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Relação postgis QGIS2.6 entre tabelas

Relação postgis QGIS2.6 entre tabelas


Tenho três tabelas no Postgis:

  1. pontos chamados localização (gid (pkey), nome) exemplo (1, Paris)
  2. temperaturas denominadas Temp (idTemp (pkey), TempValue, data) exemplo (1,12,2015-01-01)
  3. relação entre os dois: TemperatureAtLocation (gid, idTemp)

O objetivo é exibir todas as temperaturas detectadas em Paris em Qgis, se possível, ao passar o mouse ou clicar no símbolo da cidade ou em qualquer solução amigável. Eu verifiquei se existe alguma ação disponível para a camada vetorial, mas tive pouco sucesso.


Eu não acho que você pode ou deve fazer isso com QGIS.

Eu faria isso no banco de dados com uma visão. Isso é simples e funcionará com qualquer software, além de não ser necessário recriá-lo todas as vezes.

Você deve estar ciente de como fazer a junção, mas apenas para sua informação, aqui está o pseudocódigo:

selecione * em Local como L junte TemperatureAtLocation como J em L.gid = J.gid junção externa Temp como T em J.idTemp = T.idTemp

(Eu esqueci quais tipos de junções, apenas brinque até que funcione!). Obviamente, quando você tiver sua seleção funcionando, torne-a uma visão com 'criar visão vTempLocations como…'.

Agora o QGIS irá carregar essa visão como se fosse uma tabela espacial. Você também pode fazer algumas visualizações resumidas fazendo grupo por cláusula no final e calculando a média (valor temp). Agrupar por dia pode ser bom, então ter um mínimo / máximo / médio?


Eu finalmente obtive minha resposta com uma pesquisa mais precisa através do site. No momento ele faz o que eu espero, não é muito legal, mas está ok. A ideia principal é que Qgis pode gerenciar por si só tabelas relacionais com sua funcionalidade de "relação" nas propriedades do projeto. Eu deveria ter dado uma olhada nisso. Então, aqui está a descrição passo a passo: http://blog.vitu.ch/10112013-1201/qgis-relations


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Usando características do ambiente construído para prever caminhadas para exercício

Fundo: Ambientes propícios para caminhadas podem ajudar as pessoas a evitar estilos de vida sedentários e doenças associadas. Estudos recentes desenvolveram modelos de capacidade de caminhar combinando várias características do ambiente construído para prever a caminhada de forma ideal. O desenvolvimento e teste de tais modelos com os mesmos dados pode levar a superestimar a capacidade de prever o caminhar em uma amostra independente da população. Estimativas mais precisas de ajuste de modelo podem ser obtidas dividindo uma única população de estudo em conjuntos de treinamento e validação (abordagem de validação) ou por meio do desenvolvimento e avaliação de modelos em diferentes populações. Usamos essas duas abordagens para testar se as características do ambiente construído perto de casa predizem caminhadas para exercícios. Os participantes do estudo viviam no oeste do estado de Washington e eram membros adultos de uma organização de manutenção da saúde. Os dados de atividade física utilizados neste estudo foram coletados por entrevista telefônica e selecionados por sua relevância para as doenças cardiovasculares. Para limitar a confusão por condições prévias de saúde, a amostra foi restrita a participantes com boa saúde autorreferida e sem história documentada de doença cardiovascular.
Resultados: Para 1.608 participantes que atenderam aos critérios de inclusão, a idade média foi de 64 anos, 90 por cento eram brancos, 37 por cento tinham diploma universitário e 62 por cento dos participantes relataram que caminhavam para fazer exercícios. Características do ambiente de construção única, como densidade residencial ou conectividade, não predizem significativamente a caminhada para o exercício. Os modelos de regressão usando várias características do ambiente construído para prever a caminhada não tiveram sucesso em prever a caminhada para exercícios em uma amostra populacional independente. No conjunto de validação, nenhum dos modelos logísticos teve um intervalo de confiança da estatística C excluindo o valor nulo de 0,5, e nenhum dos modelos lineares explicou mais de um por cento da variância no tempo gasto caminhando para o exercício. Não detectamos diferenças significativas na caminhada para exercício entre áreas censitárias ou códigos postais, que foram usados ​​como proxies para bairros.
Conclusão: Nenhuma das características do ambiente construído previu significativamente a caminhada para o exercício, nem as combinações dessas características predizem a caminhada para o exercício quando testada usando uma abordagem de resistência. Esses resultados refletem uma falta de variação em nível de bairro na caminhada para exercícios para a população estudada.

Ambientes que tornam a caminhada viável e atraente foram rotulados como "voltados para o pedestre". [1] ou "caminhável". [2] Esses ambientes podem ajudar os residentes locais a manter estilos de vida ativos e evitar problemas de saúde para os quais o comportamento sedentário é um fator de risco conhecido, incluindo obesidade, diabetes, doenças cardiovasculares e alguns tipos de câncer. [3] Densidade residencial, conectividade, combinação de uso da terra, instalações, caminhos e características estéticas foram estudados como preditores de caminhada ou atividade física, [1,2,4,5,6,7,8,9,10, 11,12], mas os resultados desses estudos não foram consistentes. Densidade residencial e conectividade, por exemplo, estão associadas a caminhadas ou atividades físicas em alguns estudos, [13,14,15] mas não em outros. [16,17] Achados inesperados, mas significativos também foram relatados, incluindo mais caminhadas ou atividades físicas em bairros com acesso reduzido a lojas, [18,19] menos instalações para atividades físicas [20,21] ou más condições das calçadas. [22]

A discordância entre os estudos pode ser devida a diferenças nas populações, discordância entre percepções e medidas objetivas do ambiente, ou medidas ambientais em níveis agregados que mascaram variações relevantes em pequena escala. [1,4,9] Mais especificamente, os indivíduos podem responder de forma diferente ao seu ambiente, dependendo de sua idade, riqueza, posse de carro, funcionamento físico, atitudes, preferências ou outras características. As diferenças entre as características percebidas da vizinhança e as características medidas objetivamente são potencialmente problemáticas porque ser ativo pode mudar as percepções de alguém sobre o ambiente, tornando difícil identificar separadamente o efeito das características ambientais na atividade. Por outro lado, as percepções e características objetivas podem diferir porque a área medida por meio de dados geográficos "objetivos" não reflete o ambiente como experimentado, [23,24] ou porque a escala é muito grande ou porque a forma não é personalizada para refletir o objetivo pertinente de limites sociais ou físicos é colocado entre aspas aqui porque este termo foi usado para indicar que os dados vieram de uma fonte externa, como uma agência governamental ou empresa comercial, fontes que podem fornecer dados imprecisos ou tendenciosos.

As associações entre as características do ambiente construído e a atividade física também podem depender da precisão ou da natureza da medição da atividade física. É importante notar que as características do ambiente construído que têm sido usadas para avaliar a capacidade de caminhar da vizinhança podem influenciar a caminhada como meio de transporte [2,7,25,26]. Nosso estudo, por outro lado, avalia se essas características estão associadas a caminhando para o exercício. As características do ambiente construído estão mais fortemente correlacionadas às atividades relacionadas ao transporte, especialmente caminhadas e ciclismo, que ocorrem dentro do contexto ambiental do estudo. [17,19,27,28,29] No entanto, medidas de atividade física de lazer, incluindo caminhada para fins de exercício ou recreação, também podem merecer atenção por causa da ligação entre atividade física de lazer e saúde. Em nosso estudo, caminhada para exercícios foi medida por causa da associação estabelecida entre caminhada regular ou rápida e saúde cardiovascular. [30,31,32,33] Estudos anteriores de caminhada para exercício ou outra atividade física de lazer forneceram algum suporte para a relevância da densidade residencial, conectividade de ruas, disponibilidade de calçadas, proximidade de destinos potenciais ou centros de fitness e parques para esses resultados. [1,22,34,35,36,37,38,39,40] No entanto, deve-se observar que as características do ambiente construído que medimos podem ter relevância para a saúde pública por meio de um caminho que não inclui caminhada para exercícios.

Uma fonte final de inconsistência entre as associações publicadas das características do ambiente construído com a atividade física merece atenção: testes múltiplos ou construção de modelos empíricos que podem aumentar os erros do tipo I (associações positivas falsas). Mesmo no cenário de medição cuidadosa, o potencial para resultados falso-positivos é aumentado pela prática de triagem de numerosas características do ambiente construído para associações positivas, e publicando-as sem replicação independente. Uma das maneiras pelas quais os estudos do ambiente construído e da saúde podem limitar associações falsas positivas é por meio da criação e validação de um modelo de capacidade de locomoção ou índice combinando várias características do ambiente construído para prever de maneira ideal a caminhada. [27,41,42,43] A prática comum de desenvolver e testar modelos usando os mesmos dados, no entanto, pode levar a superestimar o ajuste e a previsão do modelo. [44] Estimativas mais precisas de ajuste do modelo podem ser obtidas dividindo uma única população de estudo em conjuntos de treinamento e validação (abordagem de validação) ou por meio do desenvolvimento e teste de modelos em diferentes populações. [45] Uma abordagem de validação envolve exploração e ajuste de modelo para uma seleção aleatória dos dados do estudo, chamado de conjunto de treinamento. Os dados restantes, chamados de validação ou conjunto de teste, são reservados para replicação dos resultados iniciais e para estimar o quão bem o modelo se ajustaria a uma amostra independente de dados. É improvável que achados falsos positivos sejam replicados no conjunto de validação.

Neste estudo, os dados de uma população saudável no estado de Washington foram analisados ​​usando uma abordagem de validação. Nosso objetivo foi avaliar se as características do ambiente construído perto de casa poderiam ser usadas para prever caminhadas para exercícios. Criamos modelos usando as características do ambiente construído perto do endereço residencial de cada participante para prever a caminhada para exercícios e, em seguida, avaliamos esses modelos em um subconjunto aleatório dos dados do estudo. Também avaliamos modelos com base em dados de um estudo descrito anteriormente, usando uma estrutura de amostragem diferente dentro da mesma região. [27,42]


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Assista o vídeo: QGIS User0015 - PostGIS Setup