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Calcular a mudança na altura do dossel em 10 anos?

Calcular a mudança na altura do dossel em 10 anos?


Quero saber quantas árvores "altas" (maiores que 30 m) caíram entre 2005 e 2015. Tenho imagens LIDAR de 2005 e 2015 de uma área onde se sabe que muitas árvores altas caíram devido a tempestades de gelo.

Eu criei 2 rasters de altura de árvore, um para 2005 e outro para 2015, subtraindo a altura do solo da altura do dossel (originalmente eu tinha 4 rasters). O que eu quero saber é o número total de pixels que diminuiu em pelo menos 20 m no período de 2005-2015.

Eu tentei uma variedade de abordagens com isso e ainda não descobri. Alguém tem alguma dica boa para mim?

(usando ArcGIS 10.2.1)


Basta usar a calculadora raster ArcGIS com uma instrução CON.

CON (("h2005" - "h2015")> = 30, 1, 0)

Isso resultará em um raster binário onde [1] representa diferenças de> = 30m e [0] nenhuma alteração neste limite. E sim, defina seu ambiente de análise para extensão e rasterização instantânea.


Como você percebe, o problema com seu código é que os valores de 2008 e 2015 serão valores não omissos apenas para esses anos respectivamente e, portanto, nunca não omissos em ambas as variáveis. Aqui está uma maneira de distribuir valores para todos os anos para cada setor:

Isso depende de expressões como ano == 2008 sendo avaliadas como 1 se verdadeiro e 0 se falso. Se você dividir por 0, o resultado é um valor ausente, que o Stata ignora, que é exatamente o que você deseja. A soma de todas as observações em um setor garante que o mesmo valor seja registrado para cada setor.

Aqui está outra maneira que alguns acham mais explícita:

que depende do mesmo princípio, que as falhas serão ignoradas.

Observe o uso da função egen total () aqui. A função egen sum () ainda funciona, e é a mesma função, mas esse nome não está documentado no Stata 9, em uma tentativa de evitar confusão com a função Stata sum ().

Para evitar a contagem dupla (na verdade, múltipla), use

para marcar apenas uma observação para cada indústria, para ser usada em gráficos e tabelas para os quais você deseja isso.


Resumo

O mapeamento do habitat da vida selvagem tem evoluído em um ritmo rápido nas últimas décadas. Começando com mapas simples, muitas vezes subjetivos, desenhados à mão, o mapeamento de habitat agora envolve modelos de distribuição de espécies complexos (SDMs) usando variáveis ​​preditoras mapeadas derivadas de dados de sensoriamento remoto. Para espécies que habitam grandes áreas geográficas, a tecnologia de sensoriamento remoto costuma ser essencial para a produção de mapas de grande alcance. Monitoramento de habitat para corujas-pintadas do norte (Strix occidentalis caurina), cuja área geográfica cobre cerca de 23 milhões de ha, é baseado em SDMs que usam imagens do Landsat Thematic Mapper para criar camadas de dados de vegetação florestal usando métodos de gradiente vizinho mais próximo (GNN). Camadas de dados de vegetação derivadas de GNN são relações modeladas entre dados de plotagem de inventário florestal, clima e dados topográficos e as assinaturas espectrais adquiridas pelo satélite. Quando usado como variáveis ​​preditoras para SDMs, há alguma transferência do erro de modelagem GNN para o mapa de habitat final.

Aumentos recentes no uso de dados de detecção e alcance de luz (lidar), juntamente com a necessidade de produzir mapas de vegetação florestal detalhados e espacialmente precisos, estimularam o interesse em seu uso para SDMs e mapeamento de habitat. Em vez de modelar variáveis ​​preditoras de dados espectrais detectados remotamente, lidar fornece medições diretas da altura da vegetação para uso em SDMs. Esperamos que um mapa de habitat SDM produzido a partir de variáveis ​​preditoras medidas diretamente seja mais preciso do que um produzido a partir de preditores modelados.

Usamos o software de modelagem SDM de entropia máxima (Maxent) para comparar o desempenho preditivo e as estimativas da área de habitat entre SDMs de coruja-pintada do norte baseados em Landsat e Landsat e mapas de habitat. Exploramos as diferenças e semelhanças entre esses mapas e um mapa de habitat pré-existente interpretado por foto aérea produzido por biólogos locais da vida selvagem. O mapa baseado em lidar teve o desempenho preditivo mais alto com base em 10 modelos replicados bootstrapped (AUC = 0,809 ± 0,011), mas o desempenho do mapa baseado em Landsat estava dentro dos limites aceitáveis ​​(AUC = 0,717 ± 0,021). Como é comum com mapas interpretados por foto, não havia avaliação de precisão disponível para comparação. O mapa fotointerpretado produziu as estimativas mais altas e mais baixas de área de habitat, dependendo de quais classes de habitat foram incluídas (habitat de nidificação, pousio e forrageamento = 9.962 ha, habitat de nidificação apenas = 6.036 ha). O mapa baseado em Landsat produziu uma estimativa da área de habitat que estava dentro desta faixa (IC de 95%: 6679–9592 ha), enquanto o mapa baseado em lidar produziu uma estimativa de área semelhante ao que foi interpretado por biólogos locais de vida selvagem como nidificação (ou seja, , alta qualidade) habitat usando imagens aéreas (95% CI: 5453–7216). Intervalos de confiança de estimativas de área de habitat dos SDMs com base em Landsat e lidar sobrepostos.

Concluímos que ambos os SDMs baseados em Landsat e lidar produziram mapas e estimativas de área razoáveis ​​para o habitat da coruja-pintada do norte dentro da área de estudo. O mapa baseado em lidar era mais preciso e espacialmente semelhante ao que os biólogos locais da vida selvagem consideram habitat de nidificação de coruja-pintada. O mapa baseado em Landsat forneceu uma representação espacial menos precisa do habitat dentro dos confins geográficos relativamente pequenos da área de estudo, mas as estimativas da área de habitat foram semelhantes aos mapas fotointerpretados e baseados em LIDAR.

Mapas interpretados por foto são demorados para produzir, são de natureza subjetiva e difíceis de replicar. Os SDMs fornecem uma estrutura para a produção eficiente de mapas de habitat que podem ser replicados conforme as condições do habitat mudam ao longo do tempo, desde que dados comparáveis ​​de sensoriamento remoto estejam disponíveis. Quando o SDM usa variáveis ​​preditoras extraídas de dados lidar, ele pode produzir um mapa de habitat que é preciso e útil em escalas espaciais grandes e pequenas. Em comparação, os SDMs que usam dados baseados no Landsat são mais apropriados para análises em grande escala de quantidades e padrões espaciais gerais de habitat em escalas regionais.


O que significa a classificação SEER em condicionadores de ar?

Em condicionadores de ar, a classificação SEER é uma métrica que basicamente dá uma ideia de quanto efeito de resfriamento sua unidade de CA lhe dará se você energizá-la com uma certa quantidade de eletricidade (potência).

Exemplo: você tem um ar condicionado portátil de 10.000 BTU. Você irá usá-lo por 150 dias durante o longo e quente verão - você o usará 16h por dia.

Vamos calcular quanta energia isso usa:

Esta unidade CA em particular gera 10.000 BTU a cada hora. Quantas horas você está executando? Vamos multiplicar 150 dias por 16h por dia, o que dá 2.400 horas de uso por ano. Resumindo, usamos:

2.400h × 10.000 BTU / h = 24.000.000 BTU / ano

Temos que dividir esse número (24.000.000 BTU / ano) com a classificação SEER para obter kWh.

Por exemplo, se temos um ar condicionado com uma classificação SEER de 10, estamos olhando para 2.400.000 kWh. Se, por outro lado, tivermos um ar condicionado com uma classificação SEER de 20, estamos procurando 1.200.000 kWh (a metade).

Quanto essa diferença na classificação SEER nos economiza? Bem, vamos calcular. O preço médio de um quilowatt-hora (kWh) nos EUA é de 13,19 centavos.

  • SEER 10 custo de eletricidade: (2.400.000 kWh x 13,19 centavos) / 1000 = $ 316,56 / ano
  • SEER 20 custo de eletricidade: (1.200.000 kWh x 13,19 centavos) / 1000 = $ 158,28 / ano

Resumidamente, você pode economizar cerca de $ 150 por ano mesmo com um ar condicionado portátil de 10.000 BTU de tamanho médio. Isso é $ 1.500 em 10 anos.

O preço de um ar condicionado portátil geralmente é inferior a US $ 500. No entanto, como vimos com base na classificação SEER, um ar condicionado com uma classificação SEER superior pode pagar rapidamente apenas por quanto menos eletricidade ele custa.


Resultados

As Tabelas 1 e 2 apresentam as estatísticas descritivas para as variáveis ​​financeiras e características hospitalares utilizadas. O CMI médio foi de 1,26 e aumentou 1,7% ao ano ao longo de 7 anos. O custo médio da mão de obra foi de $ 196 milhões e aumentou 2,9% ao ano, e os ativos médios foram de $ 301 milhões e aumentou 6,7% ao ano no mesmo período. Significativamente, o investimento em TI quase dobrou de US $ 11,07 milhões para US $ 20,7 milhões no período de sete anos. Para as características do hospital, a média de leitos licenciados foi de 246. Os hospitais tinham maior probabilidade de ser hospitais sem fins lucrativos (61,1%) e menos probabilidade de serem hospitais de ensino (10,3%). Os parâmetros do modelo DPD são apresentados na Tabela 3. Os testes de especificação de correlação serial indicaram que as segundas diferenças removeram a correlação serial e foram usadas na estimativa. Como o modelo está superidentificado, o teste de Hansen para validade do instrumento foi empregado. O valor-p do teste de Hanson foi de 0,41, indicando que as restrições de sobre-identificação não foram rejeitadas.

As estimativas DPD indicam que IT foi negativamente associado com o CMI em uma extensão marginal (p & lt 0,1). Por exemplo, no Modelo 1, o CMI diminuiu 0,09% quando o TI aumentou 10%. Enquanto os ativos totais foram associados positivamente com o CMI, o trabalho total não foi significativo. Além disso, a Lei HITECH autorizou até US $ 27 bilhões para um programa de incentivo EMR ao longo de 10 anos. A Lei HITECH definiu o uso significativo da adoção de EHR interoperável no sistema de saúde. Em nossa amostra, examinamos o efeito do uso significativo e a interação do uso significativo e custo de TI no CMI no Modelo 2. No entanto, não foi possível encontrar o efeito significativo do estágio de uso significativo e a interação do estágio de uso significativo e custo de TI. No entanto, os coeficientes para custos e ativos de TI são semelhantes aos do Modelo 1.


Sistema de aeronave não tripulado - (UAS-) baseado em fenotipagem de alto rendimento (HTP) para estimativa de rendimento de tomate

A previsão do rendimento e a seleção da variedade são componentes críticos para avaliar a produção e o desempenho em programas de melhoramento e agricultura de precisão. Uma vez que as plantas integram sua genética, ambientes circundantes e condições de manejo, os fenótipos das culturas foram medidos ao longo das estações de cultivo para representar as características das variedades. Hoje em dia, o UAS (sistema de aeronave não tripulada) oferece uma nova oportunidade de coletar imagens de alta qualidade e gerar dados fenotípicos confiáveis ​​de forma eficiente. Aqui, propomos a fenotipagem de alto rendimento (HTP) a partir de imagens UAS multitemporais para estimativa de produção de tomate. Imagens RGB e multiespectrais baseadas em UAS foram coletadas semanalmente e quinzenalmente, respectivamente. A forma das características dos tomates, como cobertura da copa, copa, volume e índices de vegetação derivados de imagens UAS, foram estimados ao longo de toda a temporada. Para extrair características de séries temporais de dados fenotípicos baseados em UAS, o crescimento da cultura e as curvas da taxa de crescimento foram ajustadas usando curvas matemáticas e equações da primeira derivada. Características de séries temporais, como taxa máxima de crescimento, dia em um evento específico e duração, foram extraídas das curvas ajustadas de diferentes fenótipos. O modelo de regressão linear produziu alta

valores mesmo com métodos de seleção de variáveis ​​diferentes: todas as variáveis ​​(0,79), seleção direta (0,7) e seleção retroativa (0,77). Com a análise fatorial, descobrimos dois fatores significativos, velocidade de crescimento e tempo, relacionados a variedades de alto rendimento. Em seguida, cinco fenótipos de série temporal foram selecionados para modelos de previsão de rendimento, explicando 65 por cento da variância na colheita real. As características fenotípicas derivadas de imagens RGB desempenharam papéis mais importantes no rendimento da previsão. Esta pesquisa também demonstra que é possível selecionar variedades de tomate de baixo desempenho com sucesso. Os resultados deste trabalho podem ser úteis em programas de melhoramento e fazendas de pesquisa para a seleção de variedades de alto rendimento e resistentes a doenças / pragas.

1. Introdução

A produção vegetal é um dos componentes mais importantes da agricultura, inclusive com os alimentos em grãos. A produção comercial de vegetais nos Estados Unidos foi de aproximadamente 33,9 milhões de toneladas e US $ 12,9 bilhões em 2018 [1]. Notavelmente, os tomates têm os maiores valores de produção utilizada e o valor dos tomates aumentou em mais de 10 por cento ($ 1,9 bilhões) em 2018. Recentemente, a produção de tomate enfrentou pressão constante de estresses bióticos e abióticos, como clima, doenças e pragas que pode causar perda significativa de produção e qualidade dos frutos [2]. Para identificar o desempenho potencial da produção em um tomate, é necessária uma fenotipagem avançada que possa mapear, monitorar e prever as características da planta com eficácia. Apesar da impor 3, 4].

A agricultura de precisão requer grandes quantidades de dados para garantir uma tomada de decisão informada no cultivo específico e no nível do lote. Dados de sensoriamento remoto têm sido usados ​​para coletar dados em tempo oportuno ou quase em tempo real para aplicações agrícolas porque medições não contatadas por sensores se tornaram não destrutivas e mais eficientes nas últimas décadas [5]. No entanto, o sensoriamento remoto por satélite e aerotransportado é frequentemente incapaz de fornecer os dados adequados necessários para a avaliação em nível de planta ou parcela devido à aquisição de dados sendo afetada pela cobertura de nuvens, custo, baixa resolução espacial e resolução temporal limitada [6]. Nos últimos anos, os sistemas aéreos não tripulados (UASs), ou seja, veículos aéreos não tripulados (UAVs) ou drones, têm sido considerados uma tecnologia promissora com alto potencial para aplicações agrícolas, como monitoramento de crescimento de safras, monitoramento de doenças, previsão de produção e biomassa estimativa [7, 8]. UAS também fornece novas oportunidades para coletar dados com resolução espaço-temporal mais fina para fenotipagem de alto rendimento (HTP). Além disso, o custo do hardware de plataformas e sensores UAS está diminuindo, criando uma barreira de entrada mais baixa para que alunos, pesquisadores e interessados ​​possam adotar UAS facilmente. Essas novas tecnologias são uma solução alternativa para abordar as limitações dos métodos manuais ou convencionais de sensoriamento remoto para medir as características das culturas [3, 4].

Em vários estudos, foi comprovado que dados de sensoriamento remoto baseados em UAS podem medir características de cultura, como cobertura de dossel, altura da planta e índices de vegetação com mais frequência e consistência em uma área maior do que a medição manual [3, 9, 10]. A biomassa acima do solo (AGB) de culturas arvenses também foi estimada pelo modelo de altura baseado em UAV [11]. Jiang et al. [12] e Li et al. [13] também estimou o AGB usando imagens multiespectrais e hiperespectrais baseadas em UAV para arroz e batatas, respectivamente. A previsão de rendimento usando dados UAS é outro tópico principal na agricultura de precisão. Jung et al. [14] mostraram que o HTP baseado em UAS pode fornecer a classificação dos genótipos de algodão, e as principais variedades de alto rendimento podem produzir rendimentos 10 por cento maiores, enquanto Maimaitijiang et al. [15] estimou a biomassa de soja a partir de um modelo de volume de dossel baseado em UAS. Pesquisas recentes também adotaram a técnica de inteligência artificial (IA) para estimativa de biomassa e produção [16, 17]. Os estresses das plantas, como secas, doenças, deficiências nutricionais, pragas e ervas daninhas, foram monitorados e avaliados por UAVs [18]. Estudos anteriores extraíram parâmetros de cultura de dados UAS e usaram as variáveis ​​diretamente para desenvolver vários métodos, mas as medições baseadas em UAS podem flutuar devido a erros, dependendo das condições de coleta de dados, como clima, sensores, data e hora.

Apesar da importância comercial do tomate, poucos estudos empregaram dados UAS para estimativa de produtividade. Enciso et al. [19] validou medições de UAV em comparação com dados de campo para variedades de tomate. Johansen et al. [20] usaram uma série temporal de imagens UAS para monitorar características fenotípicas de plantas de tomate individuais, incluindo área do dossel, condição e taxa de crescimento, para quantificar as respostas ao estresse salino e identificar acessos de tomate com melhor desempenho em termos de rendimento. Johansen et al. [21] também propôs modelar e prever a biomassa e o rendimento de plantas individuais de tomate na escala da fazenda por meio de fenotipagem baseada em campo e UAS. Nos últimos anos, um framework de aprendizado de máquina foi desenvolvido para estimativa de produtividade de tomate usando dados de sensoriamento remoto multitemporal coletados do UAS [22]. No entanto, esses trabalhos iniciais usaram diretamente dados limitados de séries temporais ao longo de toda a safra e fenótipos.

Neste estudo, propomos um novo método para extrair características fenotípicas avançadas de dados UAS no campo de tomate para estimativa de produção e seleção de variedade. As curvas de crescimento e taxa de crescimento dos dados fenotípicos foram geradas a partir de dados UAS multitemporais para extrair características da cultura, indicando o tempo de crescimento e a velocidade ao longo de toda a estação de cultivo. A análise fatorial foi aplicada para analisar características fenotípicas mais valiosas. Por fim, geramos um modelo de estimativa de produtividade no campo de tomate e demonstramos a possibilidade de selecionar as variedades de alto desempenho e eliminar as de baixo desempenho.

2. Área de estudo e materiais

2.1. Área de estudo

A área de estudo estava localizada no Centro de Pesquisa e Extensão AgriLife Texas A & ampM (Agricultura e Mecânica) em Weslaco, Texas, EUA (latitude: 26 ° 9

24 N, longitude: 97 ° 57 46 W) (Figura 1 (a)). Os campos de tomate consistem em dois componentes principais para identificar / caracterizar a resistência contra doenças transmitidas por insetos e vetores e avaliar as datas de plantio e cobertura vegetal para estender a produção de tomate. O lado oeste da área de estudo foi selecionado para aplicar o método de fenotipagem baseado em UAS para seleção de variedade de alto rendimento. Cada parcela experimental que consistia em quatro plantas de tomate individuais foi estabelecida com três datas de plantio (29 de fevereiro, 16 de março e 31 de março de 2016), coberturas plásticas de cobertura morta (preta, branca e nua) e cultivares (9 diferentes variedades). Cada variedade foi replicada três vezes por data de plantio e cobertura de palha em implantação aleatória. Os tomates foram colhidos 3 vezes em cada parcela, e a soma (rendimento total) das três colheitas foi usada para o modelo de previsão e avaliação do rendimento.

Pontos de controle de solo (GCPs) foram instalados ao redor da área de estudo para georreferenciamento preciso e co-registro de dados UAS processados, incluindo imagens ortomosaicas e modelos de superfície digital (DSMs) [3]. Embora a localização aproximada de todas as imagens tenha sido registrada por GPS de bordo do UAV, um total de 9 GCPs foram instalados neste estudo (Figuras 1 (b) e 1 (c)). Oito GCPs foram localizados ao redor do local do tomate, e um GCP foi instalado no meio da área de estudo para corrigir os efeitos do boliche por estrutura de movimento (SfM), que é o algoritmo mais frequentemente usado para gerar imagens ortomosaicas de dados UAS [23] . A coordenada central de todos os GCPs foi medida usando um GPS APS-3 Real-Time Kinematic (RTK) (Altus Positioning System, Inc., Califórnia, EUA).

2.2. Plataformas e sensores UAS

DJI Phantom Products (DJI, Shenzhen, China), que é o modelo comercializado mais popular, e a plataforma UAV desenvolvida pela equipe de pesquisa que consiste em um quadcóptero Iris (3DR, Berkeley, EUA) e uma câmera digital Canon S110 (Canon, Tóquio , Japão), que é uma câmera de 12 megapixels, foram usados ​​para coletar RGB (Figura 2 (a)). Para dados multiespectrais, outro sistema UAS foi desenvolvido com octocóptero X8 (3DR, Berkeley, EUA) e ADC Snap (Tetracam, Chatsworth, UAS) (Figura 2 (b)), que pode coletar 3 bandas, incluindo os comprimentos de onda verde, vermelho e infravermelho próximo (NIR). O grupo de pesquisa Corpus Christi projetou uma montagem para integrar a câmera multiespectral à parte inferior da plataforma X8. A montagem foi impressa em impressora 3D e montada com amortecedores. Os sistemas desenvolvidos coletaram imagens RGB e multiespectrais com geotags. A Tabela 1 mostra a especificação do RGB baseado em UAS e do sistema multiespectral usado neste estudo para a coleta de dados.


Indicadores de mudança climática: nível do mar

Este indicador descreve como o nível do mar mudou ao longo do tempo. O indicador descreve dois tipos de mudanças no nível do mar: absolutas e relativas.

  • Figura 1. Mudança média global absoluta do nível do mar, 1880–2019

Este gráfico mostra as mudanças cumulativas no nível do mar para os oceanos do mundo desde 1880, com base em uma combinação de medições de maré de longo prazo e medições recentes de satélite. Esta figura mostra a mudança média absoluta do nível do mar, que se refere à altura da superfície do oceano, independentemente se a terra próxima está subindo ou descendo. Os dados de satélite são baseados exclusivamente no nível do mar medido, enquanto os dados do medidor de maré de longo prazo incluem um pequeno fator de correção porque o tamanho e a forma dos oceanos estão mudando lentamente com o tempo. (Em média, o fundo do oceano tem afundado gradualmente desde o último pico da Idade do Gelo, há 20.000 anos.) A faixa sombreada mostra a faixa provável de valores, com base no número de medições coletadas e na precisão dos métodos usados.

Fontes de dados: CSIRO, 2017 3 NOAA, 2021 4
Atualização da web: abril 2021

Este mapa mostra mudanças cumulativas no nível relativo do mar de 1960 a 2020 em estações maregráficas ao longo da costa dos EUA. O nível relativo do mar reflete as mudanças no nível do mar e também na elevação da terra.

Fonte de dados: NOAA, 2021 5
Atualização da web: abril 2021

Pontos chave

  • Após um período de aproximadamente 2.000 anos de poucas mudanças (não mostrado aqui), o nível médio global do mar aumentou ao longo do século 20, e a taxa de mudança acelerou nos últimos anos. Quando calculada a média de todos os oceanos do mundo, o nível absoluto do mar aumentou a uma taxa média de 0,06 polegadas por ano de 1880 a 2013 (ver Figura 1). Desde 1993, entretanto, o nível médio do mar aumentou a uma taxa de 0,12 a 0,14 polegadas por ano - quase duas vezes mais rápido que a tendência de longo prazo.
  • O nível relativo do mar aumentou ao longo de grande parte da costa dos Estados Unidos entre 1960 e 2020, particularmente na costa do Atlântico Central e partes da costa do Golfo, onde algumas estações registraram aumentos de mais de 8 polegadas (ver Figura 2). Enquanto isso, o nível relativo do mar caiu em alguns locais no Alasca e no noroeste do Pacífico. Nesses locais, embora o nível absoluto do mar tenha subido, a elevação da terra aumentou mais rapidamente.
  • Embora o nível absoluto do mar tenha aumentado de forma constante em geral, especialmente nas últimas décadas, as tendências regionais variam, e o nível absoluto do mar diminuiu em alguns lugares. 2 O nível relativo do mar também não aumentou uniformemente devido às mudanças regionais e locais no movimento da terra e às mudanças de longo prazo nos padrões de circulação costeira.

Fundo

Conforme a temperatura da Terra muda, o nível do mar também muda. A temperatura e o nível do mar estão ligados por duas razões principais:

  1. Mudanças no volume de água e gelo na terra (principalmente geleiras e mantos de gelo) podem aumentar ou diminuir o volume de água no oceano (veja o indicador de Geleiras).
  2. À medida que a água aquece, ela se expande ligeiramente - um efeito que é cumulativo sobre toda a profundidade dos oceanos (consulte o indicador Ocean Heat).

A mudança dos níveis do mar pode afetar as atividades humanas nas áreas costeiras. A elevação do nível do mar inunda os pântanos baixos e a terra seca, corrói as linhas costeiras, contribui para inundações costeiras e aumenta o fluxo de água salgada para os estuários e aquíferos subterrâneos próximos. O nível do mar mais alto também torna a infraestrutura costeira mais vulnerável aos danos das tempestades.

As mudanças no nível do mar que afetam os sistemas costeiros envolvem mais do que apenas a expansão dos oceanos, no entanto, porque os continentes da Terra também podem subir e descer em relação aos oceanos. A terra pode subir por meio de processos como a acumulação de sedimentos (o processo que construiu o delta do rio Mississippi) e elevação geológica (por exemplo, conforme as geleiras derretem e a terra abaixo não é mais sobrecarregada pelo gelo pesado). Em outras áreas, a terra pode afundar devido à erosão, compactação de sedimentos, subsidência natural (afundamento devido a mudanças geológicas), retirada de água subterrânea ou projetos de engenharia que impedem os rios de depositar sedimentos naturalmente ao longo de suas margens. Mudanças nas correntes oceânicas, como a Corrente do Golfo, também podem afetar os níveis do mar, empurrando mais água contra algumas linhas costeiras e afastando-a de outras, aumentando ou diminuindo o nível do mar de acordo.

Os cientistas explicam esses tipos de mudanças medindo a mudança no nível do mar de duas maneiras diferentes. Relativo a mudança no nível do mar se refere a como a altura do oceano sobe ou desce em relação à terra em um determinado local. Em contraste, absoluto a mudança do nível do mar refere-se à altura da superfície do oceano acima do centro da terra, sem levar em conta se a terra próxima está subindo ou descendo.

Sobre o Indicador

Este indicador apresenta tendências no nível do mar com base em medições de marégrafos e de satélites que orbitam a Terra. Os medidores de maré medem a mudança relativa do nível do mar em pontos ao longo da costa, enquanto os instrumentos de satélite medem a mudança absoluta do nível do mar em quase toda a superfície do oceano. Muitos medidores de maré coletaram dados por mais de 100 anos, enquanto os satélites coletaram dados desde o início da década de 1990.

A Figura 1 mostra a mudança anual absoluta do nível do mar calculada em toda a superfície oceânica da Terra. A tendência de longo prazo é baseada nos dados do medidor de maré que foram ajustados para mostrar tendências globais absolutas por meio da calibração com dados de satélite recentes. Este conjunto de dados de longo prazo foi calculado até 2013, enquanto os dados de satélite estão agora disponíveis até o final de 2019. A Figura 2 mostra as tendências em uma escala mais local, destacando a mudança de 1960 a 2020 no nível relativo do mar em 67 medidores de maré ao longo do Costas do Atlântico, Pacífico e Golfo dos Estados Unidos.

Sobre os Dados

Notas Indicadoras

As tendências do nível relativo do mar representam uma combinação da mudança absoluta do nível do mar e qualquer movimento local da terra. As medições do medidor de maré, como as da Figura 2, geralmente não conseguem distinguir entre essas duas influências diferentes sem uma medição precisa do movimento vertical do solo nas proximidades.

Algumas mudanças no nível do mar relativo e absoluto podem ser devido a ciclos plurianuais, como El Niño e La Niña, que afetam as temperaturas costeiras do oceano, o teor de sal, os padrões de vento, a pressão atmosférica (e, portanto, as trilhas das tempestades) e as correntes. A obtenção de uma tendência confiável pode exigir muitos anos de dados, razão pela qual o registro do satélite na Figura 1 foi complementado com uma reconstrução de longo prazo baseada em medições de marégrafo.


Conteúdo

A dinâmica da lacuna é o resultado de distúrbios dentro de um ecossistema. Existem distúrbios de grande e pequena escala, e ambos são influenciados pela duração e frequência. Todos eles afetam o impacto resultante e os padrões de regeneração do ecossistema.

O tipo de distúrbio mais comum em um ecossistema tropical é o fogo. Como a maioria dos nutrientes em um ecossistema tropical está contida na biomassa das plantas, o fogo é um componente importante da reciclagem desses nutrientes e, portanto, da regeneração de um ecossistema.

Um exemplo de distúrbio de pequena escala é a queda de uma árvore. Isso pode causar movimento do solo, o que redistribui quaisquer nutrientes ou organismos que estivessem presos à árvore. A queda da árvore também abre a copa para a entrada de luz, que pode suportar o crescimento de outras árvores e plantas.

Após uma perturbação, existem várias maneiras de ocorrer a regeneração. Uma forma, denominada via de regeneração avançada, é quando o sub-bosque primário já contém mudas e mudas. Este método é mais comum nos Neotrópicos quando confrontado com distúrbios de pequena escala. O próximo caminho é a partir de restos de árvores, ou qualquer crescimento de bases ou raízes, e é comum em pequenas lacunas de perturbação. A terceira rota é conhecida como banco de sementes do solo e é o resultado da germinação de sementes já encontradas no solo. O caminho final de regeneração é a chegada de novas sementes por meio da dispersão animal ou do movimento do vento. Os componentes mais críticos da regeneração são distribuição de sementes, germinação e sobrevivência. [1]

Até recentemente, as práticas de regeneração florestal na América do Norte seguiram amplamente um modelo agrícola, com pesquisas concentradas em técnicas para estabelecer e promover o crescimento inicial do estoque plantado após o corte raso (Cleary et al. 1978, Lavender et al. 1990, Wagner e Colombo 2001) , [2] [3] [4] seguido por estudos de crescimento e produção, enfatizando o crescimento de uma única espécie não influenciado pelo dossel do sobre-bosque. Coates (2000) [5] questionou essa abordagem e propôs uma mudança para uma abordagem de base mais ecológica e social, capaz de acomodar uma maior diversidade em povoamentos manejados. Modelos preditivos de regeneração e crescimento da floresta que levem em consideração os níveis variáveis ​​de retenção do dossel serão necessários à medida que a complexidade dos povoamentos florestais manejados aumenta (Coates 2000). [5]

A regeneração de árvores que ocorre dentro das lacunas do dossel após a perturbação foi amplamente estudada (Bazzaz e Pickett 1980, Platt e Strong 1989). [6] [7] Estudos de dinâmica de lacunas têm contribuído muito para a compreensão do papel da perturbação em pequena escala em ecossistemas florestais, mas têm sido pouco usados ​​por engenheiros florestais para prever as respostas das árvores após o corte parcial (Coates e Burton 1997). [8]

Em florestas do norte de alta latitude, a posição dentro de uma lacuna pode ter um efeito pronunciado sobre os níveis de recursos (por exemplo, disponibilidade de luz) e condições do microclima (por exemplo, temperatura do solo), especialmente ao longo do eixo norte-sul. Tal variação deve afetar inevitavelmente a quantidade e o crescimento da regeneração, mas depender exclusivamente da regeneração natural para separar os efeitos do tamanho e da posição da lacuna é problemático (Coates 2000). [5] Entre os muitos fatores que afetam o estabelecimento das mudas após o distúrbio do dossel estão a proximidade e abundância da árvore-mãe, substrato do canteiro de sementes, presença de consumidores e dispersores de sementes e variabilidade climática e microclimática. Árvores plantadas podem ser usadas para evitar muitos dos eventos estocásticos que cercam o estabelecimento de mudas naturais.

Gradientes de influência do dossel podem ser criados por corte parcial, e as respostas de crescimento das árvores dentro de lacunas de vários tamanhos e configurações, bem como dentro da matriz florestal adjacente, podem formar uma base para a seleção de espécies de árvores. O abeto híbrido (o complexo de abeto branco, abeto Sitka e, ocasionalmente, abeto Engelmann) foi uma das várias espécies de coníferas usadas em um estudo na subzona Moist Cold da zona Interior Cedar-Hemlock no noroeste da Colúmbia Britânica. Um total de 109 lacunas foram selecionadas de uma população de aberturas criadas por perfilagem dentro de cada tratamento de corte parcial leve e pesado em povoamentos com média de 30 m de altura do dossel 76 lacunas eram menores que 1000 m 2, 33 estavam entre 1000 m 2 e 5000 m 2 . O tamanho da abertura do dossel foi calculado como a área de uma elipse, o eixo principal da qual era a linha mais longa que poderia ser executada de uma borda à outra dentro da abertura, e o eixo menor era a linha mais longa que poderia ser executada a partir da borda do dossel perpendicular à linha longa. As mudas foram plantadas em clareiras e nas unidades de tratamento não perturbadas e com corte raso. Havia tendências fortes e consistentes na resposta de crescimento entre as mudas conforme o tamanho da lacuna aumentava. Em todas as espécies, o crescimento aumentou rapidamente de pequenas lacunas de uma única árvore para cerca de 1000 m 2, mas depois disso, houve pouca mudança até 5000 m 2. O tamanho da árvore e as taxas de crescimento atuais para todas as espécies foram maiores em condições totalmente abertas. Em vãos grandes e médios (300–1000 m 2), as maiores árvores de todas as espécies ocorreram na posição do vão médio, com pouca diferença entre as posições norte ensolarado e sul sombreado, exceto o pinheiro lodgepole. A vantagem de luz esperada na extremidade norte das lacunas de latitude mais alta não foi um benefício para o crescimento das árvores, sugerindo que os efeitos abaixo do solo das árvores da borda do dossel têm uma influência importante no crescimento de mudas nessas florestas (Coates 2000). [5]

Em um estudo próximo a Chapleau, Ontário (Groot 1992, Groot et al. 1997), [9] [10] aberturas foram criadas em choupos de 40 anos e monitoradas para determinar sua influência no desenvolvimento de mudas de pinheiro branco outplantado. Aberturas circulares de 9 m e 18 m de diâmetro, faixas leste-oeste de 9 m e 18 m de largura e um corte raso de 100 m × 150 m foram plantadas e semeadas pontualmente. A variação na radiação solar, temperatura do ar e temperatura do solo entre as faixas e parcelas era quase tão grande quanto a variação entre o corte raso e a floresta intacta. A radiação solar durante a primeira estação de crescimento variou de 18% dos valores acima do dossel dentro da área não cortada a valores de 68% no centro da faixa de 18 m. Perto das bordas das faixas, a radiação solar era cerca de 40% do dossel acima ao longo do sul e 70% a 80% ao longo do norte. A condutância estomática em mudas de abeto branco diminuiu geralmente de ambientes mais protegidos para ambientes mais expostos, correlacionando-se melhor com o aumento do déficit de pressão de vapor (VPD). Sem o controle da vegetação, a posição nas aberturas teve pouco efeito sobre o crescimento da rebrota do abeto branco plantado de mudas isoladas de vegetação rasteira dos efeitos microclimáticos do tratamento de sobrecamada. Os diâmetros das mudas foram independentes do ambiente, enquanto o crescimento em altura foi apenas ligeiramente maior em ambientes com mais luz. Com o controle da vegetação, o diâmetro e a altura do abeto branco eram maiores no centro das faixas, embora houvesse menos luz ali do que ao longo da borda norte das faixas. O estresse de umidade pode ter sido responsável por esse resultado.

A sucessão é a reconstrução lenta das lacunas da floresta a partir de distúrbios naturais ou humanos. Quando ocorrem grandes mudanças geológicas, como erupções vulcânicas ou deslizamentos de terra, a vegetação e o solo atuais podem sofrer erosão, deixando apenas rochas. A sucessão primária ocorre quando espécies pioneiras, como líquenes, colonizam rochas. À medida que os líquenes e musgos se decompõem, forma-se um substrato do solo chamado turfa. A turfa, com o tempo, criará um ecossistema terrestre. A partir daí, as plantas herbáceas e não lenhosas se desenvolverão e as árvores seguirão. Grandes buracos ou lacunas no ecossistema da floresta levarão centenas de anos para se regenerar a partir de uma base rochosa. [11]

A sucessão secundária ocorre onde ocorreu uma perturbação, mas o solo permanece e é capaz de suportar o crescimento da planta. Não leva tanto tempo para a regeneração da planta ocorrer por causa do substrato do solo já presente. A sucessão secundária é muito mais comum do que a sucessão primária nos trópicos.

A sucessão ecológica secundária ocorre em quatro fases distintas: Primeiro, ocorre a rápida colonização de terras desmatadas por espécies como ervas, arbustos e trepadeiras, bem como mudas de espécies de árvores pioneiras e isso pode durar até três anos. Depois disso, espécies intolerantes à sombra, de vida curta, mas de crescimento rápido, formam um dossel por mais de 10 a 30 anos. As espécies de árvores heliofílicas não pioneiras (amantes do sol) aumentam a biomassa e a riqueza de espécies, bem como as espécies tolerantes à sombra, e isso pode durar de 75 a 150 anos. Finalmente, as espécies tolerantes à sombra recuperam a estatura total do dossel indefinidamente até que outra grande perturbação ocorra. [12]

A sucessão secundária nos trópicos começa com espécies pioneiras, que estão crescendo rapidamente e incluem vinhas e arbustos. Uma vez que essas espécies estejam estabelecidas, grandes espécies heliofílicas se desenvolverão, como as helicônias. As cecropias também são uma grande árvore pioneira nos trópicos e estão adaptadas para crescer bem onde as clareiras da floresta estão dando lugar à luz solar. As espécies tolerantes à sombra que permaneceram baixas na floresta se desenvolvem e se tornam muito mais altas. Essas fases sucessionais não têm ordem ou estrutura definida e, devido à alta biodiversidade nos trópicos, há muita competição por recursos como os nutrientes do solo e a luz solar.

Devido ao fato de que a heterogeneidade horizontal e vertical de uma floresta é significativamente aumentada pelas lacunas, as lacunas se tornam uma consideração óbvia para explicar a alta biodiversidade. Foi comprovado que as lacunas criam condições adequadas para o rápido crescimento e reprodução. Por exemplo, espécies de plantas não tolerantes à sombra e muitas espécies de plantas tolerantes à sombra respondem às lacunas com um aumento no crescimento, e pelo menos algumas espécies dependem das lacunas para ter sucesso em seus respectivos ambientes (Brokaw 1985 Hubbell e Foster 1986b Murray 1988 Clark e Clark 1992). As lacunas criam diversos microclimas, afetando as condições de luz, umidade e vento (Brokaw 1985). Por exemplo, a exposição aos efeitos de borda aumenta a intensidade da luz e do vento de um microclima e diminui sua umidade. Um estudo realizado na Ilha de Barro Colorado, no Panamá, mostrou que clareiras tiveram maior estabelecimento de mudas e maior densidade de mudas do que nas áreas de controle.

A riqueza de espécies foi maior nas clareiras do que nas áreas de controle, e houve mais diversidade na composição de espécies entre as clareiras. No entanto, este estudo também descobriu que havia uma baixa taxa de recrutamento por lacuna, o que explica porque as lacunas diferiam na composição de espécies. Com 2% a 3% para espécies pioneiras e 3% a 6% para espécies tolerantes à sombra e intermediárias. Sugerindo que a maioria das espécies não poderia tirar proveito das lacunas porque não poderia chegar até elas por meio da dispersão de sementes. Com isso dito, o efeito Janzen-Connell desempenha um papel importante na relação das espécies de árvores com as lacunas. O modelo de mortalidade dependente da densidade de Janzen-Connell afirma que a maioria das árvores morre como sementes ou mudas. Além disso, predadores específicos do hospedeiro ou patógenos são previstos para serem maiores onde a densidade é maior, que está abaixo da árvore-mãe. Isso corrobora com as principais causas das lacunas, que são a queda de árvores devido à mortalidade por cupins ou crescimento de epífitas. O modelo de Janzen-Connell também afirma que o equilíbrio entre a distância de dispersão e a mortalidade deve fazer com que o recrutamento mais alto esteja a uma certa distância do pai. Portanto, se essas lacunas estão sendo criadas pelos pais, as mudas são recrutadas para longe da lacuna, resultando em taxas de sobrevivência crescentes à medida que a distância dos pais aumenta. Isso explica a baixa taxa de recrutamento por lacuna encontrada no experimento realizado na Ilha de Barro Colorado. [13]

Corroborando, um estudo conduzido em La Selva, na Costa Rica, calculou o índice de iluminação da copa para nove espécies de árvores, desde especialistas em lacunas a espécies emergentes do dossel. Os valores de iluminação da copa variaram de 1, que indicava pouca luz, e 6, que indicava que a copa da árvore estava completamente exposta. Depois de usar um modelo matemático para calcular as mudanças no diâmetro da árvore e as mudanças na iluminação da copa com a idade. Esse modelo ajudou a estimar a expectativa de vida, o tempo de passagem para vários tamanhos e os padrões de mortalidade por idade. Os resultados mostraram o que a maioria dos estudos de dinâmica de lacunas mostram, espécies pioneiras prosperaram em ambientes de alta luz e espécies não pioneiras mostraram alta mortalidade quando jovens, mas a taxa de mortalidade diminuiu com o envelhecimento. No entanto, uma vez que as árvores eram muito grandes, a sobrevivência diminuiu. [14]


Perguntas frequentes

Statcounter é um serviço de análise da web. Nosso código de rastreamento está instalado em mais de 2 milhões de sites em todo o mundo. Esses sites cobrem várias atividades e localizações geográficas. Todos os meses, registramos bilhões de visualizações de páginas para esses sites. Para cada visualização de página, analisamos o navegador / sistema operacional / resolução de tela usada e estabelecemos se a visualização da página é de um dispositivo móvel. Para as estatísticas do nosso mecanismo de pesquisa, analisamos cada visualização de página referida por um mecanismo de pesquisa. Para nossas estatísticas de mídia social, analisamos cada visualização de página referida por um site de mídia social. Resumimos todos esses dados para obter nossas informações de estatísticas globais.

Fornecemos estatísticas independentes e imparciais sobre as tendências de uso da Internet. Não comparamos nossas estatísticas com nenhuma outra fonte de informação. Sem pesos artificiais são usados. Removemos a atividade do bot e fazemos um pequeno ajuste nas estatísticas do nosso navegador para pré-processamento no Google Chrome. Além desses ajustes, publicamos os dados à medida que os registramos.

Em outras palavras, calculamos nossas Estatísticas globais com base em mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês, por pessoas de todo o mundo em nossos mais de 2 milhões de sites de membros.

Colocando nossos dados dessa maneira, rastreamos a atividade de terceiros visitantes dos sites de nossos membros. Não calculamos nossas estatísticas com base apenas na atividade de nossos membros. Isso ajuda a minimizar o viés nos dados e obter uma amostra aleatória.

Em setembro de 2015, nossa amostra global consistia em 16,3 bilhões de visualizações de página (EUA: 2,7 bilhões), 2,3 bilhões delas eram referências de mecanismo de pesquisa (EUA: 404 milhões), sendo 576 milhões delas referências de mídia social (EUA: 155 milhões).

Os laptops estão incluídos na plataforma de desktop?

sim. Laptops e desktops estão incluídos na plataforma de desktop juntos. Usamos o useragent do navegador para determinar a plataforma e não há informações suficientes no useragent para distinguir entre laptops e desktops. É por isso que não temos uma plataforma separada para laptop.

Posso usar os dados Statcounter Global Stats para meu blog / site / artigo / projeto / livro?

Certo. Na Statcounter Global Stats, licenciamos nosso trabalho sob uma licença Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported. Isso significa que você pode usar qualquer informação fornecida pela Statcounter Global Stats, mas certifique-se de nos creditar (com um link) onde quer que você use nossas estatísticas / dados / gráficos.

Quais estatísticas são fornecidas pelo Statcounter Global Stats?

  • Navegador
  • Versão do navegador
  • Navegador móvel
  • Sistema operacional
  • SO móvel
  • Mecanismo de busca
  • Pesquisa Móvel
  • Celular vs. Desktop
  • Resolução da tela
  • Resolução da tela do celular
  • Mídia social
  • Fornecedor do dispositivo (beta)

Por que os números são diferentes nos gráficos de linha e de barra?

Os gráficos de linha e de barra medem coisas diferentes e, portanto, DEVEM ser diferentes. Ambos os tipos de gráfico oferecem informações igualmente corretas / robustas.

Um gráfico de barras é discreto e mostra os números totais. Um gráfico de linha é contínuo e mostra as tendências ao longo do tempo. Os diferentes tipos de gráficos são apropriados em diferentes situações. Comparar UMA leitura selecionada aleatoriamente do gráfico de linha (onde várias leituras estão disponíveis) com a única figura correspondente do gráfico de barras não é uma comparação correta ou apropriada.

Os gráficos de tendências mostram várias entradas ao longo do tempo, enquanto os gráficos de barras mostram os totais. Essas são convenções padrão universalmente aceitas.

Tenho uma pergunta sobre minha conta Statcounter.

Observe que este é o site Statcounter Global Stats. Lidamos apenas com consultas relacionadas às Estatísticas Globais e não podemos ajudar em consultas gerais da Statcounter.

Se você tiver uma dúvida geral sobre a Statcounter ou sua conta na Statcounter, visite a seção de ajuda da Statcounter, onde a equipe do Support Desk terá prazer em ajudá-lo. Certifique-se de enviar uma consulta completa e detalhada para garantir uma resposta rápida.

Com que frequência as Estatísticas Globais da Statcounter são atualizadas?

As estatísticas são atualizadas e disponibilizadas por volta das 13:00 GMT do dia anterior. Observe, entretanto, que nossas estatísticas estão sujeitas a testes de garantia de qualidade e revisão por 45 dias a partir da primeira publicação.

O que você quer dizer com estatísticas "sujeitas a testes de garantia de qualidade e revisão por 45 dias a partir da publicação"?

Embora façamos todos os esforços para garantir que todas as estatísticas sejam precisas e abrangentes na publicação, nos reservamos o direito de corrigir as estatísticas em relação a quaisquer erros / omissões. Após a expiração de um período de 45 dias a partir da primeira publicação, nenhuma alteração será feita nos dados.

Como obtenho atualizações sobre Statcounter Global Stats?

  1. Assine nosso feed de notícias de estatísticas globais Feed de notícias de estatísticas globais
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  3. Ou você pode visitar esta página e inserir seu endereço de e-mail no canto inferior esquerdo para receber atualizações por e-mail

Qual é o tamanho da amostra Statcounter Global Stats por país / região?

Em setembro de 2015, nossa amostra global consistia em mais de 16,3 bilhões de visualizações de página. Os dez países com os maiores tamanhos de amostras individuais estão listados abaixo:

  • 2,7 bilhões - Estados Unidos
  • 2,1 bilhões - Turquia
  • 1,8 bilhão - Índia
  • 583 milhões - Brasil
  • 523 milhões - Reino Unido
  • 482 milhões - Indonésia
  • 387 milhões - China
  • 386 milhões - Alemanha
  • 352 milhões - Tailândia
  • 344 milhões - Canadá

Uma lista completa de tamanhos de amostra por país está disponível aqui.

Em setembro de 2015, nossa amostra global para dispositivos móveis consistia em mais de 6,3 bilhões de visualizações de página. Os dez países com os maiores tamanhos de amostras individuais estão listados abaixo:

  • 1,2 bilhão - Índia
  • 982 milhões - Turquia
  • 748 milhões - Estados Unidos
  • 328 milhões - Indonésia
  • 196 milhões - Paquistão
  • 165 milhões - Tailândia
  • 159 milhões - Brasil
  • 156 milhões - China
  • 128 milhões - Reino Unido
  • 109 milhões - Polônia

Uma lista completa de tamanhos de amostra por país para dispositivos móveis está disponível aqui.

Você calcula as estatísticas globais da Statcounter com base exclusivamente nas visualizações de página da página inicial da Statcounter?

Não. As estatísticas globais da Statcounter são baseadas em mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês, por uma amostra aleatória de pessoas em todo o mundo, para mais de 2 milhões de sites globais, cobrindo várias áreas de interesse e localizações geográficas.

Você usa uma barra de ferramentas para coletar seus dados?

Não, a Statcounter não usa nenhum tipo de barra de ferramentas para coletar dados. Para saber mais sobre nossa metodologia, visite este link.

Suas estatísticas globais são baseadas apenas na atividade de seus membros?

Não. Nossas Estatísticas Globais rastreiam a atividade de terceiros nos sites de nossos membros. Isso ajuda a minimizar o viés em nossos dados e obter uma amostra aleatória.

Os membros da Statcounter são amplamente "técnicos". Isso influencia as estatísticas globais da Statcounter?

NÃO baseamos nossas Estatísticas Globais exclusivamente na atividade de nossos membros. Nossas Estatísticas Globais são baseadas em pessoas desconhecidas que visitam aleatoriamente os sites de nossos membros.

Como suas estatísticas se comparam a outros serviços semelhantes?

Entendemos que existem várias outras fontes de dados de participação de mercado semelhantes às Statcounter Global Stats. Todos os serviços são diferentes. Por exemplo:

  • Alguns serviços baseiam estatísticas em vendas / downloads - nós não - medimos o uso da Internet.
  • Alguns serviços coletam dados por meio de barras de ferramentas de aceitação - nós não - nossas estatísticas são baseadas em terceiros anônimos que visitam os sites de nossos membros.
  • Nossas estatísticas são baseadas em mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês em mais de 2 milhões de sites globais - não temos conhecimento de nenhum outro serviço disponível publicamente que forneça estatísticas de participação de mercado que tenha um tamanho de amostra maior no qual baseiam suas informações.
  • Baseamos nossas estatísticas em visualizações de página (e não em visitantes únicos) - sentimos que isso dá a estimativa mais justa do uso da Internet.
  • Todas as nossas estatísticas estão disponíveis gratuitamente (muitos outros cobram pelos dados).
  • Não aplicamos pesos artificiais aos nossos dados (mas nossos usuários podem fazê-lo se desejarem).

Outros provedores de serviço publicam suas estatísticas, nós publicamos as nossas e as pessoas podem escolher qual serviço ou combinação de serviços atende às suas necessidades - há muito espaço para todos nós. Se você tiver alguma dúvida específica sobre a comparação das Estatísticas globais da Statcounter com outro serviço, informe-nos e faremos o possível para fornecer informações justas e precisas.

Por que seus números são diferentes dos aplicativos da rede?

Existem várias diferenças entre Statcounter Global Stats e Net Apps. Esses incluem:

  • Tamanho da Amostra
    Statcounter Global Stats é baseado em mais de 2 milhões de websites globais. A Net Apps afirma que suas estatísticas são atualmente baseadas em mais de 40.000 sites. ("Coletamos dados dos navegadores dos visitantes do site em nossa rede sob demanda exclusiva de. Mais de 40.000 sites")
  • Visualizações de página rastreadas
    Rastreamos mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês em nossa rede de sites membros. Os Nets Apps não publicam o número de visualizações de página que rastreiam.
  • Exibições de página versus únicos
    O Net Apps baseia suas estatísticas em visitantes únicos por site por dia. ("Nós 'contamos' visitantes únicos em nossos sites de rede e apenas uma visita única a cada site de rede por dia.") Baseamos nossas estatísticas em visualizações de página - aqui está o porquê.
  • Dados Ponderados
    O Net Apps aplica fatores de ponderação a seus dados em relação a suas estatísticas mundiais. ("Os dados da Net Market Share são ponderados por país.") Não o fazemos e aqui está o porquê. Observe que se a ponderação do país for usada, ela deve ser aplicada apenas a dados mundiais, continentais ou semelhantes, onde as estatísticas de vários países são agrupadas. Fatores de ponderação são não relevantes para estatísticas de países individuais.
  • Grátis versus Pago
    Atualmente, todos os dados e gráficos das Estatísticas Globais da Statcounter estão disponíveis gratuitamente. Os Net Apps fornecem algumas informações gratuitamente, mas exigem atualizações pagas para acessar dados regionais e outros.
  • Publicação de tamanhos de amostra
    Publicamos os tamanhos de amostra de nossos países individuais aqui. Os Net Apps não parecem fornecer essas informações. Nós os encorajamos a fazer isso para permitir uma comparação clara de nossos serviços.
  • Javascript versus não Javascript
    Até onde sabemos, o Net Apps rastreia apenas navegadores habilitados para javascript. Rastreamos navegadores javascript e não javascript. Isso é particularmente importante no espaço móvel.
  • Estatísticas do navegador - IE incluído com outros navegadores
    Os Net Apps afirmam que agrupam o IE com outros navegadores não relacionados. ("O compartilhamento de uso do Internet Explorer inclui navegadores de terceiros, como Maxthon e Lunascape com mecanismo de renderização Trident") Nós não. Nós rastreamos e reportamos separadamente IE, Maxthon e Lunascape.
  • Estatísticas do navegador - pré-renderização
    Em fevereiro de 2012, a Net Apps introduziu um ajuste em suas estatísticas para levar em conta o comportamento de pré-processamento no navegador Chrome. Introduzimos um ajuste para pré-processamento em 01 de maio de 2012 - leia mais aqui.

Observe que não estamos conectados com o Net Apps, mas devido a muitas perguntas recentes sobre a comparação de nossos serviços, publicamos este FAQ. Lembre-se também de que nunca usamos estatísticas do Net Apps e não temos acesso a seus serviços pagos, no entanto, para os fins desta entrada, revisamos suas perguntas frequentes e também coletamos algumas informações de nosso usuários e de artigos online. No interesse da justiça e do equilíbrio, sugerimos que você confirme todos os itens acima com o Net Apps diretamente (e informe-nos se precisarmos atualizar este FAQ!).

Nenhum serviço de estatísticas (mesmo o nosso!) É perfeito e cabe aos usuários decidir qual serviço atende às suas necessidades. É por isso que tentamos tornar nosso serviço / metodologia / estatísticas o mais transparente possível. Se você tiver alguma informação para atualizar / corrigir / expandir o FAQ acima, por favor, avise-nos o mais rápido possível.

Por que você não pondera seus dados?

Não impomos pesos artificiais em nossas estatísticas - esta é uma decisão consciente e deliberada. Estatísticas de ponderação significam que as estatísticas são tão boas quanto a metodologia de ponderação usada. Se os dados de ponderação estiverem imprecisos ou desatualizados, os dados serão totalmente incorretos. Além disso, a aplicação de um fator de ponderação a dados imprecisos não os transforma em informações significativas - independentemente dos fatores de ponderação aplicados, a distribuição geográfica das estatísticas iniciais é muito importante. Por esses motivos, optamos por não ponderar nossos dados.

Também teríamos uma dificuldade significativa em escolher e aplicar qualquer sistema de pesos aos nossos dados. Por exemplo, como lidaríamos com as mudanças nos pesos? Será que íamos repetir e redefinir todas as nossas estatísticas anteriores? Aplicaríamos um fator de suavização? Com que frequência atualizaríamos os pesos?

Ao publicar nossos dados sem nenhum ajuste para a ponderação do país, permitimos que nossos usuários executem novamente os números usando qualquer sistema de ponderação que desejarem. Nenhum sistema de ponderação é imposto a eles e eles são livres para pegar nossos dados e ponderá-los como quiserem ou não. A decisão é deles. Todo o nosso trabalho é compartilhado sob uma Licença Creative Commons Atribuição-Compartilhamento pela mesma Licença 3.0 não adaptada para facilitar aos nossos usuários isso.

Observe que, se a ponderação do país for usada, ela só deve ser aplicada a dados mundiais, continentais ou semelhantes, onde as estatísticas de vários países são agregadas. Fatores de ponderação são não relevantes para as estatísticas individuais de cada país.

Você não pondera seus dados usando os dados dos usuários da Internet da CIA - por que não?

Não pesamos nenhum de nossos dados. Nossos usuários são, obviamente, bem-vindos para aplicar pesos aos dados (ou não aplicá-los), se desejarem. A ponderação não é relevante para estatísticas de países individuais. Leia mais sobre nossa decisão de não pesar nossas estatísticas aqui.

Com referência específica aos dados dos usuários da Internet da CIA, algumas das dificuldades incluem:

  • Os dados são coletados em momentos diferentes e podem estar desatualizados. Por exemplo, em março de 2012, os dados da CIA por país são baseados em números de 2001, 2008 e 2009 para diferentes países.
  • Os dados são vagos e inconsistentes - "Esta entrada fornece o número de usuários em um país que acessam a Internet. As estatísticas variam de país para país e podem incluir usuários que acessam a Internet pelo menos várias vezes por semana até aqueles que acessam apenas uma vez em um período de vários meses.“Em outras palavras, os usuários que acessam a Internet várias vezes por dia têm o mesmo peso que aqueles que apenas visitam um cibercafé uma vez por mês - isso parece ser intrinsecamente problemático.
  • Nenhuma distinção é feita entre usuários móveis e não móveis. Portanto, não seria correto avaliar as estatísticas do navegador usando os dados da CIA. Na China, por exemplo, algumas estimativas indicam que o uso da internet móvel chega a 66%. Ponderar as estatísticas do navegador sem ajustar o uso potencialmente significativo da Internet móvel chinesa aumentaria incorretamente as estatísticas para navegadores de desktop. Isso pode exagerar significativamente as estatísticas para navegadores de desktop populares na China. Problemas semelhantes seriam encontrados em outros países com alto uso de internet móvel.

Por que você baseia suas estatísticas em visualizações de página em vez de visitantes únicos?

Medimos as tendências de uso da Internet. Para medir o uso com precisão, temos que basear nossas estatísticas em visualizações de página (e não em visitantes únicos). Vejamos um exemplo:

Pessoa X usa dois navegadores. Em um determinado dia, eles carregam uma página no navegador A. Eles carregam 500 páginas no navegador B.

Se basearmos nossas estatísticas em visitantes únicos, o uso dos navegadores A e B será registrado como 50%. Isso é obviamente incorreto. Isso faz não representam razoavelmente o uso dos navegadores, visto que o navegador B foi usado 500 vezes mais do que o navegador A.

Usar visualizações de página como base de nossas estatísticas significa que o navegador A será registrado em menos de 1% em nossas estatísticas, enquanto o navegador B será registrado em mais de 99%. Em nossa opinião, isso dá uma representação mais precisa do uso real do navegador.

Fizemos o seguinte vídeo para ajudar a explicar a situação.

Além disso, existem muitas limitações, dificuldades e incertezas em relação aos visitantes únicos.

Você define um visitante único com base em cookies? Como você lida com navegadores que não permitem cookies? Nesse caso, cada visualização de página é contada como única. Ou você usa endereço IP? Como você lida com IPs dinâmicos (como AOL) em que o IP muda a cada exibição de página? Nesse caso, cada visualização de página é novamente contada como única.

Também existem dificuldades em decidir com que frequência / quando incluir as estatísticas de um visitante único específico.

Qual é o período de retorno de um visitante único? Você zera os contadores após 6 horas, 12 horas, 24 horas? Você conta cada vez que um visitante único visita qualquer site da sua rede? Ou você conta apenas uma visita única a qualquer site da rede por dia? E se a mesma pessoa usar vários navegadores?

Devido às incertezas acima, não serviço pode fornecer estatísticas com base apenas em visitantes únicos. Em vez disso, as estatísticas serão baseadas em uma mistura de visualizações de página e únicos. Tomamos uma decisão consciente de não introduzir essa inconsistência em nossos números, portanto, nosso uso de visualizações de página como base de nossas estatísticas.

As suas estatísticas são baseadas apenas em navegadores habilitados para javascript?

Não. Nós rastreamos navegadores habilitados para javascript e não-javascript - isso é crítico no espaço móvel, mas nem tanto em relação ao mercado de desktop.

As estatísticas do meu site são completamente diferentes das Estatísticas globais da Statcounter - por quê?

Existem duas dificuldades em tentar usar as estatísticas de um único site para calcular as informações de participação de mercado:

  1. O tamanho da amostra é geralmente muito pequeno, ou seja, apenas os visitantes desse site
  2. As estatísticas do usuário para um único site podem ser distorcidas devido ao tipo de pessoa que visita esse site. Por exemplo, todos os visitantes podem pertencer a uma determinada faixa etária ou ter uma área de interesse específica. Isso pode influenciar o uso ou não de um dispositivo móvel e também influenciar o navegador / sistema operacional / mecanismo de pesquisa / site de mídia social usado.

A análise Statcounter Global Stats é baseada em mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês, por uma amostra aleatória de pessoas em todo o mundo, para mais de 2 milhões de sites globais, cobrindo várias áreas de interesse e localizações geográficas.

Percebi um problema / descontinuidade nos dados das Estatísticas Globais.

Na Statcounter, rastreamos mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês na rede Statcounter de mais de 2 milhões de sites. Publicamos um resumo da atividade que rastreamos por meio do Statcounter Global Stats.

No caso de alguns países / regiões (por exemploAntártica) o tamanho da amostra de visualizações de página pode não ser suficientemente grande para ser estatisticamente robusto. Nesse caso, é possível que haja algum viés nos dados e os gráficos possam ser distorcidos por um pequeno número de usuários.

Se você continuar preocupado, entre em contato conosco e investigaremos e responderemos o mais rápido possível.

Existe uma maneira de verificar se a detecção Statcounter Global Stats está correta?

Absolutamente. Nossa ferramenta de detecção pode ser usada para confirmar se a detecção do agente do usuário é precisa. Se você identificar algum problema, informe-nos o mais rápido possível.

Quão precisas são as estatísticas globais da Statcounter?

Esta é uma pergunta difícil de responder - para ser honesto, recomendamos que você considere nossa metodologia para tomar sua própria decisão sobre o quão precisas são nossas estatísticas para o seu propósito. Aqui estão algumas informações para revisar:

  • Em termos de tamanho da amostra, as Estatísticas Globais da Statcounter são baseadas em uma análise de mais de 10 bilhões de visualizações de página em mais de 2 milhões de sites por mês. Não temos conhecimento de nenhum outro serviço disponível publicamente que forneça estatísticas de participação de mercado e que tenha um tamanho de amostra maior no qual baseiam suas informações.
  • Também temos uma ampla variedade global de estatísticas e disponibilizamos publicamente os tamanhos de amostra de nossos países individuais.
  • Muitos outros provedores usam um sistema de ponderação artificial para suas estatísticas - obviamente, isso pode ter um impacto significativo em seus números e qualquer mudança no sistema de ponderação pode ter um impacto correspondente nos números que eles relatam. Não usamos pesos artificiais - em vez disso, nossos usuários podem aplicar os pesos escolhidos, se desejarem.
  • De vez em quando, podem ser necessárias alterações ou revisões em nossas estatísticas. Reservamos uma janela de 45 dias para revisar as estatísticas. Fora disso, nenhuma estatística será reapresentada. Sempre que qualquer revisão ou alteração significativa é feita em nossas estatísticas, sinalizamos isso por meio de uma nota em nossos gráficos.

Entre em contato conosco se tiver mais perguntas.

Os bots influenciam suas estatísticas?

Fazemos todos os esforços para eliminar a atividade do bot. Identificamos bots e evitamos que sejam registrados em nossas estatísticas. Também monitoramos várias métricas importantes para identificar quaisquer problemas potenciais com nossos dados. Mantemos comunicação com muitos dos principais fornecedores de tecnologia e reservamos uma janela de 45 dias para revisar as estatísticas se / quando necessário. No caso de uma alteração ou revisão ser necessária, sinalizamos isso em nossos gráficos por meio de uma nota.

Como surgiu o Statcounter Global Stats?

Statcounter Global Stats surgiu porque decidimos compartilhar publicamente tendências interessantes que estávamos monitorando internamente. Literalmente, tivemos um momento de lâmpada um dia, quando percebemos que outras pessoas também poderiam estar interessadas nessas Estatísticas Globais. então fizemos uma interface e publicamos todas as estatísticas gratuitamente.

Nossa metodologia é muito simples e propositalmente a mantivemos assim - tentamos tornar nossas estatísticas globais o mais claras e transparentes possível e agradecemos todas as consultas, comentários e sugestões dos usuários. Se você tiver alguma pergunta para nós, não hesite em nos contatar através do nosso formulário de feedback.

NAVEGADORES: Quais navegadores você rastreia?

Para ver a lista de navegadores atualmente rastreados, selecione a estatística "Navegador" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os navegadores atualmente rastreados.

NAVEGADORES: Quais versões de navegador você acompanha?

Para ver a lista de versões de navegador atualmente rastreadas, selecione a estatística "Versão do navegador" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todas as versões do navegador atualmente rastreadas.

NAVEGADORES: O que significa "Versão do navegador (parcialmente combinada)"?

Essa estatística agrupa as versões do navegador que estão em um ciclo de "Lançamento rápido", em que o navegador é atualizado de uma versão para a próxima automaticamente, sem que o usuário execute qualquer ação.

Os navegadores que usam este modelo de controle de versão incluem todas as versões do Google Chrome, bem como as versões do Firefox 5+ e Opera 15+

NAVEGADORES: Por que você não exibe a versão do navegador X nos gráficos Statcounter Global Stats?

Observe que a importância de um navegador depende muito do período de tempo que está sendo examinado. Por exemplo, o Firefox 3.5 (lançado em 30 de junho de 2009) não aparecerá em um gráfico de versões de navegador de janeiro de 2009, mas pode aparecer separadamente em um gráfico de julho de 2009.

Os gráficos Statcounter Global Stats se ajustam para exibir os navegadores mais populares para o período específico em análise. Portanto, um navegador será incluído na categoria OUTROS se seu uso não for significativo o suficiente para garantir sua inclusão como um item de linha separado DURANTE O PERÍODO DE TEMPO DADO.

Para saber como fazer download de uma lista completa de todas as versões de navegador rastreadas atualmente, visite este link.

NAVEGADORES: É possível mostrar os navegadores mais bem classificados? Várias novas versões estão sendo agrupadas em "outras".

Observe que a importância de um navegador depende muito do período de tempo que está sendo examinado. Por exemplo, o Firefox 3.5 (lançado em 30 de junho de 2009) não aparecerá em um gráfico de versões de navegador de janeiro de 2009, mas pode aparecer separadamente em um gráfico de julho de 2009.

Os gráficos Statcounter Global Stats se ajustam para exibir os navegadores mais populares para o período específico em análise. Portanto, um navegador será incluído na categoria OUTROS se seu uso não for significativo o suficiente para garantir sua inclusão como um item de linha separado DURANTE O PERÍODO DE TEMPO DADO.

Para descobrir como baixar uma lista completa de todas as versões do navegador rastreadas atualmente, visite este link.

NAVEGADORES: Posso sugerir um novo navegador que o Statcounter Global Stats deve rastrear?

Estamos sempre felizes em melhorar a detecção do nosso navegador para fazer isso, precisamos DETALHES COMPLETOS da string do agente do usuário.

No entanto, antes de nos enviar quaisquer detalhes, reveja a lista atual de todos os navegadores rastreados. Se o navegador sugerido NÃO aparecer na lista, envie-nos as informações do agente do usuário para que possamos atualizar nossa detecção.

NAVEGADORES: Você ajusta as estatísticas do seu navegador para pré-renderização / pré-carregamento?

Três navegadores são afetados por solicitações do tipo de visualização - Chrome, Safari e Opera.

Além de um número significativo de solicitações de usuários, agora estamos ajustando as estatísticas do nosso navegador para remover o efeito do pré-processamento no Google Chrome. A partir de 1 de maio de 2012, as páginas pré-renderizadas (que não são realmente visualizadas) não são incluídas em nossas estatísticas.

  • A pré-renderização foi anunciada pelo Chrome em junho de 2011. Essa mudança não teve nenhum impacto significativo em nossas estatísticas.
  • O Chrome está atualmente permitindo a detecção de comportamento de pré-processamento por meio de sua API de visibilidade de página.
  • O Google afirma especificamente:
    "Importante: Esta é uma API experimental e pode ser alterada - ou mesmo removida - no futuro, especialmente com a evolução do padrão da API de visibilidade da página, que é um rascunho inicial. "
    Isso significa que no futuro pode não ser possível rastrear / remover o efeito da pré-renderização no Chrome.
  • Se outros navegadores adotarem a pré-renderização, pode não ser possível rastrear / remover o efeito da pré-renderização nesses navegadores. Nesse caso, a solução mais justa seria incluir todas as visualizações de página (pré-renderizadas ou não) para todos os navegadores, em vez de apenas excluir a pré-renderização no Chrome. Esse cenário exigiria que revisitássemos essa mudança de metodologia no futuro.
  • Publicamos um gráfico que mostra o total de visualizações de páginas pré-processadas rastreadas no Chrome, junto com a parte das páginas pré-processadas que não são realmente visualizadas pelo usuário final. As páginas pré-renderizadas (que não são realmente visualizadas) são removidas de nossas estatísticas. Em maio de 2012, a porcentagem de páginas pré-renderizadas (não visualizadas) no Chrome é de aproximadamente 1,3%. Observe que essa mudança não teve nenhum impacto significativo nas estatísticas do nosso navegador. Isso se deve ao uso de visualizações de página para rastrear o uso do navegador - visualizações de página são menos suscetíveis à influência da pré-renderização do que visitantes únicos.

Safari e Opera

O recurso "Principais sites" no Safari e o recurso "Discagem rápida" no navegador da área de trabalho do Opera mostram miniaturas de visualização de sites frequentemente visitados ou marcados. Essas miniaturas de visualização são atualizadas pelos respectivos navegadores periodicamente. Infelizmente, não é possível excluir essas visualizações do rastreamento. Para ser um pouco técnico, isso ocorre porque o cabeçalho "X-Purpose: preview" só é enviado com a solicitação da página base. O cabeçalho não é enviado como parte de solicitações de imagens, CSS ou JavaScript que precisam ser baixadas e executadas como parte da visualização. Com a análise da web online (fornecida pela Statcounter), as informações relevantes do cabeçalho não são transmitidas, portanto, essas solicitações de visualização não podem ser detectadas e, portanto, não podem ser removidas. O ideal é que o Safari e o Opera alterem isso para garantir o envio do cabeçalho "X-Purpose: preview" com todas as solicitações HTTP "Top Sites" e "Speed ​​Dial"; entretanto, este não é o caso no momento.

NAVEGADORES: Você agrupa o IE com outros navegadores em suas estatísticas?

Certamente não! Rastreamos IE, Maxthon e Lunascape separadamente - embora possam usar o mesmo mecanismo de renderização, são navegadores separados e independentes. Agregar esses navegadores de terceiros ao IE simplesmente aumentaria incorretamente as estatísticas do IE.

SO: Quais sistemas operacionais você acompanha?

Para ver a lista de sistemas operacionais atualmente monitorados, selecione a estatística "Sistema operacional" e escolha a opção de gráfico de "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os navegadores atualmente rastreados.

PESQUISA: Quais mecanismos de pesquisa você rastreia?

Para ver a lista dos mecanismos de pesquisa rastreados atualmente, selecione a estatística "Mecanismo de pesquisa" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os mecanismos de pesquisa atualmente rastreados.

Estamos sempre dispostos a melhorar nossa detecção, especialmente em relação aos mecanismos de pesquisa locais / regionais. Se você quiser sugerir um mecanismo de pesquisa para adicionarmos à nossa detecção, entre em contato conosco e forneça um exemplo de URL de referência.

MOBILE: Como você define um dispositivo móvel?

Definimos um dispositivo móvel como um dispositivo de computação de bolso, normalmente tendo uma tela com entrada de toque ou um teclado em miniatura.

CELULAR: Como você rastreia dispositivos móveis?

Rastreamos mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês na rede Statcounter de mais de 2 milhões de sites. Analisamos cada visualização de página para reunir o máximo de informações possível. Com cada visualização de página, uma string useragent é enviada, o que nos permite determinar o navegador e o sistema operacional usados ​​e também estabelecer se a visualização de página veio de um dispositivo móvel. Desta forma, determinamos o uso de dispositivos móveis, navegadores e sistemas operacionais.

MOBILE: Como você calcula os números da pesquisa móvel?

Rastreamos mais de 10 bilhões de visualizações de página por mês na rede Statcounter de mais de 2 milhões de sites. Analisamos cada visualização de página para reunir o máximo de informações possível. Com cada visualização de página, uma string useragent é enviada, o que nos permite determinar o navegador e o sistema operacional usados ​​e também estabelecer se a visualização de página veio de um dispositivo móvel. Além disso, examinamos as informações da string de referência para estabelecer o mecanismo de pesquisa usado (se houver). Desta forma, determinamos a popularidade dos vários motores de busca em dispositivos móveis.

CELULAR: Quais navegadores de celular você acompanha?

Para ver a lista de navegadores móveis atualmente rastreados, selecione a estatística "Navegador móvel" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os navegadores móveis atualmente rastreados.

CELULAR: Quais mecanismos de pesquisa para celular você rastreia?

Para ver a lista de mecanismos de pesquisa móveis atualmente rastreados, selecione a estatística "Pesquisa móvel" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os mecanismos de pesquisa móveis atualmente rastreados.

CELULAR: Quais sistemas operacionais móveis você rastreia?

Para ver a lista de sistemas operacionais móveis rastreados atualmente, selecione a estatística "Sistema operacional móvel" e escolha a opção de gráfico "Barras". Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os sistemas operacionais móveis atualmente rastreados.

CELULAR: Por que o Symbian teve uma queda significativa em abril de 2012?

Em abril de 2012, realizamos uma atualização de detecção do sistema operacional da Nokia. Antes disso, os dispositivos Nokia (incluindo alguns dispositivos S40) foram agrupados em grande parte no sistema operacional Symbian. Com a ajuda da Nokia e de vários usuários individuais, esse erro foi corrigido em 23 de abril de 2012 e, a partir dessa data, todos os dispositivos Nokia agora são rastreados como Symbian, S40 ou Meego, conforme apropriado. Quando todos os sistemas operacionais móveis são combinados, a Nokia atualmente continua sendo o fornecedor líder de dispositivos móveis.

Pedimos desculpas por qualquer inconveniente causado por este descuido e encorajamos todos os nossos usuários a usar esta ferramenta para verificar e / ou sugerir alterações em nossa detecção. Muito obrigado a todos que nos ajudaram neste assunto. Como sempre, agradecemos seus comentários, portanto, não hesite em nos contatar se tiver perguntas ou comentários.

TABLET: Como você define um tablet?

Definimos tablet como um dispositivo de computação portátil, maior do que um dispositivo móvel, com uma interface touchscreen.

Especificamente, os seguintes dispositivos são detectados como tablets e representam pelo menos 0,01% da participação no uso de tablets (dezembro de 2013):

Apple iPad
Samsung Galaxy Tab
Samsung Galaxy Tab 2
Google Nexus 7
Samsung Galaxy Note 10.1
Amazon Kindle Fire HD 7 "
Samsung Galaxy Tab 2 7.0
RIM BlackBerry PlayBook
Microsoft Surface RT
Amazon Kindle
Amazon Kindle Fire HD 8.9 Wi-Fi
Asus Transformer Pad TF300T
Acer Iconia Tab A500
Asus Transformer TF101
woPad A10
Google Nexus 10
Samsung Galaxy Tab 7.7
Sony Tablet S
Barnes & Noble Nook BNTV250
Toshiba AT100
Acer Iconia Tab A200
Motorola Xoom
Lenovo IdeaTab A2107
HP TouchPad
Barnes & Noble NOOK BNRV200
Asus Eee Pad Transformer TF201
Motorola MZ601
Motorola MZ604
Acer Iconia Tab A100
Amazon Kindle Fire HD 8.9 WAN
HTC Flyer
ViewSonic ViewPad
Acer Iconia Tab A501
Amazon Kindle 3.0
Samsung Galaxy Tab 7.0
Coolpad Desconhecido
Lenovo IdeaTab A1-07
Vodafone Desconhecido
ZTE Desconhecido
Motorola MZ605
Pandigital SuperNova
Archos 80 G9

MÍDIAS SOCIAIS: Quais sites de mídia social você acompanha?

Alguns dos sites de mídia social que rastreamos incluem: Google+, LinkedIn, Facebook, StumbleUpon, YouTube, Twitter, reddit, Digg, MySpace, NowPublic, iWiW, orkut, Fark, Delicious, VKontakte, Hi5, Yahoo! Buzz, Vimeo, Mixx, FriendFeed, Hyves, Bebo, Tuenti, Kaboodle, Odnoklassniki.

Observe que apenas os 7 principais sites de mídia social aparecem em nossos gráficos.

Para ver uma lista dos sites de mídia social que rastreamos, selecione a estatística "Mídia Social", escolha a opção de gráfico "Barras" e selecione o período de tempo escolhido. Em seguida, clique em "Baixar dados" - o arquivo baixado listará todos os sites de mídia social rastreados no período de tempo especificado.

Estamos sempre dispostos a melhorar nossa detecção, especialmente em relação a sites de mídia social locais / regionais, se você quiser sugerir um site de mídia social para adicionarmos à nossa detecção, entre em contato conosco e forneça o URL relevante.

MÍDIAS SOCIAIS: Como você calcula as estatísticas das mídias sociais?

Classificamos os sites de mídia social de acordo com suas capacidades de geração de tráfego, ou seja, a quantidade de tráfego que eles se referem a outros sites. NÃO classificamos os sites de mídia social de acordo com a quantidade de tráfego que recebem. Para saber mais sobre nossa metodologia, visite este link.

MÍDIA SOCIAL: Como você calcula estatísticas para o Twitter?

Classificamos os sites de mídia social de acordo com suas capacidades de geração de tráfego, ou seja, a quantidade de tráfego que eles se referem a outros sites.

Antes de 24 de agosto de 2011, as referências do Twitter nas Estatísticas Globais da Statcounter eram subestimadas. Isso ocorre porque muitos clientes do Twitter de terceiros não fornecem informações de referência. As estatísticas de referência foram amplamente baseadas, portanto, em referências de referências do twitter.com de muitos clientes do Twitter para celular / desktop que não estavam disponíveis.

Enquanto o Twitter vinha testando seu serviço de encurtamento de link automático há algum tempo, o novo recurso t.co foi lançado em grande escala em agosto de 2011. Você pode aprender mais sobre o encurtador de URL t.co aqui.

O uso desse encurtamento de link automático agora permite uma análise mais precisa das referências do Twitter. Em outras palavras, links de referência que antes não estavam disponíveis devido ao uso de clientes do Twitter de terceiros agora podem ser rastreados com sucesso.

A partir de 24 de agosto, atualizamos nossa detecção e agora incluímos links t.co para o Twitter. Em muitas regiões, isso resultou em um salto significativo para o Twitter em nossos gráficos de estatísticas de mídia social.

Deve-se notar que é possível que os links t.co sejam copiados do Twitter e colados em um blog ou outro site. Nesse caso, uma referência t.co seria incluída como uma referência do Twitter em nossas Estatísticas globais, apesar da referência ter vindo de um site diferente. Esse cenário indica que as referências do Twitter agora podem ser um pouco exageradas, no entanto, esperamos que tal exagero seja pequeno.

DIGG VS REDDIT: O que essa estatística significa?

Em agosto de 2010, Digg lançou a versão 4 de sua plataforma e causou revolta entre seus usuários.

Em protesto, parecia que muitos usuários começaram a migrar para o site rival Reddit. e isso foi confirmado por uma análise especial conduzida por nós na Statcounter Global stats. Devido ao interesse significativo em seus desempenhos relevantes, publicamos uma estatística especial "Digg vs Reddit" que analisa as capacidades de geração de tráfego do Digg e do Reddit apenas - nenhum outro site de mídia social foi incluído.

NOTA: Como esta estatística é uma comparação apenas do Digg e do Reddit, qualquer gráfico de linha gerado usando essas estatísticas deve somar 100% em cada ponto (ou seja, as linhas de tendência serão imagens espelhadas uma da outra).

Consulte nossas estatísticas de "Mídia Social" para obter informações sobre o desempenho dos outros principais sites de mídia social.

Posso ver as informações de cada país?

Para visualizar uma planilha mensal contendo um detalhamento percentual do uso de navegador, navegador móvel, versão do navegador, dispositivo móvel versus desktop, sistema operacional ou sistema operacional móvel para cada país, acesse o link apropriado:

Você pode definir os parâmetros YEAR e MONTH para selecionar um mês necessário, por exemplo para selecionar fevereiro de 2012, acesse https://gs.statcounter.com/download/browser-country/?year=2012&month=2

Se nenhum parâmetro for fornecido, os dados do mês mais recente serão retornados por padrão.

Os dados estão disponíveis a partir de julho de 2008.

Os dados de um determinado mês só ficarão disponíveis no segundo dia do mês subsequente.

Você publica estatísticas do mecanismo de renderização junto com as versões do navegador. Por exemplo, Gecko e Presto?

No momento, não publicamos estatísticas do mecanismo de renderização, no entanto, essa sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa equipe de desenvolvimento.

Seria possível obter essas estatísticas para um determinado estado dos EUA, por exemplo, Califórnia?

No momento, não publicamos estatísticas por estado, no entanto, essa sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa Equipe de Desenvolvimento.

Você fornece estatísticas de evolução do volume de tráfego por continente / país / zona de idioma / assunto / palavra-chave / nicho?

No momento, não publicamos estatísticas de evolução de tráfego, no entanto, esta sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa Equipe de Desenvolvimento.

Você fornece estatísticas de uso do cliente de e-mail?

No momento, não publicamos estatísticas de clientes de e-mail, no entanto, essa sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa Equipe de Desenvolvimento.

Vocês fornecem rastreamento de flash / shockwave / unidade / javascript?

No momento, não publicamos estatísticas de flash / shockwave / unidade / javascript, no entanto, esta sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa Equipe de Desenvolvimento.

Você publica uma análise mais detalhada dos dados móveis, por exemplo dispositivo, modelo e / ou agente do usuário?

No momento, não publicamos estatísticas móveis mostrando dispositivo / modelo / agente de usuário, no entanto, esta sugestão foi registrada e está sendo avaliada por nossa equipe de desenvolvimento.


Informação sobre o autor

Afiliações

Escola de Ciências Biológicas, Universidade de Queensland, St Lucia, Queensland, 4072, Austrália

Smithsonian Environmental Research Center, Edgewater, Maryland, 21037, EUA

School of Earth, Atmosphere and Environment, Monash University, Clayton, Victoria, 3800, Austrália

School of Earth and Environment Sciences, Oceans Institute, University of Western Australia, Crawley, Western Australia, 6009, Austrália

Research School of Biology, The Australian National University, Acton, Australian Capital Territory, 2601, Austrália

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Contribuições

C.E.L. e I.C.F. iniciou o estudo enquanto R.E.R. e M.C.B. contribuiu para o desenvolvimento do estudo ao longo do tempo. C.E.L., I.C.F., R.E.R. e M.C.B. conduziu o trabalho de campo. S.H. contribuiu com a análise espacial. Todos os autores contribuíram para a redação do manuscrito.

Autor correspondente


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