32 км.

Рис. 6. Результаты анализа вариограмм.

На левой панели показаны эмпирические и экспоненциальные вариограммы (9) кумулятивных показателей зарегистрированных случаев за период до первого NPI. Временная эволюция корреляционных длин λ i ковариационных моделей для кумулятивных случаев показана на правой панели.Среднее расстояние до центроидов соседних районов показано серой пунктирной линией.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254660.g006

Обсуждение

В этой работе мы представляем модифицированную эпидемиологическую модель типа SEIRD с переменной частотой контактов, адаптированную к пандемии COVID-19. Эта модель соответствует данным для каждого из 412 округов Германии, всех 16 штатов и страны. Параметризация выполняется с использованием данных RKI о ежедневных положительно тестируемых случаях и смертельных случаях, связанных с COVID-19.Самый важный инструмент для модулирования эпидемии на сегодняшний день, нефармацевтические вмешательства, осуществляется с использованием кусочно-постоянной частоты контактов, которая изменяется только на даты внедрения NPI. Эта модель достаточно гибкая, чтобы удовлетворительно воспроизвести эволюцию эпидемии во времени на районном уровне в течение многих месяцев, хотя развитие эпидемии качественно сильно различается в разных районах. В некоторых районах был очень выраженный первый пик, за которым последовал длительный период, в течение которого болезнь была практически искоренена.У других было более или менее постоянное количество положительно протестированных случаев в течение нескольких месяцев. Более того, одна и та же модель может воспроизвести эпидемию на уровне штата и на национальном уровне. Однако только на районном уровне пространственное разрешение достаточно высокое для анализа пространственных закономерностей, для чего мы используем геостатистический метод оценки вариограмм. Этот метод не требует каких-либо дополнительных данных, что делает анализ вариограммы идеальным инструментом во время начала новых эпидемий, когда доступны лишь ограниченные данные.

Мониторинг и моделирование инфекций на этом мелкомасштабном уровне — первый шаг к локальным, точным и целевым НКО. Это может привести к увеличению соотношения затрат и выгод, а также к увеличению признания НКО. Длины корреляции оцененных вариограмм могут помочь в оценке того, достаточно ли местных NPI и следует ли проводить измерения на уровне штата или даже в масштабах всей страны. Ниже приведен пример сценария, в котором только количества случаев или недельных показателей заболеваемости недостаточно для оценки эффективности НКО местного масштаба.Если карантин после сверхраспространенного события будет применен слишком поздно или недостаточно строго, это может уменьшить общее количество новых зарегистрированных случаев, но пассажиры, возможно, уже распространили болезнь на соседние районы. В этих близлежащих районах количество заболевших будет только медленно расти. Таким образом, принимая во внимание только общее количество случаев, можно прийти к выводу, что событие суперпредставителя было успешно помещено в карантин. В то время как длина корреляции будет увеличиваться на раннем этапе с медленным распространением на соседние районы, даже если общее количество зарегистрированных случаев снизится после первоначального карантина.Эту информацию также можно извлечь из карт, но они содержат информацию сложным образом, и всегда легче передать информацию отдельными числами (например, еженедельные коэффициенты заболеваемости вместо временной эволюции зарегистрированных случаев, среднее вместо полного распределение, h -индекс вместо качества и тематики исследователя).

Высокое пространственное разрешение районного уровня открывает возможность агрегировать результаты до определенного уровня, например.грамм. на уровне штатов или на национальном уровне, что также может дать уникальное представление об эпидемии. Агрегированные районные модели показывают второй пик во время первой волны 2020–04-01 (рис. 3). Это может фактически указывать на большое количество районов, где пик заражения был достигнут с задержкой примерно на две недели по сравнению с районами, в которых эпидемия началась раньше. На национальном уровне эта задержка полностью усреднена, и ее нельзя увидеть в данных на общегерманском уровне.Позже агрегированные районные модели, как правило, недооценивают количество случаев на национальном уровне. Причина этого может заключаться в том, что динамика эпидемии часто определяется локальными сверхраспространенными событиями, которые можно эффективно изолировать и изолировать. Эти события выглядят как выбросы на районном уровне, но увеличивают усредненные случаи на национальном уровне, что упрощает сопоставление их на более высоком уровне. Начиная с августа, инфекции, кажется, стали более разрозненными с гораздо более высокой вариабельностью, чем раньше.Это также примерно то время, когда было реализовано больше местных НКО, и централизованный подход к моделированию с фиксированными НКО для всех районов может стать слишком жестким для такого сценария.

Длины корреляции λ i , полученные из оценки вариограммы, подтверждают идею о том, что районы являются подходящим уровнем детализации для мониторинга и моделирования эпидемии. Тот факт, что экспоненциальные вариограммы лучше всего соответствуют данным, дополнительно подтверждает это, поскольку это относительно грубый тип корреляции по сравнению с e.грамм. Гауссовы вариограммы, указывающие на то, что, хотя существуют явные пространственные корреляции, в непосредственно соседних районах могут быть очень разные числа случаев. Если λ i меньше, чем среднее расстояние между соседними районами, это указывает на то, что NPI следует внедрять только на уровне местного района, например, согласно еженедельные показатели заболеваемости в районе, публикуемые RKI. Однако λ i больше, чем расстояние между районами и меньше, чем среднее расстояние между соседними государствами, предполагает, что NPI должны применяться на уровне штата или на промежуточном уровне, например.грамм. в Regierungsbezirken (провинции) в Германии. Если кластеры вырастут за пределы штата, общенациональные НКО, вероятно, снова будут уместны. Этот иерархический подход к контролю работает в обоих направлениях: не только для применения новых NPI в целевых пространственных масштабах, но и для отмены существующих в различных регионах по мере стихания эпидемии. Эта структура моделирования также позволяет очень легко делать прогнозы на разных иерархических уровнях, например какой эффект будут иметь NPI на еженедельных показателях заболеваемости, если они применяются на местном уровне на районном уровне или на уровне штата.Сочетание этого с экономической моделью может помочь найти баланс между эффективностью и стоимостью НКО. Следует иметь в виду, что количество случаев, по которым мы калибруем модель, скорее всего, занижены. Сероэпидемиологическое исследование в четырех особо пострадавших районах Германии выявило в 1,6–6 раз больше инфекций, чем сообщалось официально [27]. Как следствие, отчеты являются нижней границей фактического числа вновь инфицированных лиц. Однако эта нижняя граница все еще может использоваться в качестве прокси для будущих потребностей отделения интенсивной терапии [6].Однако, если стратегии тестирования не претерпят значительных изменений, нет оснований полагать, что относительные изменения фактических случаев заражения не сильно коррелируют с зарегистрированными. Следовательно, эффекты NPI могут быть оценены, поскольку они влияют на производную по времени зарегистрированных случаев и, следовательно, на относительное изменение. Показатели смертности кажутся более надежными, и даже было высказано предположение, что они являются лучшим показателем для сравнения пандемии в разных странах, чем показатели инфицирования [28].

Результаты модели, вероятно, улучшатся, если периоды NPI параметризуются индивидуально и последовательно. Это помешало бы модели увеличить количество случаев до NPI и фактическое увеличение, как можно увидеть в результатах для LK Gütersloh на 2020-06-09 (рис. 4) или в пиках на датах NPI в агрегированные модели (рис. 3). Однако существует множество подходов к такой последовательной параметризации. Подход, представленный в этом исследовании, может быть предшественником, из которого идентифицируются все постоянные параметры ( α , γ , κ , μ ).Впоследствии скорости контакта β, j можно было бы последовательно параметризовать, учитывая один период NPI за раз и с априорными значениями для β j , взятыми из прогона предшественника. В качестве альтернативы, постоянные параметры также могут быть оценены для каждого периода НПИ отдельно. Различия в этих предположительно постоянных параметрах можно использовать в качестве индикатора, чтобы увидеть, следует ли в дальнейшем разделить отсеки на разные возрастные группы, поскольку эти параметры действительно различаются между разными возрастными группами.Но изучение этих возможностей выходит за рамки данной работы.

Еще одним и, вероятно, более важным усовершенствованием может быть выбор подходящего алгоритма из множества опубликованных алгоритмов обнаружения выбросов [29] и его применение к временным рядам RKI для автоматической идентификации событий суперпредставителя. Такое событие затем может быть реализовано в существующей структуре моделирования с помощью дополнительного члена переноса, который действует как член источника импульса Дирака для отсека Инфекционный , но в то же время подчиняется законам сохранения.Таким образом, местные НКО можно выявлять автоматически и применять без необходимости вручную прописывать НКО для всех районов по отдельности.

Альтернативный подход мог бы заключаться в получении информации о событиях суперпредставителя путем определения точек изменения в частоте контактов, как это было сделано Dehning et al. [30].

Модели типа

SEIRD используются для прогнозов или моделирования сценариев [6, 31]. Таким образом, оценка прогностических возможностей модифицированной модели SEIRD (1) — (5) является будущим направлением нашей работы.Это может быть объединено с обнаружением выбросов, чтобы автоматически поднять флаг в случае внезапного увеличения новых зарегистрированных случаев за последние несколько дней.

Ссылки

  1. 1. Кучинотта Д., Ванелли М. ВОЗ объявляет COVID-19 пандемией; 91 (1): 157–160.
  2. 2. Фергюсон Н., Лейдон Д., Неджати Гилани Г., Имаи Н., Эйнсли К., Багуелин М. и др. Отчет 9: Влияние нефармацевтических вмешательств (НПИ) на снижение смертности от COVID19 и потребность в медицинской помощи.Доступно по ссылке: http://spiral.imperial.ac.uk/handle/10044/1/77482.
  3. 3. Khailaie S, Mitra T, Bandyopadhyay A, Schips M, Mascheroni P, Vanella P и др. type [;] Доступно по адресу: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2020.04.04.20053637.
  4. 4. Никола М., Альсафи З., Сохраби С., Керван А., Аль-Джабир А., Иосифидис С. и др. Социально-экономические последствия пандемии коронавируса (COVID-19): обзор; 78: 185–193.
  5. 5. Statistisches Bundesamt [Destatis] ;.Доступно по адресу: https://www.destatis.de/EN/Themes/Economy/National-Accounts-Domestic-Product/Tables/gdp-bubbles.html.
  6. 6. Барбаросса М.В., Фурманн Дж., Мейнке Дж. Х., Криг С., Варма Н. В., Кастеллетти Н. и др. Моделирование распространения COVID-19 в Германии: ранняя оценка и возможные сценарии; 15 (9): e0238559.
  7. 7. Митце Т., Косфельд Р., Роде Дж., Вельде К. Маски для лица значительно сокращают случаи заболевания COVID-19 в Германии: подход синтетического метода контроля; п. 31.
  8. 8.Гюнтер Т., Чех-Сиоли М., Инденбиркен Д., Робитайлес А., Тенхакен П., Экснер М. и др. Расследование сверхраспространения события, предшествовавшего крупнейшей в Германии вспышке SARS-Coronavirus 2, связанной с мясоперерабатывающим заводом;
  9. 9. RKI — Домашняя страница ;. Доступно по адресу: https://www.rki.de/EN/Home/homepage_node.html.
  10. 10. Kergaßner A, Burkhardt C, Lippold D, Kergaßner M, Pflug L, Budday D. и др. Мезомасштабное моделирование Covid-19 на основе памяти: временные рамки в Германии; 66 (5): 1069–1079.pmid: 32836600
  11. 11. Капур А., Бен X, Лю Л., Пероцци Б., Барнс М., Блейс М. и др. Изучение прогнозирования COVID-19 с использованием нейронных сетей с пространственно-временным графом.
  12. 12. Ван Л., Сюй Т., Стокер Т.Х., Стоккер Х., Цзян Ю., Чжоу К. Пространственно-временная эпидемиологическая модель машинного обучения для оценки риска COVID-19 на уровне округа Германии;
  13. 13. Statistisches Bundesamt [Destatis] ;. Доступно по адресу: https://www.destatis.de/DE/Themen/Laender-Regionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/Administrativ/04-kreise.html.
  14. 14. Kermack WO, McKendrick AG. Вклад в математическую теорию эпидемий; 115 (772): 700–721.
  15. 15. Дикманн О., Хестербик Я.А., Робертс М.Г. Построение матриц следующего поколения для компартментных моделей эпидемий, 7 (47): 873–885.
  16. 16. Дорман-младший, принц П.Дж. Семейство вложенных формул Рунге-Кутты, 6 (1): 19–26.
  17. 17. Авторы SciPy 10, Виртанен П., Гоммерс Р., Олифант Т.Э., Хаберланд М., Редди Т. и др.SciPy 1.0: фундаментальные алгоритмы для научных вычислений на Python; 17 (3): 261–272.
  18. 18. Метрополис Н., Розенблют А.В., Розенблут М.Н., Теллер А.Х., Теллер Э. Вычисление уравнений состояния с помощью быстрых вычислительных машин; 21 (6): 1087–1092.
  19. 19. Гастингс В.К. Методы выборки Монте-Карло с использованием цепей Маркова и их приложения, 57 (1): 97–109.
  20. 20. Хуска Т., Крафт П., Чаморро-Чавес А., Брейер Л. Определение параметров модели с помощью готового пакета Python; 10 (12): e0145180.
  21. 21. Шнике Т., Лангенберг Б., Шрамм Г., Краузе С., Стремпель Т. EVE — кластер высокопроизводительных вычислений ;.
  22. 22. Сальтелли А, Тарантола С, Чан КПС. Количественный независимый от модели метод глобального анализа чувствительности выходных данных модели; 41 (1): 39–56.
  23. 23. Матерон Г. Основы геостатистики; 58 (8): 1246–1266.
  24. 24. Рубин Ю. Прикладная стохастическая гидрогеология. Oxford University Press ;.
  25. 25.Шулер Л., Мюллер С. GeoStat-Framework / GSTools: Volatile Violet v1.2.1 ;. Доступно по ссылке: https://zenodo.org/record/3751743.
  26. 26. Сокал Р.Р., Рольф Ф.Дж. Биометрия: принципы и практика статистики в биологических исследованиях. 3-е изд. W.H. Фримен ;.
  27. 27. Сантос-Ховенер С., Буш М.А., Кошоллек С., Шлауд М., Хобель Дж., Хоффманн Р. и др. Сероэпидемиологическое исследование распространения SARS-CoV-2 среди населения в особо пострадавших районах Германии — протокол исследования местного исследования CORONA-MONITORING;
  28. 28. Lau H, Khosrawipour T., Kocbach P, Ichii H, Bania J, Khosrawipour V. Оценка массового занижения и занижения данных о случаях COVID-19 в нескольких глобальных эпицентрах; 27 (2): 110–115.
  29. 29. Ходж В.Дж., Остин Дж. Обзор методологий обнаружения выбросов; 22: 85–126.
  30. 30. Денинг Дж., Циренберг Дж., Шпицнер Ф.П., Вибрал М., Нето Дж. П., Вильчек М. и др. type [;] Доступно по адресу: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2020.04.02.20050922.
  31. 31. Майер Б.Ф., Брокманн Д. Эффективное сдерживание объясняет субэкспоненциальный рост недавних подтвержденных случаев COVID-19 в Китае; п. eabb4557.
  32. 32. GeoBasis-DE / BKG 2019 ;. Доступно по адресу: https://gdz.bkg.bund.de/index.php/default/open-data/verwaltungsgebiete-1-250-000-ebenen-stand-31-12-vg250-ebenen-31-12.html .

Прогнозирование транспортного шума с использованием регрессии землепользования — масштабируемый подход

После первого представления области исследования мы начинаем с компиляции независимых переменных-предикторов модели (выделены синим цветом на рис.1). Чтобы представить уровень шума дорожного движения и соответствующее взаимодействие звуковой волны с окружающей средой, рассматриваются четыре различных входа: дорожная инфраструктура, застроенные конструкции (LoD1) и природная среда с точки зрения земного покрова (LCC) и топологии (DEM). . На этапе предварительной обработки эти данные интегрируются в соответствии с разрешением 10 × 10 м, которое обычно требуется в европейских исследованиях шума. Поскольку шум может распространяться на большие расстояния, контекстные эффекты охватываются при восьми радиусах движущегося окна в диапазоне от 12.От 5 до 1600 м. После выбора наиболее подходящего радиуса для каждой переменной предикторы встраиваются в моделирование. Производятся выборки аналогичных имитированных шумовых данных (выделены зеленым цветом), которые позже также называются виртуальными микрофонами. Среди четырех исследованных схем выборки два стратифицированных подхода требовали, чтобы в качестве страты были соответственно категории городского землепользования и классы шума. Наборы выборочных данных описываются статистически ( t -тест), прежде чем они будут связаны с переменными-предикторами (выделены оранжевым цветом).Во время различных перекрестных проверок параметры оцениваются. И последнее, но не менее важное: оба данных используются для обучения окончательной модели, которая в конечном итоге применяется к большей области.

Рис. 1: Блок-схема группировки данных (прямоугольники) и методов (ромбы) по основным методическим этапам (цветной фон).

Черные линии иллюстрируют поток данных в целом, а серые линии обозначают вспомогательную информацию, необходимую только на отдельных этапах. Пунктирные элементы обозначают процессы выбора.

Область интереса

В этом исследовании мы приводим пример излучения и распространения транспортного шума в Кобленце и его окрестностях, немецком городе с 113 844 жителями, проживающими на 105 км. 2 [29].Город Кобленц представляет собой отличный пример для обучения модели из-за его различных типов построенных структур, неоднородной природной среды и топографии, разнообразной дорожной сети и пространственных нюансов шума. То есть его административные границы охватывают различные структурные особенности: от плотной застроенной морфологии до сельской местности с низкой плотностью застройки и от равнин до крутых речных берегов у извилистых рек Рейн и Мозель (см. Рис. S1).

Далее Кобленц окружен туристическим регионом Рейнской долины, определенным Немецким статистическим управлением (Destatis) и Федеральным управлением строительства и регионального планирования (BBSR).Это 924 км. 2 крупный географический объект, расположенный вдоль реки Рейн, соединяющий четыре города и 56 муниципалитетов с общей численностью населения 773 071 человек [29]. Мы выбрали этот район для развертывания окончательной модели LUR, поскольку он окружает город Кобленц и имеет с ним общие морфологические особенности. Это, в частности, пригородные постройки вдоль северной петли реки (например, Валлендар, Бендорф, Нойвид и т. Д.), А также сельхозугодья, выходящие на юг. Кроме того, интересно отметить, что из-за того, что основные дороги чаще всего проходят параллельно реке и, следовательно, за пределами этого привлекательного для туристов региона, данные о шумах доступны редко.

Данные моделирования шума выборки

Из-за дорогостоящего характера выборки для измерения шума схемы выборки, применяемые в других исследованиях, чаще стратифицированы [19,20,21,22, 25, 26, см. Также таблицу S1], чем случайные [ 24]. Это неудивительно, поскольку стратифицированная выборка, как известно, более рентабельна [30]. Насколько нам известно, систематический подход к отбору проб еще не применен. Как при систематической, так и при случайной выборке единицы выборки отбираются независимо друг от друга с равной вероятностью, так как они могут лучше всего представлять полный набор данных (см. Первые два столбца на рис.2). Однако, особенно при меньших размерах выборки, оба подхода могут также привести к относительно большим пробелам в области выборки. В соответствующей литературе размеры выборки варьируются от 40 (Жирона в [21]) до 729 (по пяти городам в [26]). Поскольку важность определения местоположения образцов подчеркивалась с самого начала LUR, связанных с шумом [15], мы моделируем его эффекты в этом исследовании с помощью 2000 виртуальных полевых кампаний. Таким образом, наши эксперименты по выборке систематически изменяют схему выборки, размер выборки и случайные влияния.Мы рассмотрели случайный, систематический и два варианта схем стратифицированной выборки, направленных на полное представление уровней шума. Последняя, ​​стратифицированная выборка, призвана гарантировать, что вся популяция хорошо представлена ​​при меньших затратах на сбор [30]. Мы воспроизводим подход Chang et al. [25], стратификация по категориям землепользования с использованием 22 различных классов LU / LC, определенных Европейским городским атласом [31] как страты. Аналогично, поскольку фактические данные о шуме уже преобладают, мы также стратифицировали выборки на основе приращения 5 дБ (А) (проиллюстрировано в третьем столбце на рис.2). Далее, исследуя неопределенности из-за размера выборки, N был увеличен с 50, 100, 200, 500 до 1000 для каждой схемы выборки. Эти N s аналогичны предыдущим исследованиям (см. Таблицу S1) и не только. Что касается стратифицированной выборки, то скудные внешние классы могут привести к фактическому меньшему количеству N , отобранному в конечном итоге (далее именуемому N с выборкой ). Чтобы учесть систематическую ошибку при генерации случайной выборки, мы повторяем каждый эксперимент с 100 различными начальными числами случайных чисел.В случае регулярной выборки это начальное число относится к смещению в сетке выборки.

Рис. 2: Иллюстрация схем выборки и различных концепций перекрестной проверки.

Выделенные точки (фиолетовые) представляют выборки, исключенные для отдельной итерации перекрестной проверки. Цветной фон показывает уровень шума в виде слоев. Пунктирные красные линии обозначают административные границы, используемые для блокировки перекрестной проверки.

Для справки мы рассмотрели моделирование шума в соответствии с требованиями ЕС для наших виртуальных кампаний.Местные власти Кобленца предоставили нам результаты моделирования за 2017 год (см. Центральный рис. S2). Такие карты, выполняющие КОНЕЦ, создаются, комбинируя входные данные высокого разрешения, такие как информация о движении и накопленный инвентарь, с моделями распространения трассировки лучей [13, 14]. Выходные данные инженерного программного обеспечения имеют пространственное разрешение 10 × 10 м, непрерывные значения пикселей отображают смоделированный шум дорожного движения L den . Таким образом, L den варьируется от 12.От 8 до 88,3 дБ (A), со средним значением 51,0 дБ (A) и стандартным отклонением sd = 11,1. Преимущество использования карт шума END вместо фактических измерений на месте состоит в том, что они зависят от источника (например, шума дорожного движения) и обеспечивают ежегодные усредненные уровни звукового давления, которые являются основой для принятия политических решений. Кроме того, 1,05 миллиона пикселей нашей области исследования позволяют всесторонне исследовать эффекты выборки, что важно для оценки переносимости модели.Однако из-за разнородной сети инфраструктуры, а также различных топографических, застроенных и естественных морфологий уровни звукового давления не являются однородными (см. Карту на рис. S2 или таблицу S2 для описательной статистики по всем 30 районам соответственно. Таблица S3 для описательной статистики по отношению к Атласу городов), но структурирована пространственно. На северо-востоке расположены две очень громкие и дальние слышимые автомагистрали, оказывающие влияние на значительную часть прилегающих районов. Оттуда через центр города в южном направлении проходит магистральная дорога, которая, наконец, соединяет восточные части города через реку Рейн.Основные дороги расположены вдоль берегов реки, а одна (B327) извилистая в гору на юго-юго-запад. Здесь хорошо показано, что масштабы распространения шума также зависят от окружающей природной среды. Масштабы b и c на рис. S2 подчеркивают местные эффекты, обусловленные морфологией и топографией сильно застроенных городов.

Выбранные уровни звукового давления L den считаются измерениями виртуального микрофона. Для статистической оценки воздействия выборки репрезентативность каждой из 2000 виртуальных полевых кампаний оценивается путем агрегирования их среднего значения и стандартного отклонения.Затем они были соотнесены со всей совокупностью с использованием двустороннего критерия t , предполагая, что дисперсии равны.

Переменные-предикторы

В целом предикторы LUR в исследованиях, связанных с шумом, варьируются от физической дорожной инфраструктуры [19,20,21,22,23,24,25,26], информации о дорожном движении [21, 22, 24,25, 26], окружающие постройки [20,21,22,23,24], участки землепользования / под покровом [19,20,21,22,23,24,25,26], вегетативные показатели [20, 22, 23 , 26], а также среди данных о погоде [25] и топографии [26] к любой другой вспомогательной информации, предположительно влияющей на переменную отклика.Основываясь на этой литературе и обзоре данных (см. Также Таблицу S1), мы наследуем наиболее общие черты и, стремясь к крупномасштабной воспроизводимости, уделяем приоритетное внимание общедоступным источникам данных на протяжении всего исследования. Чтобы включить контекстные эффекты, такие как расположение улиц, плотность застройки и доля зеленых насаждений, были использованы движущиеся окна. Соответствующие функции агрегирования (сумма, среднее и т. Д.) Зависят от переменной и их соответствующей географической рациональности, которая изложена ниже. Что касается радиусов, предыдущие исследования не пришли к соглашению о стандартизированном и общепринятом правиле их определения.Тем не менее, применяемые радиусы обычно находятся в диапазоне от 50 до 1000 м, а также некоторые конкретные масштабы уже использовались чаще (выделены жирным шрифтом в следующем перечислении). В отношении логарифмического поведения затухания шума мы использовали систематически масштабированные радиусы 12,5, 25 , 50 , 100 , 200 , 400, 800 и 1600 м. Затем, следуя описаниям Ragettli et al. [22] и Liu et al. [26] априори был выбран наиболее подходящий радиус для каждого объекта.Для этого для каждой доступной переменной была подобрана двумерная линейная модель. Наиболее подходящий радиус для каждой переменной был выбран на основе наименьшей среднеквадратичной ошибки (RMSE). Таким образом, вместе с шестью объектами близости к дорогам в конечном итоге была рассмотрена 21 объект.

Дорожная инфраструктура

В этом исследовании мы уделяем внимание транспортному шуму, издаваемому вдоль дорог. Следовательно, важна дорожная сеть и близость к ней. Мы берем пространственное расположение улиц из данных OpenStreetMap (OSM).Поскольку данные о трафике отсутствовали, мы рассмотрели различные функциональные типы дорог: автомагистраль, магистраль, основная, вторичная, третичная и жилая дорога в качестве прокси для пропускной способности трафика и ограничений скорости. Мы проверили пригодность этих метаданных, исследуя значения L den в центре дороги. Последующие тесты ANOVA для значительно различающихся уровней шума между шестью типами дорог. Затем, будучи закодированы как фиктивные переменные [32], их эффекты были добавлены в модель для каждого типа дороги отдельно.Таким образом, мы различаем два типа эффекта — близость и суммарная длина дороги. В обоих случаях туннели были исключены на протяжении всего исследования [21].

При масштабе разрешения 10 × 10 м были получены значения близости к дорогам, такие как цифровые числа сетки, отображающие расстояние до ближайшей дороги в метрах. Мы рассматриваем этот растровый подход, проведенный Harouvi et al. [24], более чувствительный, чем векторные буферные кольца [19,20,21,22,23, 25], и, следовательно, оправдывает необходимость дополнительных вычислительных ресурсов.Известно, что вдоль этих градиентов с увеличением расстояния до источника уровни звука снижаются на логарифмической основе [33]. Следовательно, пространство функций было преобразовано в журнал.

Кроме того, для каждого местоположения учитывались все соседние дороги. Это позволяет накапливать несколько открытых участков дороги, например на перекрестках и многополосных дорогах. Для этого мы сначала растеризуем входные объекты, где значение каждой ячейки представляет собой длину прилегающей дороги, умноженную на количество полос, как это рекомендуется в Европейском руководстве по эффективной практике [34].Если последний атрибут был недоступен, по умолчанию используется один. Затем суммарная длина дороги была суммирована [19, 20, 21, 22, 23, 25, 26] с использованием систематически масштабируемых движущихся окон, определенных выше.

Городская морфология

Здания и соответствующие им объемы также важны для распространения звука [35,36,37]. С одной стороны, их фасад, обращенный к излучению, отражает звук. Это очень хорошо иллюстрируют густые уличные каньоны, которые, как известно, повышают уровень шума [38].Наоборот, на стороне зданий, обращенной к дороге, уровень шума значительно ниже. Чтобы включить морфологию городов, в модель добавляются данные о площади зданий и высоте на основе общенациональных данных уровня детализации 1, установленного Федеральным агентством картографии и геодезии [39].

Затем, используя движущиеся окна, определенные выше, окрестность была интегрирована в список предикторов путем усреднения средней застроенной высоты. Подобно индексу топографического положения (TPI), введенному Вейссом [40], значения были нормализованы путем вычитания застроенной высоты центрального пикселя.Положительные значения обозначают превосходные местоположения, а отрицательные значения представляют собой местоположения, расположенные ниже, чем их окружение (долины). Следовательно, эти значения соответствуют громкости, доступной для распространения звука.

Природная среда

Подобно искусственной среде, окружающая топография имеет важное влияние на распространение звука [41]. Поэтому EU-DEM [42] был масштабирован до разрешения 10 × 10 м с использованием билинейной интерполяции. Соответствующий TPI также был получен для указанных выше радиусов подвижного окна.

Кроме того, распространяющиеся звуковые волны взаимодействуют с поверхностью земли [43]. В то время как плоские и твердые поверхности, такие как водоемы и некоторые искусственные материалы, обладают отражающими акустическими свойствами, другие, мягкие или пористые материалы обладают поглощающими эффектами [41, 44]. В случае растительного покрова эксперименты по сравнению распространения шума на участках, покрытых деревьями, с такими, покрытыми травой, показали, что этот эффект пропорционален биомассе [45, 46]. В нашем исследовании мы представляем земную поверхность с помощью классификации земного покрова, полученной с помощью дистанционного зондирования [47].Этот общедоступный продукт, рассчитанный на основе разновременного набора данных Sentinel-2 с использованием эталонных образцов обследования Land-Use / -Cover Area, этот общедоступный продукт с общей точностью 93,1% имеет те же пространственные свойства, что и эталонные единицы, определенные выше. Он включает семь классов земного покрова, которые, как ожидается, будут важны для картирования шума: искусственная земля, открытый грунт, водные территории, а также подробная информация о растительной биомассе и ее сезонности (многолетние растения с низким содержанием, многолетние растения с высоким уровнем, сезонные низкие и высокие уровни сезонной растительности).В рамках процесса гармонизации данных каждый класс земного покрова рассматривается отдельно [32]. Движущиеся окна вычисляли соответствующую долю земельного покрова для каждого заданного радиуса окрестности в процентах.

Моделирование

Чтобы систематически проверить возможности и ограничения наших различных экспериментов по выборке, мы выбрали линейную регрессию наименьших квадратов. Чаще всего они используются в данном тематическом контексте [19, 21, 23,24,25]. Кроме того, их вычислительная сложность управляема.Это актуально как для повторяющегося обучения наших 2000 виртуальных полевых кампаний, так и для прогнозирования. Что касается разрешения 10 × 10 м, очень важно, чтобы модель могла быть развернута на более широких площадях, представляющих интерес. Сосредоточившись на выборке артефактов, мы выбрали простую и последовательную реализацию модели и исключили вариативность между экспериментами, не рассматривая подходы прямого (как в [21,22,23, 25]) или обратного выбора [19, 20, 24, 26].

Характеристики модели оцениваются с использованием пяти дополнительных вариантов перекрестной проверки и трех показателей точности.Перекрестная проверка — это распространенный подход, направленный на статистически независимую оценку, особенно интересную при небольших размерах выборки. Оставляя n случайных выборок, модель подбирается без этих n выборок и сравнивается с ними на следующем этапе (сравните строки на рис. 2). При этом доступна независимая мера для количественной оценки переносимости модели. Обычно (как в [20,21,22, 25, 26] n — это единица (далее именуемая LOOCV) или (как в [19, 24, 26]) дробь, т.е.g., 10% случайных выборок (в дальнейшем именуемые LGOCV 10% без исключения группы). Подобно Liu et al. [26], в этом исследовании мы реализовали LOOCV, LGOCV 10% , LGOCV 25% и LGOCV 50% . Однако, особенно когда данные структурированы, например, по ландшафту, пространственная автокорреляция может поставить под угрозу центральное предположение о том, что данные обучения и оценки независимы, например, нельзя сделать никаких выводов относительно переобучения [28]. Для таких приложений Roberts et al.[28] рекомендовали блокировать (хотя деление не обязательно должно быть прямоугольным) соответственно выборки перекрестной проверки. То есть модель обучается на одной части города, а затем тестируется в новой, невидимой области. Поскольку пространственный перенос представляет особый интерес в нашем исследовании, мы рассматриваем два подхода: LSOCV Admin не учитывает один из 30 пространственных районов Кобленца, а второй, LSOCV Urb.Atl. подтверждает переносимость путем блокирования выборок на основе структур городских поселений.Это достигается за счет использования в виде блоков геометрии полигонов 22 различных классов LU / LC из набора данных European Urban Atlas [31].

Мы оцениваем точность моделей, вычисляя коэффициент детерминации ( R 2 ), среднеквадратичную ошибку (RMSE) и среднюю абсолютную ошибку (MAE). Во время перекрестной проверки метрики точности были сведены в среднее значение и стандартное отклонение. Кроме того, для каждого эксперимента с выборкой мы подбираем общую модель, включающую все образцы.Хотя метрики точности для этой модели не указывают на ее переносимость, предполагается, что она лучше всего обучена и должна применяться на новых данных [28]. Несоответствие между метриками перекрестной проверки и общей точности указывает на внутреннюю валидность модели [25]. Согласно Eeftens et al. [48], разница R 2 <0,15 напоминает надежную модель. В конце концов, после выбора окончательной модели на основе этих оценок, она была развернута в соседних общинах в долине Рейна.

Ваш путеводитель по миру :: Интернет-проект Наций

Словарь
Смысл слов

Liberal — Происхождение от французского libéral <лат. Liberalis = либеральный; щедрый; благородный, на: liber = free
перевести на просвещенный; свободное мышление; свободный духом; терпимый; либеральный; непредвзято; беспристрастный; и неформальный.

Демократическая — основанная на принципах демократии, действующая в соответствии с принципами демократии; стремление к демократии; либеральный и неавторитарный.Происхождение от греческого dēmokratía = Народная власть, система правления всего населения.

Радикальные — относящиеся к фундаментальной природе чего-либо или влияющие на них; далеко идущие или основательные. Происхождение от позднего среднеанглийского (в значении «образующий корень»: от позднего латинского радикала, от латинского radix, radic- «корень».
Таким образом, радикальный демократ — это тот, кто полностью стремится к демократии.

Прогрессивный — относящийся к , или характеризуется прогрессом.
Синонимы: авангард; эмансипация; развитый; прогрессивный; движение в ногу со временем; модерн; задающий тенденции; новаторский; современный.Происхождение от французского прогрессивного, to: progrès = прогресс <латинское progressus = прогресс, прогрессия

Антифа — антифа научная акция и левое политическое движение в Соединенных Штатах и ​​Европе. Происхождение этого термина было противодействием (нацистскому) фашизму в Германии во время и сразу после Второй мировой войны. (Нем., Сокращенно от «Антифашизм»)

Фашист — человек крайне правых или авторитарных.

Фашизм — форма правоэкстремистского, авторитарного, крайне расистского и националистического правительства.Фашизм характеризуется диктаторским использованием власти посредством насильственного подавления оппозиции, свободы прессы и свободы выражения мнений, а также строгого регулирования общества.

Диктатор — правитель, обладающий полной властью над страной, обычно тот, кто установил контроль с помощью силы, приостановив гражданские свободы и устранив политическую оппозицию.

Цитата
Вдохновляющая цитата недели
Любой, кто лжет, чтобы заработать себе на жизнь, опасен.
Аластер Рейнольдс — Город пропасти

Совет времени
Не доверяйте никому, кто говорит, что «все это знают».

Основные правила
Большой взрыв был беззвучным и темным событием , вселенная плоская , земля сфера (своего рода), а гравитация работает вокруг часов.

3 способа планирования землепользования и зонирования для увеличения плотности городского населения | TheCityFix

Городам с быстро растущим населением следует обратиться к зонированию и планированию землепользования для создания плотных городских территорий. Сингапур, например, ввел инклюзивное зонирование, чтобы помочь жителям рабочего класса приобрести дома недалеко от центра города.(Фотография Нильса де Вриса / Flickr)

Где бы вы чувствовали себя безопаснее, гуляя в одиночестве в 3 часа ночи: на оживленной улице с интенсивным движением транспорта или в малонаселенной части большого города? Большинство людей, скорее всего, выберут первое. Действительно, более высокая плотность населения может сделать улицы города более безопасными в любое время суток, одновременно способствуя коммерческой деятельности и придавая городам привлекательный и шумный характер.

Планирование землепользования и зонирование являются основными инструментами городов для увеличения плотности населения и поддержки высококачественных услуг.Планирование землепользования широко определяет развитие, в то время как законы о зонировании регулируют конкретные участки земли и определяют, как их можно использовать. Без этих правил и стимулов многие застройщики продолжат строительство там, где это наиболее рентабельно: за пределами города. Например, евклидово или одноразовое зонирование является доминирующим стилем зонирования, и его часто обвиняют в поощрении разрастания, поскольку оно разделяет землю на отдельные жилые, коммерческие и промышленные зоны.

Евклидово зонирование.(Рисунок: город Кристал-Лейк, штат Иллинойс)

Однако есть альтернативные инструменты, которые города могут использовать для увеличения плотности, в том числе: бонусы за плотность , инклюзивное зонирование, стимулирующее зонирование, сборка земель и градуированное зонирование плотности . Мы сгруппировали их в 3 типа инструментов зонирования и планирования землепользования, которые города могут использовать для повышения плотности и роста:

(1) Бонусы плотности

Бонусы за плотность позволяют застройщикам строить более плотно, чем обычно допускается, в обмен на предоставление общественных благ, таких как доступное жилье.Этот инструмент зонирования позволяет достичь двух целей: (1) разработчики могут строить дополнительные единицы, увеличивая потенциальную прибыль, и (2) малонаселенные районы становятся более плотными. Например, вместо того, чтобы строить дом на одну семью на большом участке, девелопера будет стимулировать строительство нескольких доступных кондоминиумов — проект, который в противном случае был бы незаконным. Зонирование по плотности похоже на зонирование по стимулам, потому что оно делает исключения из правил плотности в обмен на некоторую общественную выгоду.

Одним из примеров того, как это может работать на практике, является Онтарио, Канада, который в 1983 году ввел в действие Раздел 37, разрешающий застройщикам строить за пределами существующих ограничений плотности в обмен на «помещения, услуги или вопросы».Муниципальный совет Онтарио интерпретировал это как денежные взносы или общественные блага, такие как местный парк. Быстро развивающимся городам, таким как Торонто, было разрешено увязать экономический рост с улучшением обслуживания и доступным жильем. Бонусы за плотность населения служили городу, поощряя застройку с высокой плотностью населения, и приносили выгоду гражданам, расширяя общественные объекты и услуги. И только с 2007-2011 гг. Закон о бонусе за плотность размещения S37 предоставил Торонто 136 миллионов долларов в виде денежных взносов.

(2) Включающее зонирование

Включение зонирования требует, чтобы новые строительные проекты включали определенный процент доступных по цене единиц.Этот тип зонирования дополняет увеличение плотности, гарантируя, что люди с низким и средним доходом, а также лица с различным этническим и расовым происхождением, которые часто вытесняются за пределы хорошо обслуживаемых густонаселенных городских районов, могут позволить себе жить в городе. Инклюзивное зонирование гарантирует, что развитие не приведет к вытеснению бедных слоев населения и меньшинств, что приведет к созданию более стабильной и надежной рабочей силы для городов.

В Сингапуре, например, инклюзивное зонирование успешно объединило различные этнические общины, что в свете расовых беспорядков в Сингапуре в 1960-х годах было сложной задачей.Совет по жилищному строительству и развитию Сингапура (HBD) добился этого, разрешив людям покупать дома за счет мобилизации своих пенсионных ресурсов. Эта форма инклюзивного жилья привела к тому, что 90 процентов сингапурцев стали владельцами домов, причем 80 процентов жили в финансируемом государством жилье. Важно отметить, что HBD также принял меры по обеспечению разнообразия посредством своей Политики этнической интеграции.

(3) Сборка земельных участков и градуированное зонирование по плотности

Наконец, сборка земель — вид планирования землепользования — представляет собой процесс объединения небольших участков земли в более крупные участки с целью перепрофилирования недостаточно используемых территорий.Один из способов использования земельного участка для достижения плотности — это градуированное зонирование плотности (GDZ). GDZ стимулирует застройщиков строить здания с большей плотностью на больших участках земли и строить менее плотные конструкции на небольших участках земли. В конечном итоге это способствует эффективному использованию городских земель премиум-класса для более плотной застройки.

Рассмотрим Гуджарат, Индия, где сборка земли успешно развивала инфраструктуру — ключевой компонент хорошей плотности. В 1999 году в Закон о городском планировании и развитии города Гуджарата были внесены поправки, позволяющие правительству выделять землю для строительства инфраструктуры.В результате землевладельцы были довольны этим районом, а проекты по развитию выполнялись в соответствии с графиком.

Использован земельный участок до (слева) и после (справа) земельной сборки. (График: Институт доступного жилья)

Переход от зонирования одноразового использования к участию общественности

Планирование землепользования и зонирование могут использоваться новаторскими способами для обеспечения справедливости и увеличения плотности. Однако разработка и внедрение правил зонирования должны быть совместным процессом с участием общественности.Подходы к зонированию сверху вниз часто отталкивают граждан и затрудняют надлежащее удовлетворение потребностей жителей и владельцев бизнеса.

Плотные города более эффективны, справедливы и динамичны. Первый шаг — уход от одноразового зонирования. Вместо этого городским руководителям следует обратиться к инструментам планирования землепользования и зонирования, чтобы избежать разрастания и обеспечить устойчивое развитие.

Теги: плотность, Гуджарат, Планирование землепользования, Мона Куреши, Робин Кинг, Сингапур, Торонто, городское развитие, городское управление, рабочий класс, зонирование

Среда: Борьба с DF и Farming Anti-AF (снова) — Обсуждение дикой природы и клана

Божественные силы попросили нас драться, и мы с радостью согласились, так как довольно давно не сражались с DF.После массирования мы поднялись на обычное место боя и опустились до цифр Df. Мы дрались чисто 30 минут, пока Anti-AF, наконец, не узнал о бое. Ts были бедняги, которые пытались с 17 людьми и после 4 попыток разбиться не смогли никого убить.

Поскольку им требовалось 5 минут для повторной массы между каждой попыткой, мы вошли в их мир и заставили их паниковать телеграфом. Очевидно, они вызвали другие плохие кланы и, как ни странно, Sv / Rot одновременно вошли в систему.Несмотря на то, что это был 1 на 3, мы вынудили Rot / Sv / Ts немедленно начать откат к Gdz.

В течение следующих 5 минут они пытались перетащить его в Ньюгейт, и к тому времени, когда они добрались туда, в игре было (без тролля) 6 человек. Мы бросились за ними и убили их еще до того, как они добрались до Гдзя. Когда они все вернулись, мы отправили 6 человек, чтобы занять Sv / Ts внутри Гдз. Всю оставшуюся ночь Св / Ц (42 человека) пытались очистить 6 человек внутри Гдз и потерпели неудачу.

Позаботившись о Sv / Ts, мы обратили наше внимание на Гниль и окружили их за пределами Гдз.Это было похоже на любой другой бой, в котором Гниль налетела на нас и мгновенно умерла. После 30 минут самоубийства для нас, им было достаточно, и они решили оставить ГДЗ попытаться, но затем были повреждены обоими нашими заграждениями на Sv / Ts И людьми снаружи и умерли еще быстрее.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *