t.rast.accumulategrass - Online di Cloud

PROGRAM:

NAMA

t.rast.akumulasi - Menghitung akumulasi siklik dari dataset raster ruang waktu.

KEYWORDS

temporal, akumulasi, raster, waktu

RINGKASAN

t.rast.akumulasi
t.rast.akumulasi --membantu
t.rast.akumulasi [-nr] memasukkan=nama keluaran=nama [menurunkan=nama] [atas=nama] awal=string
[berhenti=string] siklus=string [mengimbangi=string] [rincian=string] nama dasar=string
[batas=bawah, atas] [bergeser=mengapung] [skala=mengapung] [metode=string] [--menimpa]
[--membantu] [--bertele-tele] [--tenang] [--ui]

Bendera:
-n
Daftarkan peta kosong dalam dataset raster ruang waktu keluaran, jika tidak, peta akan menjadi
dihapus

-r
Membalikkan arah waktu dalam akumulasi siklik

--timpa
Izinkan file keluaran untuk menimpa file yang ada

--membantu
Cetak ringkasan penggunaan

--bertele-tele
Keluaran modul verbose

--diam
Keluaran modul yang tenang

--ui
Paksa meluncurkan dialog GUI

Parameter:
memasukkan=nama [yg dibutuhkan]
Nama dataset raster ruang waktu input

keluaran=nama [yg dibutuhkan]
Nama dataset raster ruang waktu keluaran

menurunkan=nama
Masukkan dataset raster ruang waktu yang menentukan ambang batas bawah, nilai lebih rendah ini
ambang batas dikeluarkan dari akumulasi

atas=nama
Masukkan dataset raster ruang waktu yang menentukan ambang atas, nilai di atas ini
ambang batas dikeluarkan dari akumulasi

awal=string [yg dibutuhkan]
Titik awal temporal untuk memulai akumulasi, misalnya '2001-01-01'

berhenti=string
Tanggal sementara untuk menghentikan akumulasi, misalnya '2009-01-01'

siklus=string [yg dibutuhkan]
Siklus temporal untuk memulai kembali akumulasi, misalnya '12 bulan'

mengimbangi=string
Offset temporal ke awal siklus berikutnya, misalnya '6 bulan'

rincian=string
Perincian untuk akumulasi '1 hari'
Default: 1 hari

nama dasar=string [yg dibutuhkan]
Nama dasar dari peta keluaran baru yang dihasilkan
Sufiks numerik yang dipisahkan oleh garis bawah akan dilampirkan untuk membuat yang unik
identifier

batas=bawah, atas
Gunakan batas ini jika dataset raster ruang waktu input bawah dan/atau atas tidak
didefinisikan

bergeser=mengapung
Faktor skala untuk dataset raster ruang waktu masukan

skala=mengapung
Faktor pergeseran untuk input dataset raster ruang waktu

metode=string
Metode ini akan diterapkan untuk menghitung nilai akumulatif dari peta input di
butiran tunggal
Hari Tingkat Tumbuh atau indeks Winkler; Berarti: sum(peta input)/(jumlah peta input);
Hari Gelar Efektif Secara Biologis; Indeks Heliothermal Huglin
Pilihan: berarti, baiklah, tempat tidur, pelukan
Default: berarti

DESKRIPSI

t.rast.akumulasi dirancang untuk melakukan akumulasi temporal raster ruang waktu
kumpulan data. Modul ini mengharapkan dataset raster ruang waktu sebagai input yang akan diambil sampelnya
oleh yang diberikan rincian. Semua peta yang memiliki waktu mulai selama butiran yang sebenarnya akan
diakumulasikan dengan hasil akumulasi granul pendahulunya menggunakan modul raster
r.series.accumulate. Perincian default adalah 1 hari, tetapi perincian temporal apa pun dapat
ditetapkan.

The awal waktu dan akhir waktu proses akumulasi harus diatur, mis.
mulai="2000-03-01" akhir="2011-01-01". Sebagai tambahan siklusmisalnya. siklus="8 bulan", dapat
ditentukan, yang menentukan setelah interval waktu mana proses akumulasi dimulai kembali. NS
mengimbangi opsi menentukan waktu antara dua siklus yang harus dilewati, mis. offset="4
bulan".

The menurunkan dan atas batas dari proses akumulasi dapat diatur, baik dengan menggunakan ruang
kumpulan data raster waktu atau dengan menggunakan nilai tetap untuk semua sel raster dan langkah waktu. NS
peta raster yang menentukan batas bawah dan atas granul sebenarnya adalah
dideteksi menggunakan hubungan temporal berikut: sama, selama, tumpang tindih, tumpang tindih dan
mengandung. Pertama semua peta dengan stempel waktu yang sama dengan butiran saat ini akan terdeteksi,
peta bawah pertama dan peta atas pertama yang ditemukan digunakan sebagai definisi batas.
Jika tidak ada peta yang sama ditemukan maka peta dengan temporal selama relasi terdeteksi, maka
peta yang tumpang tindih sementara dengan butiran yang sebenarnya, sampai peta terdeteksi yang memiliki a
temporal mengandung hubungan. Jika tidak ada peta yang ditemukan atau STRDS bawah/atas tidak ditentukan, maka
itu batas opsi yang digunakan, mis. batas = 10,30.

The atas membatasi hanya digunakan dalam perhitungan Hari Derajat Efektif Secara Biologis.

Opsi bergeser, skala dan metode diteruskan ke r.series.accumulate. Silakan merujuk ke
halaman manual r.series.accumulate untuk deskripsi opsi terperinci.

The keluaran adalah dataset raster ruang waktu baru dengan waktu mulai, waktu berakhir, dan
granularity yang berisi akumulasi peta raster. NS mendasarkan nama peta yang dihasilkan
harus selalu ditetapkan. NS keluaran dataset raster ruang waktu kemudian dapat dianalisis menggunakan
t.rast.accdetect untuk mendeteksi pola akumulasi tertentu.

CONTOH

Ini adalah contoh bagaimana mengakumulasi suhu rata-rata harian Eropa dari tahun 1990 hingga
2000 menggunakan metode hari tumbuh untuk mendeteksi siklus reproduksi wereng yang
sangat penting untuk pertanian.
# Dapatkan data suhu
wget http://www-pool.math.tu-berlin.de/~soeren/grass/temperature_mean_1990_2000_daily_celsius.tar.gz
# Buat direktori lokasi sementara
mkdir -p /tmp/grassdata/LL.mkdir
# Mulai GRASS dan buat lokasi baru dengan mapset PERMANEN
grass70 -c EPSG:4326 /tmp/grassdata/LL/PERMANEN
# Impor data suhu
t.rast.import input=suhu_rata-rata_1990_2000_harian_celsius.tar.gz
output=temperature_mean_1990_2000_daily_celsius direktori=/ Tmp
# Kita perlu mengatur wilayah dengan benar
g.region -p raster=`t.rast.list input=temperature_mean_1990_2000_daily_celsius column=name | ekor -1`
# Kami dapat memperbesar ke peta raster
g.region -p zoom=`t.rast.list input=temperature_mean_1990_2000_daily_celsius kolom=nama | ekor -1`
################################################## ###########################
#### AKUMULASI MENGGUNAKAN METODE GDD #########################################################
################################################## ###########################
# Perhitungan siklus pengendalian hama belalang didasarkan pada:
#
# Menggunakan Hari Gelar Tumbuh Untuk Manajemen Serangga
#Nancy E. Adams
# Penyuluh Penyuluhan, Sumber Daya Pertanian
#
# Tersedia disini: http://extension.unh.edu/agric/gddays/docs/growch.pdf
# Sekarang kita menghitung Hari Derajat Efektif Secara Biologis
# dari 1990 - 2000 untuk setiap tahun (siklus 12 bulan) dengan
# perincian satu hari. Suhu dasar adalah 10°C, batas atas adalah 30°C.
# Oleh karena itu akumulasi dimulai pada 10°C dan tidak mengakumulasi nilai di atas 30°C.
t.rast.accumulate input="suhu_rata-rata_1990_2000_harian_celcius"
keluaran="suhu_rata-rata_1990_2000_harian_derajat_celcius_terakumulasi_10_30"
batas="10,30" mulai="1990-01-01" berhenti="2000-01-01" siklus="12 bulan"
basename="temp_acc_daily_10_30" metode="tempat tidur"
################################################## ###########################
#### DETEKSI POLA AKUMULASI ########################################################
################################################## ###########################
# Sekarang kami mendeteksi tiga siklus pengendalian hama belalang
# Siklus pertama pada 325 °C - 427 °C GDD
t.rast.accdetect input=suhu_rata-rata_1990_2000_harian_celsius_terakumulasi_10_30@PERMANENT
occ=leafhopper_occurrence_c1_1990_2000 start="1990-01-01" stop="2000-01-01"
cycle="12 bulan" range=325,427 nama dasar=lh_c1 indikator=leafhopper_indicator_c1_1990_2000
# Siklus kedua pada 685 °C - 813 °C GDD
t.rast.accdetect input=suhu_rata-rata_1990_2000_harian_celsius_terakumulasi_10_30@PERMANENT
occ=leafhopper_occurrence_c2_1990_2000 start="1990-01-01" stop="2000-01-01"
cycle="12 bulan" range=685,813 nama dasar=lh_c2 indikator=leafhopper_indicator_c2_1990_2000
# Siklus ketiga pada 1047°C - 1179°C GDD
t.rast.accdetect input=suhu_rata-rata_1990_2000_harian_celsius_terakumulasi_10_30@PERMANENT
occ=leafhopper_occurrence_c3_1990_2000 start="1990-01-01" stop="2000-01-01"
cycle="12 bulan" range=1047,1179 nama dasar=lh_c3 indikator=leafhopper_indicator_c3_1990_2000
################################################## ###########################
#### PERHITUNGAN KEJADIAN SPASIAL TAHUNAN DARI SEMUA SIKLUS ###################
################################################## ###########################
# Ekstrak area yang memiliki siklus penuh
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c1_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_cycle_1_1990_2000_metode tahunan=nama dasar maksimum=li_c1
t.rast.mapcalc input=siklus_hopper_daun_1_1990_2000_tahunan nama dasar=lh_bersih_c1
keluaran=siklus_hopper_1_1990_2000_tahunan_bersih
ekspresi="if(leafhopper_cycle_1_1990_2000_tahunan == 3, 1, null())"
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c2_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_cycle_2_1990_2000_metode tahunan=nama dasar maksimum=li_c2
t.rast.mapcalc input=siklus_hopper_daun_2_1990_2000_tahunan nama dasar=lh_bersih_c2
keluaran=siklus_hopper_2_1990_2000_tahunan_bersih
ekspresi="if(leafhopper_cycle_2_1990_2000_tahunan == 3, 2, null())"
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c3_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_cycle_3_1990_2000_metode tahunan=nama dasar maksimum=li_c3
t.rast.mapcalc input=siklus_hopper_daun_3_1990_2000_tahunan nama dasar=lh_bersih_c3
keluaran=siklus_hopper_3_1990_2000_tahunan_bersih
ekspresi="if(leafhopper_cycle_3_1990_2000_tahunan == 3, 3, null())"
t.rast.mapcalc input=leafhopper_cycle_1_1990_2000_yearly_clean,leafhopper_cycle_2_1990_2000_yearly_clean,leafhopper_cycle_3_1990_2000_yearly_clean
nama dasar=lh_cleann_all_cycles
keluaran=leafhopper_semua_siklus_1990_2000_tahunan_bersih
ekspresi="jika(isnull(siklus_hopper_3_1990_2000_tahunan_bersih),
jika(isnull(siklus_hopper_2_1990_2000_pembersihan_tahunan),
jika(isnull(siklus_hopper_1_1990_2000_pembersihan_tahunan),
null() ,1),2),3)"
cat > color.table << EOF
3 kuning
2 biru
1 berwarna merah
EOF
t.rast.colors input=leafhopper_cycle_1_1990_2000_yearly_clean rule=color.table
t.rast.colors input=leafhopper_cycle_2_1990_2000_yearly_clean rule=color.table
t.rast.colors input=leafhopper_cycle_3_1990_2000_yearly_clean rule=color.table
t.rast.colors input=leafhopper_all_cycles_1990_2000_yearly_clean rule=color.table
################################################## ###########################
################ DURATION COMPUTATION ################################################## #######
################################################## ###########################
# Ekstrak durasi dalam hari dari siklus pertama
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c1_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_min_day_c1_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_min_day_c1
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c1_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_max_day_c1_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_max_day_c1
t.rast.mapcalc input=leafhopper_min_day_c1_1990_2000,leafhopper_max_day_c1_1990_2000
nama dasar=occ_duration_c1
keluaran=durasi wereng_c1_1990_2000
expression="leafhopper_max_day_c1_1990_2000 - leafhopper_min_day_c1_1990_2000"
# Ekstrak durasi dalam hari-hari siklus kedua
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c2_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_min_day_c2_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_min_day_c2
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c2_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_max_day_c2_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_max_day_c2
t.rast.mapcalc input=leafhopper_min_day_c2_1990_2000,leafhopper_max_day_c2_1990_2000
nama dasar=occ_duration_c2
keluaran=durasi wereng_c2_1990_2000
expression="leafhopper_max_day_c2_1990_2000 - leafhopper_min_day_c2_1990_2000"
# Ekstrak durasi dalam hitungan hari dari siklus ketiga
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c3_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_min_day_c3_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_min_day_c3
t.rast.agregat input=kejadian_hopper_daun_c3_1990_2000 gran="1 tahun"
output=leafhopper_max_day_c3_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_max_day_c3
t.rast.mapcalc input=leafhopper_min_day_c3_1990_2000,leafhopper_max_day_c3_1990_2000
nama dasar=occ_duration_c3
keluaran=durasi wereng_c3_1990_2000
expression="leafhopper_max_day_c3_1990_2000 - leafhopper_min_day_c3_1990_2000"
t.rast.colors input=leafhopper_duration_c1_1990_2000 color=pelangi
t.rast.colors input=leafhopper_duration_c2_1990_2000 color=pelangi
t.rast.colors input=leafhopper_duration_c3_1990_2000 color=pelangi
################################################## ###########################
################ TERJADINYA SIKLUS BULANAN ########################################## ###
################################################## ###########################
# Ekstrak indikator bulanan yang menunjukkan awal dan akhir siklus
# Siklus pertama
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c1_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_min_month_c1_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_indi_min_month_c1
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c1_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_max_month_c1_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_indi_max_month_c1
t.rast.mapcalc input=leafhopper_indi_min_month_c1_1990_2000,leafhopper_indi_max_month_c1_1990_2000
nama dasar=indikator_bulanan_c1
keluaran=indikator_bulanan_leafhopper_c1_1990_2000
ekspresi="if(leafhopper_indi_min_month_c1_1990_2000 == 1, 1, if(leafhopper_indi_max_month_c1_1990_2000 == 3, 3, 2))"
# Siklus kedua
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c2_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_min_month_c2_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_indi_min_month_c2
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c2_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_max_month_c2_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_indi_max_month_c2
t.rast.mapcalc input=leafhopper_indi_min_month_c2_1990_2000,leafhopper_indi_max_month_c2_1990_2000
nama dasar=indikator_bulanan_c2
keluaran=indikator_bulanan_leafhopper_c2_1990_2000
ekspresi="if(leafhopper_indi_min_month_c2_1990_2000 == 1, 1, if(leafhopper_indi_max_month_c2_1990_2000 == 3, 3, 2))"
# Siklus ketiga
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c3_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_min_month_c3_1990_2000 metode=nama dasar minimum=occ_indi_min_month_c3
t.rast.agregat input=indikator_leafhopper_c3_1990_2000 gran="1 bulan"
output=leafhopper_indi_max_month_c3_1990_2000 metode=nama dasar maksimum=occ_indi_max_month_c3
t.rast.mapcalc input=leafhopper_indi_min_month_c3_1990_2000,leafhopper_indi_max_month_c3_1990_2000
nama dasar=indikator_bulanan_c3
keluaran=indikator_bulanan_leafhopper_c3_1990_2000
ekspresi="if(leafhopper_indi_min_month_c3_1990_2000 == 1, 1, if(leafhopper_indi_max_month_c3_1990_2000 == 3, 3, 2))"
cat > color.table << EOF
3 berwarna merah
2 kuning
1 hijau
EOF
input t.rast.colors=leafhopper_monthly_indicator_c1_1990_2000 rules=color.table
input t.rast.colors=leafhopper_monthly_indicator_c2_1990_2000 rules=color.table
input t.rast.colors=leafhopper_monthly_indicator_c3_1990_2000 rules=color.table
################################################## ###########################
################ VISUALISASI ############################################# ###################
################################################## ###########################
# Sekarang kita menggunakan g.gui.animation untuk memvisualisasikan kejadian tahunan, durasi dan kejadian bulanan
# Kemunculan tahunan dari semua siklus reproduksi
g.gui.animation strds=leafhopper_all_cycles_1990_2000_yearly_clean
# Durasi siklus reproduksi tahunan 1
g.gui.animation strds=leafhopper_duration_c1_1990_2000
# Durasi siklus reproduksi tahunan 2
g.gui.animation strds=leafhopper_duration_c2_1990_2000
# Durasi siklus reproduksi tahunan 3
g.gui.animation strds=leafhopper_duration_c3_1990_2000
# Terjadinya siklus reproduksi bulanan 1
g.gui.animation strds=leafhopper_monthly_indicator_c1_1990_2000
# Terjadinya siklus reproduksi bulanan 2
g.gui.animation strds=leafhopper_monthly_indicator_c2_1990_2000
# Terjadinya siklus reproduksi bulanan 3
g.gui.animation strds=leafhopper_monthly_indicator_c3_1990_2000

Gunakan t.rast.accumulategrass online menggunakan layanan onworks.net