На карте какого масштаба отрезок на местности длиной 35 км равен 7 см: Разделы пособия к программе «Решение практических задач и заданий по географии» — Детская игровая комната «Волшебный лес»

Posted on 22.11.197025.12.2021 by alexxlab

Содержание

Расстояние между двумя точками. Масштаб — урок. Математика, 5 класс.

Кратчайшее расстояние между двумя точками — это длина отрезка прямой, соединяющего точки.

Вспомним, что для измерения отрезков используются единицы измерения: мм,см,дм,м, км.

Два расстояния удобно сравнить, если они выражены одинаковыми единицами измерения.

Часто расстояние в природе необходимо перенести на схемы, планы, карты.

Все расстояния, которые переносят на одну и ту же схему (план, карту), должны быть сравнимы, то есть должны сохранить такое отношение, как в природе.

Если в природе одно расстояние, например, в $7$ раз длиннее другого, то и на схеме эти расстояния также должны отличаться в $7$ раз.

Для корректного переноса расстояний используют масштаб — отношение длины отрезка на карте к длине соответствующего отрезка на местности (в реальности).

Масштаб показывает, во сколько раз расстояние на карте короче расстояния на местности.

Карту можно использовать для определения расстояния на местности, если все расстояния перенесены по одному маcштабу.

Какие бывают масштабы?

1. Часто под картой можно увидеть линейный масштаб, который имеет вид мерной линейки, при помощи которой можно измерить расстояние или другую величину, не используя вычисления. В таком случае используют циркуль-измеритель или простую линейку, определяя расстояние на карте или чертеже, а после прикладывают к изображению линейного масштаба.

2. Тот масштаб, который пишется в виде дроби, называется численным масштабом.

Такой масштаб показывает, сколько единиц измерения на местности соответствует одной такой же единице измерения на карте (чаще всего в см).

В данном примере $1$ см на карте соответствуют $25$ $000$ $000$ см на местности, которые удобнее перевести в км.

3. Именованный масштаб указывает на расстояние, которое заключено в $1$ см на карте или чертеже. На изображении-примере показано, что $1$ см соответствует $250$ км в реальной действительности.

Пример:

задание:

пользуясь картой масштабом $1$ $:$ $12$ $500$ $000$, найди расстояние (по прямой) между точками $A$ и $B$ на местности, если расстояние на карте между ними равно $7$ см.

Решение:

на карте $1$ см соответствует $12$ $500$ $000$ см, или (делим число сантиметров на $100$ $000$) $125$ км.

Если в $1$ см $125$ км, то в $7$ см будет $125·7$ $=$ $875$ км.

Ответ:

расстояние по прямой между данными точками составляет $875$ км.

Решая задания с масштабом:

внимательно рассмотри, какого вида этот маcштаб — линейный, численный или именованный;
следи за употреблением единиц измерения.

Важно запомнить, что крупнее тот масштаб, по которому сделанная карта более детальна.

Источники:

Рис. 1. Схема. © ЯКласс

Рис. 2. Собака, книги. © ЯКласс

Глава 2

Оглавление Вперёд

Глава 2

§ 7. ИЗМЕРЕНИЕ РАССТОЯНИЙ И ПЛОЩАДЕЙ

1. Масштаб карты

Масштаб карты—одна из важнейших ее характеристик. Он определяет степень уменьшения линий на карте относительно горизонтальных проложений соответствующих им линий на местности.

Масштаб указан на каждом листе карты под южной (нижней) стороной рамки в числовом (численный масштаб) и графическом (линейный масштаб) виде (рис. 11).

Численный масштаб в общем виде, т. е. безотносительно к какой-либо определенной системе линейных мер, обозначается на картах в виде отношения 1 : М, где М — число, указывающее, во сколько раз уменьшены длины линий на местности при изображении их на карте. Так, масштаб 1:50000 означает, что любой единице длины на карте соответствует 50000 таких же единиц на местности.

Для практического использования при измерениях по карте численный масштаб, кроме того, представляют именованным числом, указывая непосредственно величину масштаба, т. е. расстояние на местности, соответствующее 1 см карты. Так, для 1 :50 000 карты величина масштаба равна 500 м.

Отсюда следует, что длина линии на местности равна произведению величины масштаба на длину отрезка (k), измеренную на карте в сантиметрах. Например, отрезку 3,95 см на карте масштаба 1:100000 соответствует на местности расстояние d=1 км ´ 3,95=3,95 км.

Очевидно, что такому же отрезку k, измеренному по карте какого-либо другого масштаба, на местности будет соответствовать расстояние во столько раз больше или меньше указанного, во сколько раз величина масштаба этой карты больше или меньше величины масштаба карты 1 : 100000.

На таком простом соотношении основывается правило устного счета расстояний по величине отрезков, измеренных на топографических картах различных масштабов (табл. 4).

Таблица 4

Масштаб карты

Величина

масштаба, км

Расстояния на местности, соответствующие к см на карте, км

Расстояния на местности, соответствующие 3,95 см на карте, км

1 : 1000000

1 : 500 000

1 : 200 000

к ´ 10

к ´ 5

к ´ 2

39,5

19,75

7,90

1 : 100000

3,95

1 : 50 000

1 : 25 000

1 : 10000

0,5

0,25

0,1

к : 2

к : 4

к : 10

1,975

0,988

0,395.

Линейный масштаб представляет собой график, предназначенный для непосредственного отсчета по нему расстояний (в километрах, метрах), измеряемых или откладываемых на карте. Однако в полевых условиях, когда работать приходится на сложенной карте, им пользуются сравнительно редко, а отрезки на карте измеряют с помощью миллиметровой (масштабной) линейки.

2. Измерение линий на карте

Прямые линии измеряют обычно линейкой. Извилистые и ломаные линии измеряют по частям циркулем-измерителем. Для этого устанавливают по линейке или линейному масштабу раствор циркуля, соответствующий какому-нибудь целому числу километров или сотен метров, и таким «шагом» проходят вдоль измеряемой линии, ведя счет перестановок ножек. Порядок измерения показан на рис. 12, где AF — измеряемая линия, A, В, С, . .., Е места постановки ножек,

EF — остаток, измеряемый по линейке (линейному масштабу). Стрелками показано направление перемещения ножек.

Величину «шага» выбирают, в зависимости от извилистости линии: от 4 — 5 см — при измерении кривых с плавными закруглениями, до 1 — 2 см — при измерении линий с большим числом резких поворотов. Последние более удобно измерять так, как показано на рис. 13. Ломаная ABCDEF равна по длине конечному раствору циркуля A₄F, величину которого определяют по масштабной линейке.

Для измерения кривых и извилистых линий используют также специальный прибор — курвиметр (рис. 14). Механизм этого прибора состоит из измерительного колесика, соединенного системой зубчатых передач со стрелкой, которая движется по циферблату.

При движении колесика вдоль измеряемой по карте линии стрелка передвигается по циферблату и указывает пройденное колесиком расстояние в сантиметрах. Для измерения расстояния следует предварительно вращением колесика установить стрелку курвиметра в начальное положение, т. е. на отсчет «0», а затем прокатить его вдоль измеряемой линии, следя за тем, чтобы стрелка двигалась по циферблату в направлении чисел 10, 20 и 30 и т. д. Умножив величину масштаба карты на показание стрелки курвиметра, получают расстояние на местности.

Перед употреблением курвиметр следует проверить, измерив им какую-нибудь линию, длина которой известна, например 10 — 20 см линии километровой сетки.

Для более точного измерения и откладывания расстояний по карте, например при подготовке к ориентированию на местности с помощью навигационной аппаратуры или при определении исходных данных для стрельбы, применяют поперечный масштаб — специальный график, награвированный на металлической.

линейке (рис. 15, а). Карта для таких измерений должна быть хорошо расправлена и прикреплена к какой-либо жесткой основе (планшету).

Построение поперечного масштаба основано на пропорциональности отрезков параллельных линии, пересекающих стороны угла

асв (рис. 15, б). Цена наименьшего деления масштаба равна 0,02 см.

Оцифровка делений на масштабе (рис. 15, а) означает: вправо от нуля — число целых оснований масштаба (обычно по 2 см в каждом), влево от нуля—число десятых долей основания, а вверх по линии KL — число сотых долей основания. Важно отметить, что такая оцифровка особенно удобна при измерениях по карте масштаба 1:50000, так как цифры указывают непосредственно расстояния на местности в километрах, сотнях и десятках метров соответственно. При пользовании картами других масштабов надо вначале определить, какому числу метров на местности соответствует основание масштаба, его десятая и сотая доли.

Пользование поперечным масштабом показано на рис. 15, а. Пусть требуется определить расстояние на местности, соответствующее отрезку de на карте масштаба 1:25000. Раствор циркуля, равный этому отрезку, устанавливают на поперечном масштабе так, чтобы, во-первых, обе ножки оказались на одной горизонтальной линии и, во-вторых, правая ножка находилась на одном из перпендикуляров к основанию (точка e), а левая—на одной из наклонных линий (точка d).

Для 1:25 000 карты основание масштаба соответствует 500 м, десятая доля основания — 50 м, сотая — 5 м. По цифровым обозначениям линий видно, что этот отрезок равен 500´1+50´3+5Х´6=680 м.

3. Точность измерения расстояний по карте

Опытным путем установлено, что с помощью циркуля измерения прямолинейных отрезков на карте и других чертежах не могут быть выполнены точнее, чем 0,2 мм. Расстояние на местности, соответствующее 0,2 мм на карте, называют предельной точностью масштаба карты.

Однако точность определения расстояний по карте зависит не только от точности измерений, но и от погрешностей самой карты, неизбежных при ее составлении и печатании, которые могут достигать 0,5 мм, а на картах горных районов — 0,75 мм. Источниками ошибок измерений являются также помятость и деформация бумаги. С учетом этого фактическая точность измерения прямых линий по карте, как показывает практика, колеблется в пределах 0,5 — 1,0 мм, что в масштабе 1:25000 на местности составляет 12 — 25 м, в масштабе 1:50000 — 25 - 50 м, 1:100000 — 50 — 100 м.

4. Поправки в расстояния за наклон и извилистость линий

Измеренное по карте расстояние получается всегда несколько короче действительного. Одна из причин этого состоит в том, что по карте измеряются горизонтальные проложения, в то время как соответствующие им линии на местности наклонные, т. е. длиннее своих горизонтальных проложений (см. рис. 40).

При точных расчетах, например при подготовке данных для стрельбы артиллерии в горной местности, это обстоятельство приходится учитывать и вводить соответствующие поправки как при определении по карте наклонных дальностей, так и при откладывании на ней расстояний, измеренных на местности.

Поправочные коэффициенты для такого перехода приведены в табл. 5.

Таблица 5

Угол наклона

Коэффициент перехода

в градусах

в делениях угломера

от длины линии, измеренной на карте, к длине линии на местности

от длины линии, измеренной на местности, к длине линии на карте

0 6

0-00

1-00

2-00

3-00

4-00

5-00

6-00

7-00

1,00

1,01

1,02

1,05

1,10

1,15

1,24

1,35

1,00

0,99

0,98

0,95

0,91

0,87

0,81

0,74

Пример 1. По карте определены: расстояние d=3000 м, угол наклона v==18°. Фактическое расстояние на местности равно. D=3000 м ´ 1,05=3150 м.

Пример 2. На местности измерены: длина линии D=3000 м, угол ее наклона к горизонту v=18°. Горизонтальное проложение этой линии на карте равно d=3000 м ´ 0,95=2850 м.

Длина маршрута, измеренная по карте, бывает короче действительной не только вследствие влияния рассмотренной выше причины, но и потому, что в масштабе карты не всегда возможно изобразить все извилины дорог. При составлении карт дороги, как правило, спрямляются, и тем больше, чем мельче масштаб карты. Это особенно заметно на картах горной и холмистой местности.

В табл. 6 приведены поправочные коэффициенты в длины маршрутов, измеренных по карте. Эти коэффициенты установлены опытным путем и учитывают как наклон, так и извилистость дорог.

Таблица 6

Характер местности

Коэффициент увеличения длины маршрута на местности по сравнению с измеренной по карте масштаба

1 : 500 000

1 : 200 000

1 : 100000

1 : 50 000

Горная (сильно пересеченная) Холмистая (среднепересеченная)

Равнинная (слабопересеченная)

1,30

1,20

1,05

1,25

1,15

1,05

1,20

1,10

1,00

1,15

1,05

1,00

Из таблицы видно, что на равнинной местности длины маршрутов, измеренные по карте, близки к фактическим. В горной же и холмистой местности измеренные по карте расстояния могут существенно отличаться от действительных. Так, например, вместо 200 км, измеренных по карте 1:200000 горного района, фактическая длина маршрута составит 250 км.

5. Простейшие способы измерения площадей по карте

Приближенную оценку размеров площадей производят на глаз по квадратам километровой сетки (см. § 8). Каждому квадрату сетки карт масштабов 1 : 10000 — 1 : 50000 на местности соответствует 1 км², масштаба 1:100000 — 4 км², 1:200000 — 16 км².

Более точно площади измеряют палеткой, представляющей собой лист прозрачного пластика с нанесенной на него сеткой квадратов со стороной 2—10 мм (в зависимости от масштаба карты и необходимой точности измерений).

Наложив такую палетку на измеряемый объект на карте, подсчитывают по ней сначала число квадратов, полностью укладывающихся внутри контура объекта, а затем — число квадратов, пересекаемых контуром объекта. Каждый из неполных квадратов принимаем за половину квадрата. В результате перемножения площади одного квадрата на сумму квадратов получают площадь объекта.

По картам масштабов 1 : 25 000 и 1 : 50 000 площади небольших участков удобно измерять офицерской линейкой, имеющей специальные вырезы прямоугольной формы. Площади этих прямоугольников в (га) указаны на линейке для каждого масштаба карты. Наложив линейку на карту, сравнивают на глаз измеряемую площадь с площадью прямоугольника.

Оглавление Вперёд

В 1 см 10 метров какой масштаб. Поперечный масштаб. Масштабы топографических карт

Бетуганов Астемир

Руководитель проекта:

Шопагова Алла Сергеевна

Учреждение:

МКОУ «СОШ №27» г. Нальчика

В представленной исследовательской работе по математике на тему «Масштаб и его применение» я постараюсь выяснить при каком масштабе будет удобно располагать объекты на листе А4. Работа над исследовательским проектом о масштабе поможет закрепить мне полученные знания по математике.

В моем исследовательском проекте по математике «Масштаб и его применение» мне необходимо будет уточнить и сопоставить математические расчёты с полученными данными.

В ходе исследовательской работы по математике о масштабе и его применении я надеюсь, что масштабы которые я задам, позволят расположить мне объекты на альбомном листе А4.

Также, в практической части своей работы я рассмотрю и математически решу интересные задачи на расстояние и масштаб.

Введение
Основная часть
1. Определение масштаба.
2. Решение интересных задач на масштаб.
Выводы
Приложения.

Введение

На уроках математики в 6 классе мы проходили эту интересную тему, из которой узнали, как, используя масштаб, можно найти расстояние на местности, зная длину отрезка на карте, соответствующего этому расстоянию на местности , и наоборот.

Рисуя на бумаге изображение предметов, мы чаще всего вынуждены изменять их настоящие размеры: большие предметы приходится изображать в уменьшенном виде, а маленькие – увеличивать.

Участки земной поверхности изображают на бумаге в уменьшенном виде. Примером такого изображения служит любая карта, план. А маленькие детали изображают на чертежах в увеличенном виде.

Но чертеж, карта или план должны давать представление о настоящих размерах предметов. Поэтому на чертежах и картах делают специальную запись, показывающую отношение длины отрезка на карте или чертеже к его настоящей длине.

Тема моего исследовательского проекта по математике «Масштаб и его применение ».

Цель проекта: выяснить при каком масштабе будет удобно располагать объекты на листе А4.

Задачи проекта:

закрепить школьные знания по математике;
уточнить, сопоставимы ли математические расчёты с полученными данными.

Гипотеза: выкройки наиболее эффективно чертить 1:10, планировку квартиры 1:100; паспорт дома 1:1000; карту города 1:10000; карту района 1:100000.

Ожидаемый результат: заданные мною масштабы, позволят расположить объекты на альбомном листе.

Оборудование:
линейка, карандаш, циркуль, калькулятор, карта.
лист А 4, линейка, карандаш.

Определение масштаба

Масштаб – это дробь, где в числителе единица, а в знаменателе то число, которое показывает во сколько раз уменьшено расстояние на плане местности, чем на местности.

Например: 1:1000 (одна тысячная) значит, все расстояния на местности уменьшены в тысячу раз. Чем больше число в знаменателе дроби, тем больше уменьшение и тем больше охват территории.

численный , выражается в числах 1:1000;
именованный , выражается словами, то есть см переводим в м: в 1см 10м, 10м – это величина масштаба;
линейный , зная величину масштаба, мы можем определить расстояния.

Посмотрим на карту. Вверху указан масштаб (1: 500 000). Говорят, что карта сделана в масштабе одна пятисоттысячная. Это значит, что 1 см на карте соответствует 500 000 см на местности. Значит, отрезок на карте в 1 см соответствует отрезку на местности в 5 км.

А если я возьму на карте отрезок длиной в 3 см, то на местности это будет отрезок длиной в 15 км.

Я скачал с интернета карту Кабардино-Балкарской Республики. Карта республики с масштабом 1:10000, то есть в 1 см 100 метров, а масштаб окрестностей 1:100000 в 1 см 1 километр. Я сразу нашёл по ней мое родное село.

Итак, масштаб (нем. Maßstab , букв. «мерная палка »: Maß «мера », Stab «палка ») — в общем, отношение двух линейных размеров.

Во многих областях практического применения масштабом называют отношение размера изображения к размеру изображаемого объекта .

Понятие масштаба наиболее распространено в геодезии, картографии и проектировании — отношение натуральной величины объекта к величине его изображения.

Человек не в состоянии изобразить большие объекты, например дом, в натуральную величину, и поэтому при изображении большого объекта в рисунке, чертеже, макете и так далее, человек уменьшает величину объекта в несколько раз: в два, пять, десять, сто, тысяча и так далее раз. Число показывающее, во сколько раз уменьшен изображенный объект, есть масштаб.

Масштаб применяется и при изображении микромира. Человек не может изобразить живую клетку, которую рассматривает в микроскоп, в натуральную величину и поэтому увеличивает величину ее изображения в несколько раз.

Число, показывающее во сколько раз, произведено увеличение или уменьшение реального явления при его изображении, определено как масштаб.

Некоторые фотографы измеряют масштаб как отношение размеров объекта к размерам его изображения на бумаге, экране или ином носителе.

Правильная методика определения масштаба зависит от контекста, в котором используется изображение.

Выводы

Сравнил свои предположения, выдвинутые в моей гипотезе с надписями на выкройках, картах и технических планах дома и квартиры. Оказалось , что кое-где я ошибся в 10 и даже в 100 раз.

выкройки наиболее эффективно чертить 1:10;
планировку квартиры 1:100;
паспорт дома 1:1000;
карту города 1:10000;
карту района 1:100000.

На самом деле, план квартиры обычно берут в масштабе 1:200; масштабы карт оказались точно такими же, как и в оригинале, но располагаются они аж на 6 альбомных листах!

Так что в который раз, я убеждаюсь, что прежде чем предполагать, нужно несколько раз пересчитать.

Таким образом , мы сформировали понятие масштаба, карты, чертежа, отрабатывали решение задач на вычисление длины отрезка на местности и на карте.

Решение задач на масштаб

Задача 1. Расстояние между двумя городами равно 400 км. Найдите длину отрезка, соединяющего эти города на карте, выполненной в масштабе 1:5000000.

Решение:
400км = 400000м = 40000000см
40000000: 5000000 = 40: 5 = 8 (см)

Задача 2. Расстояние от Москвы до Санкт-Петербурга по прямой составляет примерно 635 км от центра до центра. По автотрассе протяженность маршрута 700 км.
Во сколько раз надо уменьшить это расстояние, чтобы его можно было изобразить на слайде в виде отрезка длиной в 14 см?

Решение:
700км = 700000м = 70000000см
70000000см: 14см = 5000000(раз)

Масштаб карты — это отношение длины отрезка на карте к его действительной длине на местности.

Масштаб (от немецкого — мера и Stab — палка) — это отношение длины отрезка на карте, плане, аэро- или космическом снимке к его действительной длине на местности.

Рассмотрим виды масштабов.

Численный масштаб

Это масштаб, выраженный в виде дроби, где числитель — единица, а знаменатель — число, показывающее во сколько раз уменьшено изображение.

Численный масштаб — масштаб, выраженный дробью, в которой:

числитель равен единице,
знаменатель равен числу, показывающему во сколько раз уменьшены линейные размеры на карте.

Именованный (словесный) масштаб

Это вид масштаба, словесное указание того, какое расстояние на местности соответствует 1 см на карте, плане, снимке.

Именованный масштаб выражается именованными числами, обозначающими длины взаимно соответствующих отрезков на карте и в натуре.

Например, в 1 сантиметре 5 километров (в 1 см 5 км).

Линейный масштаб

Это вспомогательная мерная линейка, наносимая на карты для облегчения измерения расстояний.

Масштаб плана и масштаб карты

Масштаб плана одинаков во всех его точках.

Масштаб карты в каждой точке имеет свое частное значение, зависящее от широты и долготы данной точки. Поэтому его строгой числовой характеристикой является численный масштаб — отношение длины бесконечно малого отрезка Д на карте к длине соответствующего бесконечно малого отрезка на поверхности эллипсоида земного шара.

Однако, при практических измерениях на карте используют её главный масштаб.

Формы выражения масштаба

Обозначение масштаба на картах и планах имеет три формы — численный, именованный и линейный масштабы.

Численный масштаб выражают дробью, в которой:

числитель — единица,
знаменатель М — число, показывающее, во сколько раз уменьшены размеры на карте или плане (1:М)

В России для топографических карт приняты стандартные численные масштабы

1:1 000 000
1:500 000
1:300 000
1:200 000
1:100 000
1:50 000
1:25 000
1:10 000
для специальных целей создают также топографические карты в масштабах 1:5 000 и 1:2 000

Основными масштабами топографических планов в России являются

1:5000
1:2000
1:1000
1:500

В землеустроительной практике планы землепользований чаще всего составляют в масштабах 1:10 000 и 1:25 000 , а иногда — 1:50 000.

При сравнении различных численных масштабов более мелким является тот, у которого больше знаменатель М , и, наоборот, чем меньше знаменатель М , тем крупнее масштаб плана или карты.

Так, масштаб 1:10000 крупнее, чем масштаб 1:100000 , а масштаб 1:50000 мельче масштаба 1:10000 .

Примечание

Применяемые в топографических картах масштабы установлены Приказом Министерства экономического развития РФ «Об утверждении требований к государственным топографическим картам и государственным топографическим планам, включая требования к составу сведений, отображаемых на них, к условным обозначениям указанных сведений, требования к точности государственных топографических карт и государственных топографических планов, к формату их представления в электронной форме, требований к содержанию топографических карт, в том числе рельефных карт» (№ 271 от 6 июня 2017 года с изменениями на 11 декабря 2017 года).

Именованный масштаб

Так как длины линий на местности принято измерять в метрах, а на картах и планах в сантиметрах, то масштабы удобно выражать в словесной форме, например:

В одном сантиметре 50 м. Это соответствует численному масштабу 1:5000. Поскольку 1 метр равен 100 сантиметрам, то число метров местности, содержащееся в 1 см карты или плана, легко определяют путём деления знаменателя численного масштаба на 100.

Линейный масштаб

Представляет собой график в виде отрезка прямой, разделенного на равные части с подписанными значениями соразмерных им длин линий местности. Линейный масштаб позволяет без вычислений измерять или строить расстояния на картах и планах.

Точность масштаба

Предельная возможность измерения и построения отрезков на картах и планах ограничена величиной 0,01 см. Соответствующее ей число метров местности в масштабе карты или плана представляет собой предельную графическую точность данного масштаба.

Поскольку точность масштаба выражает длину горизонтального проложения линии местности в метрах, то для ее определения следует знаменатель численного масштаба разделить на 10 000 (1 м содержит 10 000 отрезков по 0.01 см). Так, для карты масштаба 1:25 000 точность масштаба равна 2.5 м; для карты 1:100 000 — 10 м и т. п.

Масштабы топографических карт

численный масштаб карты	название карты	1 см на карте соответствует на местности расстоянию	1 см 2 на карте соответствует на местности площади
	пятитысячная
1:10 000	десятитысячная
1:25 000	двадцатипятитысячная
1:50 000	пятидесятитысячная
1:1100 000	стотысячная
1:200 000	двухсоттысячная
1:500 000	пятисоттысячная, или полумиллионная
1:1000000	мииллионная

Ниже приведены численые маштабы карт и соответствующие им именованые масштабы:

Масштаб 1:100 000

1 мм на карте — 100 м (0. 1 км) на местности
1 см на карте — 1000 м (1 км) на местности
10 см на карте — 10000 м (10 км) на местности

Масштаб 1:10000

1 мм на карте — 10 м (0.01 км) на местности
1 см на карте — 100 м (0.1 км) на местности
10 см на карте — 1000м (1 км) на местности

Масштаб 1:5000

1 мм на карте — 5 м (0.005 км) на местности
1 см на карте — 50 м (0.05 км) на местности
10 см на карте — 500 м (0.5 км) на местности

Масштаб 1:2000

1 мм на карте — 2 м (0.002 км) на местности
1 см на карте — 20 м (0.02 км) на местности
10 см на карте — 200 м (0.2 км) на местности

Масштаб 1:1000

1 мм на карте — 100 см (1 м) на местности
1 см на карте — 1000см (10 м) на местности
10 см на карте — 100 м на местности

Масштаб 1:500

1 мм на карте — 50 см (0.5 метра) на местности
1 см на карте — 5 м на местности
10 см на карте — 50 м на местности

Масштаб 1:200

1 мм на карте — 0,2 м (20 см) на местности
1 см на карте — 2 м (200 см) на местности
10 см на карте — 20 м (0. 2 км) на местности

Масштаб 1:100

1 мм на карте — 0,1 м (10 см) на местности
1 см на карте — 1 м (100 см) на местности
10 см на карте — 10м (0.01 км) на местности

Пример 1

Переведите численный масштаб карты в именованный:

1:200 000
1:10 000 000
1:25 000

Решение:

Для более легкого перевода численного масштаба в именованный нужно посчитать, на сколько нулей кончается число в знаменателе.

Например, в масштабе 1:500 000 в знаменателе после цифры 5 находится пять нулей. 

Если после цифры в знаменателе пятьи более нулей, то, закрыв (пальцем, авторучкой или просто зачеркнув) пять нулей, получим число километров на местности, соответствующее 1 сантиметру на карте.

Пример для масштаба 1:500 000

В знаменателе после цифры — пять нулей. Закрыв их, получим для именованного масштаба: в 1 см на карте 5 километров на местности.

Если после цифры в знаменателе менее пяти нулей, то, закрыв два нуля, получим число метров на местности, соответствующее 1 сантиметру на карте.

Если, например, в знаменателе масштаба 1:10 000 закроем два нуля, получим:

в 1 см — 100 м.

Ответы:

в 1 см — 2 км
в 1 см — 100 км
в 1 см — 250 м

Используйте линейку, накладывайте на карты для облегчения измерения расстояний.

Пример 2

Переведите именованный масштаб в численный:

в 1 см — 500 м
в 1 см — 10 км
в 1 см — 250 км

Решение:

Для более легкого перевода именованного масштаба в численный нужно перевести расстояние на местности, указанное в именованном масштабе, в сантиметры.

Если расстояние на местности выражено в метрах, тогда чтобы получить знаменатель численного масштаба, нужно приписать два нуля, если в километрах, то пять нулей. 

Например, для именованного масштаба в 1 см — 100 м расстояние на местности выражено в метрах, поэтому для численного масштаба приписываем два нуля и получаем: 1:10 000 .

Для масштаба в 1 см — 5 км приписываем к пятерке пять нулей и получаем: 1:500 000 .

Ответы:

1:50 000;
1:1 000 000;
1:25 000 000.

Типы карт в зависимости от масштабов

Карты в зависимости от масштабов условно подразделяют на следующие типы:

топографические планы — 1:400 — 1:5 000;
крупномасштабные топографические карты — 1:10 000 — 1:100 000;
среднемасштабные топографические карты — от 1:200 000 — 1:1 000 000;
мелкомасштабные топографические карты — менее 1:1 000 000.

Топографическая карта

Топографическими называются такие карты, содержание которых позволяет решать по ним разнообразные технические задачи.

Карты либо являются результатом непосредственной топографической cъемки местности, либо составляются по имеющимся картографическим материалам.

Местность на карте изображается в определенном масштабе.

Чем меньше знаменатель численного масштаба, тем крупнее масштаб. Планы составляют в крупных масштабах, а карты — в мелких.

В картах учитывается «шарообразность» земли, а в планах — нет. Из-за этого планы не составляются для территорий площадью свыше 400 км² (то есть участков земли примерно 20 км × 20 км).

Стандартные масштабы топографических карт

В нашей стране приняты следующие масштабы топографических карт:

1:1 000 000
1:500 000
1:200 000
1:100 000
1:50 000
1:25 000
1:10 000.

Этот ряд масштабов называется стандартным. Раньше этот ряд включал масштабы 1:300 000, 1:5000 и 1:2000.

Крупномасштабные топографические карты

Карты масштабов:

1:10 000 (1см =100м)
1:25 000 (1см = 100м)
1:50 000 (1см = 500м)
1:100 000 (1см =1000м)

называются крупномасштабными.

Другие масштабы и карты

Топографические карты территории России до масштаба 1:50 000 включительно являются секретными, топографические карты масштаба 1:100 000 — ДСП (для служебного пользования), а мельче — несекретными.

В настоящее время существует методика создания топографических карт и планов любых масштабов, не имеющих грифа секретности и предназначенных для открытого пользования.

Сказка про карту в масштабе 1:1

Жил-был Капризный Король. Однажды он объехал своё королевство и увидел, как велика и прекрасна его земля. Он увидел извилистые реки, огромные озёра, высокие горы и чудесные города. Он возгордился своими владениями и захотел, чтобы весь мир узнал о них.

И вот, Капризный Король приказал картографам создать карту королевства. Картографы трудились целый год и, наконец, преподнесли Королю замечательную карту, на которой были обозначены все горные гряды, крупные города и большие озёра и реки.

Однако, Капризный Король остался недоволен. Он хотел видеть на карте не только очертания горных цепей, но и изображение каждой горной вершины. Не только крупные города, но и мелкие, и селения. Он хотел видеть небольшие речки, впадающие в реки.

Картографы вновь принялись за работу, трудились много лет и нарисовали другую карту, размером в два раза больше предыдущей. Но теперь Король пожелал, чтобы на карте были видны перевалы между горными вершинами, маленькие озерца в лесах, ручейки, крестьянские домики на окраине селений. Картографы рисовали все новые и новые карты.

Капризный Король умер, так и не дождавшись окончания работы. Наследники один за другим вступали на трон и умирали в свою очередь, а карта все составлялась и составлялась. Каждый король нанимал новых картографов для составления карты королевства, но всякий раз оставался недовольным плодами труда, находя карту недостаточно подробной.

Наконец картографы нарисовали Невероятную карту! Она изображала всё королевство в мельчайших подробностях — и была точно такого же размера, как само королевство. Теперь уже никто не мог найти различия между картой и королевством.

Где же собирались хранить Капризные Короли свою замечательную карту? Ларца для такой карты не хватит. Понадобится огромное помещение вроде ангара, и в нем карта будет лежать во много слоев. Только нужна ли такая карта? Ведь карта в натуральную величину может быть с успехом заменена самой местностью))))

Полезно ознакомиться и с этим

Ознакомиться с используемыми в России единицами измерения площадей земельных участков можно .
Для тех, кого интересует возможность увеличения площади земельных участков для ИЖС, ЛПХ, садоводства, огродничества, находящихся в собственности, полезно ознакомиться с порядком оформления прирезок .
С 1 января 2018 года в кадастровом паспорте должны быть зафиксированы точные границы участка, поскольку купить, продать, заложить или подарить землю без точного описания границ будет попросту невозможно. Так регламентировано поправками к Земельному кодексу. А тотальная ревизия границ по инициативе муниципалитетов началась с 1 июня 2015 г.
С 1 марта 2015 года вступил в силу новый Федеральный закон «О внесении изменений в Земельный кодекс РФ и отдельные законодательные акты РФ» (N 171-ФЗ от 23.06.2014 г.), в соответствии с которым, частности, упрощена процедура выкупа земельных участков у муниципалитетов. Ознакомиться с основными положениями закона можно .
В отношении регистрации домов, бань, гаражей и других построек на земельных участках, находящихся в собственности граждан, улучшит ситуацию новая дачная амнистия .

Поперечный масштаб , в отличие от линейного масштаба, позволяет измерять и переносить линии на карту или план с большей точностью.

Обычно поперечный масштаб наносят на металлическую пластину, но его также можно построить на бумаге.

Начало построения поперечного масштаба аналогично построению линейного масштаба .

Два крайних перпендикуляра делят на 10 равных частей и через полученные точки проводят линии, параллельные основанию масштаба.

Верхнее левое основание, также как и нижнее левое основание, делят на 10 равных частей.

Точки деления левого верхнего основания и нижнего левого основания соединяют наклонными линиями как показано на рисунке. Эти наклонные линии называют трансверсалями .

Возле трансверсалей подписывают деления, которые равны сотой доле основания масштаба (100 м / 100 = 1 м).

На рисунке изображен поперечный масштаб с основанием 2 см соответствующие численному масштабу 1:5000 (2 см * 5000 = 10000 см = 100 м).

Таким образом, поперечный масштаб позволяет измерять и откладывать линии на карте или плане с точностью до сотой доли основания масштаба (1 м для численного масштаба 1:5000).

Поперечный масштаб используют следующим образом:

1). в раствор циркуля-измерителя с карты или плана берут отрезок, длину которого необходимо определить;

2). прикладывают циркуль к поперечному масштабу таким образом, чтобы его правая иголка находилась на нулевом или другом находящимся справа от нуля перпендикуляре, а левая иголка была на одной горизонтальной линии с правой иголкой;

3). суммируют отсчеты по перпендикулярам на правой и левой иголках циркуля справа и слева от нулевого перпендикуляра.

На рисунке длины измеренных отрезков по плану масштаба 1:5000 равны 252 метра и 477 метров.

Каждая карта имеет масштаб – число, которое показывает, сколько сантиметров на местности соответствует одному сантиметру на карте.

Масштаб карты обычно указан на ней. Запись 1: 100 000 000 означает, что если расстояние между двумя точками на карте равно 1 см, то расстояние между соответствующими точками её местности равно 100 000 000 см.

Может быть указан в численной форме в виде дроби – численный масштаб (например, 1: 200 000). А может быть обозначен в линейной форме: в виде простой линии или полосы, разделенной на единицы длины (обычно на километры или мили).

Чем крупнее масштаб карты, тем с более детально могут быть изображены на ней элементы ее содержания, и наоборот, чем мельче масштаб, тем более обширное пространство может быть показано на листе карты, но местность на ней изображается с меньшими подробностями.

Масштаб представляет собой дробь, в числителе которой единица. Чтобы определить, какой из масштабов крупнее и во сколько раз, вспомним правило сравнения дробей с одинаковыми числителями: из двух дробей с одинаковыми числителями больше та, у которой меньше знаменатель.

Отношение расстояния на карте (в сантиметрах) к соответствующему расстоянию на местности (в сантиметрах) равно масштабу карты.

Как же эти знания помогут нам при решении задач по математике?

Пример 1.

Рассмотрим две карты. Расстоянию в 900 км между пунктами А и В соответствует на одной карте расстояние в 3 см. Расстоянию в 1 500 км между пунктами С и D соответствует на другой карте расстояние в 5 см. Докажем, что масштабы карт одинаковы.

Решение.

Найдём масштаб каждой карты.

900 км = 90 000 000 см;

масштаб первой карты равен: 3: 90 000 000 = 1: 30 000 000.

1500 км = 150 000 000 см;

масштаб второй карты равен: 5: 150 000 000 = 1: 30 000 000.

Ответ. Масштабы карт одинаковы, т.е. равны 1: 30 000 000.

Пример 2.

Масштаб карты – 1: 1 000 000. Найдём расстояние между точками А и В на местности, если на карте
АВ = 3,42 см ?

Решение.

Составим уравнение: отношение АВ = 3,42 см на карте к неизвестному нам расстоянию х (в сантиметрах) равно отношению между теми же пунктами А и В на местности к масштабу карты:

3,42: х = 1: 1 000 000;

х · 1 = 3,42 · 1 000 000;

х = 3 420 000 см = 34,2 км.

Ответ: расстояние между пунктами А и В на местности равно 34,2 км.

Пример 3

Масштаб карты – 1: 1 000 000. Расстояние между пунктами на местности 38,4 км. Каково расстояние между этими пунктами на карте?

Решение.

Отношение неизвестного нам расстояния х между пунктами А и В на карте к расстоянию в сантиметрах между теми же пунктами А и В на местности равно масштабу карты.

38,4 км = 3 840 000 см;

х: 3 840 000 = 1: 1 000 000;

х = 3 840 000 · 1: 1 000 000 = 3,84.

Ответ: расстояние между пунктами А и В на карте равно 3,84 см.

Остались вопросы? Не знаете, как решать задачи?
Чтобы получить помощь репетитора – зарегистрируйтесь .
Первый урок – бесплатно!

сайт, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна.

Инструкция

Внимательно рассмотрите карту и найдите километровую сетку, которая должна быть на ней проставлена. Стороны квадратов сетки соответствуют определенному количеству , узнать это количество вы можете по подписям на выходах линии стеки у края рамки карты. К примеру, расстояние между двумя соседними линиями сетки равно 1 км. Измерьте это расстояние линейкой. Допустим, вы получили 2 см. Таким образом, масштаб карты: в 1 см 500 м или 1:50000.

Второй способ определения масштаба – по номенклатуре карты. Внимательно рассмотрите реквизиты карты. Номенклатура представляет собой буквенно-числовое листа карты. Любой масштабный ряд имеет свое конкретное , по которому специалист легко определит масштаб карты. Например, номенклатурное обозначение М-35 масштаб 1:1000000; М-35-XI обозначает масштаб 1:200000; М-35-18-А-6-1 – масштаб 1:10000 и т.д. Разумеется, для определения масштаба таким способом необходимо иметь представление о номенклатурных обозначениях и определенный опыт обращения с топографическими картами.

Третий способ определения масштаба карты – по известным расстояниям. Найдите изображения километровых столбов на шоссейных дорогах. Измерьте по карте расстояние от одного столба до другого. Вы сразу узнаете масштаб карты (число сантиметров карты будет соответствовать одному километру местности).

На картах масштаба 1:200000 на дорогах обозначены расстояния между населенными пунктами в километрах. В таком случае измерьте по карте при помощи линейки расстояние в сантиметрах от одного населенного пункта до другого, а подписанное количество километров разделите на расстояние, выраженное в сантиметрах. Таким образом, вы получили величину масштаба карты, то есть число километров в одном сантиметре.

Если вы находитесь на местности, которая изображена на карте, определите ее масштаб по измеренным расстояниям. Для этого измерьте расстояние между нанесенными на карту объектами.

Используйте также знание длины дуги меридиана. Одна минута по меридиану равна примерно 2 км, а более точно – 1,85 км. На боковой стороне рамки карты даны подписи градусов и минут, каждая минута выделена шашечкой. Если, допустим, длина одной минуты равна 3,7 см, то масштаб карты будет 1:50000 (один сантиметр на карте равен 0,5 км на местности).

Источники:

Как определить масштаб
Точность масштаба Длины линий на местности, соответствующие

В практическом применении масштаб, как правило, устанавливает отношение размера графического изображения объекта к натуральному размеру самого объекта. Любое вычерчиваемое изделие должно составляться в точном соответствии с масштабом. Определение масштаба на заданной карте или чертеже является важной задачей. Причем масштаб может быть представлен на изображении в числовом виде или графическом. В последнем случае говорят о линейном масштабе.

Вам понадобится

Измерительная линейка

Инструкция

Если задана определенная местность, найти масштаб можно, используя ориентиры с известными расстояниями. Вдоль дорог обычно располагаются километровые столбы. Найдите их на и с помощью линейки или сантиметровых делений измерьте расстояние между ближайшими изображенными столбами .

Переведите натуральное значение . Запишите отношение получившихся значений в виде 2:100000, где 2 – в вашем случае будет равняться числу измеренных сантиметров на карте, а 100000 – количеству сантиметров в 1 километре между столбами на местности.

Приведите полученное соотношение к виду масштаба. Для этого нужно получить отношение того, сколько сантиметров на местности соответствует одному сантиметру на карте. Для этого поделите выражение 2:100000 на первое число. Получите 1:50000 – это и есть масштаб вашей карты. Он означает, что 1 сантиметр на карте соответствует 0,5 километров на местности.

При отсутствии на карте ориентиров с заранее известным расстоянием самостоятельно измерьте непосредственно на изображенной местности расстояние между нанесенными на карту объектами. Далее произведите измерения на карте в сантиметрах. Затем выполните подсчет масштаба, как описано выше.

Полезный совет

При записи масштаба на увеличение, единица выражается уже для величины натурального объекта. Но первое число все также соответствует расстоянию на чертеже или карте. В этом случае масштаб будет выглядеть так: 20:1.

Изображение крупных обьектов можно получить на бумажном или любом другом носителе только в уменьшенном виде. Это, в первую очередь, касается различных карт местности. Масштабом карты называется отношение длины линии, нанесенной между двумя точками на плане или карте к тому же расстоянию на местности. Знать масштаб необходимо для того, чтобы измерять расстояния по карте.

Инструкция

Обычно, любой карты или указан в ее легенде – сопровождающем пояснительном тексте. Масштаб может быть изображен в виде шкалы или текста, в котором указывается, сколько метров или километров на местности равен 1 см расстояния, отложенного по данной . Масштаб 1: 50000 , что 1 см, отложенный на данной карте, равен 500 метрам или 0,5 км в натуре. Чем крупнее масштаб, тем меньшее число указывается в его числителе. Топографические карты масштаба 1:10000 и крупнее относятся к сведениям, гриф «секретно».

О фиксированном масштабе можно говорить только в случае, когда имеется отпечаток карты на бумажной основе. В том случае, если карта дана в электронном виде, ее масштаб зависит от коэффициента увеличения изображения.

Если по какой-то причине масштаб карты не указан, отсутствует зарамочное оформление или легенда, то определить его можно с помощью геоинформационных картографических серверов GoogleEarth или YandexMap, включив их в режиме «Гибрид», который позволяет одновременно со спутниковой фотографической основой видеть оцифрованное изображение местности – дороги, границы городов, отдельно стоящие здания.

Определите по карте географическое положение изображенной на ней местности. Выберите на ней две характерные точки, которые можно будет легко идентифицировать по спутниковому снимку данной местности. Обычно, удобно использовать для этого перекрестки магистралей или усовершенствованных шоссе, автодорог.

Найдите эти две точки по спутниковому снимку местности. Инструментом «Линейка» измерьте расстояние между ними. При активации инструмента появляется табличка, где автоматически будет высвечиваться расстояние между двумя указанными вами точками на космическом спутниковом снимке. Задайте удобные для вас единицы измерения – метры, километры.

Разделите полученное по спутниковым снимкам расстояние на количество сантиметров, измеренных по карте. Вы получите значение масштаба данной карты.

Видео по теме

Масштаб показывает, во сколько раз карта уменьшает реальную местность, которая на ней изображена. Только зная эту величину, можно откладывать на карте или схеме местности реальные расстояния. Узнать масштаб можно по маркировке на карте. Если таковой не имеется, рассчитайте его по линиям параллелей.

Понравилась статья? Поделись с друзьями:

Facebook

Twitter

Мой мир

Вконтакте

Google+

15.01.2020

Разные игры

Самое интересное:

Онлайн-конвертер масштабов

— Как считывать и рассчитывать масштаб карты

Даже сейчас, в эпоху портативных систем GPS, многофункциональных часов и других технических устройств, старые добрые карты по-прежнему занимают важное место в альпийском мире. Очевидная причина в том, что у них никогда не может закончиться сок.

Важным числом, которое может вызвать недоумение, является шкала. Это дает отношение расстояния на карте к расстоянию на земле . Сначала это может показаться сложным, но это просто означает, что в масштабе 1:50 000 один сантиметр на карте соответствует 50 000 см на земле.

Как рассчитывается масштаб?

Масштаб обычно задается как 1: номер шкалы . Формула для расчета стоимости, которая, конечно, должна иметь ту же единицу измерения, следующая:

Масштаб = Расстояние на карте ÷ Расстояние на земле

Масштабный коэффициент = Расстояние на земле ÷ Расстояние на карте

Если мы возьмем приведенный выше пример, коэффициент масштабирования составит 50 000, а значит, масштаб будет 1: 50 000.Если два сантиметра на карте соответствуют расстоянию на земле 50 000 сантиметров, масштаб будет 1:25 000.

Как правило, шкала располагается на относительно видном месте — как на обложке карты, так и в углу самой развернутой карты, поэтому с помощью линейки на компасе относительно быстро и легко определить расстояние.

Большой или малый

Масштаб наружных карт

Термины «большой» или «маленький» поначалу могут сбивать с толку.Это не относится к коэффициенту масштабирования, это фактически означает уровень детализации на карте. Если объект изображен на карте более крупным, масштабный коэффициент будет меньше. По-прежнему звучит довольно сложно, не так ли? Но это просто означает, что на карте масштаба 1: 25 000 (большая) может быть показано больше деталей, чем на карте масштаба 1: 100 000 (маленькая).

Масштаб каждой карты зависит от ее предназначения. В общем, можно сказать, что чем быстрее вы двигаетесь, тем меньше будет масштаб.Карты для пеших прогулок имеют соответственно крупный масштаб, обычно 1:25 000 или 1:50 000, в то время как карты для велосипедистов имеют тенденцию к 1: 100 000, а карты в дорожных атласах начинаются с меньшего масштаба 1: 200 000.

А как насчет цифровых карт?

Как вы понимаете, самым большим преимуществом цифровых карт является вариативность масштаба. Устройства GPS часто дают вам возможность увеличивать и уменьшать масштаб и изменять масштаб. Но это не единственное преимущество этих электронных помощников! Часто на этих устройствах можно сохранить несколько карт, а это значит, что вам не придется тащить за собой множество аналоговых карт в длительных походах.

И на них нет складок, поэтому вы можете легко достать их даже в самых ограниченных пространствах. Самое большое преимущество классических карт очевидно: они никогда не заканчиваются! Но лучшая система для вас зависит, прежде всего, от того, для чего вам нужно ее использовать.

Топографические карты и расчет времени ходьбы

Карты на открытом воздухе обычно всегда топографические. Это означает, что они очертили контурные линии и дают дополнительную информацию о местности.Отмечены такие отличительные особенности, как вершины и мосты, а также большие водоемы. Это дает вам преимущество более точного и точного определения маршрута и, что наиболее важно, помогает рассчитать, сколько времени займет маршрут.

Лекция 2

Лекция 2 Лекция 2

Масштаб

Точная геометрическая связь между картой и регионом, который она изображает.
— Одна из важнейших характеристик современной карты.
— Большинство карт значительно уменьшены в размере по сравнению с их предметами, поэтому масштаб составляет небольшую долю.

Определение: Отношение размера карты к ее предмету:
Масштаб = расстояние на карте / расстояние на земле

Пример:
— Две точки на земле находятся на расстоянии 1000 м друг от друга.
— Представлено на карте точками с интервалом всего 1 см.
— Рассчитайте масштаб следующим образом:
— 1 см представляет 1000 м
— 1000 м = 100 000 см
— так, 1 см представляет 100 000 см
— масштаб = 1 см / 100 000 см = 1/100 000

— Масштаб — это дробь, выражаемая тремя способами:
— Репрезентативная фракция (RF) , e.г. 1: 100 000
— Словесная шкала «Один сантиметр соответствует одному километру»
— Графическая шкала — линия, обозначенная расстоянием, которое он представляет.

Графический масштаб остается точным при увеличении или уменьшении карты. Вербальные и RF шкалы нет.
В графическом масштабе интервалы должны быть удобными круглыми числами.

Примеры шкал

пример: расстояние до земли = 5 км, расстояние по карте = 2 см.
— ШАГ 1: — 2 см означает 5 км — (напишите полностью)
— ШАГ 2: — 1 см означает 2.5 км — (разделите левую часть = 1)
— ШАГ 3: — 1 см представляет 250 000 см — (преобразовать в те же единицы)
— ШАГ 4: — масштаб 1: 250 000 — (выразить как репрезентативную дробь)

пример: расстояние на карте = 3,5 см, масштаб карты = 1: 15 000
— каково реальное расстояние?
— ШАГ 1: — 1 см представляет 15000 см — (укажите масштаб словами, в тех же единицах, что и ваши измерения)
— ШАГ 2: — 3,5 см представляет (3,5 x 15000) см = 52500 см — (умножьте обе стороны на расстояние карты )
— ШАГ 3: — 3.5 см означает 525 м — (преобразовать в более удобные единицы)
ответ: 525 м

Масштаб (2)

Крупные и мелкие масштабы:
— Масштаб дробный.

— 1/2 больше 1/4.
— 1/5000 больше 1/100000.
— 1: 5000 — это больший масштаб, чем 1: 100 000.
— «Крупный масштаб» зависит от контекста, но обычно относится к масштабам более 1:50 000.
(ПРИМЕЧАНИЕ — это не имеет ничего общего с выражением вроде «крупномасштабный строительный проект»)

Увеличение или уменьшение:
— Масштаб — это расстояние карты / расстояние до земли.
— Если карту увеличить (на копировальном аппарате и т. Д.), Расстояние карты увеличивается, поэтому масштаб изменяется.
— Большая карта = больший масштаб, меньшая карта = меньший масштаб.
— Умножьте расстояние карты на процентное изменение и пересчитайте масштаб.

Пример: расстояние на карте = 1 см, расстояние до земли = 1 км.
— Масштаб = 1: 100 000
— Увеличить на 141% на копировальном аппарате.
— Расстояние на карте = 1,41 см Расстояние до земли = 1 км
— Масштаб = 1,41 / 100,000 = 1: 70,921

Маршрут

Три основных способа выразить направление.

1. Стрелки компаса
— Допустимы для грубых направлений, не для точной работы.
— Направления обычно лежат между точками компаса, однако часто вы разделяете их.

2. Пеленг (числовая версия №1)
— ШАГ 1: Смотрите прямо на север, если интересующая вас точка находится совсем к северу от вас. Смотрите прямо на юг, если это к югу от вас.
— ШАГ 2: Повернитесь на восток или запад, пока не окажетесь лицом к лицу.
— ШАГ 3: Измерьте угол поворота.
— ШАГ 4: Выразите подшипник, используя все три части информации из шагов 1, 2 и 3:
— Север 30 ^o Запад
— Север 45 ^o Восток
— Юг 12 ^o Запад
— Юг 87 ^o Восток

3. Азимут
— ШАГ 1: Смотрите прямо на север.
— ШАГ 2: Поворачивайте по часовой стрелке, пока не окажетесь лицом к лицу с интересующей вас точкой.
— Шаг 3: Измерьте угол поворота. Этот угол — СЕВЕРНЫЙ АЗИМУТ, обычно называемый просто азимутом:
— 330 градусов
— 45 градусов
— 192 градусов
— 93 градусов

Уметь конвертировать между азимутом и пеленгом!

Добавление углов
Полезно при съемке и навигации.
— Помните: 60 ‘= 1 ^o 60 «= 1′
— 35 ^o 22 ’40» + 5 ^o 15′ 30 «= 40 ^o 38 ’10»

Определение севера

Три распространенных подхода:

1. Истинный север (по сетке широта — долгота).
— указывает точно на северный географический полюс (ось вращения).

2. Магнитный север (направление стрелки компаса).
— Точки вдоль силовых линий магнитного поля, примерно в направлении северного магнитного полюса (на северо-западе).
— В большинстве мест отличается от истинного севера, потому что магнитные и географические полюса не совпадают.
— Изменяется со временем по мере смещения магнитного полюса.
— Положение магнитного севера необходимо пересчитать, если карте более нескольких лет.
— Скорость изменения напечатана на краю карты.

Пример:
— «Магнитный север был 7 ^o 30 ‘к западу от истинного севера в 1985 году, ежегодно уменьшаясь на 12’».
— итак, в 1992 году, через семь лет:
— Магнитный север будет 7 ^o 30 ‘к западу от истинного севера, МИНУС 7 умножить на 12’ = 84 ‘
— 84′ = 1 ^o 24 ‘
— так что в 1992 году магнитный север равен 6 ^o 6 ‘к западу от истинного севера

3. Grid North (относится к сетке UTM).
— то же, что и истинный север в центре каждой шестиградусной зоны UTM.
— Изменяется в каждую сторону, потому что квадратная сетка не соответствует схождению меридианов к полюсу.
— Большинство топографических карт показывают три Севера на полях.
— Некоторые карты показывают только один север. Если это НЕ ИСТИНА Север, он ДОЛЖЕН быть идентифицирован.

Оценка наземной биомассы в городах с помощью многомасштабного LiDAR | Углеродный баланс и управление

Бритт К., Джонстон М. Деревья в городах II: новое исследование городских деревьев в Англии, их состояния и управления (резюме). Технический отчет. Лондон: Департамент сообществ и местного самоуправления, Лондон; 2008.

Google Scholar

Армсон Д., Стрингер П., Эннос АР. Влияние тени деревьев и травы на температуру поверхности и земного шара в городской зоне. Городской для городского зеленого цвета. 2012; 11: 245–55. https://doi.org/10.1016 / j.ufug.2012.05.002.

Артикул Google Scholar

Годдард М.А., Дугилл А.Дж., Бентон Т.Г. Масштабирование от садов: сохранение биоразнообразия в городской среде. Trends Ecol Evol. 2010. 25 (2): 90–8. https://doi.org/10.1016/j.tree.2009.07.016.

Артикул Google Scholar

Баро Ф, Чапарро Л., Гомес-Баггетун Э., Лангемейер Дж., Новак Д. Д., Террадас Дж.Вклад экосистемных услуг в политику в области качества воздуха и смягчения последствий изменения климата: на примере городских лесов в Барселоне, Испания. Ambio. 2014; 43: 466–79. https://doi.org/10.1007/s13280-014-0507-x.

Артикул CAS Google Scholar

Abhijith KV, Kumar P, Gallagher J, Mcnabola A, Baldauf R, Pilla F, Broderick B, Sabatino SD, Pulvirenti B. -Обзор.Atmos Environ. 2017. https://doi. org/10.1016/j.atmosenv.2017.05.014.

Артикул Google Scholar

Кардан О., Гоздира П., Мисич Б., Мула Ф., Палмер Л.Дж., Паус Т., Берман М.Г. Окрестности зеленых насаждений и здоровья в большом городском центре. Лондон: Издательская группа Nature; 2015. https://doi.org/10.1038/srep11610.

Книга Google Scholar

Endreny T, Santagata R, Perna A, Stefano CD, Rallo RF, Ulgiati S.Внедрение и управление городскими лесами: столь необходимая стратегия сохранения для увеличения экосистемных услуг и благосостояния городов. Модель Ecol. 2017; 360: 328–35. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2017.07.016.

Артикул Google Scholar

Пол Вуд. Уличные деревья Лондона. Лондон: Safe Haven; 2017. с. 184.

Google Scholar

Nowak DJ. Снижение содержания углекислого газа в атмосфере в городских лесах Чикаго. В: Макферсон Э. Г., Новак Д. Д., Раунтри Р. А., редакторы. Экосистема городских лесов Чикаго: результаты проекта по климату городских лесов Чикаго. Раднор: Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США NE-18; 1994. с. 83–94.

Google Scholar

10.

Роджерс К., Сакре К., Гуденаф Дж., Дойк К. Оценка городского леса Лондона. Итоги экологического проекта London i-Tree. Лондон: Treeconomics. 2015. с. 82. https://www.itreetools.org/resources/reports/Valuing-Londons-Urban-Forest.pdf.

11.

Новак Д. Д., Crane DE. Хранение и связывание углерода городскими деревьями в США. Thousand Oaks: Sage Publications; 2002.

Google Scholar

12.

Stephenson NL, Das AJ, Condit R, Russo SE, Baker PJ, Beckman NG, Coomes DA, Lines ER, Morris WK, Rüger N, Lvarez E, Blundo C. размер дерева. Природа. 2014; 507: 90. https://doi.org/10.1038/nature12914.

Артикул CAS Google Scholar

13.

Чуркина Г. Роль урбанизации в глобальном углеродном цикле. Передняя часть Ecol Evol. 2016; 3: 1–9. https://doi.org/10.3389/fevo.2015.00144.

Артикул Google Scholar

14.

Сето KC, Guneralp B, Hutyra LR. Глобальные прогнозы расширения городов до 2030 года и прямого воздействия на биоразнообразие и углеродные пулы. Proc Natl Acad Sci.2012. 109 (40): 16083–8. https://doi.org/10.1073/pnas.1211658109.

Артикул Google Scholar

15.

Хутира Л.Р., Дурен Р., Герни К.Р., Гримм Н., Корт Э.А., Ларсон Е., Шреста Г. Урбанизация и углеродный цикл: текущие возможности и перспективы исследований с точки зрения естественных наук. Будущее Земли. 2014; 2 (10): 473–95. https://doi.org/10.1002/2014EF000255.

Артикул Google Scholar

16.

Тиггес Дж., Чуркина Г., Лейкс Т. Моделирование наземных хранилищ углерода: метод дистанционного зондирования для получения информации об отдельных видах деревьев в городских условиях. Городской Экосист. 2017; 20 (1): 97–111. https://doi.org/10.1007/s11252-016-0585-6.

Артикул Google Scholar

17.

Pretzsch H, Biber P, Uhl E, Dahlhausen J, Schütze G, Perkins D, Rötzer T, Caldentey J, Koike T., van Con T, Chavanne A, du Toit B, Foster K, Lefer B.Изменение климата ускоряет рост городских деревьев в мегаполисах по всему миру. Научный доклад 2017; 7 (1): 15403. https://doi.org/10.1038/s41598-017-14831-w.

Артикул CAS Google Scholar

18.

Макхейл М.Р., Берк И., Лефски М.А., Пепер П.Дж., Макферсон Э.Г. Оценка биомассы городских лесов: важно ли использовать аллометрические зависимости, разработанные специально для городских деревьев? Городской Экосист. 2009. 12 (1): 95–113. https://doi.org/10.1007/s11252-009-0081-3.

Артикул Google Scholar

19.

Подгруппа по валидации земельного продукта CEOS. https://lpvs.gsfc.nasa.gov/Biomass/AGB_home.html. По состоянию на 4 июня 2018 г.

20.

Davies ZG, Edmondson JL, Heinemeyer A, Leake JR, Gaston KJ. Составление карты услуг городской экосистемы: количественная оценка надземных хранилищ углерода в масштабах города. J Appl Ecol. 2011. 48 (5): 1125–34. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2011.02021.x.

Артикул CAS Google Scholar

21.

Baccini A, Laporte NTT, Goetz SJ, Sun M., Dong H. Первая карта наземной биомассы тропической Африки, полученная на основе спутниковых снимков. Environ Res Lett. 2008; 3 (4): 1–9. https://doi.org/10.1088/1748-9326/3/4/045011.

Артикул Google Scholar

22.

Saatchi SS, Harris NL, Brown S, Lefsky M, Mitchard ETA, Salas W, Zutta BR, Buermann W, Lewis SL, Hagen S, Petrova S, White L, Silman M, Morel A. Контрольная карта запасов углерода в лесах в тропических регионах на трех континентах.Proc Natl Acad Sci. 2011. 108 (24): 9899–904. https://doi.org/10.1073/pnas.1019576108.

Артикул Google Scholar

23.

Asner GP, Powell GV, Mascaro J, Knapp DE, Clark JK, Jacobson J, Kennedy-Bowdoin T., Balaji A, Paez-Acosta G, Victoria E, Secada L, Valqui M, Hughes RF. Запасы и выбросы углерода лесов в Амазонии с высоким разрешением. Proc Natl Acad Sci USA. 2010. 107 (38): 16738–42. https://doi.org/10.1073/pnas.1004875107.

Артикул Google Scholar

24.

Лим К., Трейтц П., Вулдер М.А., Сент-Онге Б., Флад М. Дистанционное зондирование структуры леса с помощью LiDAR. Progr Phys Geogr. 2003. 27 (1): 88–106. https://doi.org/10.1191/030

03pp360ra.

Артикул Google Scholar

25.

Вулдер М.А., Уайт Дж. К., Батер К. В., Купс Н. С., Хопкинсон С., Чен Г. Лидарные графики — новый вариант сбора данных на больших территориях: контекст, концепции и тематическое исследование. Can J Remote Sens. 2012; 38 (05): 600–18. https://doi.org/10.5589/m12-049.

Артикул Google Scholar

26.

Calders K, Newnham GJ, Burt A, Murphy S, Raumonen P, Herold M, Culvenor DS, Avitabile V, Disney MI, Armston JD, Kaasalainen M. Неразрушающие оценки наземной биомассы с использованием наземного лазерного сканирования . Методы Ecol Evol. 2015; 6 (2): 198–208. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12301.

Артикул Google Scholar

27.

Gonzalez de Tanago Menaca J, Lau A, Bartholomeusm H, Herold M, Avitabile V, Raumonen P, Martius C, Goodman R, Disney MI, Manuri S, Burt A, Calders K. Оценка наземной биомассы больших тропических деревьев с наземным LiDAR. Методы Ecol Evol. 2017; 12 (10): 3218–21. https://doi. org/10.1111/2041-210X.12904.

Артикул Google Scholar

28.

Disney MI, Boni Vicari M, Burt A, Calders K, Lewis SL, Raumonen P, Wilkes P.Взвешивание деревьев с помощью лазера: достижения, проблемы и возможности. Интерфейсный фокус. 2018; 8 (2): 20170048. https://doi.org/10.1098/rsfs.2017.0048.

Артикул CAS Google Scholar

29.

Ферраз А., Саатчи С., Маллет С., Мейер В. Лидарное определение размеров отдельных деревьев в тропических лесах. Remote Sens Environ. 2016; 183: 318–33. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.05.028.

Артикул Google Scholar

30.

Coomes DA, Dalponte M, Jucker T., Asner GP, Banin LF, Burslem DFRP, Lewis SL, Nilus R, Phillips OL, Phua MH, Qie L. Зональный и ориентированный на деревья подходы к картированию углерода лесов в лесах Юго-Восточной Азии по данным воздушного лазерного сканирования. Remote Sens Environ. 2017; 194: 77–88. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.017.

Артикул Google Scholar

31.

Dalponte M, Coomes DA. Древовидное картирование плотности углерода в лесах по данным лазерного сканирования и гиперспектральных данных.Методы Ecol Evol. 2016; 7 (10): 1236–45. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12575.

Артикул Google Scholar

32.

Дункансон Л.И., Кук Б.Д., Хертт Г.К., Дубая, РО. Эффективный многоуровневый алгоритм определения границ кроны для картирования структуры отдельных деревьев в нескольких экосистемах. Remote Sens Environ. 2014; 154: 378–86. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.07.044.

Артикул Google Scholar

33.

Popescu SC, Wynne RH, Нельсон РФ, Popescu SC. Измерение диаметра кроны отдельных деревьев с помощью лидара и оценка его влияния на оценку объема и биомассы леса. Can J Remote Sens. 2003; 29 (5): 564–77.

Артикул Google Scholar

34.

Тиггес Дж., Лейкс Т. Дистанционное зондирование с высоким разрешением для уменьшения неопределенностей в оценках жизненного цикла компенсации выбросов углерода в городских лесах. Управление балансом углерода. 2017; 12 (октябрь): 17. https: // doi.org / 10.1186 / s13021-017-0085-x.

Артикул Google Scholar

35.

Чжан Ц., Чжоу Ю., Цю Ф. Сегментация отдельных деревьев на основе облаков точек LiDAR для инвентаризации городских лесов. Дистанционный сенсор 2015; 7 (6): 7892–913. https://doi.org/10.3390/rs70607892.

Артикул Google Scholar

36.

Лю Л., Купс, Северная Каролина, Авен С.В., Панг Й. Картирование городских пород деревьев с использованием интегрированных данных гиперспектрального зондирования, полученных с воздуха, и данных дистанционного зондирования LiDAR. Remote Sens Environ. 2017; 200: 170–82. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.08.010.

Артикул Google Scholar

37.

Алонзо М., Букхаген Б., Робертс Д.А. Картирование видов городских деревьев с использованием слияния гиперспектральных и лидарных данных. Remote Sens Environ. 2014; 148: 70–83. https://doi.org/10.1016/J.Rse.2014.03.018.

Артикул Google Scholar

38.

Алонзо М., Букхаген Б., Макфадден Дж. П., Сан А., Робертс Д.А.Составление индекса площади городских лесов с помощью лидара с использованием показателей проникновения и аллометрии. Remote Sens Environ. 2015; 162: 141–53. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.025.

Артикул Google Scholar

39.

Рацити С.М., Хутира Л.Р., Ньюэлл Дж. Д.. Картирование запасов углерода в городских деревьях с помощью данных дистанционного зондирования из нескольких источников: взаимосвязь между биомассой, землепользованием и демографией в районах Бостона. Sci Total Environ.2014; 500–501: 72–83. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.08.070.

Артикул CAS Google Scholar

40.

Сингх К.К., Чен Дж., Маккартер Дж. Б., Минтемейер РК. Влияние плотности точек LiDAR и ландшафтного контекста на оценки биомассы городских лесов. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2015; 101: 310–22. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.12.021.

Артикул Google Scholar

41.

Фасснахт Ф.Е., Хартиг Ф., Латифи Х., Бергер С., Эрнандес Дж., Корвалан П., Кох Б. Важность размера выборки, типа данных и метода прогнозирования для оценок наземной биомассы лесов на основе дистанционного зондирования. Remote Sens Environ. 2014; 154: 102–14. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.07.028.

Артикул Google Scholar

42.

Duncanson LI, Rourke O, Dubayah RO. Небольшие размеры выборки приводят к смещению аллометрических уравнений в лесах умеренного пояса. Научный доклад 2015; 5: 17153. https://doi.org/10.1038/srep17153.

Артикул CAS Google Scholar

43.

Ваз Монтейро М., Дойк К.Дж., Хэндли П. Аллометрические отношения для городских деревьев в Великобритании. Городской для городского зеленого цвета. 2016; 19: 223–36. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2016.07.009.

Артикул Google Scholar

44.

Lefsky MA, McHale MR. Объемные оценки деревьев сложной архитектуры с помощью наземного лазерного сканирования.J Appl Remote Sens. 2008; 2 (023521): 1–19. https://doi.org/10.1117/1.2939008.

Артикул Google Scholar

45.

Raumonen P, Kaasalainen M, Åkerblom M, Kaasalainen S, Kaartinen H, Vastaranta M, Holopainen M, Disney MI, Lewis PE. Быстрые автоматические прецизионные модели деревьев на основе данных наземного лазерного сканера. Дистанционный сенсор 2013; 5 (2): 491–520. https://doi.org/10.3390/rs5020491.

Артикул Google Scholar

46.

Совет Камдена. О деревьях Камдена. 2018. https://opendata.camden.gov.uk/stories/s/Camden-Tree-Statistics/ad58-u6q7/. По состоянию на 4 июня 2018 г.

47.

Wilkes P, Lau A, Disney MI, Calders K, Burt A. Рекомендации по сбору данных для наземного лазерного сканирования лесных участков. Remote Sens Environ. 2017; 196: 140–53. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.04.030.

Артикул Google Scholar

48.

Берт А.Новые 3D-измерения структуры леса. Кандидат наук. дипломная работа, Университетский колледж Лондона; 2017.

49.

Занне А., Лопес-Гонсалес Дж., Кумес Д., Илич Дж., Янсен С., Льюис С., Миллер Р., Свенсон Н., Виманн М., Чаве Дж. Данные из: к мировому спектру экономики древесины. Дриад Цифра Репо. 2009 г. https://doi.org/10.5061/dryad.234.

Артикул Google Scholar

50.

Агентство окружающей среды Великобритании. Обзор открытых сата. http: // среда.data.gov.uk/ds/survey/#/survey. По состоянию на 4 июня 2018 г.

51.

Enviromental Agency. Данные LIDAR агентства по окружающей среде: техническая записка (версия 5). Технический отчет. 2016. http://environment.data.gov.uk/ds/survey/docs/Environment_Agency_LIDAR_Open_Data_FAQ_v5.pdf. По состоянию на 4 июня 2018 г.

52.

Isenburg M. LAStools — эффективные инструменты для обработки LiDAR. 2015. http://rapidlasso.com/LAStools.

53.

Ян В.Й., Морси С., Шейкер А., Таллох М. Автоматическое извлечение световых столбов и опор шоссе из данных мобильного LiDAR.Opt Laser Technol. 2016; 77: 162–8. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2015.09.017.

Артикул Google Scholar

54.

Morsdorf F, Meier E, Kötz B., Itten KI, Dobbertin M, Allgöwer B. Геометрическая реконструкция лесных насаждений бореального типа на уровне отдельных деревьев на основе ЛИДАРа для управления лесами и лесными пожарами. Remote Sens Environ. 2004. 92 (3): 353–62. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.05.013.

Артикул Google Scholar

55.

Ферраз А., Бретар Ф, Жакмуд С., Гонсалвес Дж., Перейра Л., Томе М., Соарес П. Трехмерное картирование многослойного средиземноморского леса с использованием данных ALS. Remote Sens Environ. 2012; 121: 210–23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.01.020.

Артикул Google Scholar

56.

Vega C, Hamrouni A, Mokhtari SE, Morel J, Bock J, Renaud JP, Bouvier M, Durrieu S. PTrees: точечный подход к извлечению лесных деревьев по лидарным данным. В J Appl Earth Obs Geoinformation.2014; 33: 98–108. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.05.001.

Артикул Google Scholar

57.

Американское общество фотограмметрии и дистанционного зондирования. Спецификация LAS 1.2; 2008.

58.

Барбер С. Б., Добкин Д.П., Хухданпаа Х. Алгоритм quickhull для выпуклых оболочек. ACM Trans Math Softw. 1996. 22 (4): 469–83. https://doi.org/10.1145/235815.235821.

Артикул Google Scholar

59.

Сингх К.К., Фоглер Дж.Б., сапожник Д.А., Минтемейер РК. Объединение данных LiDAR -landsat для оценки городского земного покрова на больших территориях: баланс пространственного разрешения, объема данных и точности карт. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2012; 74: 110–21. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.09.009.

Артикул Google Scholar

60.

Бреннан Р., Вебстер Т. Объектно-ориентированная классификация поверхностей, полученных с помощью лидара. Может J Remote Sens.2006. 32 (2): 162–72.

Артикул Google Scholar

61.

Ester M, Kriegel H-P, Sander J, Xu X. Основанный на плотности алгоритм для обнаружения кластеров в больших пространственных базах данных с шумом. В: Симудис Э., Хан Дж., Файяд У, редакторы. 2-я международная конференция по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, т. 96. Портленд: AAAI Press; 1996. с. 226–31.

Google Scholar

62.

Zhang T, Ramakrishnan R, Livny M. BIRCH: эффективный метод кластеризации баз данных для очень больших. ACM SIGMOD Int Conf Управление данными. 1996; 1: 103–14. https://doi.org/10.1145/233269.233324.

Артикул Google Scholar

63.

Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O, Blondel M, Prettenhofer P, Weiss R, Dubourg V, Vanderplas J, Passos A, Cournapeau D, Brucher M, Perrot M , Дюшене Э. Scikit-learn: машинное обучение на Python.J Mach Learn Res. 2011; 12: 2825–30.

Google Scholar

64.

Эйри Э., Фрейвер С., Кершоу Дж. А., Кенефик Л. С., Хейс Д., Вайскиттель А. Р., Рот, Бельгия. Наложение слоев: новый алгоритм сегментации отдельных лесных деревьев на основе облаков точек LiDAR. Can J Remote Sens. 2017; 43 (1): 16–27. https://doi.org/10.1080/07038992.2017.1252907.

Артикул Google Scholar

65.

Gonzalez P, Asner GP, Battles JJ, Lefsky MA, Waring KM, Palace M.Плотность углерода в лесах и неопределенности по данным лидаров, QuickBird и полевых измерений в Калифорнии. Remote Sens Environ. 2010; 114: 1561–75. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.02.011.

Артикул Google Scholar

66.

Санки Т., Шреста Р., Санки Дж. Б., Хардегри С., Стрэнд Э. Оценка и неопределенность поглотителя углерода на последовательных фазах нарастания древесных пород на основе лидара. J Geophys Res Biogeosci. 2013. 118 (3): 1144–55. https: // doi.org / 10.1002 / jgrg.20088.

Артикул Google Scholar

67.

Пиллсбери Н., Реймер Дж. Л., Томпсон Р. Уравнения объема дерева для пятнадцати городских видов в Калифорнии. Технический отчет № 7. Технический отчет Института городских лесных экосистем Политехнического государственного университета Калифорнии, Сан-Луис-Обсипо; 1998.

68.

Réjou-Méchain M, Tanguy A, Piponiot C, Chave J, Hérault B. biomass: пакет r для оценки надземной биомассы и ее неопределенности в тропических лесах.Методы Ecol Evol. 2017; 8: 1163–7. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12753.

Артикул Google Scholar

69.

Роджерс К., Хансфорд Д., Сандерленд Т., Брант А., Койш Н. Измерение экосистемных услуг Torbay i-tree: пилотный проект Torbay i-Tree Eco. Технический отчет. https://www.forestry.gov.uk/pdf/Trees-people-and-the-buit-environment_Rogers.pdf/$FILE/Trees-people-and-the-buit-environment_Rogers.pdf.

70.

Дойк К.Дж., Хэндли П., Эшвуд Ф., Ваз Монтейро М., Фредиани К., Роджерс К. Оценка городских деревьев в Эдинбурге. Технический отчет, Лесные исследования. 2017. https://www.forestry/fr/itree.

71.

Чапарро Л., Террасдас Дж. Экологические службы городских лесов в Барселоне, 103; 2009.

72.

Новак Д. Дж., Гринфилд Э. Дж., Хоэн Р. Э., Лапоинт Э. Хранение и связывание углерода деревьями в городских и общественных районах США. Environ Pollut. 2013; 178: 229–36. https: // doi.org / 10.1016 / j.envpol.2013.03.019.

Артикул CAS Google Scholar

73.

Chen WY. Роль городской зеленой инфраструктуры в компенсации выбросов углерода в 35 крупных городах Китая: общенациональная оценка. Города. 2015; 44: 112–20. https://doi.org/10.1016/j.cities.2015.01.005.

Артикул Google Scholar

74.

Бродмидоу М., Мэтьюз Р. Леса, углерод и изменение климата: вклад Великобритании.Технический отчет, Комиссия по лесному хозяйству Великобритании. 2003. https://www.forestry.gov.uk/pdf/fcin048.pdf/$file/fcin048.pdf.

75.

Хутира Л. Р., Юн Б., Альберти М. Запасы углерода в наземных экосистемах через градиент урбанизации: исследование Сиэтла, штат Вашингтон. Glob Change Biol. 2011. 17 (2): 783–97. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02238.x.

Артикул Google Scholar

76.

Бердси Р.А., Хит Л.С. Изменения углерода в лесах США.В: Джойс Л., редактор. Изменение климата и продуктивность лесов Америки. Общий технический отчет лесной службы Министерства сельского хозяйства США RM-271. Генеральная служба лесного хозяйства Министерства сельского хозяйства США, Форт-Коллинз, Колорадо (1995). п. 56–70. https://www.fs.fed.us/ne/durham/4104/papers/Birdsey-Heath-1995.pdf.

77.

Strohbach MW, Haase D. Хранение углерода над землей в городских деревьях в Лейпциге, Германия: анализ закономерностей в европейском городе. Landsc Urban Plann. 2011; 104: 95–104. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.10.001.

Артикул Google Scholar

78.

Чаве Дж., Реджу-Мешан М., Буркес А., Чидумайо Е., Колган М.С., Делитти WBCC, Дуке А., Ид Т., Фирнсайд П.М., Гудман Р.С., Генри М., Мартинес-Ирисар А., Мугаша В.А., Мюллер -Landau HC, Mencuccini M, Nelson BW, Ngomanda A, Nogueira EM, Ortiz-Malavassi E, Pélissier R, Ploton P, Ryan CM, Saldarriaga JG, Vieilledent G. Улучшенные аллометрические модели для оценки надземной биомассы тропических деревьев.Glob Change Biol. 2014; 20 (10): 3177–90. https://doi.org/10.1111/gcb.12629.

Артикул Google Scholar

79.

West GB, Brown JH, Enquist BJ. Общая модель строения и аллометрии сосудистой системы растений. Природа. 1999. 400 (6745): 664–7. https://doi.org/10.1038/23251.

Артикул CAS Google Scholar

80.

Goodman RC, Phillips OL, Baker TR.Важность размеров кроны для улучшения оценок биомассы тропических деревьев. Ecol Appl. 2014; 24 (4): 680–98. https://doi. org/10.1890/13-0070.1.

Артикул Google Scholar

81.

Гарсия М., Саатчи С., Ферраз А., Сильва К.А., Устин С., Колтунов А., Бальцтер Х. Влияние модели данных и точечной плотности на оценку надземной биомассы леса с помощью бортового LiDAR. Управление балансом углерода. 2017; 12: 4. https://doi.org/10.1186/s13021-017-0073-1.

Артикул Google Scholar

82.

Vauhkonen J, Ene L, Gupta S, Heinzel J, Holmgren J, Pitkänen J, Solberg S, Wang Y, Weinacker H, Hauglin KM, Lien V, Packalén P, Gobakken T., Koch B, Næsset E , Токола Т., Мальтамо М. Сравнительное тестирование алгоритмов обнаружения одного дерева в различных типах леса. Лесное хозяйство. 2012; 85 (1): 27–40. https://doi.org/10.1093/forestry/cpr051.

Артикул Google Scholar

83.

Kaartinen H, Hyyppä J, Yu X, Vastaranta M, Hyyppä H, Kukko A, Holopainen M, Heipke C, Hirschmugl M, Morsdorf F, Næsset E, Pitkänen J, Popescu S, Solberg S, Wolf BM, Wu JC. Международное сравнение обнаружения и извлечения отдельных деревьев с помощью воздушного лазерного сканирования. Дистанционный сенсор 2012; 4 (12): 950–74. https://doi.org/10.3390/rs4040950.

Артикул Google Scholar

84.

Eysn L, Hollaus M, Lindberg E, Berger F, Monnet JM, Dalponte M, Kobal M, Pellegrini M, Lingua E, Mongus D, Pfeifer N.Тестовый образец методов обнаружения одиночных деревьев на основе лидаров с использованием данных о разнородных лесах из альпийского пространства. Леса. 2015; 6 (5): 1721–47. https://doi.org/10.3390/f6051721.

Артикул Google Scholar

85.

Хофман Дж., Бартоломеус Х., Колдерс К., Ван Виттенберг С., Вайтс К., Самсон Р. О связи между морфологией кроны деревьев и отложением твердых частиц на листьях городских деревьев: наземный подход LiDAR. Atmos Environ.2014; 99: 130–9. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.09.031.

Артикул CAS Google Scholar

86.

Хэнкок С., Андерсон К., Дисней М.И., Гастон К.Дж. Измерение трехмерной структуры растительности с высоким пространственным разрешением с помощью лидара бортовых осциллограмм: калибровка и проверка с помощью вокселизированного наземного лидара. Remote Sens Environ. 2017; 188: 37–50. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.10.041.

Артикул Google Scholar

87.

Казаленьо С., Андерсон К., Хэнкок С. Улучшение моделей городских зеленых насаждений: от растительного покрова до объемной съемки с использованием лазерного сканирования формы волны. Методы Ecol Evol. 2017. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12794.

Артикул Google Scholar

88.

Holopainen M, Kankare V, Vastaranta M, Liang X, Lin Y, Vaaja M, Yu X, Hyyppä J, Hyyppä H, Kaartinen H, Kukko A, Tanhuanpää T, Alho P. наземное и мобильное лазерное сканирование — пример в неоднородном городском лесу.Городской для городского зеленого цвета. 2013; 12: 546–53. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2013.06.002.

Артикул Google Scholar

89.

Li X, Zhang C, Li W, Ricard R, Meng Q, Zhang W. Оценка городской зелени на уровне улиц с помощью Google Street View и модифицированного индекса зеленого обзора. Городской для городского зеленого цвета. 2015; 14: 675–85. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2015.06.006.

Артикул Google Scholar

90.

Seiferling I, Naik N, Ratti C, Proulx R. Зеленые улицы — количественная оценка и картирование городских деревьев с использованием изображений улиц и компьютерного зрения. Landsc Urban Plann. 2017; 165: 93–101. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.05.010.

Артикул Google Scholar

91.

Лесная служба Министерства сельского хозяйства США. Руководство пользователя i-Tree Eco v.6.0. Технический отчет (2017). http://www.itreetools.org/resources/manuals/Ecov6_ManualsGuides/Ecov6_UsersManual.pdf.

92.

Houghton R, Nassikas AA. Глобальные и региональные потоки углерода от землепользования и изменения земного покрова 1850–2015 гг. Glob Biogeochem Cycles. 2017; 31 (3): 456–72. https://doi.org/10.1002/2016GB005546.

Артикул CAS Google Scholar

Веб-сайт класса физики

Векторы и снаряды: набор задач

Проблема 1:

Тренер Суини проходит 26 ярдов на север по боковой линии, останавливается и возвращается на 12 ярдов на юг.

а. Определите расстояние, на которое проехал тренер.
г. Определите результирующее смещение тренера.

Задача 2:

а. Rosa Boat плывет вверх по течению со скоростью 1,25 м / с относительно воды в реке, которая течет со скоростью 0,50 м / с относительно берегов реки. Какова результирующая скорость лодки Розы (относительно берега)?
г. Rosa Boat плывет вниз по течению со скоростью 1,25 м / с относительно воды в реке, которая течет при 0.50 м / с относительно берега р. Какова результирующая скорость лодки Розы (относительно берега)?

Задача 3:

Скорость взлета военного самолета с авианосца составляет примерно 170 миль / час относительно воздуха. Они достигают этой скорости за счет комбинации системы катапульты, присутствующей на авианосце, и реактивной двигательной установки самолета. Обычная стратегия — направить авианосец и самолет против ветра. Если самолет взлетает с авианосца, который движется со скоростью 40 миль / час при встречном ветре 20 миль / час, то какую скорость относительно палубы авианосца он должен набрать для взлета?

Задача 4:

Клэр де Иль делает покупки.Она проходит 16 метров до конца прохода. Затем она поворачивает направо и проходит 21 метр в конце прохода. Определите величину результирующего смещения Клэр.

Задача 5:

Джим Назиум идет с обеда на урок физкультуры. Он выходит из столовой и идет 43 м на запад. Затем он поворачивается и идет 72 м на север по коридору, ведущему в раздевалку. Определите величину и направление результирующего смещения Джима.

Задача 6:

По дороге из дома в школу Карла проезжает по трем улицам после съезда с подъездной дорожки.Она едет 1,85 мили на юг, 2,43 мили на восток и 0,35 мили на север. Определите величину результирующего смещения Карлы.

Задача 7:

Шейла — капитан гоночной команды Университета. Во время внеклассной практики во вторник она вела команду следующим пробегом из школы в ближайший парк, где они встретили тренера для встречи: 0,68 мили, север; 1,09 миль к востоку; 1,56 миль к северу; 0,32 мили, запад. Определите величину и направление результирующего смещения команды.

Задача 8:

Во время лабораторной работы по сложению векторов Мак и Тош начинают у двери класса и проходят 40,0 м на север, 32,5 м на восток, 15,5 м на юг, 68,5 м на запад и 2,5 м на север. Определите величину и направление результирующего смещения Мака и Тоша.

Задача 9:

Эйвери, защитник футбольной команды Южного Университета, сделал самый потрясающий пас в матче «Возвращение домой» против Норта, соперника из кросс-городка. Он перебросил пас точно из центра поля в угол зачетной зоны, где Джамаал поймал его и засчитал победный счет.Если футбольное поле имеет ширину 160 футов (от боковой линии до боковой) и находится на расстоянии 60 ярдов от полузащиты до задней части зачетной зоны, то как далеко прошел мяч от рук Эйвери до рук Джамаала.

Задача 10:

Рассмотрим карту Соединенных Штатов, представленную ниже. Учитывая масштаб, который 1 см = 340 км, можно использовать транспортир и линейку для определения величины и направления для следующих рейсов. Все направления выражаются с использованием условного обозначения против часовой стрелки от восточного.Для каждой поездки используйте функции синуса, косинуса и тангенса, чтобы определить горизонтальную и вертикальную составляющие смещения. Обязательно укажите E, W, N или S в качестве направления для каждого компонента.

Поездка	Рабочий объем	Гориз. Компонент	Верт. Компонент
из Чикаго в Денвер	1430 км, 187 °
Рино — Майами	4030 км, 341 °
Сиэтл — Вашингтон	3480 км, 344 °
Хьюстон — Солт-Лейк-Сити	2040 км, 143 °

Задача 11:

Пилот самолета, летящего строго на север, уведомлен диспетчером полета о том, что второй самолет летит на юг примерно на той же высоте и находится в том же районе.Пилоту сообщили, что самолет, направляющийся на юг, в настоящее время находится в позиции, которая находится на расстоянии 13,5 км, 102 ° от его собственного самолета.

а. Сколько километров севернее находится второй самолет?
г. Сколько километров западнее находится второй самолет?
г. Если оба самолета имеют скорость 290 км / ч, то сколько времени пройдет, прежде чем самолеты окажутся рядом с ?

Задача 12:

Спелеолог (человек, исследующий пещеры) определяет, что вход в пещеру расположен в 349 м, 253 ° от ее текущего местоположения.Как далеко к югу и как далеко к западу от ее текущего местоположения находится вход в пещеру?

Задача 13:

Эйвери, квотербек Саут, бросает пас на 36,5 ярдов на 21 ° западной долготы, прежде чем его ловит Митчелл с прыжком. Если предположить, что поле идет на север и юг, и что Эйвери сделал пас с расстояния 7,2 ярда от линии схватки, сколько ярдов было получено за игру?

Задача 14:

Миа Андер выходит через парадную дверь своего дома и идет по пути, показанному на схеме справа (не в масштабе). Прогулка состоит из четырех этапов величиной:

A = 88 м
B = 272 м
C = 136 м
D = 183 м

Определите величину и направление результирующего смещения Миа.

Задача 15:

Дора исследует пещеру. Она стартует у входа и делает следующие движения по прямой:

68 м, юг
112 м, 25 ° к северу от запада (155 ° CCW)
34 м, юг
182 м, 17 ° к югу от востока (343 ° CCW)

Определите положение Доры относительно входа в пещеру.То есть как далеко и в каком направлении Дора от входа в пещеру?

Задача 16:

Тейлор и Дрю заканчивают свой последний урок накануне весенних каникул и решают спонтанно совершить поездку. Их поездка предполагает следующие перемещения:

42 мили, 67 ° к северу от запада (113 ° CCW)
61 миля, запад
23 мили, 17 ° к западу от юга (253 ° CCW)

Автомобиль Тейлора сломался после последнего этапа поездки. Как далеко и в каком направлении Тейлор и Дрю от кампуса?

Задача 17:

Согласно прогнозу погоды, в 12 км к югу и в 23 км к западу от вашего города был замечен торнадо.Сообщается, что шторм движется прямо к вашему городу со скоростью 82 км / ч.

а. На каком расстоянии от вашего города был замечен торнадо?
г. Примерно сколько времени (в минутах и часах) пройдет до того, как сильный шторм достигнет вашего города?

Задача 18:

Самолет начинает свое путешествие в Канаду из пункта назначения, расположенного в 285 милях к югу от границы. Самолет летит по прямой со скоростью 189 миль / ч в направлении 20.5 градусов к западу от севера. Определите количество минут до того, как самолет пересечет границу. Предположим, что граница выровнена прямо на восток и запад в регионе, где выполняется полет.

Задача 19:

Гленда и Гарольд пытаются пересечь реку на байдарке. Река течет на восток со скоростью 1,9 м / с. Гленда и Гарольд возглавляют каяк прямо на север и гребут со скоростью 2,4 м / с (относительно воды). Ширина реки в этом месте составляет 38 метров.

а. Определите результирующую скорость лодки — как величину, так и направление.
г. Определите время, в которое Гленда и Гарольд должны пересечь реку.
г. Как далеко вниз по течению будет лодка, когда Гленда и Гарольд достигнут противоположного берега?

Задача 20:

Тай Ридлэг садится в весельную лодку и направляет лодку на запад прямо через реку. Река течет на юг со скоростью 48 см / с. Тай гребет лодкой со скоростью 98 см / с.

а. Определите результирующую скорость лодки — как величину, так и направление.
г. Если ширина реки в этом месте составляет 22 м, то сколько времени нужно Тай, чтобы пересечь реку? Предположим, что Тай держит свою весельную лодку в западном направлении.
г. Как далеко будет Тай, когда он достигнет другой стороны реки?

Задача 21:

Дилан и София гуляют по озеру Блюберд в совершенно спокойный день. Дилан, решивший произвести на Софию впечатление своей способностью прыгать через камни, берет самый плоский камень, который может найти, и запускает его из пистолета с кромки воды.Камень приобретает полностью горизонтальную скорость 26 м / с с высоты 0,45 м над поверхностью воды.

а. Сколько времени нужно камню, чтобы упасть на поверхность воды?

г. Как далеко от кромки воды уходит камень, прежде чем он совершит свой первый прыжок?

Задача 22:

Пытаясь создать всплеск, похожий на пушечное ядро, восьмилетний Мэтью сбегает с края доски во время высокого прыжка со скоростью 4,6 м / с и падает 2.3 м до воды внизу.

а. Определите время, за которое Матфей упадет с высоты 2,3 м в воду.
г. На каком расстоянии по горизонтали от края доски Матфей погрузится в воду?
г. С какой скоростью Матфей входит в воду?

Задача 23:

Има Пид хочет сбросить 2,8 кг тыквы горизонтально с крыши школы, чтобы ударить по машине г-на Х. Автомобиль припаркован на расстоянии 13,4 м от основания здания ниже точки, где стоит Има.Высота крыши здания 10,4 м. При условии отсутствия сопротивления воздуха, с какой горизонтальной скоростью Има должен подбросить тыкву, чтобы сбить машину мистера Х.

Задача 24:

Дайверы La Quebrada Cliff Divers ежедневно предлагают развлечения для толп в Акапулько, Мексика. Как группа профессиональных хай-дайверов, они ныряют со скалы Ла-Кебрада и падают с высоты 45,1 м (148 футов) в воду ниже. Это больше, чем проявление храбрости, ныряльщики со скал должны рассчитывать время своего погружения так, чтобы они упали в воду, когда достигнет гребня набегающей волны.Определите скорость, с которой Педро должен сбежать с обрыва, чтобы приземлиться в воде на горизонтальном расстоянии 17,8 м от края обрыва.

Задача 25:

Самолет службы экстренной помощи сбрасывает посылку с самолета группе медицинского персонала, работающего в агентстве по оказанию помощи в африканской деревне. Пакет предназначен для приземления в небольшом озере, надувания прикрепленного плота при ударе и, наконец, всплытия на поверхность плотом вниз. Самолет будет двигаться горизонтально со скоростью 59 ед.1 м / с. Пакет будет сброшен на горизонтальном расстоянии 521 м от предполагаемой целевой точки. На какой высоте над прудом должен лететь самолет, чтобы совершить этот подвиг?

Задача 26:

Ресторан Choo Choo в Десплене, штат Иллинойс, оформлен в стиле 50-х годов и известен тем, что доставляют еду из кухни в столовую с помощью модели поезда в масштабе О. Обеденные корзины, наполненные хот-догами, гамбургерами, картофелем фри и т.п., устанавливаются на крышах вагонов-платформ и транспортируются на столешницы.В пятый день рождения Мэтью картофель фри скатился с вершины кучи на крутом повороте со скоростью 1,25 м / с и упал на пол.

а. Определите время, за которое картофель фри упадет с верха стопки на пол на 113 см.
г. Определите горизонтальное смещение мальков от края гусеницы.
г. Определите скорость картофеля фри при ударе об пол.

Задача 27:

Аарон Агин и Бад Дерфенгер — партнеры лаборатории, которые в прошлом году заработали репутацию разбивавших мензурки, проливая кислоту, смешивая неподходящие химикаты, ломая термометры и случайно поджигая волосы Софии горелкой Бунзена.И теперь, к радости класса физики, мистер Х совершил ошибку, позволив им снова стать партнером. В недавно созданной лаборатории, в которой использовались дорогие гусеницы и тележки, Аарон и Бад оправдали свою репутацию. Несмотря на жесткие предупреждения г-на Х, они позволили тележке скатиться с рельсов, а затем со стола со скоростью 208 см / с. Грохот тележки об пол на расстоянии 96,3 см от края стола по горизонтали заставил весь класс замолчать. Используйте эту информацию, чтобы определить высоту лабораторных столов в Mr.Лаборатория Н.

Задача 28:

Шэрон Стэди и Эл Вайскачон выиграли недавнее состязание Юга по бросанию яиц, которое проводилось на неделе возвращения на родину. В их победном броске Шэрон подбросила яйцо из-под руки, выпустив его со скоростью 8,06 м / с под углом 30 ° к горизонтали. К удовольствию толпы, Ал поймал яйцо на той же высоте, что и бросок, даже не сломав скорлупу.

а. Рассчитайте горизонтальную и вертикальную составляющие начальной скорости.
г. Рассчитайте время, за которое яйцо достигнет середины траектории.
г. Подсчитайте общее время нахождения яйца в воздухе.
г. Вычислите горизонтальное расстояние, которое яйцо прошло от Шарона до Ала.
эл. Рассчитайте высоту яйца (относительно точки выхода), когда оно находилось на пике своей траектории.

Задача 29:

Ли Пинг Фар, знаменитый китайский прыгун с трамплина, покидает рампу с начальной скоростью 34. 9 м / с под углом 35 °.

а. Определите общее время полета.
г. Определите горизонтальное смещение.
г. Определите высоту пика (относительно начальной высоты). Предположим, что Ли приземляется на той же высоте, что и вершина рампы, и что Ли является снарядом.

Задача 30:

Теннисистка тянется к мячу, который едва находится над землей, и успешно «бросает» его над головой соперницы.Мяч поражается со скоростью 18,7 м / с под углом 65,1 градуса.

а. Определите время, в течение которого мяч находится в воздухе.
г. Определите максимальную высоту, которую достигает мяч.
г. Определите расстояние, которое мяч проходит по горизонтали перед приземлением.

Задача 31:

В канун Нового 2007 года Робби Мэддисон установил мировой рекорд по самому длинному прыжку на мотоцикле, проехав 98,3 м по воздуху от рампы до рампы. (Рекорд с тех пор несколько раз побивал сам Мэддисион.) Предполагая, что угол пуска составляет 45 °, незначительное сопротивление воздуха и место приземления на той же высоте, что и высота пуска, определяют скорость, с которой Мэддисон покидает рампу.

Задача 32:

Г-н Удади берет с собой троих детей в парк на летнее времяпрепровождение. Олив Удади любит качаться и прыгать. В одном прыжке Оливия покидает качели под углом 30 ° к горизонтали со скоростью 2.2 м / с. Она приземляется на землю на расстоянии 1,09 м по горизонтали от места пуска.

а. Определите горизонтальную и вертикальную составляющие начальной скорости.
г. Определите время, в течение которого Оливия находится в воздухе.
г. Определите высоту по вертикали (относительно места приземления), с которой Оливия прыгает с качелей.

Задача 33:

Стремясь появиться на шоу Destroyed in Seconds , Калеб пытается совершить велосипедный маневр, в котором он прыгает между двумя пандусами, чьи возвышения расположены на расстоянии 1. 8 метров друг от друга. Пандусы расположены под углом 35 ° и находятся на одинаковой высоте. Определите скорость (в м / с и миль / ч), которую Калеб должен набрать, чтобы выполнить этот трюк. (Дано: 1,00 м / с = 2,24 миль / ч)

Задача 34:

Альберт — звездный игрок Юга в университетской футбольной команде. Его лучшее время висения в прошлом сезоне было для плоскодонки, которую он отбил под углом 74 ° над горизонтом. Пунт имел время зависания 6,2 секунды.

а. Определите скорость удара по мячу.
г. Определите горизонтальное расстояние, которое прошел мяч.

Вернуться к обзору

См. Аудиогид решения проблемы:

1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34

Атлас Южного полюса Луны

Предисловие
Джули Д. Стопар и Дэвид А. Кринг

НАСА было направлено на высадку астронавтов на южный полюс Луны к 2024 году, цель с пятилетним сроком. Скорость, безопасность и эффективность являются ключевыми приоритетами, способствующими реализации Директивы 1 космической политики, которая предусматривает присутствие людей на Луне для «долгосрочного исследования и использования». Чтобы помочь НАСА и лунному сообществу, мы составили онлайн-атлас, который состоит из серии карт, изображений и иллюстраций южного полярного региона.Мы включаем некоторые новые информационные продукты, разработанные с учетом директивы о южном полюсе; другой контент взят из существующей коллекции лунных изображений и карт LPI и его библиотеки классных иллюстраций. Также включены ссылки на дополнительные информационные продукты, полученные в результате недавних и текущих планетарных миссий. Этот атлас составлен таким образом, чтобы предоставить контекст и служить справочным материалом для тех, кто интересуется исследованием южного полюса Луны.

Лунные полярные карты

Топографическая карта южного полюса Луны (80 ° ю.ш. до полюса)

Эта карта основана на данных , выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA).Карта центрирована на южном полюсе и показывает 20-метровое произведение LOLA между 80 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010 ; Smith et al., 2017 ). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топографическая карта Южного полюса Луны (80 ° ю.ш. до полюса), Программа региональных изображений планет Лунного и планетарного института, вклад LPI 2169, https: // repository. hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1254

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны (80 ° южной широты до полюса)

Эта карта основана на данных, выпущенных Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта сосредоточена на южном полюсе и показывает 20-метровое произведение LOLA между 80 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны красными контурами с черной заливкой. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны (80 ° ю.ш. до полюса), Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2170, https : // репозиторий.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1255

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Моделирование приповерхностных температур для южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса)

Эта карта основана на модельных данных, выпущенных Paige et al. (2010) и инструмент Diviner Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Смоделированные температуры представлены в цвете и наложены на карту рельефа с отмывкой, полученную с помощью продукта данных о высоте 20 м с помощью лазерного высотомера Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA) (NASA Goddard Flight Center; Smith et al. , 2010; Смит и др., 2017).

Образец цитирования: Стопар Дж. (2019) Моделирование приповерхностных температур на Южном полюсе Луны (85 ° ю.ш. до полюса), Программа региональных изображений планет Института Луны и планет, вклад LPI 2216, https: //repository.hou. usra.edu/handle/20.500.11753/1336

Варианты загрузки: PDF (5,3 МБ)

Топографическая карта южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса)

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топографическая карта Южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса), Программа региональных изображений планет Института Луны и планет, вклад LPI 2171, https: // repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1256

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса)

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта сосредоточена на южном полюсе и показывает 20-метровое произведение LOLA между 85 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др. , 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны серыми контурами. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса), Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2172, https : // репозиторий.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1257

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR), 85 ° южной широты до полюса Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта сосредоточена на южном полюсе и показывает 20-метровое произведение LOLA между 85 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные регионы (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны серыми контурами. Изолинии высот 1000 м (относительно глобального радиуса) показаны зелеными линиями с отмеченными отметками. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия выбранных объектов отображаются на карте.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR), 85 ° южной широты до полюса Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2173, https: // repository .hou.usra.edu / handle / 20. 500.11753 / 1258

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Карта склонов Южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса)

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO).На карте показаны уклоны, полученные по продукту LOLA с высотой 10 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017). Наклон представлен четырьмя традиционными цветами: от 0 ° до 5 ° (ярко-зеленый), от 5 ° до 10 ° (темно-зеленый), от 10 ° до 15 ° (желтый) и> 15 ° (красный). Также доступна вторая версия карты с цветами, которые могут быть привлекательными для людей с дальтонизмом: от 0 ° до 5 ° (синий), от 5 ° до 10 ° (темно-синий), от 10 ° до 15 ° (желтый). , и> 15 ° (красный). Карта покрывает область от 85 ° южной широты до полюса на краю кратера Шеклтона. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °.

Продукт летней программы стажировки по исследованию науки: Хариш , Венката Сатья Кумар Анимиредди , Наташа Барретт , Сара Боазман , Александра Гавронска , Козетта Гилмор, Сэмюэл Халим , Сэмюэл Халим , Джахнави Шах и Дэвид Кринг.

Вариант загрузки: Карта 1, PDF (58 МБ), LPI Contribution 2229, https: // репозиторий.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1366
Вариант загрузки: Карта 2, PDF (84 МБ) с альтернативной цветовой схемой. Вклад LPI 2230, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1367

Карта склонов южного полюса Луны (85 ° южной широты до полюса) — Карта 3

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). На карте показаны уклоны, полученные по продукту LOLA с высотой 10 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017). Наклон представлен четырьмя традиционными цветами: от 0 ° до 5 ° (светло-зеленый), от 5 ° до 10 ° (ярко-зеленый), от 10 ° до 15 ° (темно-зеленый), от 15 ° до 20 ° (желтый) и> 20. ° (красный). Карта покрывает область от 85 ° южной широты до полюса на краю кратера Шеклтона. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °.

Вариант загрузки: PDF (44 МБ) LPI Contribution 2239, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1382

Радиолокационные изображения Южного полюса Луны и модель земного сияния (85 ° ю. ш. до полюса)

Большая карта с центром на южном полюсе основана на радиолокационных изображениях, полученных с помощью обсерватории Аресибо и телескопа Грин-Бэнк (Корнельский университет / Смитсоновский институт).На врезке показаны солнечные постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², а также модель земного сияния, основанная на данных лазерного высотомера (LOLA) лунного разведывательного орбитального аппарата (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА). Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе.

Образец цитирования: Стопар Дж. (2020) Радиолокационные изображения Южного полюса Луны и режим земного сияния (85 ° ю.ш. до полюса) , Программа региональных изображений планет Института Луны и планет, вклад LPI 2347, https: // hdl.handle.net/20.500.11753/1488

Варианты загрузки: PDF (50 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) южной полярной ближней стороны Луны

На этой карте изображены горы Лейбниц и она основана на данных, выпущенных лазерным высотомером лунного орбитального аппарата для разведки луны (LOLA). Карта центрирована на -87 ° ю.ш., 0 ° в.д. и показывает произведение LOLA с высотой 20 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Смит и др., 2010; Смит и др., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные регионы (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны штриховкой. Изолинии высот 1000 м (относительно глобального радиуса) показаны белыми линиями с отмеченными отметками (черными цифрами).Отметки отметок отмечены белым цветом. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия выбранных объектов отображаются на карте.

Эта карта является продуктом Регионального фонда изображений LPI: Джули Стопар и Дэвид Кринг (2021 г.), LPI Contribution 2625, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1756

Варианты загрузки: PDF (7,7 МБ)

Мозаика с узкоугольной камерой лунного разведывательного орбитального аппарата Мозаика Южного полюса Луны

Эта карта основана на мозаиках изображений, полученных с орбитальной камеры Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC). Карта центрирована на южном полюсе и показывает мозаику южного полюса LROC Narrow Angle Camera (NAC) в масштабе 1 м. Постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны красными контурами. На врезке карты показаны площади PSR в квадратных километрах. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе.

Образец цитирования: Стопар Дж. (2019) Мозаика с узкоугольной камерой лунного разведывательного орбитального аппарата Мозаика Южного полюса Луны, Региональный центр изображения планет Лунного и планетарного института, вклад LPI 2190, https: // repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1300

Варианты загрузки: PDF (3,8 МБ)

Геологическая карта с затемненным рельефом южнополярной области Луны

Эта карта основана на геологии Spudis et al. (2008). Карта наложена на данные, собранные лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO).Данные представляют собой отмывку LOLA с азимутом Солнца 45 ° з.д. и углом возвышения Солнца 45 °, полученными на основе 20-метрового произведения высоты LOLA (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010, 2017). Карта охватывает область вокруг южного полюса Луны, который находится на краю кратера Шеклтон, и включает кратеры Свердруп, Слейтер, де Жерлаш, Кабеус, Хаворт, Шумейкер и Фаустини. Карта простирается на север, на ближнюю сторону Луны за Монс Малаперт, также известный как массив Малаперт. Spudis et al.(2008) нанесли на карту кратер Шеклтона с имбрийским возрастом 3,6 млрд лет, хотя Wilhelms et al. (1979) ранее нанесли его эратосфенский возраст (~ 1,1–3,3 млрд лет), а совсем недавно Zuber et al. (2012) и Tye et al. (2015) сообщил, что имбрийский возраст составляет ~ 3,69 млрд лет и 3,51 (+ 0,05, -0,08) млрд лет, соответственно, при том понимании, что некоторые поверхности в пределах Шеклтона были изменены более молодыми геологическими процессами. Как показано на карте Spudis et al. (2008), Шумейкер и Фаустини имеют нектарный возраст, но Тай и др. (2015) сообщают о доктарианском возрасте, подобном тому, который был у Хауорта.См. Карту для библиографических подробностей.

Геологическая карта с затененным рельефом южной полярной области Луны является продуктом летней программы стажировки в области геологоразведки 2016 года: EJ Allender, C. Orgel, NV Almeida, J. Cook, JJ Ende, O. Kamps, S. Mazrouei , TJ Slezak, A.-J. Сойни и Д.А. Кринг. Вклад LPI № 2566, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1720.

Варианты загрузки: PDF (92,6 МБ)

Топографическая карта Южного полюса Луны

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топографическая карта Южного полюса Луны, Региональная лаборатория для получения изображений планет Лунного и планетарного института, Вклад LPI 2174, https://repository.hou.usra.edu/handle/ 20.500.11753 / 1259

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта центрирована на южном полюсе и показывает 5-метровое произведение LOLA между 85 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны серыми контурами. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе.Названия объектов включены на карту. [Примечание: эта карта не контролировалась с использованием методов Glaser et al. (2014, 2018), поэтому в смещениях треков LOLA есть артефакты.]

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR) южного полюса Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2175, https: //repository.hou. usra.edu/handle/20. 500.11753/1260

Вариант загрузки: PDF (30.4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) 87 ° ю.ш. к полюсу Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта центрирована на южном полюсе и показывает произведение высоты LOLA на 5 м между 85 ° ю.ш. и полюсом (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Постоянно заштрихованные области (PSR) размером более 10 км ², оцифрованные Университетом штата Аризона и определенные Mazarico et al. (2011) показаны серыми контурами. Изолинии высот 1000 м (относительно глобального радиуса) показаны зелеными линиями с отмеченными отметками. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия выбранных объектов отображаются на карте.[Примечание: эта карта не контролировалась с использованием методов Glaser et al. (2014, 2018), поэтому в смещениях треков LOLA есть артефакты.]

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR), 87 ° южной широты до полюса Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2176, https: // repository .hou.usra.edu / handle / 20.500.11753 / 1261

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топографическая карта Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA).Карта центрирована между кратерами де Жерлаш и Шеклтон и показывает продукт LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al. , 2010; Smith et al., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту. [Примечание: эта карта не контролировалась с использованием методов Glaser et al. (2014, 2018), поэтому в смещениях треков LOLA есть артефакты.]

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топографическая карта Южного полярного хребта Луны, Региональный центр изображения планет Лунного и планетарного института, вклад LPI 2177, https://repository.hou.usra.edu/handle /20.500.11753/1262

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и постоянно затененные области (PSR) Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта центрирована между кратерами де Жерлаш и Шеклтон и показывает продукт LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017). Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту. [Примечание: эта карта не контролировалась с использованием методов Glaser et al. (2014, 2018), поэтому в смещениях треков LOLA есть артефакты.]

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и постоянно затененные области (PSR) Южного полярного хребта Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2178, https: //repository.hou .usra.edu / handle / 20.500.11753 / 1263

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Годовая освещенность и топографический наклон Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA) и камерой Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC). Карта центрирована между кратерами де Жерлаш и Шеклтон, и на ней показаны уклоны, полученные по продукту LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Смит и др., 2010; Смит и др., 2017) с использованием формулы Хорна, разделенной на три склона. диапазоны и присвоенные значения цвета. Данные уклона накладываются на карту освещенности LROC Wide Angle Camera (WAC) в масштабе 100 м (Speyerer and Robinson, 2013). Протяженность карты освещения WAC составляет от 88 ° до 90 ° ю.ш .; область за пределами этого диапазона заштрихована черным, что указывает на отсутствие данных освещения.Другие области, заштрихованные черным цветом, указывают на крутые склоны и / или условия низкой освещенности. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Годовая освещенность и топографический наклон Южного полярного хребта Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2179, https: //repository. hou.usra. edu / ручка / 20.500.11753 / 1264

Вариант загрузки: PDF (30.4 МБ)

Топографические склоны (5 метров) Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных лазерным высотомером Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта расположена между кратерами де Жерлаш и Шеклтон, и на ней показаны уклоны, полученные на основе продукта LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017), используя формулу Хорна, разделенную на семь диапазонов наклона и присвоенные значения цвета. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топографические склоны (5-метровые) Южного полярного хребта Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2180, https: // repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1265

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топографические склоны Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта расположена между кратерами де Жерлаш и Шеклтон, и на ней показаны уклоны, полученные на основе продукта LOLA с высотой 20 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017), используя формулу Хорна, разделенную на семь диапазонов наклона и присвоенные значения цвета. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Topographic Slopes of the Moon’s South Polar Ridge, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2181, https: // repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1266

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Топография и относительно плоские участки Южного полярного хребта Луны

Эта карта основана на данных, выпущенных Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Карта расположена между кратерами де Жерлаш и Шеклтон, и на ней в цвете показан продукт высотной отметки LOLA на 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Smith et al., 2017) и уклоны, полученные с использованием формулы Хорна, разделенные на два диапазона наклона и присвоенные серым и черным значениям. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Названия объектов включены на карту.

Образец цитирования: Стопар Дж. И Мейер Х. (2019) Топография и относительно плоские области Южного полярного хребта Луны, Lunar and Planetary Institute Regional Planetary Image Facility, LPI Contribution 2182, https: //repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1267

Варианты загрузки: PDF (30,4 МБ)

Карта склонов между кратерами Шеклтон и де Жерлаш, Южный полюс Луны

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). На карте показаны уклоны, полученные на основе продукта LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др., 2017). Наклон представлен четырьмя традиционными цветами: от 0 ° до 5 ° (ярко-зеленый), от 5 ° до 10 ° (темно-зеленый), от 10 ° до 15 ° (желтый) и> 15 ° (красный). Также доступна вторая версия карты с цветами, которые могут быть привлекательными для людей с дальтонизмом: от 0 ° до 5 ° (синий), от 5 ° до 10 ° (темно-синий), от 10 ° до 15 ° (желтый). , и> 15 ° (красный). Карта покрывает область между кратерами Шеклтон и де Жерлаш. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °.

Вариант загрузки: Карта 1, PDF (65 МБ). Вклад LPI 2227, https://hdl.handle.net/20.500.11753/1360
Вариант загрузки: Карта 2, PDF (83 МБ) с альтернативной цветовой схемой.Вклад 2228, https://hdl.handle.net/20.500.11753/1361

Карта склонов между кратерами Шеклтон и де Жерлаш, Южный полюс Луны — Карта 3

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). На карте показаны уклоны, полученные по продукту LOLA с высотой 10 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010; Смит и др., 2017). Наклон представлен четырьмя традиционными цветами: от 0 ° до 5 ° (светло-зеленый), от 5 ° до 10 ° (ярко-зеленый), от 10 ° до 15 ° (темно-зеленый), от 15 ° до 20 ° (желтый) и> 20. ° (красный). Карта покрывает область между кратерами Шеклтон и де Жерлаш. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °.

Продукт летней программы стажировки в области геологоразведки: Хариш, Венката Сатья Кумар Анимиредди, Наташа Барретт, Сара Боазман, Александра Гавронска, Козетта Гилмор, Самуэль Халим, Кэтрин МакКанаан, Джахнави Шах и Дэвид Кринг.

Вариант загрузки: Карта 3, PDF (67 МБ). Вклад LPI 2324, https://hdl.handle.net/20.500.11753/1441

Топографическая контурная карта хребта Южного полюса Луны

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). На карте показан продукт LOLA с высотой 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Smith et al., 2010, 2017). На карте показан южный полюс Луны (который находится на краю кратера Шеклтона) и южный полярный хребет. К данным высот была применена асимметричная цветовая растяжка, чтобы выделить топографические различия в этой области. Данные о высоте накладываются на производную отмывку с азимутом солнца 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °. Карта включает изолинии с интервалом 100 м, полученные с использованием данных о высотах.

Продукт летней программы стажировки в области геологоразведки: Кэтрин Макканаан , Венката Сатья Кумар Анимиредди , Наташа Барретт , Сара Боазман , Александра Гавронска , Козетт Халимур 9087, Самуэль , Козетт Халимур 9087 Джахнави Шах и Дэвид Кринг. Вклад LPI № 2213, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1326

Варианты загрузки: PDF (37,5 МБ)

Карта склонов хребта Южного полюса Луны

Эта карта основана на данных, собранных лазерным высотомером Lunar Orbiter Laser (LOLA) на борту Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). На карте показаны уклоны, полученные из продукта высот LOLA на 5 м (Центр космических полетов имени Годдарда НАСА; Смит и др., 2010; Смит и др., 2017) с использованием формулы Хорна, разделенных на семь диапазонов уклонов и присвоенных значений цвета. На карте показан южный полюс Луны (который находится на краю кратера Шеклтона) и южный полярный хребет. Данные уклона накладываются на производную отмывку с солнечным азимутом 45 ° з.д. и углом возвышения 45 °.

Продукт летней программы стажировки в области геологоразведки: Кэтрин Макканаан , Венката Сатья Кумар Анимиредди , Наташа Барретт , Сара Боазман , Александра Гавронска , Козетт Халимур 9087, Самуэль , Козетт Халимур 9087 Джахнави Шах и Дэвид Кринг.LPI Вклад нет. 2214, https://repository.hou.usra.edu/handle/20.500.11753/1327

Варианты загрузки: PDF (67,6 МБ)

Гипсометрическая карта полярных областей Луны МИИГАиК

Топографические карты любезно предоставлены Московским государственным университетом геодезии и картографии (МИИГАиК). Карты включают полярные области Луны до 75 °. Карты основаны на данных Lunar Reconnaissance Orbiter Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA) и SELENE (Kaguya) и включают названия функций. Используется полярная стереографическая проекция с истинным масштабом на полюсе. Также включены рельеф и дополнительные карты предполагаемых посадочных площадок «Луны 25» в Богуславском кратере.

Образец цитирования: Коханов А.А., Родионова Ж. Ф., Карачевцева И. П. (2016) Гипсометрическая карта полярных областей Луны , Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК).

Варианты загрузки: PDF (36,8 МБ), английский перевод уменьшенного размера PNG (7,5 МБ)

Карта научных исследований Геологической службы США, карта Южного полюса

Карта изображения южного полярного региона на основе данных, предоставленных широкоугольной камерой (WAC) лунного разведывательного орбитального аппарата (LRO). Этот вид южной полярной области является частью большой карты изображения всей Луны.Карта была подготовлена Геологической службой США для НАСА. Мы отсылаем пользователей к исходной карте научных исследований USGS, номер 3316, за подробностями, необходимыми для полного и правильного использования карты. Для пользователей, желающих изучить историческую эволюцию лунных карт, мы отсылаем их к Каталогу лунных карт LPI.

Источник: Изображение карты Луны Т. М. Хара, Р. К. Хейворда, Дж. С. Блю и Б. А. Архинала, Карта научных исследований 3316, лист 1 из 2, Геологическая служба США, 2015 г.

Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi

Карта научных исследований Геологической службы США, топографическая карта Южного полюса

Топографическая карта южного полярного региона по данным лазерного высотомера Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Этот вид южной полярной области является частью большей карты всей Луны. Карта была подготовлена Геологической службой США для НАСА. Мы отсылаем пользователей к исходной карте научных исследований USGS, номер 3316, за подробностями, необходимыми для полного и правильного использования карты. Для пользователей, желающих изучить историческую эволюцию лунных карт, мы отсылаем их к Каталогу лунных карт LPI.

Источник: Топографическая карта Луны Т. М. Хара, Р. К. Хейворда, Дж. С. Блю и Б. А. Архинала, Карта научных исследований 3316, лист 2 из 2, Геологическая служба США, 2015 г.

Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi

Выберите полярные изображения Луны
Клементина
Составные полярные изображения Луны
Эти непривычно выглядящие полярные составные изображения полюсов, сделанные в течение лунного дня, показывают, что в полярных областях, покрытых ударными кратерами, находятся постоянно затененные области (PSR) и несколько ярко освещенных топографических хребтов. Южнополярный композит дает представление о кратере Шеклтона, который доминирует в топографии в непосредственной близости от южного полюса Луны. Эти взгляды Клементины вызвали новые исследования и дополнительные наблюдения с космических аппаратов над полярными регионами.
Источник: NASA Clementine Mission / LPI.
Варианты загрузки: 72 dpi
Клементина Мозаика Южного полюса
Мозаика из примерно 650 изображений клементины южного полюса Луны от 80 ° ю.ш. до полюса (в центре).Ближняя сторона Луны — это верхняя половина изображения; нижняя половина — это задняя сторона. Темная область около полюса указывает на старую депрессию внутри гребня гребня бассейна Южный полюс — Эйткен (слайд № 25). Большие части этой области (около 15 000 км ²) постоянно затенены, и результаты бистатического радара Клементины показывают, что они могут содержать отложения водяного льда.
Источник: https://www.lpi.usra.edu/publications/slidesets/clem2nd/slide_29.html.
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Ежемесячные обзоры Южного полюса
Ось вращения Луны почти вертикальна (наклонена на 1,6 °) к плоскости эклиптики (плоскости ее орбиты вокруг Солнца), в отличие от Земли (наклон оси 23,5 °). Однако даже этот небольшой наклон означает, что полушария Луны испытывают «времена года», поскольку полюс движется к Солнцу и от него.Клементина начала свое картирование Луны в разгар южной «зимы» (ось от Солнца), но ко второму месяцу картирования ось начала приближаться в этом направлении. Эти две мозаики показывают разницу в условиях освещения между первым месяцем картирования (слева, максимальная зима) и освещением второго месяца (справа, ближе к «солнцестоянию»). При внимательном рассмотрении двух мозаик обнаруживаются небольшие изменения теней; особенно обратите внимание на тени, покрывающие дно кратеров Амундсена и Скотта (большой кратер на центральной вершине около 3 часов и кратер прямо над ним). Однако большая область постоянной тени около центра мозаик, обнаруженная Клементиной, остается практически неизменной на двух мозаиках.
Источник: https://www.lpi.usra.edu/publications/slidesets/clem2nd/slide_31.html
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Клементина Мозаика Южного полюса
Мозаика южной полярной области Луны, созданная из примерно 1500 изображений, снятых камерой ультрафиолетового / видимого диапазона на космическом корабле «Клементина».Эта мозаика была создана Геологической службой США (USGS) и также доступна в NASA JPL под номером изображения PIA00001.
Источник: USGS и NASA JPL Photojournal.
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Лунный разведывательный орбитальный аппарат
Перспективный вид на бассейн Шредингера и Южный полюс (1)
Орбитальная перспектива южного полюса Луны, если смотреть с севера на дальнюю поверхность Луны. Южный полярный регион представляет собой сильно изрезанную кратерами местность с драматической топографией, а не относительно плоскую поверхность потока лавы, которая характеризовала место посадки Аполлона-11. Южный полюс в верхней части изображения находится на краю кратера Шеклтона диаметром 21 км, который трудно отличить от теней в этой наклонной перспективе.
Источник: NASA GSFC Scientific Visualization Studio.
Варианты загрузки: 72 dpi
Перспективный вид бассейна Шредингера и Южного полюса (2)
Орбитальная перспектива южного полюса Луны и бассейна Шредингера диаметром ~ 32 км на дальней стороне Луны.Бассейн Шредингера представляет собой пиковое кольцо высотой от 1 до 2,5 км. В нем находится пирокластический источник, который, возможно, был крупнейшим местным источником летучих веществ в южном полярном регионе. В бассейне также есть небольшое лавовое поле, которое является ближайшим нетронутым лавовым полем к южному полюсу. Исследования показали, что бассейн Шредингера — это научная площадка для приземления как роботов, так и людей. Кроме того, в бассейне имеется несколько целей по использованию ресурсов in situ (ISRU).
Источник: NASA GSFC Scientific Visualization Studio.
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Гравитационное поле бассейна Шредингера и Южного полюса
Гравитационное поле над бассейном Шредингера и южным полярным регионом показано на изображении местности, полученном с помощью топографии лазерного высотомера LRO (LOLA) и изображений камеры LRO (LROC). Эта гравитационная карта была создана миссией Gravity Recovery and Interior Laboratory (GRAIL) и представлена здесь в форме гравитации в свободном воздухе.На карте с цветовой кодировкой излишки массы показаны красным цветом, а дефициты массы — синим. Землю можно увидеть над краем Луны и за ее пределами. Дополнительные детали гравитационного поля над южным полюсом доступны в Goossens et al., (2014) Geophysical Research Letters 41, 3367–3374.
Источник: NASA GSFC Scientific Visualization Studio.
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Вид на бассейн Южный полюс — Эйткен и Южный полюс
Южный полюс находится на окраине огромного бассейна Южный полюс-Эйткен (SPA) диаметром примерно 2500 км.Большой бассейн назван так потому, что он ограничен южным полюсом и кратером Эйткен. Некоторые из гор (или массивов) в районе южного полюса могут быть большими блоками лунной коры, которые были смещены в результате удара, формирующего бассейн SPA. По оценкам, возраст бассейна SPA составляет около 4,3 миллиарда лет, но возраст необходимо измерить с помощью образцов SPA. Определение возраста бассейна ОАЭ — первоочередная научная задача.
Источник: LPI (аннотированное изображение LROC WAC, созданное NASA / GSFC / ASU)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Лунные полярные фильмы
Ваш браузер не поддерживает видео тег.
Параметры загрузки: 240p 480p
Один месяц полярного освещения на Южном полюсе
В фильме показано свечение южной полярной области Луны в течение одного месяца (один лунный день). Ось вращения Луны почти перпендикулярна плоскости ее орбиты вокруг Солнца. В результате наблюдатель в полярной области всегда видит Солнце чуть выше или ниже горизонта. Неровности, такие как горные вершины или дно кратеров, могут быть постоянно освещены солнечным светом или постоянной темнотой.Этот фильм был создан для поиска областей обоих типов. Постоянно освещенные области могут обеспечить приземляющийся космический корабль солнечной энергией, чтобы пережить долгую (14 земных дней) лунную ночь. Постоянные темные области могут содержать отложения кометного льда — ценный ресурс для использования на Луне. Южная подошва расположена около гребня обода круглого кратера в центре примерно в позиции 10 часов. Наблюдая за тем, как освещение перемещается на 360 ° вокруг столба, вы заметите несколько областей, которые кажутся постоянно темными; эти регионы могут содержать лед. Несколько очень маленьких участков кажутся постоянно или почти постоянно освещенными.
Источник: NASA Clementine Mission / LPI.
Лунных полярных иллюстраций
Разрез кратера Шеклтона
Кратер Шеклтон на южном полюсе Луны часто описывается как будущий аванпост для лунных исследований. Постоянная станция в этом месте может извлекать выгоду из солнечного света, доступного> 50% времени, что поможет обеспечить электроэнергией работу аванпоста.С другой стороны, на южном полюсе Луны топография драматична. Кратер Шеклтона затмевает Гранд-Каньон. Кратер Шеклтон имеет глубину 4,2 км, что более чем в 3 раза глубже Гранд-Каньона. Доступ к дну кратера будет затруднен с форпоста на краю кратера. Кроме того, при переходах в другие места в бассейне Южный полюс — Эйткен часто потребуется обогнуть кратер. Не все объекты на южном полюсе Луны являются депрессиями. Пик Малаперт, например, поднимается на вершину на 4–5 км выше средней отметки поверхности. Исследователи, вероятно, будут потрясены дихотомией и необычайной красотой таких драматических черт.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi 150 dpi
Масштаб кратера Шеклтона
Кратер Шеклтона на южном полюсе Луны представляет собой простой кратер чашеобразной формы, похожий на Метеоритный кратер на Земле, но почти в 20 раз больше в диаметре.Кратер Шеклтона диаметром 21 км сопоставим по размеру с городом, показанным здесь, в сравнении с городом Хьюстон, где находится Космический центр имени Джонсона НАСА. Кромка кратера приподнята относительно прилегающей местности и покрыта обломками, выброшенными ударом. Ободок кратера образует высокий гребень вокруг кратера Шеклтона глубиной 4,2 км, дно которого постоянно затенено от солнечного света. Южный полюс Луны расположен на краю кратера Шеклтон.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi
Масштаб кратера Шеклтона — версия 2
Кратер Шеклтона на южном полюсе Луны представляет собой простой кратер чашеобразной формы, похожий на Метеоритный кратер на Земле, но почти в 20 раз больше в диаметре. Кратер Шеклтона диаметром 21 км сопоставим по размеру с городом, показанным здесь, в сравнении с Вашингтоном, округ Колумбия, где находится штаб-квартира НАСА. Кромка кратера приподнята относительно прилегающей местности и покрыта обломками, выброшенными ударом. Ободок кратера образует высокий гребень вокруг кратера Шеклтона глубиной 4,2 км, дно которого постоянно затенено от солнечного света. Южный полюс Луны расположен на краю кратера Шеклтон.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Постоянно затененный регион
Когда Солнце движется вдоль горизонта в полярной области Луны, оно может частично освещать некоторые поверхности (желтые), например стены кратера.Несмотря на то, что все стены кратера могут быть освещены, когда Солнце движется по небу (панели слева направо), часть дна кратера может оставаться в тени (красный). Этот тип области называется постоянно затененной областью (PSR). [Из Дж. Барнса, Р. Френча, Дж. Гарбера, У. Пул, П. Холли Смит и Ю. Тиан (2012). Научная концепция 2: структура и состав лунных недр предоставляют фундаментальную информацию об эволюции дифференцированное планетарное тело. В Глобальное исследование места посадки на Луну для обеспечения научного контекста для исследования Луны (Д.А. Кринг, Д.Д. Durda, eds.) Pp. 47–131], Доклад LPI № 1694, Лунный и планетарный институт, Хьюстон.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi
Терминатор на лунных полюсах
Солнце не проходит над головой по дуге с востока на запад от лунных полюсов.Скорее, Солнце парит около горизонта и кружит над полюсами. По этой причине терминатор — граница между дневными и ночными условиями — вращается вокруг полюсов. Поскольку Солнце находится близко к горизонту и топография южного полюса (показанного здесь) настолько драматична, отбрасываются тени, которые создают неправильный терминатор.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE (Дэвид А. Кринг)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Лунные холодные пятна
Температура на поверхности Луны может быть довольно низкой, всего на несколько десятков градусов выше абсолютного нуля (0 Кельвина или 0 К).Например, низкая температура 23 К была измерена прибором DIVINER на Лунном разведывательном орбитальном аппарате. При таких температурах многие летучие элементы замерзают и задерживаются на поверхности в виде льда. Если температура немного повысится, некоторые из этих материалов могут начать сублимироваться или преобразоваться непосредственно в газ. Из четырех показанных веществ (вода, аммиак, двуокись углерода и аргон) вода замерзает первой при понижении температуры и последней — сублимируется при повышении температуры.[Из Дж. Барнса, Р. Френча, Дж. Гарбера, У. Пул, П. Холли Смит и Ю. Тиан (2012). Научная концепция 2: структура и состав лунных недр предоставляют фундаментальную информацию об эволюции дифференцированное планетарное тело. В Глобальное исследование места посадки на Луну для обеспечения научного контекста для исследования Луны (Д.А. Кринг и Д.Д. Дурда, ред.), Стр. 47–131], Вклад LPI № 1694, Лунный и планетарный институт, Хьюстон.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi
Таблица температур объектов Солнечной системы и Южного полюса Луны
Наблюдения за Клементиной показывают, что дно и стены некоторых ударных кратеров около северного и южного полюсов Луны могут быть постоянно затенены.Если это так, то температуры в этих затененных областях будут очень низкими, с расчетными оценками в пределах от 40 до 110 К. Летучие элементы, такие как водород, могут накапливаться при этих низких температурах и, таким образом, могут быть ресурсом для будущих исследователей. Чтобы проиллюстрировать эти низкие температуры, на этом графике сравниваются температуры в постоянно затененных лунных кратерах с температурами, связанными с различными ледяными объектами в Солнечной системе. Например, температуры намного ниже, чем средние температуры поверхности спутников Каллисто, Ганимеда и Европы за пределами Солнечной системы.Они похожи на ледяные кольца Сатурна или поверхности комет, далеких от Солнца.
Изображение предоставлено UA / Дэвид А. Кринг
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Неустойчивые лунные локации
Схематическая диаграмма, показывающая возможное распределение летучих компонентов, таких как водяной лед, в приповерхностных породах Луны.Летучие элементы могут поглощаться зернами на поверхности лунного реголита в масштабе нанометров. Они также могут быть захвачены в затвердевших вулканических образцах и образцах ударного расплава в масштабе от микрометров до миллиметров. Летучие элементы могут также существовать в виде отложений в ударных кратерах или в дискретных подповерхностных горизонтах, и то и другое может происходить в масштабе от метров до километров. Потенциально неоднородное распределение летучих компонентов, таких как водяной лед, затрудняет интерпретацию с орбиты и требует анализа in situ с помощью роботизированных спускаемых аппаратов / вездеходов и / или людей на поверхности Луны.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi
Образец реголита Лунного нагорья 63507,13
Аполлон, обр. 63507 (раскол, 13) — представитель высокогорных реголитовых брекчий. Это полевой шпат, недозрелый и рыхлый, с расчетной пористостью 30% и расчетной объемной плотностью 2 г / см ³.Хотя брекчии реголита на полюсах Луны и в высокогорьях на дальнем конце Луны еще не собраны, этот образец можно использовать как предварительный пример для них. В правом нижнем углу показана шкала размером 500 мкм. Поле зрения шириной 3 мм.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 dpi
Вода в Лунном нагорье Реголит
Потенциальное распределение воды в реголите нагорья Луны вблизи южного полюса Луны.Оценки массы воды в реголите, пораженной импактором LCROSS, составляют ~ 5 весовых процентов [например, Colaprete et al. (2010), Science 330 , стр. 463–468]. Это значение соответствует ~ 10 объемным процентам в высокогорной брекчии реголита. Если бы эта вода заполняла большие поровые пространства в реголите, это могло бы выглядеть как левая панель, где вода выделена синим цветом. Чтобы лучше увидеть возможное распределение водяного льда, на правой панели показаны области, заполненные порами, без брекчии реголита.Будущие миссии к лунной поверхности необходимы, чтобы определить, истинное ли это распределение водяного льда. В целях иллюстрации образец реголита Аполлона-16 63507,13 использовался в качестве прокси для брекчий высокогорного реголита вблизи южного полюса Луны. В правом нижнем углу показана шкала размером 500 мкм. Поле зрения шириной 3 мм.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE (Эми Л. Фэган и Дэвид А. Кринг)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Вода в Лунном нагорье Реголит
Потенциальное распределение воды в реголите нагорья Луны вблизи южного полюса Луны.Оценки массы воды в реголите, пораженной импактором LCROSS, составляют ~ 5 весовых процентов [например, Colaprete et al. (2010) Science 330 , стр. 463–468]. Это значение соответствует ~ 10 объемным процентам в высокогорной брекчии реголита. Если бы эта вода была распределена по границам зерен внутри реголита, это могло бы выглядеть как левая панель, где вода выделена синим цветом. Чтобы лучше увидеть возможное распределение водяного льда, вода по границам зерен показана на правой панели без брекчии реголита.Чтобы дополнительно проиллюстрировать это распределение, на вставке показан увеличенный вид небольшой области. На врезке хорошо видно тонкое распределение воды по краям зерен. В целях иллюстрации образец реголита Аполлона-16 63507,13 использовался в качестве прокси для брекчий высокогорного реголита вблизи южного полюса Луны. В правом нижнем углу показана шкала размером 500 мкм. Поле зрения шириной 3 мм. Дополнительная иллюстрация, показывающая концентрацию воды в более крупных поровых пространствах внутри брекчии, также доступна в нашей коллекции иллюстраций для учебных занятий.
Изображение предоставлено: LPI / CLSE (Эми Л. Фэган и Дэвид А. Кринг)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Географическое распределение образцов сайтов Apollo v1
По мере развития программы «Аполлон» разнообразие участков для отбора проб росло, но астронавты все еще были ограничены очень маленькой приэкваториальной областью Луны. Площадь, представленная пробными площадками Apollo, составляет всего 2.7% поверхности Луны [Уоррен и Каллемейн (1991) Geochimica et Cosmochimica Acta 55 , стр. 3123]. Это может быть не так очевидно на ближнем снимке Луны (крайний слева). В этой проекции огромные площади поверхности по мере продвижения к полюсам ошибочно укорачиваются. Если вместо этого посмотреть на северный и южный полюса Луны (в центре), то места Аполлона сгруппированы в небольшой области около экватора. В этой проекции ясно, что миссии Apollo не собирали образцы полярного материала.Более того, миссии «Аполлон» не отбирали никаких материалов с дальней стороны Луны (крайний справа). Большая часть Луны остается неизведанной и является богатой целью для открытий. Распределение участков для отбора проб нанесено на карту на проекциях мозаики широкоугольной камеры лунного разведывательного орбитального аппарата.
Кредит иллюстрации: LPI / CLSE (Дебра Гурвиц)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Географическое распределение образцов сайтов Apollo v2
По мере развития программы «Аполлон» разнообразие участков для отбора проб росло, но астронавты все еще были ограничены очень маленькой приэкваториальной областью Луны. Площадь, представленная площадками для отбора проб Аполлона, составляет всего 2,7% поверхности Луны [Warren and Kallemeyn (1991) Geochimica et Cosmochimica Acta 55 , p. 3123]. Это может быть не так очевидно на ближнем снимке Луны (крайний слева). В этой проекции огромные площади поверхности по мере продвижения к полюсам ошибочно укорачиваются. Если вместо этого посмотреть на северный и южный полюса Луны (в центре), то места Аполлона сгруппированы в небольшой области около экватора. В этой проекции ясно, что миссии Apollo не собирали образцы полярного материала.Более того, миссии «Аполлон» не отбирали никаких материалов с дальней стороны Луны (крайний справа). Большая часть Луны остается неизведанной и является богатой целью для открытий. Распределение участков для отбора проб нанесено на карту на проекциях данных топографии лазерного высотомера Lunar Orbiter, наложенных на мозаику широкоугольной камеры Lunar Reconnaissance Orbiter.
Кредит иллюстрации: LPI / CLSE (Дебра Гурвиц)
Параметры загрузки: 72 dpi 150 dpi 300 dpi
Площадки для космических аппаратов в зоне исследования Южного полюса Артемида
Южный полярный регион Луны был объектом исследований с конца 1990-х годов, когда космический аппарат Lunar Prospector (LP) сделал снимки освещенных вершин и топографически низких постоянно затененных областей (PSR), включая PSR в кратере Шеклтона на южном полюсе Луны. В конце миссии LP 31 июля 1999 года космический корабль намеренно врезался в PSR в кратере Шумейкера. Эта концепция ударного элемента была снова использована в миссии Chandraya’an 1, которая несла 35-килограммовую полезную нагрузку под названием Moon Impact Probe. (МИП). Этот зонд упал на поверхность 14 ноября 2008 года. Когда был запущен лунный разведывательный орбитальный аппарат, появилась возможность нести вторую машину. Таким образом, был запущен спутник наблюдения и зондирования лунных кратеров (LCROSS). В этом эксперименте разгонный блок Centaur массой 2000 кг был разбит о поверхность, а за ним последовал космический корабль (космический корабль), предназначенный для измерения любых извлеченных летучих материалов.Оба аппарата упали на поверхность в кратере Кабеус 9 октября 2009 года. Обломки этого космического корабля наверняка встретят будущие исследователи южнополярной области Луны.
Кредит иллюстрации: LPI / CLSE (Дэвид А. Кринг)
Варианты загрузки: 72 точки на дюйм 150 точек на дюйм 300 точек на дюйм
Масштаб лунных южнополярных гор — v1
Южный полюс находится посреди нескольких гор, называемых массивами на Луне. Эти массивы могли быть созданы в результате столкновения, в результате которого образовался бассейн Южный полюс — Эйткен диаметром 2500 км, самый большой и самый старый ударный бассейн на Луне. Один из таких массивов — массив Малаперт. Предложены полеты людей к массиву Малаперт. Предлагались также переходы от южного полюса к массиву Малаперт и обратно. Рельеф, созданный этими массивами и соседними ударными кратерами, впечатляет. Здесь эта топография проиллюстрирована трансектом через массив Малаперт и прилегающий кратер Хауорт.Изменение высоты превышает 8 км (левая панель), значение очень близко к высоте земной горы Эверест над уровнем моря (правая панель).
Кредит иллюстрации: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 точки на дюйм 150 точек на дюйм 300 точек на дюйм
Масштаб лунных южнополярных гор — v2
Южный полюс находится посреди нескольких гор, называемых массивами на Луне.Эти массивы могли быть созданы в результате столкновения, в результате которого образовался бассейн Южный полюс — Эйткен диаметром 2500 км, самый большой и самый старый ударный бассейн на Луне. Один из таких массивов — Лейбниц β (Бета). В рамках программы Constellation была исследована разведка базы Leibnitz β с 14-дневным походом, начавшимся у массива Малаперт. Вершина Лейбница β — самая высокая точка в регионе. Чтобы проиллюстрировать топографию этого массива, показан разрез через вершину и прилегающий кратер Шумейкера.Изменение высоты превышает 10 км (левая панель), а высота земной горы Эверест над уровнем моря (правая панель).
Кредит иллюстрации: LPI / CLSE
Варианты загрузки: 72 точки на дюйм 150 точек на дюйм 300 точек на дюйм

Новые данные о высоте тройные оценки глобальной уязвимости к повышению уровня моря и прибрежным наводнениям

Глобальный

Учитывая каждый проанализированный сценарий уровня моря (дополнительная таблица 1) и попеременно используя SRTM и CoastalDEM, мы оцениваем количество людей на суше которые могут подвергнуться затоплению побережья — либо из-за постоянного падения ниже MHHW, либо из-за временного падения ниже местной годовой высоты паводка (Таблица 1, Дополнительные данные 1). Прибрежные защитные сооружения не рассматриваются, но гидрологическая связь с океаном в противном случае обеспечивается с помощью анализа связанных компонентов. На рисунке 1 представлены поверхности постоянного затопления в выбранных местах для медианы K17 / RCP 8.5 / 2100. Также не рассматриваются будущий рост населения и миграция; скорее, мы используем данные о плотности населения 2010 г. (в основном текущие) из Landscan ¹³, чтобы указать на угрозы, связанные с нынешними моделями развития.

Таблица 1 Глобальные популяции на суше, подверженной риску Рис.1

Постоянные поверхности затопления, спрогнозированные с помощью CoastalDEM и SRTM с учетом медианной проекции уровня моря K17 / RCP 8.5 / 2100. Местоположение включает ( и ) дельту Жемчужной реки, Китай; ( b ) Бангладеш; ( c ) Джакарта, Индонезия; и ( d ) Бангкок, Таиланд. Низколежащие области, изолированные от океана, удаляются с поверхности затопления с помощью анализа связанных компонентов. Текущие водные объекты взяты из набора данных SRTM Water Body Dataset. Серые области представляют сушу.Метки на осях обозначают широту и долготу

Подверженность населения прогнозируемому уровню моря или прибрежному затоплению чаще всего выражается как общее расчетное воздействие ниже определенного уровня воды (общее воздействие) ^{14,16,17,19,21,36}, но все чаще также представляется как разница в экспозиции выше современного исходного уровня (предельная экспозиция) ^16,21,37. У каждого подхода есть дополнительные сильные стороны и ограничения, которые будут рассмотрены позже. Здесь мы включаем значения предельного воздействия для основных выводов, уделяя больше внимания общему воздействию.Последний является более простым и поддерживает более широкий и легко интерпретируемый набор сравнений между результатами, полученными на основе CoastalDEM, и результатами, полученными с помощью SRTM.

На сегодняшний день, по оценкам CoastalDEM, общее количество людей в мире составляет 110 млн человек на суше ниже линии текущего прилива и на 250 млн человек на суше ниже годового уровня паводков, в отличие от соответствующих оценок на основе SRTM в 28 млн и 65 млн человек. значения составляют основу разницы между оценками общего и предельного риска.

Для одного умеренного сценария будущего прогнозируемый уровень моря к 2050 году будет достаточно высоким, чтобы угрожать земле, на которой в настоящее время проживают в общей сложности 150 (140–170) миллионов человек, в будущем, постоянно ниже линии прилива, или незначительное повышение на 40 ( 30–60) миллионов.К концу столетия общее и предельное воздействие увеличится еще на 50 (20–90) миллионов человек. В общей сложности 360 (310–420) миллионов человек находятся на суше, которой угрожают ежегодные наводнения в 2100 году, или еще на 110 (60–170) миллионов человек сверх современного исходного уровня. Этот случай отражает сокращение выбросов парниковых газов, примерно соответствующее потеплению на 2 ° C (сценарий выбросов RCP 4.5), и предполагает в основном стабильную Антарктику (модель уровня моря K14).

В случае нестабильности в Антарктике в общей сложности 300 (270–340) миллионов человек сегодня живут на суше, которая к середине века будет считаться уязвимой к ежегодным наводнениям, а к середине столетия их число увеличится до 480 (380–630) миллионов человек. 2100.Эти значения представляют собой незначительное увеличение на 50 (20–90) и 230 (130–380) миллионов по сравнению с настоящим моментом, соответственно. Все приведенные 90% доверительные интервалы связаны с неопределенностью прогнозов уровня моря.

В более широком смысле, влияние на расчетное воздействие ECWL от изменения используемых данных о высоте превышает комбинированные эффекты уровня выбросов, поведения Антарктики и учета ежегодных наводнений, оцененных с помощью SRTM. Например, на основе CoastalDEM, общая медианная текущая численность населения на суше, опускающаяся ниже прогнозируемой средней отметки высокого уровня воды в 2100 году при низких выбросах и довольно стабильной Антарктиде (RCP 2.6 и К14) составляет 190 миллионов. Эта цифра вдвое превышает среднюю оценку на основе SRTM в 94 миллиона при высоких выбросах и антарктической нестабильности (RCP 8.5 и K17), и даже превышает основанные на SRTM цифры при том же сценарии после добавления площадей ниже годового уровня паводков (170 миллионов). .

Говоря проще, дополнительные данные 2 и 3 содержат данные о людях, которые в настоящее время занимают земли на высоте от 0 до 10 м MHHW с интервалом в 1 м, согласно CoastalDEM и SRTM, соответственно. В предыдущей работе с использованием SRTM ¹⁸ было оценено, что около 640 миллионов человек проживают в прибрежной зоне с низкой высотой (LECZ), определяемой как районы ниже 10 м.Определяя LECZ для ссылки на MHHW вместо EGM96, мы находим, что SRTM предсказывает, что 780 миллионов человек ниже этого порога, а с CoastalDEM оценка возрастает до чуть более одного миллиарда человек. Примечательно, что этот последний прогноз включает 770 M на глубине ниже 5 м по сравнению с 230 M на глубине 5–10 м, что свидетельствует о высокой концентрации в самых нижних областях. Самая плотная 1-метровая вертикальная полоса среди первых десяти — от 1 до 2 метров, с 170 миллионами жителей (или 1,7 миллиона на вертикальный сантиметр), что указывает на рискованную глобальную модель развития в свете повышения уровня моря.

Национальный

При использовании SRTM и CoastalDEM, независимо от сценария выбросов или модели уровня моря, мы обнаруживаем, что более 70% от общего числа людей во всем мире, в настоящее время проживающих на затронутых землях, проживают в восьми странах Азии: Китае, Бангладеш , Индия, Вьетнам, Индонезия, Таиланд, Филиппины и Япония (рис. 2, дополнительные данные 1). Только на Китай приходится 18–32% глобального воздействия ECWL по DEM, в зависимости от сценария, но CoastalDEM увеличивает абсолютные оценки для Китая примерно в три раза по сравнению с SRTM.Согласно K14 / RCP 4.5, в Китае к концу столетия на суше могут проживать в общей сложности 43 (29–64) миллиона человек ниже MHHW, или 57 (30–100) миллионов в случае антарктической нестабильности (K17 / RCP 4.5. ). Предельное увеличение воздействия по сравнению с исходным уровнем составляет 20 (6–41) миллионов и 34 (7–77 миллионов), соответственно. Согласно одному и тому же сценарию выбросов и любой модели уровня моря, ежегодные наводнения, по крайней мере, вдвое превышают соответствующие оценки, угрожая землям, на которых проживает еще более 60 миллионов человек.

Фиг.2

Общая численность населения уязвимых земель. a Текущая численность населения на суше ниже прогнозируемого среднего более высокого уровня воды в 2100 году при условии промежуточных выбросов углерода (RCP 4.5) и относительно стабильных антарктических ледниковых щитов (модель уровня моря K14). Оценки основаны на CoastalDEM. b Фактор, с помощью которого CoastalDEM увеличивает оценки людей на уязвимых землях по сравнению с SRTM в каждой стране согласно K14 / RCP 4.5. Страны, расположенные полностью к северу от 60 градусов северной широты, исключаются, поскольку на этих широтах CoastalDEM не определена.Исходные данные представлены в виде файла исходных данных. Национальные границы, основанные на данных векторных карт общественного достояния от Natural Earth (naturalearthdata.com)

В нескольких развивающихся странах к югу от Китая воздействие ECWL может быть на порядок более серьезным, чем предполагалось ранее на основе SRTM. Как указывает CoastalDEM, Бангладеш, Индия и Вьетнам конкурируют с Китаем по среднему числу людей, живущих на суше, затронутых к 2100 году, что составит 21-30 миллионов даже при сценарии с низким уровнем выбросов (K14 / RCP 2.6) по сравнению с 9–19 млн. Сегодня и еще 7–20 млн. На суше, которым угрожает ежегодный штормовой нагон. Бангладеш, Индия, Индонезия и Филиппины видят 5-10-кратное изменение расчетной численности населения ниже прогнозируемой линии прилива после применения CoastalDEM. В глобальном масштабе применение CoastalDEM приводит к увеличению оценок воздействия для подавляющего большинства стран (рис. 3).

Рис. 3

CoastalDEM в сравнении с SRTM по странам. Каждая точка представляет страну, и ее положение соответствует расчетной общей численности населения на суше ниже прогнозируемого среднего высокого уровня воды в 2100 году (K14 / RCP 4.5) с использованием CoastalDEM (ось y ) по сравнению с SRTM (ось x ). Общее глобальное значение обозначено красной точкой. Очень большие различия обычно указывают на большие низменные области, гидрологически связанные с океаном под CoastalDEM, но не на SRTM. Исходные данные находятся в дополнительных данных 1

Процентное, а не абсолютное воздействие служит нормализованной метрикой угрозы (дополнительные данные 4). В Азии CoastalDEM указывает, что даже при значительном сокращении выбросов углерода (K14 / RCP 2.6), Бангладеш, Вьетнам и Таиланд могут к концу века столкнуться с уровнем прилива выше, чем на суше, где сейчас проживают 19 (15–25)%, 26 (23–31)% и 17 (15–18)%. )% их людей, соответственно, до учета эпизодических наводнений. Эти цифры соответствуют предельному увеличению воздействия на 13 (9–19)%, 5 (2–10)% и 15 (13–16)% населения страны. Сохранение высоких выбросов в условиях нестабильности в Антарктике (K17 / RCP 8.5) может привести к тому, что земля, на которой в настоящее время проживает примерно одна треть населения Бангладеш и Вьетнама, навсегда упадет ниже линии прилива.Отсюда следует, что некоторые прибрежные муниципалитеты в этих странах столкнутся с угрозой переселения еще большей части населения.

За пределами Азии и за исключением Нидерландов, где обширная сеть борьбы с наводнениями не отражена ни в одной из изученных моделей рельефа, CoastalDEM указывает, что ожидается, что 19 других стран увидят землю, на которой в настоящее время проживает 10% или более их общего населения. ниже линии прилива в конце века (на основе медианных оценок), даже при значительном сокращении выбросов согласно RCP 2.6. Это количество увеличилось по сравнению с двумя при использовании SRTM. За исключением Джибути и Гайаны, все они являются островными государствами, а тринадцать классифицируются Организацией Объединенных Наций как малые островные развивающиеся государства (МОРАГ).

Дополнительные данные 1 и 4 предоставляют результаты для настоящего, середины века и 2100 года.

Подтверждение

Желаемый результат применения CoastalDEM к анализу подверженности ECWL состоит в том, чтобы как можно точнее оценить такую же степень уязвимости прибрежных районов что ЦМР, полученная на основе данных бортового лидара. Мы проверяем наши результаты, сначала выполнив три репрезентативных анализа воздействия ECWL с использованием данных, полученных с помощью лидаров в США и Австралии. На рис. 4 мы наносим на график относительные различия прогнозируемого текущего воздействия на население между лидаром и каждой глобальной ЦМР на разных высотах воды. Значения, близкие к нулю, означают близкое соответствие между воздействием, рассчитанным с использованием как лидара, так и целевой DEM, в то время как более высокие абсолютные значения предполагают заниженную или завышенную оценку уязвимости. В дополнение к CoastalDEM и SRTM, мы также включаем альтернативные модели высот AW3D30 и MERITDEM, которые подробнее рассматриваются ниже.

Рис. 4

Относительная разница рассчитанной экспозиции ECWL населения между лидаром и четырьмя глобальными ЦМР. Население, живущее на земле ниже 1, 2 и 3 м, рассчитывается в США и Австралии для каждой DEM. Нулевые относительные различия указывают на то, что лидар и данная глобальная ЦМР предсказывают одинаковое количество людей ниже порога возвышения, тогда как, например, -0,5 и 0,5 означают, что глобальная ЦМР занижена или завышена на 50%, соответственно. Результаты приведены для каждого штата США, а также в национальном масштабе в США и Австралии.Исходные данные представлены в виде файла исходных данных

Мы обнаружили, что CoastalDEM сильно и стабильно превосходит SRTM (а также другие глобальные DEM) по этому показателю. На 1 м выше MHHW CoastalDEM улучшает линейную относительную разницу во всех штатах, кроме Нью-Йорка. Ошибка снижена с -69% (SRTM) до -43% (CoastalDEM) в США и с -77% (SRTM) до -23% (CoastalDEM) в Австралии. Еще большие улучшения наблюдаются при более высоких уровнях воды, а на высоте 3 м относительные ошибки в США и Австралии меньше -29 и 7% соответственно.Мы отмечаем, что в то время как нейронная сеть, которая сгенерировала CoastalDEM, была обучена на данных, полученных с помощью лидаров, в США, данные австралийских лидаров используются только для проверки результатов, а это означает, что сильные результаты, представленные здесь, смягчают опасения, что модель была переоборудована.

Ошибка в США преобладает во Флориде, где исключительно большая популяция занимает прибрежную равнину, а вертикальная ошибка SRTM в южной половине штата необычно высока (превышает 4-10 м). Нейронная сеть, сгенерировавшая CoastalDEM, не полностью исправила эту большую ошибку.Не считая Флориды, относительная погрешность в США на 1 м падает с -62% (SRTM) до -30% (CoastalDEM) — улучшение, сопоставимое с тем, что наблюдается в Австралии.

Анализ чувствительности

Пространственная автокорреляция обычно характеризует ошибку матрицы высот, включая ошибку в SRTM ³⁸. Ошибка SRTM сильно коррелирует с такими факторами, как уклон суши ³⁹, густая растительность ²⁴ и высокая плотность населения ⁴⁰, которые сами по себе демонстрируют естественную пространственную автокорреляцию.Эти особенности могут проявляться в любом количестве пространственных масштабов (некоторые города могут иметь ширину всего несколько километров, в то время как некоторые городские агломерации и леса намного больше). Кроме того, существуют хорошо известные артефакты полосатости, присутствующие в SRTM, вызванные микронастройками спутников ⁴¹, что в некоторых случаях приводит к многометровому смещению вверх или вниз по регионам, которые могут достигать порядка 100 км в ширину.

Хотя CoastalDEM вносит существенные улучшения в SRTM и включает в свою конструкцию входные данные, предназначенные для уменьшения или устранения полос, мы ожидаем, что CoastalDEM также страдает от автокоррелированной ошибки.Поэтому мы проводим анализ чувствительности, чтобы изучить потенциальное влияние ошибки в CoastalDEM на наши оценки воздействия на население, включая эффекты автокоррелированной ошибки.

Моделирование методом Монте-Карло регулярно используется для моделирования ошибки ЦМР и генерации распределений оценок подверженности наводнениям, на основании которых может быть оценена неопределенность ^38,42,43. Такие подходы обычно либо предполагают нулевую пространственную автокорреляцию, используя задокументированное RMSE DEM для создания поверхностей случайных ошибок ^42,44; или используйте фильтры нижних частот в полях ошибок для имитации мелкомасштабной автокорреляции ⁴⁵; или используйте последовательное моделирование по Гауссу, которое требует широко разбросанных данных наземных контрольных точек для точного измерения статистики ошибок по DEM ^43,46. Широкий диапазон шкалы автокорреляции, представленный здесь, делает второй вариант непригодным, а при отсутствии данных о наземных контрольных точках, доступных во всем мире, третий вариант невозможен.

Исходя из наших ожиданий относительно важности пространственной автокорреляции, мы применяем модифицированный многомасштабный подход к первому из этих трех методов. Предполагая нормальное распределение ошибки с центром на нуле и используя фиксированное глобальное стандартное отклонение, мы генерируем 100 полей ошибок с использованием каждого из 6 различных размеров блоков, в пределах которых применяется равномерная ошибка, в диапазоне от 1 пикселя (3 угловых секунды) до 1 градуса.Мы добавляем заблокированные ошибки в исходную модель CoastalDEM, чтобы создать новые модели DEM с 3 угловыми секундами для расчета экспозиции; затем полученные распределения экспозиции оцениваются отдельно для каждого разрешения блока. Мы используем RMSE CoastalDEM в Австралии (2,46 м), определенную с помощью лидара, чтобы служить в качестве глобального стандартного отклонения для наших распределений ошибок. Мы выбрали RMSE из Австралии по сравнению с в США (RMSE 2,39 м), потому что модель CoastalDEM была обучена в США (хотя и на только 1% прибрежной выборке).Хотя вертикальная ошибка неизбежно будет варьироваться от места к месту, схожесть ошибок между США и Австралией увеличивает нашу уверенность в ценности, которую мы используем.

Мы решили использовать высоту воды 2 м над MHHW (примерно и обычно соответствует сильному наводнению в ближайшем будущем или сценарию экстремального уровня моря в 2100 году) в качестве примера. Как и в основном исследовании, анализ связанных компонентов используется для удаления изолированных участков под поверхностью затопления перед расчетом воздействия.По неизменным оценкам CoastalDEM, 400 миллионов человек во всем мире живут ниже этого порога. В таблице 2 и дополнительных данных 5, соответственно, представлены результаты этого анализа чувствительности на глобальном и страновом уровнях.

Таблица 2 Глобальные результаты оценки смоделированных ошибок

Меньшие размеры блоков ошибок (разрешение от 1 пикселя до 1/10 градуса, примерно размер небольшого города) дают очень согласованные оценки воздействия в глобальном масштабе, хотя и смещенные относительно низких значений. до 400 M, прогнозируемых без смоделированной ошибки.Это смещение может быть вызвано изменениями ЦМР с более высокой пространственной частотой, отсекающими некоторые низменные внутренние районы, связанные с океаном узкими проходами в исходной ЦМР прибрежной зоны. В соответствии с этим механизмом смещение рассеивается при больших размерах блока ошибок. Также по мере роста шкалы автокорреляции мы видим, что 90% доверительные интервалы расширяются. При крайнем разрешении в 1 градус, примерно в масштабе полосатости SRTM, глобальный 90% доверительный интервал достигает плюс-минус 10% от медианы 400 М.

Страны также сталкиваются с расширением CI при устранении ошибок, хотя и значительно более быстрыми темпами, чем в глобальном масштабе.В странах, где минимум 1 млн человек ниже порога 2 м, 90% доверительные интервалы в среднем составляют плюс-минус 2% от медианы на 1 пиксель, 5% на 1 км, 23% на 1/10 градуса 32. % на 1/4 градуса, 41% на 1/2 градуса и 49% на 1 градус. Например, при разрешении ошибки в 1 градус Бангладеш, Индия и Вьетнам имеют доверительные интервалы (от -43 до 54%), (от -40 до 27%) и (от -29 до 23%) относительно их соответствующих медиан, в то время как Китай предсказуемо менее чувствителен (от -21 до 21%). В целом, большие области анализа и меньшие блоки ошибок приводят к меньшей чувствительности оценок воздействия ECWL, потому что каждый из этих факторов приводит к более крупным случайным выборкам, что повышает вероятность устранения ошибок.И наоборот, меньшие области и большие блоки приводят к меньшим выборкам и большей чувствительности.

Эти результаты показывают, что ошибка CoastalDEM мало влияет на наши глобальные оценки, но следует проявлять разумную осторожность при интерпретации оценок в национальном масштабе, особенно для небольших стран, таких как СИДС. Тем не менее, мы отмечаем, что 1-градусное моделирование представляет наихудшие сценарии, поскольку они предполагают, что RMSE CoastalDEM основывается исключительно на самом большом рассматриваемом пространственном масштабе.Учитывая известные факторы во многих пространственных масштабах, которые вносят вклад в ошибку DEM, это предположение нереалистично. Оценка шкал автокорреляции характеристической ошибки выходит за рамки данного исследования, но реалистичные доверительные интервалы будут значительно уже, чем предполагает шкала в 1 градус.

Геодезическая лаборатория Невады — дом

Последние новости

[25 октября 2021 г.] Сегодня в продаже: в центре внимания вертикальное движение на суше

См. Обзор исследований в Eos на наша новая статья (Hammond et al., 2021), что описывает использование GPS для измерения вертикального движения суши по всему миру.

В анализе используются данные из более чем 19 000 мест для оценки темпов, закономерностей, бюджетов и источников вертикального движения поверхности суши, которое вызывается различными процессами на Земле, такими как тектоника плит, изостатическое регулирование ледников, цикл землетрясений, изменения. в водоносных горизонтах и гидрологических нагрузках. Эта статья также была помещена на обложке JGR к 127-му выпуску №7.

Методология используется для создания новых постоянно обновляемых продуктов данных о вертикальном движении суши на основе нашей системы хранения и обработки данных GPS, которые можно использовать для улучшения понимания факторов высыхания, стоящих за повышением уровня моря в прибрежных районах.

[30 июля 2021 г.] Землетрясение M 8,2 на Аляске!

Около 35 часов назад (29 июля по всемирному координированному времени) на Алеутском полуострове вдоль границы сходящихся плит между Тихоокеанской и Северной Америкой произошло очень сильное землетрясение. На высоте M 8,2 он является крупнейшим на Аляске за более чем 50 лет. Это надвиговое землетрясение произошло недалеко от места аналогичного, но меньшего по размеру (M 7,8) события в прошлом году (см. Запись ниже за 23 июля 2020 г.).

Мы получили доступ к данным NSF Network of the Americas, управляемой UNAVCO, и других сетей на Аляске, и вычислили временные ряды положения с помощью программного обеспечения JPL Gipsy и быстрых орбит.Используя 5-минутные позиции, мы оценили предварительный набор косейсмических смещений, которые показаны на рисунке ниже и представлены в виде текстового файла.

Наибольшее смещение, измеренное с помощью GPS, составило ~ 43 см, оно произошло на станции AB13, которое также уменьшилось по вертикали на ~ 7 см. Согласованная картина смещения простирается далеко на северо-восток, мимо Анкориджа (~ 800 км от эпицентра) и, возможно, на север до национального парка Денали (> 900 км). По масштабу … это было бы похоже на землетрясение в Калифорнии, сдвинувшее штат Юта на несколько миллиметров!

Текстовый файл с предварительными косейсмическими смещениями.

[22 июля 2021 г.] Обновленная информация о реакции на землетрясение в долине Антилоп: осложнилось лесным пожаром!

Ниже представлена последняя карта выносов, включающая новые данные, собранные после землетрясения. Они основаны на большем количестве данных, 24-часовых быстрых решениях и более точны, чем показанные ранее 5-минутные временные ряды. Большое смещение LANT к югу сохраняется, однако его азиум теперь кажется более юго-юго-западным. Станции, для которых у нас в конечном итоге будут смещения, отмечены синим цветом, у многих из них теперь есть приемники, записывающие данные.

Однако доступ к станциям к западу от эпицентра почти полностью закрыт из-за пожара Тамарака, который в настоящее время локализован только на 4%.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть предварительный текстовый файл смещений. Неопределенности для выносов на станциях BFLT, TOPA, RISU и SEE больше, чем у других, потому что они не были исследованы так, как недавно, до землетрясения. Эти неопределенности будут уменьшены при дальнейших исследованиях.

[16 июля 2021 г.] Основные моменты с мест: M6.0 Землетрясение в долине Антилоп

Вот краткая информация о развертывании MAGNET GPS при землетрясении в долине Антилопы. Мы были в полевых условиях несколько дней и получили данные со станций WALK, EWLK, GILL, INDI, CALA, ARMY, FLAT, LUCK, ROUG, BODY, CONW, BRID, LANT, SNRA, EBBS. Эти данные были обработаны вчера, и по большинству из них мы получили позиции после соревнований. Мы также переместили приемники на станции NORA, DNNL, PCST, BRVL, SILV, MARK, SCTS, KINS, что даст нам смещения на западной стороне события.

Мы позволим этим станциям собирать данные как минимум в течение недели, прежде чем возвращаться и получать данные от них. Если в ближайшем будущем произойдет еще больше землетрясений, существует хорошая сеть для их регистрации.

Рисунок ниже является предварительным и имеет увеличенный масштаб, чтобы выделить слабые сигналы в среднем поле (в пределах ~ 50 км) от эпицентра. Обратите внимание, что шкала показывает величину смещения 5 мм. В этом масштабе вектор для LANT уходит за пределы страницы. Эти смещения рассчитываются на основе 5-минутных временных рядов, обработанных в NGL, которые доступны на страницах наших станций.

Векторы показывают движение P136 и SNRA к эпицентру, EBBS, P143, P135, ROUG, LUCK, BODI, BRID удаляются от эпицентра, а другие станции дальше от эпицентра показывают шум или нулевые смещения (например, WALK, DECH и т. Д.) ). Эти смещения показывают расширение с востока на запад и сжатие с севера на юг. выглядят более или менее так, как ожидается от нормального землетрясения с разломом. Однако может быть и правосторонний компонент скольжения, который потребует детального моделирования для полного изучения.

Данные американской сети NSF на станциях P143, P136, P134, P654, эксплуатируемых UNAVCO, также используются в анализе.

Есть несколько фотографий развертывания … см. Сайт Билла с фотографиями и видео.

[11 июля 2021 г.] — NGL реагирует на землетрясение магнитудой 6,0 в долине Антилопы

Теперь у нас есть данные со станций MAGNET GPS, которые работали во время этого события. 9-го числа мы получили данные от LANT и ROUG и установили дополнительные приемники на других близлежащих станциях.Полученные данные были обработаны, и мы видим смещения, соответствующие InSAR от gCent, опубликованные в Twitter.

LANT расположен примерно в середине интерферограммы gCent. С 5-минутными решениями GPS мы получили достаточно данных между 8 июля 22:49:48 и полночью по всемирному координированному времени, чтобы получить оседание ~ 10 см на LANT, с данными чуть более часа, примерно соответствующими интерферограмме, и с нормальным скольжением. самолет прямо под станцией.

LANT также переместился на ~ 4 см по горизонтали к ЮВВ (см. График ниже), что согласуется с тем, что он был расположен на висячей стене восточно-падающего разлома (разлом Слинкард-Вэлли или разлом Антилопа-Вэлли), который скользил в прямом-нормальном наклонном движении. .Это может помочь устранить некоторую неопределенность в механизме, если она сохранится по мере сбора дополнительных данных.

Мы продолжим перемещать приемники на станции рядом с событием и собирать больше данных со станций, которые работали в течение следующих нескольких дней. Обратите внимание, что данные после землетрясения находятся справа от зеленой пунктирной линии, которая обозначает время события.

[3 июля 2021 г.] — Новый документ и информационный продукт: Global Vertical Land Motion

Повышение уровня моря — глобальная проблема.Вертикальное движение суши напрямую влияет на относительное повышение уровня моря в прибрежной зоне и имеет множество возможных движущих механизмов, например, тектонические движения плит, землетрясения, оседание из-за выхода водоносного горизонта, послеледниковый отскок, мантийный поток или другие активные геофизические процессы.

Точность, охват и распространенность открытых данных, которые теперь доступны со станций GPS по всему миру, обеспечивают уникальный набор данных для ограничения этих перемещений в глобальном масштабе. Поскольку GPS-станции по всему миру имеют различное качество и очень неоднородно распределены, в нашем анализе упор делается на надежные методы получения географически сбалансированных оценок глобального поля.Мы используем эти оценки, чтобы показать скорость и характер вертикального движения суши и оценить баланс подъема и опускания на поверхности Земли.

Метод и результаты описаны в новой рукописи, опубликованной в открытом доступе в Journal of Geophysical Researh: Solid Earth.

Щелкните здесь, чтобы получить доступ к информационному продукту , который предоставляет карты и скорости более 2300 мареографов по всему миру.

Разработка этого продукта стала возможной благодаря финансированию группы НАСА по изменению уровня моря.

Цветовая шкала в мм / год.

[18 мая 2021 г.] — Новые графики контроля качества (QA) теперь доступны на страницах станций

Те, кто заинтересован в наших решениях GPS, могут найти применение в новом информационном продукте, который теперь доступен для всех станций в наших холдингах. В течение некоторого времени файлы обеспечения качества (QA) создавались и делались доступными в виде текстовых файлов, на которые есть ссылки со страниц станций (например, для станция P141 вы можете скачать файл проверки качества P141).

Теперь эти файлы доступны в графической форме в виде графиков, которые можно легко сравнить с временными рядами положения.На графиках показаны временные ряды значений параметров, которые обеспечивают глубокое знание результатов и качества обработки данных. включая, например, количество фазовых смещений и процент принятых фаз, метрики, показывающие, насколько хорошо полученные позиции соответствуют коду и фазовым данным, а также многие другие. Важно отметить, что файлы могут выявить, когда производительность оборудования снижается или внешние факторы влияют на результаты обработки. Таким образом, параметры контроля качества могут использоваться для отслеживания ошибок, проблем и / или проблем с оборудованием станции GPS.

Вкладка для графика QA является последней в списке для графиков временных рядов на каждой странице станции.

руководство по файлам контроля качества описывает параметры и то, как они могут выявить факторы, влияющие на результаты обработки.

[21 января 2021 г.] — МАГНИТ показан в Bloomberg Video

Директор NBMG Джим Фолдс появляется в забавной истории Bloomberg о шоссе 395, Tesla и Walker Lane. Примерно с 3:00 он обсуждает роль сети MAGNET в измерении разломов и деформаций в Уокер-лейн.
Проверить это:

[9 января 2021 г.] — Новая статья по синфазной фильтрации

Вышла новая статья Корне Кримера и Джеффа Блевитта. от NGL о сокращении разброса в геодезических временных рядах. В статье представлен метод, который удаляет больше шума, чем любой другой предыдущий метод «фильтрации» синфазного сигнала.

Секрет в том, чтобы определить «общий» как можно более локальный и использовать все станции.

Статья доступна в Журнале геодезии.

Пример внизу справа — это временной ряд скорости MIDAS для станции KIN1 с использованием 2.Пятилетние периоды с центром в скользящем окне каждые 0,2 года. Красные / синие линии и контур — это скорость и одно стандартное отклонение для нефильтрованных и отфильтрованных временных рядов соответственно. Скорости нанесены на график относительно долгосрочного тренда, и, для справки, пунктирные и пунктирные линии представляют собой 1 и 2 стандартных отклонения в этом тренде, соответственно. См. Подробности в рукописи.

[23 декабря 2020 г.] — Пара новых статей по геодезии землетрясений

В 2020 году было много проблем.В их число вошли значительные землетрясения в Неваде и Айдахо, оба с магнитудой ~ 6.5. Постоянные смещения земной поверхности в результате этих событий были обнаружены в сетях GPS и использовались для получения дополнительной информации о цикле землетрясений в сейсмически активной части западной части Соединенных Штатов.

Землетрясение в районе Монте-Кристо, произошедшее 15 мая 2020 года, поразило центральную улицу Уокер-лейн, прямо в пределах полунепрерывной сети GPS MAGNET, где около дюжины наших приемников были случайно развернуты недалеко от эпицентра, что предоставило прекрасную возможность для совместного наблюдения и наблюдения. -сейсмическая деформация левого бокового сдвига.Событие послужило толчком к быстрому и продолжительному полевому развертыванию, в котором участвовали студенты и сотрудники Невады Burean of Mines and Geology, которые суммировали быстро полученные геологические и геодезические данные для этого мероприятия. В опубликованном исследовании Hammond et al., 2020 представлены результаты, полученные в результате развертывания. Они смогли ограничить поля косейсмических и постсейсмических смещений и использовать их для сравнения и сопоставления геодезических, сейсмических и геологических оценок сейсмического момента. Они также обнаружили, что постсейсмическая деформация продолжалась, по крайней мере, в течение последующих месяцев.

Измеренное с помощью GPS накопление деформации перед событием могло быть оптимизировано постсейсмическими движениями от предыдущих землетрясений 20-го века в сейсмическом поясе Центральной Невады, предполагая, что разломы в Большом бассейне могут взаимодействовать и влиять на время косейсмического выброса друг друга.

Pollitz et al., 2020 исследовали землетрясение M 6.5 в Стэнли, штат Айдахо, с комбинацией данных InSAR, GPS и сейсмических волн. Они обнаружили, что на мероприятии до 2 метров левостороннего и нормального сдвига на разломе юго-юго-восточного простирания длиной ~ 10 км, который может представлять ранее не идентифицированное северное продолжение разлома Sawthooth.Сложное событие включало незначительное скольжение на сопряженных плоскостях, связанное с системой транс-Шаллисских разломов, и дополнительный постсейсмический афтерскольжение.

В обоих исследованиях использовались данные Американской сети NSF, управляемой UNAVCO. Оба они были опубликованы в специальном выпуске «Письма о сейсмологических исследованиях» о недавних межгорных землетрясениях на западе.

[9 октября 2020 г.] Исследование западных поперечных хребтов в

Eos В сотрудничестве с группой, состоящей из нескольких институтов, NGL опубликовала новое исследование о долгосрочном и краткосрочном поднятии западных поперечных хребтов и о том, как эти движения связаны с активностью разломов, скоростью скольжения и потенциалом землетрясений.Исследование объединяет геодезические данные с разломами и другие геологические данные для моделирования опускания вдоль береговой линии Санта-Барбары и поднятия хребта Санта-Инез. Подъем и опускание являются следствием восстанавливаемой упругой деформации, связанной с межсейсмической блокировкой разломов, падающих под западный поперечный хребет. Долгосрочное поднятие побережья Санта-Барбары достигается за счет периодических землетрясений, которые обращают вспять краткосрочное опускание.

Eos теперь представляет исследовательский центр о работе.Чтобы перейти непосредственно к статье, нажмите на изображение ниже, или посмотрите сообщение в Твиттере. Johnson et al., 2020 Статья теперь опубликована в Journal of Geophysical Research — Solid Earth.

[23 июля 2020 г.] M 7,8 Полуостров Аляска

22 июля 2020 года произошло надвиговое землетрясение на глубине 28 км в Алеутской впадине, где Тихоокеанская плита погружается под Североамериканскую плиту. Событие вызвало косейсмическое движение ряда станций на полуострове Аляска и Алеутских островах.Мы оценили косейсмические смещения на следующий день после землетрясения по временным рядам с 5-минутной частотой дискретизации, которые были получены с использованием быстрых орбит из Лаборатории реактивного движения. Большинство станций принадлежат американской сети, управляемой UNAVCO. Ближе к концу полуострова горизонтальные смещения указывают на движение с юго-юго-запада, что согласуется с движением висячей стены в направлении траншеи. Также наблюдались значительные вертикальные движения, например, станция AC12 переместилась вверх более чем на 34 см, а станция AC28 переместилась вниз 7.

5 см.

Предварительная таблица косейсмических смещений, основанная на 5-минутных решениях на следующий день: здесь.

[28 июня 2020 г.] Землетрясение M 5,8 возле Lone Pine, Восточная Калифорния сотрясает Южную Сьерру!

24 июня 2020 года в южной части долины Оуэнс произошло землетрясение средней силы, которое вызвало повсеместное сотрясение и камнепад в южной части Сьерра-Невады. Событие было обнаружено в небольших движениях нескольких близлежащих непрерывных GPS-станций, в том числе P093 и P465 из Американской сети NSF, управляемой UNAVCO.P093 сместился на юг примерно на 6 мм, а P465 сместился на запад примерно на 4 мм. Направление движений характерно для косейсмического сжатия и растяжения, которое согласуется с осями P и T. тензор сейсмического момента. Точность этих измерений улучшится по мере сбора большего количества данных после события. Кроме того, больше векторов станет доступным после получения данных со станций в сети MAGNET GPS UNR (местоположения показаны синими треугольниками на рисунке ниже).

Таблица предварительных косейсмических смещений: здесь.

[26 июня 2020 г.] M 7.4 Землетрясение Оахака, Мексика

23 июня 2020 года на юге Мексики произошло сильное землетрясение. Доступны предварительные космические смещения, которые показывают большие смещения станций, ближайших к эпицентру. Станция OXUM переместилась на 16 см к юго-западу и поднялась по вертикали более чем на 4 см.

Таблица предварительных косейсмических смещений: здесь.

[19 июня 2020 г.] Последняя информация о землетрясении

в Монте-Кристо с баллом M6.5

Обновление таблицы косейсмических смещений: здесь.

[2 июня 2020 г.] Последняя информация о землетрясении в Монте-Кристо

На прошлой неделе продолжился сбор данных о землетрясении в районе Монте-Кристо. Теперь у нас есть косейсмические смещения на 24 станциях MAGNET, 15 из которых регистрируют значительные косейсмические смещения.

Станции в каждом из четырех квадрантов поля смещения вернули данные, показывающие систематическое горизонтальное расширение с северо-запада на юго-восток и сжатие с северо-запада на юго-запад, характерное для сдвигового землетрясения. Обновленная карта смещения и таблица представлены ниже.Наибольшее смещение на данный момент находится на станции COLU, на западной стороне Колумбийского солончака, которая имеет смещение на 145 мм к северо-востоку. Этих смещений и некоторого предварительного моделирования теперь достаточно, чтобы способствовать скольжению на левой боковой плоскости, простирающейся на 78 градусов по часовой стрелке с севера, аналогично тому, что показывают данные InSAR, афтершока и разрыва поверхности.

Таблица предварительных косейсмических смещений доступна для скачивания здесь.

[24 мая 2020 г.] Обновление Monte Cristo M6.5 Землетрясение

Поскольку землетрясение произошло 15 мая, мы получили некоторые из первых данных со станций MAGNET обратно в нашу лабораторию и обработали.

Эти данные начинают ограничивать картину косейсмических смещений в ближнем и среднем поле. Среди них была одна из ближайших к эпицентру MONT станций (17 км от эпицентра), которая в этом случае сместилась на 66 мм к юго-западу. У нас также есть данные со станций MAGNET. ЧИА, РОДЖО, ПАКТ и RHIL. Данные этих станций использовались для расчета смещений, которые показаны ниже.Сбор данных в MAGNET продолжается и будет использоваться для заполнения шаблона смещения.

Более подробную информацию о событии можно найти на странице ответов на событие UNAVCO.

[20 мая 2020 г.] Предварительные косейсмические смещения от землетрясения на хребте Монте-Кристо 2020 г.

Данные региональных непрерывных GPS-станций Американской сети NSF (бывшая пограничная обсерватория EarthScope Plate Boundary Observatory) и Калифорнийской вулканической обсерватории USGS обрабатываются в NGL с использованием быстрых орбит и продуктов Лаборатории реактивного движения.На основе этих быстро сгенерированных временных рядов местоположения мы можем сделать предварительные оценки косейсмического изменения формы Земли в результате землетрясения в районе Монте-Кристо.

Наш первый взгляд на модель горизонтального смещения показан на рисунке ниже. Это указывает на горизонтальные сдвиги, соответствующие тензору сейсмического момента и сейсмичности афтершоков, которые предполагают левое боковое смещение на плоскости, простирающейся с востока на северо-восток. GPS-станция TONO в Тонопе, штат Невада, сместилась примерно на 5 мм к юго-востоку, станция P627 около границы Калифорнии и Невады сместилась примерно на 6 мм к северу.Станции севернее эпицентра (P132, P133) двигались в противоположном направлении, характерном для косейсмических смещений. Эти данные показывают значительные перемещения грунта на расстояние более 100 км от эпицентра.

NGL в настоящее время собирает данные в части сети MAGNET GPS (красные треугольники), ближайшей к эпицентру. По мере поступления новых данных в течение следующих дней или недель мы будем заполнять (вероятно, более крупные) смещения в ближней зоне, чтобы дополнить смещения от непрерывных станций (синие треугольники). Для одной станции MAGNET мы уже доставили данные в нашу лабораторию, обработали и выпустили решения (сайт CHIA), другие будут позже.

[15 мая, 2020] Землетрясение M6,5 в хребте Монте-Кристо!

Геодезическая лаборатория Невады в настоящее время развертывает GPS на ~ 30 станциях вокруг эпицентра и последовательности афтершоков землетрясения M6.5 на полигоне Монте-Кристо 15 мая 2020 года. На карте ниже показано расположение станций MAGNET GPS, непрерывно Станции GPS из других сетей и сейсмичность с 1 января 2020 г., главный удар показан звездочкой. Ближайшая непрерывная станция (P627) находится на расстоянии около 50 км, тогда как MAGNET имеет около десятка станций в этом радиусе.Легенда указывает, какие станции MAGNET уже были на месте во время события, а какие станции NGL планирует занять в ближайшем будущем. В ближайшие месяцы эти станции будут посещены несколько раз, чтобы загрузить данные непрерывных наблюдений, которые ограничивают косейсмическое смещение, возможное постсейсмическое смещение, и установить мониторинг в случае дальнейших землетрясений.

Афтершоки M6.5 указывают на то, что это, вероятно, было левостороннее событие, плоскость скольжения которого можно экстраполировать на юго-запад, чтобы пересечь рой к востоку от озера Моно, который продолжается уже несколько недель.Афтершоки также лежат вдоль южной экстраполяции правосторонних сдвиговых сдвигов Бентон-Спрингс, Окаменелых источников и Гамдроп-Хиллз, которые компенсируют сдвиговую деформацию Уокер-Лейн, направленную с северо-запада на юго-восток. Прогиб Мина — зона с левосторонним разломом, аналогичным простиранию, описанному облаком афтершоков.

Дополнительная информация доступна на странице ответа НБМГ и на страницу события USGS. Сейслогическая лаборатория Невады постоянно публикует обновленные данные о землетрясениях и собирает записи сейсмических данных ближнего поля.

[18 февраля, 2020] Новая статья об исследованиях NBMG тектоники и землетрясений на Уолкер-Лейн!

Геодезическая лаборатория Невады / Горно-геологическое управление штата Невада занимается новыми и текущими работами на Уокер-лейн в западной части Большого бассейна США. Майк Вольтербек (UNR) резюмировал эти усилия в новой статье журнала Nevada Today о новых усилиях и технологиях, которые используются для определения признаков активной деформации земной коры в Уокер-лейн и землетрясений, которые она вызывает.
[10 февраля 2020 г.] NGL участвует в новом отчете Национальной академии наук
Спутниковое дистанционное зондирование — это основной инструмент для измерения глобальных изменений на суше, в океане, биосфере и атмосфере. За последние три десятилетия активные технологии дистанционного зондирования сделали возможным все более точные измерения земных процессов, что позволило задавать новые научные вопросы и отвечать на них. По мере того, как возрастает потребность в точности измерений, растет и потребность в точной геодезической инфраструктуре.
Джеффри Блевитт является соавтором нового отчета Национальной академии наук «Развитие геодезической инфраструктуры для удовлетворения новых научных потребностей», в котором обобщается прогресс в поддержании и улучшении геодезической инфраструктуры. В отчете определены улучшения для удовлетворения новых научных потребностей, которые были изложены в другом отчете Академии «Процветание на нашей изменяющейся планете: десятилетняя стратегия наблюдения Земли из космоса». Сосредоточившись на изменении уровня моря, земном водном цикле, геологических опасностях, погоде и климате, а также экосистемах, это исследование исследует конкретные аспекты геодезической инфраструктуры, которые необходимо поддерживать или улучшать, чтобы помочь ответить на рассматриваемые научные вопросы.
[30 января 2020 г.] Землетрясение M7.7 у Каймановых островов
28 января 2020 г. на северной границе Кайманового прогиба на дне Карибского моря произошло сильное неглубокое сдвиговое землетрясение. Эпицентр события находился между Каймановыми островами, Кубой и Ямайкой, тряска ощущалась даже во Флориде. Данные GPS показывают, что станции на Каймановых островах и Ямайке двигались в соответствии с левым боковым скольжением по разлому. Максимальное смещение наблюдалось на управляемой UNAVCO станции COCONet LCSB, которая сместилась более чем на 170 мм к северо-западу.
Мы использовали быстрые орбиты из JPL и временные ряды с 5-минутной частотой дискретизации для вычисления предварительных косейсмических смещений. Эти смещения изображены на карте ниже красными векторами для 52 станций. Ниже карты приведен пример 5-минутного временного ряда с частотой дискретизации для станции LCSB, который показывает с помощью сегмента красной линии временной интервал, используемый для выбора данных для оценки смещений.

[15 января 2020 г.] Последовательность разрушительных землетрясений в Пуэрто-Рико
В период с 6 по 11 января на юго-западе Пуэрто-Рико произошла серия землетрясений, по крайней мере, с 8 событиями с магнитудой 5 баллов.5 и главный амортизатор с М 6.4. Это событие представляет собой проблему для геодезии землетрясений из-за сложности разделения нескольких событий в день при использовании точных 24-часовых решений. Мы упростили нашу оценку косейсмического смещения, решив для одного смещения для каждой станции в день главного толчка, 7 января, с помощью решений GNSS с 24-часовой частотой дискретизации с использованием продуктов для быстрой орбиты из Лаборатории реактивного движения. Наибольшие наблюдаемые смещения были более 20 мм на американской станции P780, поддерживаемой NSF, управляемой UNAVCO и обрабатываемой NGL (страница станции для P780).

Карта была составлена с использованием таблицы предварительных косейсмических выносов.
[28 ноября 2019 г.] Все активы NGL GPS переработаны и доступны в IGS14!
Недавно обновленные продукты данных GPS теперь доступны в нашей онлайн-системе. Все данные в фондах NGL были обработаны с помощью нового и улучшенного программного обеспечения GipsyX v1.0, выпущенного в этом году. В новых результатах используются улучшенные модели, включая функцию картирования VMF1 и номинальную тропосферу, взвешенные по высоте наблюдения и ионосферные калибровки более высокого порядка, улучшенные орбиты JPL Repro 3 и новейшую глобальную систему отсчета IGS14.Кроме того, временные ряды и скорости MIDAS теперь доступны в 25 фиксированных системах отсчета тектонических плит, которые корректируют только горизонтальные тренды. Были разработаны новые страницы станций, которые представляют эти решения в IGS14, фиксированных системах отсчета и временных рядах без тренда.
Благодарим за терпение в процессе решения нескольких оставшихся проблем с веб-страницами.
Удачного серфинга и С Днем Благодарения!
[7 июля 2019 г.] Обновление по землетрясению M7.1 в Риджкресте
Ниже представлено изображение косейсмического смещения поверхности Земли, которое произошло во время M7.1 землетрясение около Риджкреста 5 июля по тихоокеанскому времени. Максимальное перемещение станции GPS составило более 500 мм или около полуметра на станции P595, примерно в 20 км к востоку от эпицентра. Примечательно, что большая часть южной Калифорнии в некоторой степени переместилась из-за этого события, хотя в большинстве мест это движение было небольшим, менее 10 мм. Подобно предыдущему событию M6.4 4 июля, движения являются приблизительно восточно-западными по растяжению и с севера на юг сжимающимися. Это соответствует правому боковому смещению на плоскости разлома северо-западного простирания.

Эти данные получены из нескольких геодезических сетей, крупнейшей из которых является Сеть Америк (NOTA), основной компонент Геодезического фонда NSF для развития геолого-геофизических исследований (GAGE).
График построен на основе данной таблицы предварительных зачетов.
[6 июля 2019 г.] Землетрясение M7.1 близ Риджкреста, Калифорния
5 июля, через день после землетрясения M6.4 4 июля, событие M7.1 возле Риджкреста, Калифорния, вызвало гораздо более сильное постоянное движение поверхности Земли.Для подмножества непрерывных GPS-станций NGL обрабатывает данные с помощью продуктов сверхбыстрой орбиты JPL, что позволяет нам рассчитывать косейсмические смещения для нескольких станций в тот же день, что и землетрясение. Результаты этого сверхбыстрого анализа показаны ниже.
Мы уже можем видеть из этих ранних результатов, что движения намного больше и простираются на большее расстояние, чем те, что были от вчерашнего события. Например, GPS-станция GOLD (которая находится более чем в 70 км к юго-востоку от эпицентра) сместилась на ~ 31 мм, что намного больше, чем во время вчерашнего землетрясения (см. Предыдущий пост ниже).Сегодняшний результат показывает, что значительное движение распространяется не менее чем на 150 км от эпицентра и может достигать юга от разлома Сан-Андреас. Характер смещений дает нам уверенность в том, что то, что мы видим, исходит от землетрясения. Движение было приблизительно восточно-западным по растяжению и с севера на юг сужающимся, что соответствовало активному полю скорости тектонической деформации. Движение также согласуется с тензором момента землетрясения, который наряду с сейсмическими данными указывает на правосторонний сдвиг на приблизительно северо-западной плоскости простирания.
Мы ожидаем вскоре получить результаты для гораздо большего количества станций GPS.

[5 июля 2019 г.] Землетрясение четвертого июля M6.4 недалеко от Риджкреста, Калифорния
На карте ниже показаны предварительные косейсмические горизонтальные векторные смещения для землетрясения с магнитудой M6.4, произошедшего вчера недалеко от Риджкреста, Калифорния. Временные ряды с 5-минутной частотой дискретизации были получены с использованием быстрых орбит из Лаборатории реактивного движения. Максимальные смещения составляют примерно 10 см, описывая расширение с востока на запад и сжатие с севера на юг, что соответствует сдвигу.Четырехзначные коды обозначают названия станций GPS. На концах векторов есть эллипсы доверительной вероятности 95%.

График построен с использованием данной таблицы предварительных косейсмических смещений.
[3 июня 2019 г.] Возможные небольшие смещения, наблюдаемые при землетрясении M8.0 в Перу
26 мая под северным Перу произошло землетрясение магнитудой 8,0 балла. В отчете USGS об этом событии указано, что очаг был очень глубоким (> 110 км), и поэтому ожидается меньшее смещение поверхности по сравнению с мелким событием.Мы просмотрели данные GPS со станций в пределах 1585 км от события и обнаружили, что станции к востоку от эпицентра имеют систематическое движение на восток, все менее 4 мм. Отдельные смещения близки к неопределенностям, но вместе взятые, среднее движение на восток может быть значительным. Эти результаты были получены быстро, и более окончательные результаты будут доступны, когда после землетрясения будет собрано больше данных.

[24 мая 2019 г.] New Paper! Инфляция, вызванная засухой, и землетрясения в кальдере Лонг-Вэлли
В новом исследовании мы изучили, как недавние периоды засухи в Калифорнии влияют на сроки Лонг-Вэлли. активная инфляция кальдеры возле города Мамонт, Калифорния.В исследовании используются данные GPS и сейсмические данные, чтобы показать, как поднятие Сьерра-Невады и магматическая инфляция в Лонг-Вэлли ускорились, когда в конце 2011 года началась засуха. Последующая инфляция изменила распределение интенсивностей активных тектонических деформаций в прилегающей центральной улице Уокер-лейн, к востоку от Сьерра-Невады, что повлияло на показатели сейсмичности. Землетрясения чаще происходили в местах, где скорость геодезической деформации увеличивалась, что позволяет предположить, что гидрологическая нагрузка на поверхность (например, из-за изменения уровней водоносных горизонтов, снега и озер) влияет на магматическую систему таким образом, что впоследствии влияет на возникновение землетрясений.В исследовании подробно описываются сложные связи между климатом, действующими вулканами и землетрясениями в восточной Калифорнии и Неваде.
Работа является результатом сотрудничества Горно-геологического бюро Невады и Департамента математики и статистики Научного колледжа УНР. Исследование появилось в виде новой принятой статьи в Journal of Geophysical Research — Solid Earth.

Hammond, WC, C. Kreemer, I. Zaliapin, G. Blewitt, 2019, Вызванная засухой магматическая инфляция, деформация земной коры и сейсмичность вблизи кальдеры Long Valley, Central Walker Lane , Journal of Geophysical Research — Solid Earth, 124 (6), с.6072–6091, https://doi.org/10.1029/2019JB017354.
[18 апреля 2019 г.] WIRED В статье о High Tech Walker Lane Geology упоминается NGL
Космическая геодезия помогает исследователям решать давние геологические загадки и новые теории о будущем Земли. граница плиты согласно новому ПРОВОДНАЯ статья на Уокер-лейн. Интервью с учеными NBMG Джимом Фолдсом, Биллом Хаммондом и Ричем Келером с писателем Джеффом Мано вносят свой вклад к этой забавной, заставляющей задуматься части.
[1 декабря 2018 г.] Косейсмическое смещение землетрясения в Анкоридже
Вчера утром, 30 ноября 2018 г., М7.0 землетрясение произошло непосредственно под Анкориджем, штат AK, вызвав оползни и повсеместные сотрясения. Это событие произошло на глубине более 40 км с механизмом нормального скольжения, что заставило некоторых предположить, что оно было результатом землетрясения напряжения в субдуцирующей океанической литосфере Тихоокеанской плиты. Здесь мы показываем, что косейсмические горизонтальные смещения составляли около 2 см в Анкоридже. Мы получили эти смещения из решений с 5-минутной частотой дискретизации, рассчитанных с помощью продуктов JPL для быстрой орбиты. Горизонтальные векторы (рисунок ниже) показывают смещение ВСВ как к востоку, так и к западу от эпицентра.Расстояние от Анкориджа, на котором смещения значительны, простирается дальше на восток, чем на запад. Они также показывают сокращение с севера на юг, при этом станции к северу от эпицентра перемещаются на юг, а станции к югу от эпицентра перемещаются на север. Вместе эти наблюдения предполагают, что скольжение произошло на более мелководье, вниз на восток, узловая плоскость, полученная по сейсмическим данным и представлен Геологической службой США.

Для построения рисунка использовались быстро полученные косейсмические смещения.
[19 октября 2018 г.] Новая статья о сезонной деформации и сейсмичности в Калифорнии и Неваде
Изменяющееся количество воды и снежной массы, лежащей на поверхности Земли, равно одно из возможных объяснений наблюдаемых сезонных колебаний сейсмичности. Эта гидрологическая нагрузка будет менять напряженное состояние внутри земной коры ежеминутно в зависимости от времени года. Мы отображаем сезонные изменения напряжения, используя горизонтальные сезонные смещения памятников GPS на юго-западе США.Это выявляет крупномасштабные сезонные закономерности сжатия и расширения земной коры синхронно с опусканием и подъемом поверхности Земли соответственно, особенно в северной Калифорнии, где в конце зимы наблюдается большой избыток воды и снега. Сезонные вариации горизонтальной деформации соответствуют вариациям количества главных толчков, при этом большее количество землетрясений происходит, когда кора находится в состоянии растяжения. В южной Калифорнии мы не видим корреляции с количеством основных толчков.В обоих регионах сезонная деформация коррелирует с долей сильных землетрясений и показывает антикорреляцию с образованием афтершоков. Таким образом, даже несмотря на то, что сезонная деформация не может напрямую вызывать землетрясения, если землетрясение происходит в нужный сезон, кажется, что оно может немного увеличиться, выпуская немного больше стресса, чем в противном случае, и уменьшая потребность в (большем) толчках.
Кример К., Заляпин И., 2018, Пространственно-временная корреляция между сезонными вариациями сейсмичности и горизонтальной дилатационной деформацией в Калифорнии , Письма о геофизических исследованиях, 45 .(18), с. 9559-9568, https://doi.org/10.1029/2018GL079536.

Левая панель: Дилатационная деформация (положительное — разгибание, отрицательное — сокращение). Наложены ориентации и относительный размер главных осей: белые векторы являются положительными (экстенсиональными), а черные — отрицательными (сокращающимися). Главные оси отражают пространственные средние значения, и для каждого набора наибольшая ось нормализуется к единице. Серые линии — основные разломы (т.е. со скоростью четвертичного скольжения 2,5 мм / год). Правая панель: Вертикальные смещения, полученные с помощью метода построения изображений GPS (Hammond et al., 2016). Наложены горизонтальные смещения (с уменьшенной пространственной дискретизацией), полученные из MELD (Kreemer et al., 2018). Численные результаты представлены в дополнительной информации к статье.
[24 сентября 2018 г.] NGL публикует новую статью на Eos!
Использование огромного количества данных GPS для междисциплинарной науки

Больше станций GPS, более быстрая доставка данных и лучшая обработка данных обеспечивают обилие информации, полезной для многих видов наук о Земле.В NGL мы делаем наши продукты данных для более чем 17 000 станций доступными онлайн, включая метаданные, списки станций, графики координат местоположения, таблицы хранилищ данных и описания новых элементов, относящихся к продуктам. Сервис и философия, известные как Подключи и работай GPS , был задокументирован в новая статья опубликована сегодня в Eos.
NGL стремится и дальше предоставлять эту долгосрочную услугу научному сообществу, и мы призываем исследователей изучать эти наборы данных и применять свои творческие навыки в научных исследованиях, которые еще только предстоит задумать.
Отныне мы просим, чтобы ссылки на обработку данных и продукты, представленные на нашем веб-сайте, были:
Блевитт, Г., У. К. Хаммонд и К. Кример (2018), Использование стремительного роста данных GPS для междисциплинарной науки, Eos, 99, https://doi.org/10.1029/2018EO104623.

Рис. 1. Геодезическая лаборатория Невады обрабатывает данные глобальной сети, состоящей из около 17 000 геодезических станций GPS.
Рис. 2. GPS-станции (кружки) и наблюдаемая скорость вертикальной скорости континентальной Северной Америки.Изостатическое регулирование ледников преобладает в этой области: поднятие (красный цвет) в Канаде и опускание (синий цвет) в Соединенных Штатах. Центральная долина Калифорнии и побережье Мексиканского залива в Техасе и Луизиане демонстрируют быстрое опускание. Белые области статистически соответствуют нулевому движению относительно центра масс Земли. Скорости нанесены на логарифмическую шкалу и интерполированы с использованием метода построения изображений GPS Hammond et al. [2016].
[18 июня 2018 г.] Новая газета опубликована 24 августа 2014 г. M6.0 Землетрясение в Южном Напе
Новая статья, опубликованная аспирантом геодезической лаборатории Невады Мередит Кранер использует данные высокоточных непрерывных GPS-станций для наблюдения за горизонтальным расширением земной коры на 3 мм перед землетрясением M6.0 в Южном Напе в августе 2014 года и в его окрестностях. Исследование является результатом сотрудничества с Уильямом Холтом из Университета Стоуни-Брук и Адрианом Борса из Института океанографии Скриппса в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Анализ рассматривает восемь лет непрерывных данных GPS, ведущих к землетрясению, и обнаруживает, что эта модель горизонтального расширения земной коры повторяется каждое лето.Эффект снижает давление на разломы в системе разломов Вест-Напа, повышая вероятность их проскальзывания в летние месяцы. Мы предполагаем, что большая сезонная изменчивость количества подземных вод в суббассейнах долины Сонома и Напа может способствовать наблюдаемым изменениям.
Подробнее читайте в статье, которая была опубликована в журнале Journal of Geophysical Research, Solid Earth и доступна в Интернете.
Также смотрите функции из AGU, AP News, KCBS Radio и Live Science.
[14 июня 2018 г.] Пауза в решениях NGL для обновления IGS14
В связи с необходимостью перехода на продукты IGS14 в соответствии с требованиями JPL, наши окончательные решения перестанут обновляться новыми данными до тех пор, пока не будут обновлены аппаратные средства, программное обеспечение, системы обработки и продуктов данных позднее этим летом. Решения для быстрого и сверхбыстрого NGL уже включены в IGS14 и будут доступны по-прежнему. Приносим свои извинения за неудобства.
[8 мая 2018 г.] Опубликован новый документ по изостатической корректировке ледников в Северной Америке
Теория тектоники плит гласит, что тектонические плиты движутся как твердые блоки по поверхности Земли и что земная кора должна деформироваться только на границе между плитами.Однако недавний взрывной рост числа высокоточных станций Глобальной системы позиционирования позволил нам зафиксировать некоторые тонкие паттерны деформации внутри Североамериканской плиты, которые стали очевидны только после очень тщательного анализа относительных движений между тысячами станций. Мы обнаружили, что большая часть плиты движется со скоростью 1-2 мм / год в сторону центральной Канады. Следовательно, вокруг большей части Канады есть зона сужения земной коры. Внутри Канады кора расширяется наружу и быстро движется вверх.Эти закономерности можно объяснить процессом восстановления коры и мантии со времен, когда они были покрыты толстым ледяным покровом около 16000 лет назад. Тот факт, что это заставляет сушу двигаться в сторону бывшего ледникового щита, является неожиданным результатом, который будет полезен для понимания релаксационных свойств подстилающей мантии. Более того, мы обнаружили, что землетрясения внутри Североамериканской плиты не происходят там, где мы видим деформацию земной коры, что оставляет эти события по-прежнему загадочными.
Бумага находится в открытом доступе.
См. Научный снимок UNAVCO
На приведенном выше рисунке скорость дилатационной деформации, обозначенная синим и красным цветами, является сжатием и растяжением соответственно. Результаты показаны только для скоростей дилатации, которые более чем в два раза превышают стандартное отклонение. Наложены выбранные скорости в системе отсчета, в которой средневзвешенное по площади вращение для всей пластины (то есть чистое вращение пластины) вычитается из скоростей в исходной системе отсчета IGS08.
[5 мая 2018 г.] Землетрясение M6.9 во время извержения вулкана недалеко от Лейлани, HI
Вчера, когда произошли извержения вулканов вблизи Восточной рифтовой зоны Килауэа и Лейлани, штат Гавайи, землетрясение магнитудой 6,9 произошло в мелкой коре. NGL обрабатывает общедоступные данные GPS с постоянно действующих станций в этом районе с помощью программного обеспечения JPL GIPSY и продуктов для быстрой орбиты. Используя 5-минутные временные ряды положения, которые автоматически создаются в нашей системе, мы смогли оценить косейсмические смещения от 57 станций вблизи эпицентра.Многие из этих станций находятся недалеко от рифтовой зоны Килауэа. Мы составили таблицу предварительных смещений из этих временных рядов.
Рисунок этих смещений ниже показывает разницу в положениях станций до и после землетрясения, с большими смещениями около события, уменьшающимися по мере удаления от эпицентра (желтая звезда). Максимальное водоизмещение составило 0,77 метра. Градиенты смещений указывают на общую деформацию растяжения в зонах вулканических рифтов.
Данные были получены с постоянно работающих станций GPS, эксплуатируемых Гавайской вулканической обсерваторией USGS, Гавайским университетом, Стэнфордским университетом, Лабораторией реактивного движения, U.С. Береговая охрана и Федеральное управление гражданской авиации.
[15 февраля 2018] «GPS Imaging» — одна из самых загружаемых статей JGR в 2017 г.
Недавно нас уведомили, что наша статья «GPS-изображения вертикального движения суши в Калифорнии и Неваде: последствия для поднятия Сьерра-Невады», опубликованная в октябре 2016 года, была одной из 10 самых загружаемых статей в Journal of Geophysical Research — Solid Earth в 2017 году! По состоянию на конец 2017 года статью скачали 1456 раз.
Статья доступна в открытом доступе здесь: ссылка на JGR.
[24 января 2018 г.] Обновленная информация о землетрясении M7.9 на Аляске (см. Предыдущую статью ниже)
Данные со многих станций GPS поступили после землетрясения, и они были обработаны в NGL с использованием быстрых орбит из JPL. Мы использовали эти данные для создания 24-часовых временных рядов с частотой дискретизации и оценки косейсмических смещений по разнице между новым положением и средним положением за 10 дней до события. Рисунок показывает, что картина смещения согласуется с тем, что было обнаружено ранее с использованием сверхбыстрых орбит.Данные теперь более многочисленны и имеют гораздо меньшую неопределенность. Мы обнаружили, что измеримое смещение, соответствующее деформации землетрясения, заметно на многих станциях на большом расстоянии. Например, INVK, который находится более чем в 1500 км к северо-востоку от эпицентра в Северо-Западных территориях Канады, похоже, сместился на несколько мм к юго-западу. На рисунке приведены названия выбранных станций, смещения с большой погрешностью опущены.

График построен с использованием данной таблицы предварительных косейсмических выносов.
[23 января 2018 г.] Сильное землетрясение на шельфе южной Аляски
На рисунке ниже показаны очень предварительные косейсмические смещения от землетрясения M7.9 23 января 2018 г. на шельфе южной Аляски. Они оцениваются на основе временных рядов GPS с частотой дискретизации 5 минут, полученных с использованием результатов сверхбыстрой орбиты из Лаборатории реактивного движения, полученных в течение 15 часов после события. Включены только смещения с погрешностями (не показаны) менее или равными 10 мм. Все результирующие смещения меньше 13 мм и поэтому находятся на грани значимости.Однако картина горизонтального движения согласуется с прогнозами мелкого сдвига с юго-западным смещением в северо-восточном квадранте события и смещением с запада на северо-запад в его северо-западном квадранте.

[28 декабря 2017 г.] Опубликована новая статья о поднятии Западного поперечного хребта
Как быстро растут горы? Какой механизм движет их ростом? В Южной Калифорнии Западный поперечный хребет испытывает активное тектоническое поднятие ~ 2 мм / год. в ответ на пограничные силы плит, сжимающие земную кору возле Большого изгиба разлома Сан-Андреас.Мы интегрировали данные четырех геодезических методов (GPS, InSAR, нивелир и датчики уровня), чтобы составить карту характера и скорости подъема и опускания. Анализ показывает сложность вертикального движения суши, при этом как тектоническое поднятие, так и проседание подземных водоносных горизонтов вносят свой вклад в отображаемые движения. Между разломом Сан-Андреас и побережьем Тихого океана горное поднятие является пространственно связным и согласуется с накоплением упругих деформаций в надвиговых разломах региона.
Согласованность между космическими геодезическими наблюдениями (GPS и InSAR собраны более
Подробнее в статье, опубликованной в Журнал геофизических исследований — Твердая Земля .

[5 ноября 2017 г.] — Новые информационные продукты доступны от геодезической лаборатории Невады!
Геодезическая лаборатория Невады хотела бы объявить о новой публичной доступности более 34 000 000 станций-дней тропосферных продуктов (общая зенитная задержка, северный градиент, восточный градиент, каждые 5 минут с 1996.0) с более чем 16 000 станций.
Файлы были интегрированы в нашу систему информационных продуктов и доступны здесь: ftp://gneiss.nbmg.unr.edu/trop
Те из вас, кто знаком с нашими продуктами, уже знают, что мы в течение многих лет производили решения для определения местоположения для различных значений задержки и интервалов усреднения, от 5-минутных решений, близких к реальному времени, до окончательных 24-часовых решений.Эти тропосферные продукты были созданы в ответ на несколько запросов пользователей и в качестве незапланированной «возможности» для нашего проекта Plug and Play в сотрудничестве с UNAVCO, который только что подошел к концу.
Спасибо JPL / Caltech за предоставление программного обеспечения GIPSY и продуктов для орбиты и часов, используемых для создания этих решений, а также программе NASA ACCESS за поддержку!
[30 октября 2017 г.] — Исследование темной материи GPS, опубликованное в
Nature Communications
Исследования GPS имеют темную сторону! Новая статья, опубликованная сегодня группой исследователей из геодезической лаборатории Невады и физического отдела УНР, исследует полезность системы GPS орбитальных спутников для противоречат свойствам некоторых из самых загадочных составляющих Вселенной.Пока его существование Было продемонстрировано, что темную материю невероятно сложно обнаружить и никогда не наблюдалось напрямую с помощью инструментов на Земле. Хотя на самом деле темная материя не была обнаружена, в новом документе показано, как атомные часы на спутниках GPS используются для наложения новых ограничений на физические свойства темной материи. В состав авторов входят семь соавторов УНР, в том числе 2 преподавателя, докторант и студенты.

Рукопись находится в полностью открытом доступе,
См. Также Статья в Nevada Today,
и снимок геодезической науки в UNAVCO.
[19 сентября 2017] — Еще одно сильное землетрясение в Мексике!
Сегодняшнее событие магнитудой 7,1 с эпицентром около Рабозо, Мексика, вызвало серьезные сотрясения, разрушения зданий и унесло жизни более 100 человек. Землетрясение также навсегда сместило поверхность Земли настолько, что сместило станции GPS так далеко от эпицентра, как Мехико. График ниже для станции MMX1 в аэропорту Мехико был построен с использованием сверхбыстрых орбит из Лаборатории реактивного движения.На нем показано, что станция сместилась на ~ 2,2 см к западу и 1,6 см к северу. В этих результатах использовались данные менее чем за 2 часа после землетрясения, которые были доступны на веб-страницах нашей станции вскоре после этого.
Щелкните рисунок, чтобы просмотреть последнюю версию графика временного ряда. Вертикальная серая пунктирная линия указывает время события в соответствии с вечерней страницей Геологической службы США.
[10 сентября 2017 г.] Последняя информация о землетрясении в Пиджиджиапане
Со времени нашего вчерашнего сообщения (см. Ниже) о землетрясении на юге Мексики почти за два дня данные были получены и обработаны в NGL с использованием быстрых орбит из JPL.Временные ряды с 24-часовой частотой дискретизации обеспечивают большее количество косейсмических смещений с большей точностью на юге Мексики и северной части Центральной Америки. На приведенной ниже карте показаны векторные смещения станций GPS на основе данных за два дня после события по сравнению со средним положением станции за предыдущие 10 дней.
Значительные смещения наблюдаются далеко на восток, до полуострова Юкатан, ~ 1000 км от эпицентра. Смещения показывают четкую картину расширения с востока на запад и сжатия с севера на юг, согласующуюся с событием, имеющим механизм скольжения нормального типа.Приведены названия выбранных станций. Мы использовали данные для создания предварительной таблицы косейсмических выносов.
Данные, использованные для создания этого изображения, были предоставлены по крайней мере 15 различными группами, которые управляют сетями и предоставляют открытый доступ к данным GPS. См. В этом файле список авторов данных.
[9 сентября 2017 г.] Великое землетрясение и цунами, Чьяпас и Оахака, Мексика
7 сентября 2017 года в 23:49 по местному времени (8 сентября, 4:49 по всемирному координированному времени) магнитудой 8.1 землетрясение произошло на берегу южного мексиканского города Пиджиджиапан. Это событие вызвало цунами с волнами высотой 1,75 м, которые были зарегистрированы в Чьяпасе Центром предупреждения о цунами в Тихом океане.
NGL выполняет ежедневную обработку данных GPS с более чем 8500 станций, использующих быстрые орбиты из Лаборатории реактивного движения, и решения, как правило, доступны на следующий день. Десять станций в пределах нескольких сотен километров от эпицентра Пиджиджиапана предоставили данные, для которых мы смогли создать 5-минутные временные ряды смещения с частотой дискретизации.
Некоторые из этих станций зарегистрировали значительные косейсмические смещения от этого события. На юге Оахаки к западу от эпицентра станции сместились на запад. Наибольшее движение среди этих станций было OXUM, которое переместилось на 7,0 +/- 0,6 см на запад.
Значительное смещение к северо-западу от эпицентра соответствует то, что, судя по решениям USGS, было разрывом, который распространялся на северо-запад от эпицентра.
По мере того, как будет поступать больше данных со станций GPS по всему региону и обработка продолжается, мы, вероятно, сможем получить большее количество временных рядов смещения, чтобы ограничить скольжение, которое произошло в этом событии.
[15 мая 2017 г.]
Новое издание! В сотрудничестве между Геодезической лабораторией Невады и Департаментом математики и статистики УНР, Илья Заляпин и Corn & eacute Kreemer пересмотрели последние изменения в выпуске глобального сейсмического момента. Их анализ показывает, что энергия, выделяемая при сильных землетрясениях, значительно меняется в течение десятилетий и не зависит от времени, как предполагают некоторые статистические модели повторяемости землетрясений.Их статья называется «Систематические колебания в выпуске глобального сейсмического момента» и был принят для Geophysical Research Letters.
[18 января 2017 г.]
Примерно 4 января 2017 года наш веб-сервер стал доступен только для чтения, и с этого времени файлы были статичными.