Ich bin neu in Arcmap-Arceditor 10 und könnte Ihre Hilfe wirklich gebrauchen. Ich habe Ethanolanlagen (die Mais zur Herstellung von Ethanol verwenden) und Maisproduktionsmengen in den Grafschaften der USA kartiert.
Mein Ziel ist es, Pufferzonen (Kreise) um die Ethanolpflanzen (Punkte) zu zeichnen. Der schwierige Teil ist jedoch, dass die Kreise widerspiegeln müssen, aus welcher Region eine Ethanolanlage Mais kauft, um ihre Ethanolproduktion aufrechtzuerhalten. Ich weiß, wie viel Mais jede Pflanze benötigt, und ich kenne die durchschnittliche Maisproduktion / Quadratmeile in jedem Landkreis. Wie kann Arcmap die Radien der Pufferzonen berechnen, aus denen Mais gezogen werden soll? Dies wird besonders schwierig, wenn ich eine Ethanolanlage an der Grenze zweier Grafschaften habe und jede Grafschaft eine andere Maisproduktionsmenge / Quadratmeile hat.
Wissen Sie, ob dies in arcmap möglich ist? Wenn ja, wie soll ich vorgehen? Ich danke dir sehr!
In der beigefügten Abbildung sind die Punkte Ethanolpflanzen. Die roten Regionen zeigen, dass der Landkreis autark genug ist, um genügend Mais für seine Ethanolpflanzen zu produzieren. Die orangefarbenen Regionen zeigen, dass Mais aus anderen Landkreisen importiert werden muss, um seine Ethanolpflanzen zu unterstützen.
Eine Sache, die Sie hier beachten sollten, ist, dass Sie nicht genau darstellen möchten, welche Bereiche tatsächlich zur Fütterung der Pflanze verwendet werden. Ein Landkreis könnte beispielsweise seine gesamte Maisproduktion in der östlichen Hälfte haben. (Und eine Pflanze zieht möglicherweise nicht einmal aus benachbarten Landkreisen.)
Sie möchten nur eine kartografische Konvention, die den ungefähren relativen Maßstab basierend auf den angrenzenden Landkreisen zeigt. Hier ist, wie ich das machen würde ...
In Ihrer Ethanol-Pflanzenpunktschicht hätte ich vier Attribute: Mais benötigt, Durchschnittsertrag, Pufferradius und Rest. Der benötigte Mais würde konstant bleiben. Der Pufferradius ist der aktuell verwendete Pufferradius. Der durchschnittliche Ertrag ist der durchschnittliche Ertrag pro Quadratmeile innerhalb dieses Radius, und der Rest ist die Differenz zwischen dem benötigten Mais und dem durchschnittlichen Ertrag * pi * Radius ^ 2. Die Ethanol-Pflanzenschicht sollte ebenfalls eine eindeutige Kennung haben (für Verbindungen).
Sie versuchen, Ihre Residuen zu minimieren. Sie möchten einen Grenzwert für Ihre Residuen festlegen (z. B. wenn die berechnete Menge innerhalb von 100 Scheffel des benötigten Mais liegt, werden Sie den Radius nicht weiter verfeinern).
Sie benötigen auch eine County-Schicht mit zwei Attributen: dem durchschnittlichen Maisertrag pro Quadratmeile und der Menge des produzierten Mais (die Sie aus der Fläche * dem durchschnittlichen Maisertrag erhalten können). Die letzte ist wirklich eine Dummy-Variable für die spätere Berechnung. Wenn Sie Landkreise mit einem durchschnittlichen Maisertrag pro Quadratmeile von Null haben, setzen Sie diesen stattdessen auf eine beliebig kleine Zahl. Nullen in diesem Feld verursachen später Probleme.
Wählen Sie einen anfänglichen willkürlichen Radius, der kleiner als die normale Breite eines Landkreises ist, z. B. 1 Meile, und setzen Sie den Radiuswert für alle Pflanzen auf diesen Wert. Führen Sie diese Vorgänge in einer Geodatabase aus, damit das Bereichsattribut automatisch beibehalten wird.
Diesen nächsten Abschnitt möchten Sie möglicherweise als Python-Skript oder Geoverarbeitungsmodell automatisieren:
Wie oben erwähnt, möchten Sie möglicherweise die Schritte 1 bis 8 skripten oder modellieren, da Sie diese mehrmals wiederholen werden. Genauso einfach können Sie das Ganze aber auch manuell ausführen. Optional können Sie anstelle eines Residuums in Schritt 8 den Radius für alle Features immer neu berechnen, bis Sie eine Ausgabe aus Schritt 7 erhalten, in der alle Features ein zufriedenstellendes Residuum aufweisen.
Wenn Sie den Punkt erreicht haben, an dem Sie mit den Residuen zufrieden sind, ist Ihre Pufferausgabe aus Schritt 1 im letzten Durchgang der Puffer, den Sie für Ihre Karte verwenden möchten.
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Katherine,
Diese Studie mit GIS für Ethanol hat ein Modell standardisiert, damit es skalierbar ist. (Möglicherweise übertrieben, wirft jedoch gute Fragen auf, die sich auf Ihren aktuellen Arbeitsablauf auswirken können.)
Die Studie kann verwendet werden, um ideale Bioethanol-Anlagenstandorte anhand von 3 Szenarien zu bewerten:
1. Kontrollszenario 2. Wirtschaftsszenario 3. Umweltszenario
http://www.uoguelph.ca/geography/research/geog4480_w2011/Group01/pg1.shtml
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