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Medir a circularidade usando buffers em torno dos centróides

Medir a circularidade usando buffers em torno dos centróides


Estou tentando medir a compactação (circularidade) de cerca de 800 polígonos de diferentes formas e tamanhos. Eu criei os centróides e o que quero fazer agora é proteger esses centróides com exatamente a mesma área de seus polígonos. Desculpe se isso é muito simples, mas eu simplesmente não consigo encontrar uma maneira de fazer isso.


  1. Calcule a área em um campo para seus polígonos, caso ainda não tenha feito
  2. Crie centróides. O campo da área deve ser transferido para os pontos.
  3. Crie e calcule um campo de raio que corresponda a um círculo da área dada, para cada ponto. A fórmula para a área do círculo é A = pi * r ^ 2, então r = Sqr (A / pi). Pi = 4 * Atn (1). O cálculo exato do campo VBScript é:

    Sqr ([área] / (4 * Atn (1)))

  4. Execute o Buffer usando os valores em seu campo de raio como a distância.


Os programas governamentais podem melhorar os mercados de trabalho locais: evidências de Zonas de Empresa Estaduais, Zonas de Empoderamento Federal e Comunidade de Empresa Federal ☆

Os governos federal e estadual gastam bem mais de um bilhão de dólares por ano em programas que incentivam o desenvolvimento de empregos em mercados de trabalho desfavorecidos por meio do uso de subsídios e créditos fiscais. Neste artigo, usamos uma abordagem de estimativa que é válida sob suposições relativamente fracas para medir o impacto de Zonas de empresas estaduais (ENTZs), Zonas de empoderamento federais (EMPZs) e programas da Comunidade de empresas federais (ENTC) nos mercados de trabalho locais. Verificamos que todos os três programas têm impactos positivos, estatisticamente significativos, nos mercados de trabalho locais em termos de taxa de desemprego, taxa de pobreza, fração com salário e renda salarial e emprego. Além disso, os efeitos da designação EMPZ e ENTC são consideravelmente maiores do que o impacto da designação ENTZ. Descobrimos que nossas estimativas são robustas para permitir uma regressão ao efeito médio. Também descobrimos que existem efeitos colaterais positivos, mas estatisticamente insignificantes, para os setores censitários vizinhos de cada um desses programas. Portanto, nossas estimativas positivas desses impactos do programa não representam simplesmente uma transferência do setor censitário não tratado mais próximo para o setor censitário tratado. Nossos resultados são dignos de nota por várias razões. Em primeiro lugar, nosso estudo é o primeiro a analisar em conjunto esses três programas, permitindo assim que os formuladores de políticas comparem os impactos desses programas. Em segundo lugar, nosso artigo, juntamente com um estudo concorrente de Neumark e Kolko (2008), é o primeiro a realizar a estimativa de sobreposição entre os programas. Terceiro, nossa estratégia de estimativa é válida sob suposições mais fracas do que aquelas feitas em muitos estudos anteriores, consideramos três grupos de comparação e deixamos os dados determinarem o grupo apropriado. Quarto, apesar de nossa estratégia de estimativa conservadora, ao olhar para os efeitos nacionais com dados desagregados, mostramos que a designação ENTZ geralmente tem um efeito positivo no mercado de trabalho local, enquanto a maioria das pesquisas anteriores sobre ENTZs, muitas das quais usaram dados geograficamente agregados para olhar para os efeitos específicos do estado, não encontrou nenhum impacto significativo. Quinto, notamos que há pouco ou nenhum trabalho anterior sobre ENTCs. No geral, nossos resultados apóiam fortemente a eficácia dessas intervenções no mercado de trabalho.

Destaques da Pesquisa

► Examinamos como os programas de zonas de empresas estatais afetam os mercados de trabalho desfavorecidos. ► Usamos os dados do setor censitário e observamos os efeitos nacionais médios e os efeitos estaduais sobre várias variáveis ​​de resultado na avaliação dessas zonas. ► Também examinamos os impactos de dois programas federais voltados para mercados de trabalho muito desfavorecidos. ► Ao contrário de muitas pesquisas anteriores, descobrimos que as zonas de empresas estatais são eficazes em média. ► Os programas federais são bastante eficazes na melhoria dessas áreas muito desfavorecidas.


Ferramentas e métodos para estimar populações em risco de desastres naturais e crises humanitárias complexas (2007)

O principal objetivo deste capítulo é abordar a primeira tarefa do comitê, que é & ldquoavaliar os pontos fortes e fracos dos dados e métodos existentes (por exemplo, lacunas na cobertura espacial e temática, contagem de indivíduos, medidas substitutas, como as deriváveis ​​da Terra observações) e ferramentas para estimar a população. & rdquo Como o comitê foi encarregado da tarefa geral de identificar melhor as populações em risco & mdashgrupos que são suscetíveis ao impacto de desastres naturais ou induzidos pelo homem & mdash, reconhecemos que há três elementos críticos dos dados, cada um do qual é uma questão de escala: (1) escala espacial (quão abaixo do nível nacional as estimativas podem ser derivadas?) (2) escala temporal (para quão recente um período de tempo pode ser feito?) e (3) social & ldquoscale & rdquo ( quão detalhadas são as características disponíveis da população?).

Um corolário próximo dos problemas de escala é a questão da acessibilidade dos dados. Os dados podem estar & ldquodisponíveis & rdquo no sentido de que foram coletados, mas o acesso a eles pode ser altamente restrito e isso limitará sua utilidade para a comunidade de ajuda humanitária. Cada um desses problemas de escala, junto com a disponibilidade de dados existentes, é influenciado pelo trade-off entre custos e & ldquoerrors. & LdquoQuanto melhor a escala em que os dados são coletados, mais caras serão as informações, e tornando esses dados mais detalhados disponíveis para os usuários serão proporcionalmente mais caros.

Como um prefácio para a avaliação do estado da arte atual, o comitê observa que foram solicitados comentários de uma série de indivíduos, familiarizados com o planejamento e entrega de ajuda humanitária, sobre os tipos de dados que seriam mais úteis para eles. Esses indivíduos expressaram total concordância de que dados locais muito recentes são extremamente úteis (sem acordo,

entretanto, em uma definição estrita de & ldquorecent & rdquo nem na escala espacial em que os dados se tornam & ldquolocal & rdquo), ao passo que menos concordância era evidente sobre os tipos de características populacionais que os usuários de dados empregam rotineiramente. As distribuições da população por idade e sexo foram mais mencionadas porque mulheres, crianças e idosos tendem a ter maiores níveis de vulnerabilidade em quase todas as situações de emergência. Em algumas partes do mundo, as agências de ajuda humanitária são claramente auxiliadas pelo conhecimento da distribuição da população por características como níveis de renda, moradia, religião, raça ou etnia e idioma. Em áreas culturalmente homogêneas, especialmente em regiões rurais, algumas dessas características podem ser de conhecimento comum e esquemas sofisticados de coleta de dados não são necessários, mas em áreas urbanas e outros locais que experimentam migração interna, pode ser importante saber a distribuição relativa de várias culturas grupos. Em sua discussão da escala social dos dados disponíveis, o comitê inclui idade, gênero e características socioeconômicas e culturais, com a ressalva de que nem toda emergência pode exigir essas características e nem toda agência de ajuda humanitária pode usá-las.

Esta contribuição para o relatório do comitê e rsquos é consistente em todos os aspectos com a Estrutura de Ação de Hyogo para 2005-2015, que foi adotada pela comunidade internacional na Conferência Mundial das Nações Unidas sobre Redução de Desastres realizada em Hyogo, Japão, em janeiro de 2005, pouco antes este comitê começou seu trabalho. Particularmente dignos de nota são os seguintes elementos, que a Estrutura de Hyogo (UNISDR, 2005) sugere que devem ser incorporados em todo o planejamento de redução de desastres: (1) Uma perspectiva de gênero deve ser integrada em todas as políticas, planos e processos de tomada de decisão de gestão de risco de desastres, incluindo aqueles relacionados à avaliação de risco, aviso, gerenciamento de informações e educação e treinamento. (2) A diversidade cultural, a idade e os grupos vulneráveis ​​devem ser levados em consideração ao planejar a redução do risco de desastres, conforme apropriado. (3) Sistemas de indicadores de risco de desastres e vulnerabilidade em escalas nacionais e subnacionais devem ser desenvolvidos para permitir que os tomadores de decisão avaliem o impacto dos desastres nas condições sociais, econômicas e ambientais e divulguem os resultados aos tomadores de decisão, ao público e populações em risco.

Embora tenha a tarefa de avaliar dados e métodos, a opinião do comitê é que os próprios métodos são provavelmente menos problemáticos do que os dados aos quais as técnicas de estimativa são aplicadas, especialmente em países com poucos dados. O comitê discute o uso de censos, pesquisas de campo e amostragem populacional ponderada e imagens de sensoriamento remoto, bem como técnicas de modelagem espacial projetadas para superar deficiências nas fontes de dados existentes. Um elemento chave nas técnicas de modelagem e estimativa é a ênfase em dados demográficos espacialmente explícitos & mdash combinando características demográficas da população com a localização georreferenciada de pessoas de acordo com essas características. & ldquoGeoreferenciado & rdquo significa um local em termos de um endereço ou latitude-longitude, não apenas um lugar ou

nome regional. O comitê enfatiza que seu foco está na estimativa da população pré-evento e tendo conhecimento sobre quem provavelmente estará em risco quando uma emergência ocorrer, de modo que o tamanho e o escopo da resposta possam ser estimados e mobilizados adequadamente. No entanto, a coleta de dados no ambiente pós-evento também é discutida, especialmente em termos de sua dependência de estimativas pré-evento da população em risco.

LACUNAS NA COBERTURA ESPACIAL E TEMPORAL

O banco de dados do censo ideal para estimar populações em risco

O banco de dados populacional ideal em nível subnacional provavelmente seria um registro populacional, com dados registrados para cada pessoa com relação à residência, local de trabalho, idade, sexo e outras características socioculturais relevantes, com a exigência de que cada pessoa deve relatar cada mudança de status e localização. No entanto, o custo e a intromissão de tal esquema significa que ele é atualmente impraticável em todos, exceto em alguns países. Dados da Divisão de Estatística das Nações Unidas (UNSD) mostram que pouco mais de 70 milhões de pessoas em todo o mundo (cerca de 1% da população mundial) vivem em um país com registro populacional, e todos eles estão na Europa (UNSD, 2005). O banco de dados mais próximo que a maioria dos países chega a esse tipo de registro seria de fontes administrativas para fins de votação, impostos ou carteiras de motorista, que registram idade, sexo e residência e são atualizadas rotineiramente. No entanto, esses registros geralmente excluem crianças e também podem excluir os indivíduos mais vulneráveis ​​em uma população porque eles não dirigem, não pagam impostos, não votam ou precisam de um cartão de identificação formal.

Os registros populacionais são mantidos em nível local, com os eventos sendo registrados pelas autoridades municipais. A partir desse ponto, os dados podem ser retransmitidos para os níveis regional e nacional, criando um cadastro central da população. Os dados poderiam, é claro, permanecer no nível local e ser compartilhados em níveis administrativos superiores apenas quando necessário. Esta seria uma das abordagens & ldquobottom-up & rdquo que as organizações internacionais, como o Asian Disaster Preparedness Center (ADPC), sugerem que seja combinada com as abordagens mais tradicionais & ldquotop-down & rdquo para coleta e análise de dados (ADPC, 2006). A utilidade dos dados locais depende, no entanto, da capacidade das organizações de socorro em acessar e integrar esses dados em métodos padrão de análise. Assim, uma integração de padrões de cima para baixo e coleta de dados de baixo para cima provavelmente produziria o tipo de registro populacional mais confiável e útil.

Até que os recursos estejam disponíveis para gerar bancos de dados populacionais ideais em todos os países, o melhor conjunto de dados de trabalho para estimar as populações em risco quase certamente se aproxima do que está disponível para os países.

como o México, o Reino Unido, o Canadá, a África do Sul e os Estados Unidos & mdashcensus data para dois ou mais períodos de tempo no nível equivalente ao de um sub-país (por exemplo, setor censitário, ou preferencialmente bloco de censo, nos Estados Unidos e área geogr & aacutefica do Canadá estad & iacutestica basica (AGEB) na área de enumeração do México, no Reino Unido), junto com arquivos de fronteira digital (por exemplo, Shapefiles) que cobrem esse nível de geografia e para os quais os dados podem ser georreferenciados. É preferível em quase todas as situações ter dados com a melhor resolução espacial possível, especialmente ao lidar com situações de emergência. Em geral, é mais fácil agregar dados detalhados para uma resolução espacial mais grosseira do que analisar dados agregados em unidades mais refinadas. Em uma situação de emergência, em particular, dados detalhados podem ajudar a identificar populações que são especialmente vulneráveis ​​e, portanto, provavelmente precisam de mais assistência.

Os censos medem as pessoas em seu local de residência (a população & ldquonighttime & rdquo), não onde trabalham ou frequentam a escola. Se as emergências ocorrerem durante um período de tempo em que as pessoas não estão em casa ou perto de casa (normalmente durante o dia), as estimativas da população residencial tendem a superestimar a população em risco em alguns lugares (inferindo que as pessoas estão em casa quando na verdade no trabalho) e subestime-o em outro lugar (onde as pessoas trabalham, mas não vivem). A compensação parcial para essas diferenças diurnas e noturnas é possível em países como os Estados Unidos, onde um censo econômico (um censo de empresas, em vez de residências) ou o conjunto de dados de Local de Trabalho produzido pela Divisão de População do Escritório do Censo dos EUA está disponível . Esses dados podem ser usados ​​para criar pelo menos estimativas aproximadas das populações diurnas em nível local.

Em teoria, todo censo tem o potencial de se tornar este tipo de recurso versátil porque cada família entrevistada deve ter um endereço associado a ele e, portanto, os dados podem ser agregados (anonimamente) aos limites administrativos locais, embora o comitê observe que o tamanho da amostra é problemático pode tornar este exercício desafiador. A existência de mapas em papel para tais limites significa que os mapas digitais podem ser produzidos, desde que os mapas em papel (ou outra descrição legal dos limites que podem ser produzidos em um mapa) sejam disponibilizados para alguém com o software e experiência para criar digital mapas. O comitê observa que a precisão espacial dos mapas renderizados a partir de mapas de papel imprecisos manterá esses aspectos de impressão em suas formas digitais. Produzir mapas digitais não é um problema intransponível para qualquer lugar, desde que exista algum tipo de mapa de unidade de enumeração em papel. Uma vez que um mapa digital é feito, ele não precisa ser refeito, apenas atualizado conforme os limites mudam.

A utilidade dos dados existentes do censo pode ser vista na Figura 2.1, que resume e atualiza os dados da ONU sobre a atualidade dos censos nacionais em todo o mundo. Desde 2000, 85 por cento da população mundial foi enumerada em um censo ou registro populacional. Para ter certeza, este


Assista o vídeo: Cómo medir la longitud de cadena de una bicicleta