Как выровнять участок на даче: ✅ Как правильно выровнять участок на даче 🏡

Содержание

Выравнивание участка, особенности — фото примеров

Постройка надежного загородного дома со всеми возможными пристройками осуществима только на территории с ровным рельефом земли.

Сделать ее такой — крайне трудоемкая и сложная задача. Поэтому человеку, который планирует крупные работы по исправлению рельефа, необходимо знать способы и особенности выравнивания дачного участка. Это поможет произвести работу максимально качественно и надежно.

Процесс выравнивания дачного участка можно подразделить на две основные части: предварительный этап, на котором производится подготовка земельного участка, и непосредственно этап выравнивания

к оглавлению ↑

Подготовка территории

Перед началом выравнивания необходимо произвести предварительную подготовку земли к этому процессу. В первую очередь необходимо как-то разметить границы территории. Проще всего это сделать можно при помощи забивания колышек в углы выравниваемого земельного участка, а после соединить их лентой или веревкой.

Следующим шагом будет вычищение земли от мусора, коряг, деревьев, кустарников и временных построек. В общем, всего того, что будет мешать выравниванию.

Разметка границ участка

Уже на этом этапе можно производить работу как собственными руками, так и при помощи подходящих для этого дела машин.

Если участок для разравнивания маленького размера, то простого размещения колышков на его границах будет достаточно. Если такая территория средней или крупной площади, то необходимо дополнительное его разделение на несколько меньших секторов. Данная операция проводится только тогда, когда земля будет выравниваться при помощи ручного метода. Ведь колышки с веревками будут просто мешать работе крупногабаритной техники. Для квадратного участка земли стандартно выделяется 9 одинаковых квадратов (3 ряда, по 3 в каждом). Если территория для выравнивания многоугольной формы, то к ним добавляются дополнительные секторы. Разграничение производится тоже при помощи колышков.

А соединяются они веревкой, которая должна быть повешена параллельно будущему ровному участку. Это станет примерным ориентиром для выравнивания.

Разграничение участка при помощи колышков

к оглавлению ↑

Выравнивание

Когда вся подготовительная часть завершена можно приступать к непосредственно этапу выравнивания. Ее можно производить ручным трудом, при помощи дачных инструментов, а можно применять спец. технику (тракторы, культиваторы и так далее). С такой задачей на маленьком участке можно без особых проблем справиться, используя только лопату, метр, тачку, грабли и прочие инструменты, которые всегда хранятся на даче. В случае их отсутствия можно позаимствовать у соседей. Но на больших земельных массивах без строительной техники не обойтись.

На небольших участках выравнивание можно произвести вручную

Теперь следует определиться с тем, что делать с плодородной почвой. Если сам участок имеет наклон, то ее следует временно убрать, а выравнивать нижний земельный слой. После этого плодородную почву можно вернуть на место. В случае же проведения земельных работ при помощи строительной техники гораздо проще купить новый верхний слой земли, а после их окончания заложить его сверху.

Выравнивание участка при помощи спецтехники

Если на определенном месте планируется установка дома или других пристроек, то размещать там плодородную почву не имеет никакого смысла. В такой ситуации можно просто поднять землю до нужного уровня дополнительным присыпанием.

Рекомендация от бригадира с многолетним стажем:

К выравниванию участка лучше всего приступать в солнечную безветренную погоду, когда земля достаточно сухая. С ней будет легче работать, а отсутствие дождя и ветра не даст превратиться почве в грязь.

к оглавлению ↑

Способы и особенности выравнивания дачного участка самостоятельно

Такой способ выравнивания отнимает много времени. Но дачник сможет справиться собственными силами или с помощником. И не придется тратить дополнительные деньги на оплату аренды строительной техники и работу мастеров.

С самого начала необходимо снять слой плодородной почвы, не менее двадцати сантиметров. Для этого потребуется штыковая лопата и тачка. Убрать выкопанную землю лучше всего на край участка, где она не будет мешаться. Выравнивать надо уже открывшийся грунт, перекапывая землю с возвышений и перенося ее в места углубления. После этого ее следует разравнять граблями. В случае необходимости докупить грунта и закрыть оставшиеся дефекты рельефа.

Выравнивание участка граблями

Проверять ровность территории при помощи строительного уровня. Вместо него можно использовать обычную доску. Прикладывать ее к земле и смотреть полностью ли она соприкасается с ней. Также можно ориентироваться на протянутые веревки между колышками секторов.

Проверка ровности при помощи доски

Рекомендуется дать грунту не меньше недели времени. За это время он станет плотнее прилегать к земле. Этот проводить не обязательно, его можно пропустить в порядке срочности. Но тогда на само уплотнение придется потратить большее количество времени и сил.

Следующим шагом будет самостоятельная утрамбовка грунта. Для этой подойдет ручной каток или его альтернатива. Его можно купить, попросить у соседа или сделать самодельный аналог, например, из ровной железной бочки, наполненной водой. Провести катком вдоль участка и потом поперек, а после опять проверить ровность поверхности. Конечным этапом будет возвращение на место плодородного слоя поверх грунта с последующей утрамбовкой.

Утрамбовка почвы ручным катком

Другим вариантом утрамбовки будет обкладка всех секторов территории вместе или поочередно листами фонеры или какими-нибудь плоскими досками. Дальше следует подать статическую нагрузку на них. Можно давить своим весом, прохаживаясь по доскам, обложить камнями или тяжелой арматурой. Для большей плотности земли и лучшей утрамбовки можно оставить нагрузку на несколько дней.

Утрамбовка земли досками

Если дачный участок маленьких размеров, а сами неровности не очень явные, то достаточно будет перераспределить верхние слои почвы, а после утрамбовать.

Нестандартным инструментом для разравнивания послужит деревянная вертикальная лестница. Достаточно привязать к каждому из ее концов по веревке, а после пройтись с таким самодельным сооружением по земле. Лестница довольна тяжелая, поэтому вполне подойдет для разравнивания заданного участка земли.

Принцип выравнивания земли лестницей

к оглавлению ↑

При помощи строительной техники.

Подобный способ выравнивания быстрее в исполнении и не требует больших физических нагрузок. Ровность земли будет несравненно выше, чем при ручном способе исполнения. Но он выйдет дороже, так как придется оплачивать аренду техники.

А также работу профессионалов по высокой часовой ставке.

Сначала следует составить общий план земельных работ и определить то, какая техника для них потребуется, в зависимости от типа неровностей. Первым шагом в выравнивании участка будет снятие плодородного слоя почвы при помощи трактора с последующим убиранием его на незадействованный край территории. Так, чтобы эта земля не мешалась.

Снятие верхнего слоя почвы трактором

После начинается процесс устранения дефектов. С возвышенностей удаляется грунт и распределяется по ямам и ухабам. Делать это можно при помощи того же трактора, задействовать бульдозер, а в труднодоступных местах производить работу при помощи экскаватора или вручную, лопатой и тачкой. Лишнюю землю следует равномерно распределить по всей поверхности участка для выравнивания.

Распределение грунта по ямам

Следующим шагом станет разравнивание грунта. Сделать это можно при помощи грейдера, мини-бульдозера или культиватора.

Выравнивание участка грейдером

Культиваторы применяются двух видов: горизонтальные, это более легкий и компактный вариант такой техники, нацелен на выравнивание и обработку верхних слоев почвы, и горизонтальные, такие культиваторы более мощные и громоздкие, способны обрабатывать и выравнивать более плотный грунт.

Процесс выравнивания земли культиватором

к оглавлению ↑

Нестандартные ситуации

Если изначально участок расположен под большим уклоном, то его в процессе выравнивания можно преобразовать во многоярусную территорию, вместо ровной земли, но под углом.

Принцип работы тот же самый, но предварительную секторизацию необходимо производить не только по квадратам, но и по уровням, если вы решили проделать работу самостоятельно.

Участок, расположенный под уклоном

Каждый ярус выравнивается по отдельности, но важно чтобы они были параллельны друг другу. Расстояние между ними и их количество рассчитывается исходя из вертикального расстояния между самой нижней и верхней точке на участке. Например, если высота уклона примерно равна 80 сантиметров, то можно сделать два яруса с расстоянием между ними в 40 см или три, но с расстоянием в 25 см. Во время работы строительной техники к каждому ярусу должен быть устроен специальный заезд.

Выравнивание земельного участка ярусами

Полученные уровни-промежутки можно красиво обложить камнями, между которыми проделать несколько небольших дорожек. Также можно устроить мини-водопад или просто ручеек. Но следует их уплотнить, для большей надежности. К примеру, оградить камни от почвы водонепроницаемой тканью.

Переходы между ярусами, украшенные камнями

При подобной планировке жилые сооружения необходимо воздвигать на самом высоком уровне.

Многоярусный загородный участок станет довольно необычным решением, а также решит проблему общего уклона территории. Плюс ко всему выглядеть это будет довольно необычно, радуя своим внешним видом, как гостей, так и хозяев

Многоярусный дачный участок

Вместе со стандартным выравниванием на дачной территории можно искусственно исказить рельеф. Например, возвести гору или углубление под водоем. Такой способ и особенность выравнивания для дачного участка станет очень оригинальным решением. Благодаря нему для дачи можно будет придать более естественный и первозданный вид, будто горы или углубления устроила сама природа, а не человек.

Искусственая гора с водоемом на участке

к оглавлению ↑

Полезные советы

Выравнивание при помощи подручных средств все равно лучше производить не в одиночку, а в компании с помощником. И не только из-за большей скорости выполнения задачи, а еще и из-за того, что две пары глаз смогут сделать участок значительно ровнее, чем одна.

Вторую утрамбовку, уже плодородного слоя, лучше всего будет производить на следующий день после дождя, так он лучше уложится.

Выбор способа выравнивания

При полном ознакомлении со способами и особенностями выравнивания дачного участка встает проблема выбора подходящего метода. В первую очередь отталкиваться следует от размера территории. Рассмотрим три варианта:

Участок маленьких размеров

Это земельный массив с площадью, которая не превышает 6 соток (600 кв. м). Для него доступны оба способа.

Ручное выравнивание стоит выбирать если вы уверены в своих силах и обладаете достаточным количеством времени. На всю работу уйдет приблизительно два полноценных дачных дня. Для выравнивания необходимо выбирать погожие дни.

Маленький участок вполне можно выровнять граблями

Выравнивание при помощи строительной техники стоит выбирать, если вы обладаете небольшим бюджетом, а участок доступен для заезда в него спец. машин.

Участок средних размеров

Это территория площадью от 6 до 10 соток. Ручной метод выравнивания также доступен, но займет не менее четырех дней работы от зари до зари. Но способ с использованием спец. техники наиболее предпочтителен, ведь затраченное время будет гораздо ниже, хоть и выйдет дороже.

Средний по величине участок можно выровнять катком

Большой участок

Для участка размером более 10 соток собственноручное выравнивание земли почти что невозможно. Полагаться стоит только на строительную технику, но и в таком случае работа может затянуться на несколько полноценных дней, а цена будет довольна высока. Зато заказчик получит идеально ровный участок.

Выравнивание большого участка лучше доверить грейдеру

Соотнеся размер участка и собственный бюджет, хозяин дачи сможет выбрать оптимальный способ выравнивания.

к оглавлению ↑

Дренажная система

В случае долгого застоя воды на территории выравнивать участок следует под небольшим углом, до трех градусов. А в нижней точке устанавливать дренажную систему стока. Делается это для того, чтобы избежать застоя воды, который приведет к медленному разрушению рельефа. Такая планировка позволит стечь ей в дренаж, а после уйти под землю или за пределы участка.

Если на участке глинистая или подобный тип почвы, то вода не будет под нее уходить, а скатываться в низ территории и застаиваться там, постепенно уже разрушая грунт и почву. В такой ситуации вместе с выравниванием появляется необходимость установки дренажной системы. Можно сделать простой ее вариант или продвинутый.

Стоковая яма

Это простейший вариант дренажной системы. В конце участка под уклоном следует выкопать продольную траншею глубиной примерно в полметра. После этого ее дно необходимо забить осколками кирпича или чем-то подобным. Потом засыпать это все песком, а сверху наложить гравия. В конце заполнить остатки ямы выкопанной оттуда же землей.

Схема дренажной ямы

Продвинутая система

Можно организовать продвинутую дренажную систему закрытого типа. Углубление для траншеи должно составлять 70 сантиметров, а ширина 30 сантиметров. Трубу, которая будет помещена туда следует обложить ветками или гравием, или всем вместе. По участку расположить один или несколько водоприемников, в зависимости от площади территории.

Организация дренажной системы закрытого типа

Выбор варианта дренажной системы

Хоть первый вариант более простой в исполнении, но второй гораздо качественнее. Соответственно, при наличие денежных средств, а также определенного количества времени лучше всего будет установка продвинутой дренажной системы закрытого типа.

к оглавлению ↑

Особенности и преимущества ровного участка

Главной особенностью и преимуществом ровного дачного участка станет последующая легкость его перепланировки.

На гладкой поверхности станет гораздо проще построить фундамент к жилым помещениям, а также различные пристройки. Установка дома на ровном участке гораздо надежнее, ведь производимая нагрузка будет равномерно распределяться по всей площади земли

Фундамент, построенный на выровненной поверхности, гораздо надежнее

На ровной территории будет намного легче постелить газон, а после ухаживать за ним. Также появляется возможность проложить асфальтовые дорожки по всему периметру участка.

Газон на ровном участке выглядит эстетичнее

На огороде будет легче заниматься посадкой овощей, ягод и фруктов из-за общей культивации почвы, а также ровности территории. Аналогичная ситуация будет и с садом.

Немаловажной особенностью и преимуществом выравненного дачного участка, по сравнению с тем на котором множество ям и ухабов, станет его внешний вид. На ровные тропинки, асфальт и газон будет гораздо приятнее, чем на множество неровностей и прочих дефектов рельефа.

Система дорожек на ровном участке

Для многих это преимущество является основополагающим, а остальные — приятные, но немаловажные дополнения.

Добиться общей ровности поверхности участка — довольно трудоемкая и сложная в исполнении задача. Если не понимать основополагающих принципов и понадеяться на общее понимание того, как выглядит ровная земля, то можно разровнять территорию так, что потом для специалистов работы станет больше, чем было изначально. Поэтому в таком деле лучше ориентироваться на профессиональные познания. Также следует тщательно разобраться в каждом отдельном элементе задачи.

Доверьте работу специалистам, чтобы добиться качественного выравнивания

Полное ознакомление со способами и особенностями выравнивания дачного участка позволит понимать то, как и что следует делать. Благодаря полученным знаниям можно будет самостоятельно или с небольшой помощью сделать ровной территорию участка маленьких и средних размеров. А дачникам, во владении которых находится крупный земельный надел, это даст понимание общего алгоритма действий строительных бригад. Что позволит сэкономить на услугах профессионалов, которые любят навязывать дополнительные и абсолютно ненужные услуги.

к оглавлению ↑

Видео

 


Автор: Михаил Бонд

Рейтинг:
Загрузка. ..

Понравился пост? Поделись с друзьями!

Как выровнять дачный участок

Окончание работ на дачном участке в основном связывается с обязательным наличием нескольких почти священных атрибутов для дачника – ухоженного сада, примерного огорода и идеально подстриженного газона.

И если с первыми двумя моментами можно немного повременить, ведь деревья вырастают не сразу, а огород постоянно находится в процессе ухода, то с газоном получается удачно далеко не всегда – слишком уж хлопотный это участок работы.

Но это, кажется с первого взгляда, опытный дачник отлично знает, что газон на даче это прежде всего долгая и кропотливая работа подготовительная работа а уже непосредственно сам уход – это одно из удовольствий дачной жизни.

Что лежит в основе правильного газона

Технологически современный газон – это целый комплекс различных технологий и способов выращивания травяного покрова на открытой площадке. Здесь переплетаются и агротехника подбора газонной травы и технология полива и аэрации, и сезонный уход, но больше всего на конечный результата идеально подстриженного участка влияет работа связанная с выравниванием участка.

Правильно выровнять дачный участок означает получить отличный задел для дальнейшего формирования поверхности под посадку любых растений и установку любых конструкций от разборного шатра до каркасного бассейна. И это нужно сказать очень нелегкий труд, ибо технология подготовки, очистки и формирования финишного слоя требует значительных усилий и ресурсов.


Окончание планирования участка под застройку, поднятие отдельных зон и отведение участка под строительство построек в принципе не мешает начать подготовительные работы. На начальном этапе, обычно не требуется много времени и усилий, а большинство операций можно выполнить своими руками – убрать старые растения, спилить деревья и выкорчевать пни, уничтожить поросль кустарников и деревьев. А еще убрать мусор и очистить поверхность от камней, даже самых маленьких.

Этот этап необходим для того чтобы подготовить правильно всю площадь, на которой планируется проводить выравнивание, и сделать это необходимо своими руками, чтобы быть уверенным в том что все работы проведены правильно и вовремя и что в случае обнаружения дефектов поверхности можно было бы оперативно исправить ситуацию, например, провала грунта на месте где было дерево.

В основе любого правильного ровного газона лежит плотное и твердое основание, на котором и производятся все основные операции работ с землей и растениями. Именно твердое основание и необходимо подготовить на начальном этапе.

С чего можно начать

Технология выравнивания участка условно может быть представлена на примере формирования грядки под овощи на огороде. Сложностей в этом процессе практически нет никакой, а порядок работ выглядит следующим образом:
  • Осенняя уборка урожая и удаление с площадки сорняков;
  • Глубокая перекопка лопатой или обработка культиватором;
  • Весной повторное рыхление почвы;
  • Формирование ровной поверхности грядки;
  • Посадка растений.
Каждый пункт этого плана вполне объясним, и требует простого, но ответственного объяснения. 
Уборка деревьев, кустарников и многолетних насаждений необходима для получения одной большой площадки под газон. Работать, когда виден весь участок намного проще, ведь все изъяны видны как на ладони. Глубокая перекопка, позволит взрыхлить верхний слой почвы, удалить корневую систему сорняков и создаст условия, для того чтобы получить почву, легко поддающуюся обработке. А далее, в отличие от огородных грядок выравнивание под газон имеет несколько иную технологию.

Весенняя фаза работ на участке требует, чтобы земля была готова к выравниванию как по влажности, так и по твердости почвы. Рыхлить  и формировать плоскость газона на излишне увлажненной земле невозможно. Также проблематично работать с большими твердыми комками грунта, а значит оптимальным сроком начала работ по выравниванию участка на даче, будет промежуток времени с момента установления температуры воздуха  +7-10 градусов и до начала активной вегетации растений.

Планирование участка 

Во многом выровнять участок на даче не означает сделать идеально плоский и ровный участок, иногда и на склоне получается замечательный газон, а иногда именно изюминкой участка выступают именно плавные изгибы газона. Но, именно формирование правильной горизонтальной поверхности участка и требует технология выравнивания основания под газон.

На подготовленном участке проводится разметка. Чаще всего используется стандартная схема 9*9 когда площадка условно делится на прямоугольники а потом по линиям и квадратам поочередно проводится выравнивание. В зависимости от размеров площадки выбирается оптимальный размер длины и ширины участков, и в углах вбиваются колышки. Обычно используются деревянные колья 25*25 мм и длиной 45-50 см, для удобства все колья выбираются одинаковые и через каждый сантиметр от верхнего обреза на колья наносится сантиметровая шкала.

На прочно закрепленные колья устанавливается разметка из веревки или шпагата. При помощи гидроуровня определяется самая нижняя и самая верхняя точка участка. Дальше можно своими руками постепенно проводиться выравнивание каждого отдельного квадрата – срезаются возвышенности и засыпаются низины. На этом этапе главное сформировать правильную поверхность в каждом квадрате.

Следующим этапом выступает формирование общей площади будущего газона – при помощи широкого правила выравнивается вся поверхность площадки.  

Уплотнение грунта и подготовка к отсыпке верхнего слоя насыпи

 Сформированное основание необходимо в обязательном порядке закрепить. Для этого этапа понадобится специфический инструмент и несколько необычная спецодежда.
Уплотнение проводится в 2 этапа, только таким образом можно правильно выровнять участок.

Для работы здесь понадобиться:

  • Ручная трамбовка;
  • Ручной садовый каток;
А вот для того чтобы как можно меньше оказывать давление на грунт рекомендуется сделать из фанеры или доски подошвы на обувь. Обычно это прямоугольные фрагменты фанеры или отрезки досок длиной 50 и шириной 25-30 см.  Уплотнение проводится прокатыванием верхнего слоя садовым катком, а позже более интенсивно уплотнение трамбовкой.

 Спецификой этой операции выступает необходимость работы в течение одного дня, и выравнивание и уплотнение необходимо сделать как можно качественней и в наиболее сжатые сроки. Результатом такой работы  должно выйти твердое основание, которое не проваливается при  наступлении на него ногой.
 

Проверка качества участка и исправление ошибок

Основная задача этого этапа работ заключается в формировании верхнего слоя насыпи площадки, и подготовки к посеву газонной травы. Выровнять участок на даче с первого раза не получается во многом даже при использовании культиватора – буквально через 1-2 недели после обработки площадки культиватором после дождя или искусственного увлажнения поливом из шланга верхний слой грунта образует плотную корку, а  нижние слои постепенно будут оседать, возвращаясь к своему обычному плотному состоянию. Также и с уплотненным грунтом, необходимо выждать 1-2 недели, для того чтобы обеспечить естественное оседание почвы.

После этого при помощи длинной и широкой планки и строительного метрового уровня проверяется горизонтальность всех сторон площадки, и выявляются места, требующие дополнительной отсыпки почвы.

Для газона важно разровнять участок максимально равномерно – без впадин и возвышенностей. Проблемные участки, дополнительно обрабатываются, участок снова утрамбовывается, только при этом работы должны проводиться более интенсивно – прокатка катком и обработка трамбовкой по времени проводится в 1,5-2 раза дольше чем во время предыдущего этапа.

Основными ошибками, выявленными при формировании площадки, могут быть не только отдельные проблемные участки на месте где стояло дерево, или была засыпана яма с мусором, здесь может быть обнаружено и такое явление как наклон одного или нескольких углов площадки. В таком случае рекомендуется установить по периметру участка под газон деревянные планки, провести отсыпку грунта и выровнять поверхность правилом, используя планки как маяки.

Окончание работ и подготовка участка к посеву

Традиционным, для такого рода работ выступает требование проводить выдержку между этапами. 1-2 недели ожидания позволят провести работу по подготовке верхнего слоя почвы, очистке его от корневой системы растений, и также своими руками начать ухаживать и за уже сформированной площадкой под газон, периодически поливая его и внося органические удобрения. Рекомендуется 1 раз в 3-4 дня проводить уплотнение поверхности катком и спустя 2 дня поливать участок. 

Финалом работ выступает планировка верхнего слоя почвы толщиной 1,5-2 см и посев газонной травы. Подготовленная земля рассыпается по участку, проводится посев семян, и почва снова уплотняется садовым катком.

Такой несколько растянутый по времени процесс выравнивания участка на даче требует много сил и времени, но результат работы будет радовать теперь не один год.
 

Как легко и без лишних затрат выровнять участок на даче

Далеко не каждый дачный участок расположен на идеально ровной территории. Для некоторых владельцев это представляет серьезную проблему. Одни не могут построить домик или разбить огород, другие – организовать ровный газон. Вместе с тем, выравнивание земельного участка, вполне посильная задача даже для неопытных дачников.

Самостоятельно выровнять территорию можно разными способами. Однако перед тем как приступить к этому, необходимо провести подготовительные мероприятия. Для начала следует определить границы участка, где будут проводиться работы. Для их обозначения в грунт вбивают колья и натягивают между ними веревку.

Затем производят полную уборку территории. Во время этого удаляют все деревья, кустарники, пни, крупные камни. Старые и ненужные постройки полностью разбирают. Высокую траву скашивают, а корни крупных растений выкапывают. Весь мусор собирают и утилизируют. Только после этого переходят земельным работам.

Самый основной и часто используемый способ выравнивания грунта – ручной. Он дешевле всего, хотя и потребует больших физических затрат. Чтобы его осуществить, владельцу дачи понадобятся лопаты, грабли, садовая тележка, колья веревка и строительный уровень. На первом этапе с грунта снимают верхний слой дерна (если он есть), затем отвозят его на край участка, где временно складируют.

Затем осматривают участок и находят точку со средней высотой. Ее отмечают колышком, и используют для дальнейшей ориентации. Оставшуюся территорию разбивают на квадраты по одному метру, обозначают их кольями. Их вершины должны находиться в одной плоскости, которую проверяют строительным уровнем.

 

Когда подготовительные работы завершены, по выступанию кольев определяют, где нужно подсыпать, а где снять лишнюю землю. После завершения земляных работ участок утрамбовывают ручным катком и оставляют на пару недель для осадки грунта. По истечении этого срока, производят коррекцию уровня почвы, а затем возвращают на место дерновой слой.

Сложнее всего выровнять участки с уклоном. Для этого обязательно понадобится привозной грунт. Колышки вбивают попарно, на верхних и нижних точках площадки. Затем между ними натягивают шнур и выравнивают его горизонталь при помощи лазерного нивелира. В результате, визуально обозначится уровень необходимой коррекции поверхности участка. Недостающую почву досыпают при помощи садовой тележки и разравнивают граблями. В завершении ее утрамбовывают ручным катком.

Как выровнять участок на даче самостоятельно?

Большое количество людей, покупая земельный надел, задают себе вопрос: «Как выровнять участок на даче?». Осуществить процесс без посторонней помощи несложно, особенно, если он не очень большой.

Какой инструмент пригодится?

Чтобы выровнять участок на даче, нужно приобрести:

  • Веерные грабли для рыхления грунта.
  • Штыковую лопату.
  • Садовые вилы для вскапывания.
  • Строительный уровень.
  • Брусок, который больше 2 м.
  • Деревянные колышки с разметкой по 10 см. Их понадобится примерно штук десять в зависимости от того, какой площади обрабатываемое пространство.

Выравнивание почвы своими руками

Для начала нужно очистить территорию от сорняков, камней и булыжников, а после этого дать отдохнуть грунту при солнечной погоде 5-6 дней. Следует проверить, чтобы почва быть сухой. Чтобы определить влажность земли, необходимо копнуть штыковой лопатой в глубину тридцать сантиметров. Если грунт легко рассыпается – он готова для разравнивания. А вот когда не рассыпается, стоит подождать еще несколько дней.

После этого граблями можно снять верхний плодородный слой. Потом следует начинать непосредственно выравнивание. Для этого берется земля с высокой точки и засыпается на низкий участок. Делать это нужно штыковой лопатой.

Следующий этап – разложить граблями плодородный слой, отложенный раннее на край участка. Вскопав всю территорию садовыми вилами, нужно разделить ее на девять равных частей по квадрату в три ряда. Приготовленные колышки необходимо вставлять примерно через три метра, а затем натянуть веревку на колышки по уровню десять сантиметров от земли и выровнять граблями. Через несколько недель, когда произойдет усадка почвы, будет готово ровное пространство под посадку различных культур.

Что делать если территория очень большая или нужна посторонняя помощь? Как выровнять участок на даче? В этом случае потребуется специальная техника. С помощью грейдера будет произведено первичное разравнивание поверхности. Например, культиватором вертикальным или горизонтальным, либо с помощью трактора вскапывают участок не меньше, чем два раза.

Когда лучше выравнивать участок?

Работы лучше проводить осенью, чтобы грунт пропитался полезными минералами. В крайнем случае, можно отложить дела на раннюю весну, проведя подкормку различными удобрениями.

Выровнять участок на даче — сколько стоит в Казани: стоимость выравнивания участка за сотку

Наш сайт поможет быстро найти опытного мастера или бригаду строителей для выполнения земляных работ в Казани. Разместите заявку на YouDo и проверенные исполнители из нашей базы предложат вам свои услуги без посредников.

Если вы хотите узнать, сколько стоит выровнять участок на даче, обращайтесь к опытному специалисту, зарегистрированному на сайте Юду. Профессионал из Казани недорого проведет очистку и разравнивание территории при помощи спецтехники. Согласуйте стоимость работ, остальные условия сотрудничества и сделайте у исполнителя Юду заказ на выравнивание участка прямо сейчас.

Преимущества специалистов YouDo

Мастер, который предлагает услуги на youdo.com, выровняет территорию в кратчайшие сроки после обращения. Заполните заявку на данной странице, укажите в ней размеры земельного участка, его особенности и свой адрес в Казани или за его пределами. Обратившись к исполнителю Юду, вы получите:

  • качественную расчистку участка и проведение необходимых дополнительных работ
  • выезд на объект в удобное для вас время
  • приемлемые расценки на услуги

Исполнители Юду выезжают на любой объект и выравнивают участки всех размеров. Мероприятие проводится в оговоренные сроки, с учетом  особенностей территории.

Этапы проведения работ

Специалисты, зарегистрированные на Юду, выравнивают землю на участках по всем техническим нормам и правилам. Разравнивание производится, когда необходимо:

  • обустроить ровный и красивый газон на дачном участке
  • создать равномерную нагрузку на возведенный фундамент при проведении строительства
  • сделать дорожки на участке или по периметру частного дома

Делайте заказ у исполнителя Юду, и ваш участок очень быстро станет ровным и полностью подготовленным к проведению дальнейших работ. Выравнивание территории осуществляется специалистом Юду поэтапно. Для этого он:

  • выполнит зонирование участка и его разметку
  • вычислит угол наклона и направления стока
  • переместит часть верхнего слоя грунта, уложит чернозем
  • разровняет и утрамбует поверхность

У исполнителей Юду есть вся необходимая техника, в том числе тракторы, мини-бульдозеры, экскаваторы и грейдеры. Если требуется выровнять участок под газон, специалист Юду использует культиватор. При этом поверхность будет не только ровная, но и свободная от сорняков и камней. По договоренности исполнитель уберет с земли весь мусор, строительные материалы, ветки.

После черновой работы проводится финишное выравнивание. По вашему желанию наш специалист засеет участок газонной травой, проложит дорожки, выполнит другие необходимые мероприятия, чтобы окончательно обустроить территорию.

Мастера Юду выполняют работу любой сложности и разравнивают участки, на территории которых есть овраги, холмы, траншеи, котлованы и строения. Наш специалист обработает почву ковшом и распределит избыток грунта по всей площади. Он учтет особенности территории и при необходимости разработает дренажную систему для слива застоявшейся на участке воды.

Определение стоимости услуги

Чтобы узнать, сколько стоит выровнять участок на даче, перейдите на youdo.com и ознакомьтесь с размещенным там прайсом. В прейскуранте указаны ориентировочные цены, при расчете суммы платы за конкретный заказ учитываются:

  • особенности рельефа поверхности
  • размеры земельного участка
  • необходимость использовать дополнительную технику
  • наличие препятствий на участке (деревья, кусты, постройки)
  • количество специалистов, работающих на объекте
  • время года, когда проводится выравнивание

Профессионалы, предлагающие услуги на Юду, разравнивают дачные участки от 6 соток до нескольких гектаров. В стоимость входит выезд специалиста на объект, его осмотр, использование необходимой техники, доставка чернозема и вывоз лишнего грунта. Обращайтесь к исполнителю Юду в Казани, и он выполнит всю работу в минимальные сроки. Время проведения зависит от таких факторов, как:

  • состояние и площадь участка
  • объем выполненной работы
  • время года (в зимний период на выполнение заказа необходимо больше времени)
  • способ выравнивания

В среднем разравнивание проводится в срок от одного до нескольких дней. Уточняйте стоимость и время у исполнителя Юду заранее. Наши специалисты гарантируют ответственный подход, профессионализм и проведение всех необходимых работ на территориях от нескольких соток до 10-20 га.

Исполнители выполняют все работы самостоятельно и не пользуются услугами посредников, что позволит вам сэкономить до 30% своего бюджета. Узнайте, сколько стоит выровнять участок на даче, отправив заявку на Юду, и сделайте заказ у специалиста прямо сейчас.

Выравниваем участок на даче под газон самостоятельно. Способы, советы и рекомендации

Иногда возникает желание обустроить на своем частном подворье эстетичный уголок отдыха с изумрудной травой. Хорошо, если место ровное. В противном случае придётся заняться поиском вариантов, как выровнять участок под газон своими руками.

С чего начинать

Прежде всего надо определить перечень операций, которые придётся выполнить своими рукамипри подготовке участка, отведённого под газон. Следует проанализировать целесообразность этих действий. Для этого внимательно осматривают территорию, определяя её границы и конфигурацию. Измеряют размеры, оценивают рельеф, толщину плодородного слоя и степень захламлённости поверхности. На данном этапе визуально определяют уклон участка, наличие отдельных возвышенностей и углублений. Это позволит понять потребность в привозном грунте.

Фото: © instructables.com

Необходимые инструменты

Работу по выравниванию небольших участков выполняют вручную, заранее приготовив нужные инструменты:

  • грабли веерного типа, необходимые для финишного рыхления поверхности;
  • совковую лопату для перемещения сыпучих материалов;
  • штыковую лопату, позволяющую копать землю, насыпать гребни, убирать кочки;
  • тяпку, вилы, садовые грабли, каток;
  • тачку, предназначенную для доставки грунта на место, вывоза мусора;
  • строительный уровень;
  • проволоку, крепкий шпагат, длинные бруски;
  • колышки, которые потребуются на этапе разметки территории.

Подготовка к работе

На этапе подготовки территории под выравнивание необходимо собрать крупные булыжники. Их вывозят за пределы огорода или используют для дальнейшего укрепления границ нарезаемых террас на участках, отличающихся значительным перепадом высот. Убирают весь мусор, ветки. Выметают сухие листья. Выкапывают с корнем многолетние сорняки. Выпалывают прочую ненужную траву. Если имеются пни, то их выкорчёвывают полностью с корневой системой. Придётся выкопать и перенести в другое место произрастающие на выбранном участке кустарники. Плодородный слой снимают и укладывают за пределами расчищаемой площади в гурты полуметровой высоты. Если участок задернённый, то лопатой срезают поверхностные пласты и также перемещают во временные кучи.

Фото: © kqed.org

Выравнивание участка вручную

Выравниваниевручную возможно только при отсутствии на участкезначительных уклонов, и проводят его поэтапно:

  1. Разделяют территорию на девять или больше примерно равных частей.
  2. На пересечении их границ вбивают прочные колышки, между которыми туго натягивают шпагат, отступив в самой высокой точке от поверхности на 40 мм. Верхнюю плоскость, образуемую шпагатом, контролируют уровнем, чтобы выдержать единую горизонталь.
  3. При такой планировке легко отслеживаются все неровности. Грунт насыпают, двигаясь от центра участка к периферии, ориентируясь на натянутые нити.
  4. Через две недели, когда почва уплотнится, колышки убирают. Возвращают плодородный грунт, а поверхность разравнивают граблями.

Фото: © diynetwork.com

Целесообразно участок, уже выровненный для газона, дополнительно прокатать, используя садовый каток.

При необходимости его роль может исполнять бочка, набитая увлажнённым щебнем и плотно закрытая.

Для контроля сверху кладут бруски и проверяют горизонталь уровнем. По такой методике удаётся самостоятельно без хлопотподготовить ровный участок для дальнейшего посева газонной травы.

Применение мотоблока или культиватора

Без техники выровнять участок под газонудаётся правильнои быстро, если он изначально уже был задействован под посадки огородных культур и не имеет сильно пересечённого рельефа. Если территория не была перекопана, целесообразно для её вспашки воспользоваться мотоблоком, при помощи которого грунт разрыхляется практически без комков. Рекомендуется пройтись по территории дважды вдоль и поперёк. После такой обработки на финишном этапе удастся без затруднений окончательно выровнять землю под газонграблями. Если участок старыйи задернённый, то для выравнивания уже отсыпанной территории часто пользуются мощным культиватором, который ещё и результативно удаляет сорняки.

Трактор в помощь

Приняв решение сделать на дачеровной большую часть территории, пользуются мощной техникой. Она становится особенно востребованной, если участок готовят под строительство. Чтобы снять дёрн и перевезти его в отведённое место, применяют бульдозер. Можно арендовать грейдер. Качественную вспашку выполняют колёсным тракторомв двух перпендикулярных направлениях. После выравнивания прикатывают поверхность при помощи трамбовочной техники.

Фото: © tractorbynet.com

Особенности выравнивания участка с уклоном

На участках с большим уклоном, достигающим 30˚, целесообразно провести перепланировку, ориентированную на уменьшение данного показателя. С этой целью делают разметку на склоне, натянув в нескольких местах шпагат от нижней границы до верха. При помощи лопаты лишний грунт перемещают в имеющиеся впадины, срезая при необходимости выделяющиеся холмики. Формируется ровная площадка с заданным наклоном в пределах 20˚. Для закрепления нижней её границы обустраивают земляной бордюр. На верхней линии копают дренажную канаву. Остаётся насыпать плодородную почву и прикатать её после рыхления и разравнивания. На обширных территориях целесообразно создавать несколько террас. После детальной разметки на каждом ярусе срезают лишнюю почву, обустраивая ровные горизонтальные ступени, контролируя весь процесс уровнем.

Рыхлый грунт потребует принятия дополнительных мер по закреплению боковых срезов террасы. Стильно выглядят камни, скреплённые цементом. Можно насыпать их в специальные металлические сетки и уложить по периметру нижней границы каждой террасы.

Если на участке преобладает тяжёлый суглинок, достаточно его увлажнить и тщательно уплотнить. Выравнивание даже небольшой части придомовой территории потребует проведения предварительных расчётов и выполнения грамотной разметки. Результатом становится идеально ровная площадка под газон, которую останется только засеять специальной травой.

Выравнивание площадки (земельного участка)

Покупка земельного участка обычно приводит хозяина к желанию индивидуализировать его, т.е. изменить, полностью полагаясь на свой вкус, или же попросту привести в порядок. Одно из звеньев данного процесса – осуществление всевозможных земляных работ (первые по «хронологии» и очень важные по сути), в том числе демонтаж старых построек, ликвидация сорняков, планирование будущего дома и др. Процесс планирования расположения строений на участке тесно связан с выравниванием площадки – ей и будет посвящен наш сегодняшний материал.

Когда нужна отсыпка?

Прежде чем перейти к ответу на вопрос, как правильно выровнять земельный участок, поговорим о причинах, побуждающих его, собственно, выравнивать или поднимать – комплекс данных работ называется отсыпкой. Она необходима, если:

  • участок находится ниже уровня смежных территорий,
  • состояние ландшафта не позволяет немедленно заняться строительством дома,
  • благоустройство территории невозможно из-за ее заболоченности (избыточная влажность почвы, скопления ливневых вод и др.). Стоит отметить, что, увы, зачастую новые участки достаются радостным покупателям на месте бывших дорог, болотины, лесной вырубки, то есть изначально непригодны к строительству. Расчищать их приходится самостоятельно.

Идеальный земельный участок – плод многомесячных трудов

Виды грунта для отсыпки

Никто не запрещает вам осуществить выравнивание участка своими руками, вооружившись лопатой (для снятия дерна) и граблями (для разравнивания земли), но лучше сразу обратиться к профессионалам – они и многочисленные замеры / расчеты осуществят, и грунт исследуют. Отсыпка включает такие процессы как:

  1. расчистка территории,
  2. исследование рельефа с определением самой высокой и низкой точек и угла наклона,
  3. расчет высоты, необходимой для поднятия территории,
  4. расчет количества требуемого для отсыпки грунта материала.

По последнему пункту добавим, что важно не только определить нужный объем грунта, но и тип. Оба фактора сильно влияют на итоговую стоимость работ.

Если необходимо поднять строительную площадку на значительную высоту, то рационально обратиться к строительным отходам (кирпичный и бетонный бой), крупному карьерному песку (характеризуется солидным коэффициентом фильтрации, отлично пропускает воду) или некондиционному грунту. Ими заполняются нижние слои, в то время как для верхнего используется высококачественный привозной грунт, пригодный для сельскохозяйственных работ. Венчает отсыпку процесс уплотнения грунта – без спецтехники тут, кстати, не обойтись, а потому вам в целях экономии следует обращаться к компаниям, предлагающим услуги расчета, отсыпки и уплотнения в комплексе, например, к фирме «Такси Песок».

Стоимость работ по выравниванию территории является достаточно высокой. Консультация специалиста с выездом по месту назначения обычно обходится заказчику в 3-4 тыс. р. Удаление древесно-кустарниковой растительности и пней вычисляется из расчета 0,5-1 тыс. р. за единицу (зависит от диаметра ствола). Выравнивание культиватором оценивается в 30 р. за 1 м², бульдозером – 40 р. / 1 м². Отдельная статья расходов – подсыпка участка (покупка грунта и оплата его доставки). Плюс не следует забывать про аренду техники.

От рельефа участка зависит, потребуется проведение поверхностной отсыпки или же отсыпки с выемкой грунта. В первом случае по участку равномерно распределяются сыпучие материалы, во втором – необходим выезд спецтехники, которая займется срезкой грунта и его вывозом.

Качественное выравнивание участка невозможно без применения спецтехники

Выравниваем участок своими руками

Если вы твердо решили полагаться только на себя, то мы вряд ли вас переубедим, но по крайней мере дадим несколько полезных советов. Не рассчитывайте, что после трактора земля станет гладкой как шахматная доска, наоборот, – на ней останется куча холмиков и выемок, не заметных только издали. Прежде чем приступите к выравниванию, обзаведитесь строительным уровнем, а также снимите растительный грунт. Помните, что подсыпку следует выбирать, учитывая тип почвы: например, для глинистой подойдет песок.

Если разрыв высот небольшой, вполне можно обойтись вилами, лопатой и граблями. Снятый дерн оставляйте по краям, затем почву из возвышенных мест перекидывайте во впадины. После этого дерн можно возвращать на место. В том случае, если вы мечтаете о ровном газоне при существующем маленьком уклоне, можно перепахать участок культиватором (минимум трижды в разные стороны). Ну а для перепахивания больших участков придется вызывать трактор (минимум по 2 раза вдоль и поперек).

Красивый ландшафтный дизайн обычно является результатом упорного труда и существенных денежных вложений. Выравнивание площадки с приданием ей нужного рельефа с четко выверенным уклоном преследует не только эстетическую цель – отсыпка помогает избежать затопления и размывания фундамента дома грунтовыми и сточными водами. Как выровнять участок (для дачи, загородного дома), мы рассказали – теперь дело за вами!

r — Построение карты мира с цветовой кодировкой с использованием ggplot2

Я пытаюсь создать график карты мира, где цвет каждой страны соответствует определенному значению, хранящемуся во фрейме данных.

 > aggregated_country_data
   страна num_responses регион
1 AL 1 Албания
2 часа ночи 1 Армения
3 AR 32 Аргентина
...
75 ZW 3 Зимбабве
  

Это то, что я пробовал

 Библиотека  (rworldmap)
библиотека (ggplot2)
map.world <- map_data (map = "world")

gg <- ggplot ()
gg <- gg + theme (legend.position = "none")
gg <- gg + geom_map (data = map.world, map = map.world, aes (map_id = region, x = long, y = lat), fill = "white", color = "black", size = 0,25)
gg
  

Это очень хорошо отображает карту мира, поэтому теперь я хочу добавить цвет для каждой страны пропорционально значению num_responses в aggregated_country_data

  gg <- gg + geom_map (data = aggregated_country_data, map = map.мир, aes (map_id = region, fill = num_responses), color = "white", size = 0,25)
gg
  

Но теперь это цветовая кодировка каждого из цветов, поскольку они соответствуют коду страны, а не значению в столбце num_responses в aggregated_country_data.

Ясно, что в ggplot2 есть что-то, чего я не понимаю, но я не могу понять, что это такое.

Буду признателен за любой вклад, Брэд


Я понял, в чем проблема, и это не имеет ничего общего с ggplot2 или чем-то еще, что я делал.Фрейм данных aggregated_country_data имеет другие имена для 'региона', чем в map.world. Мои входные данные (aggregated_country_data) по умолчанию используют двухбуквенный код страны, который я преобразовал в название страны (называемое «регион» во фрейме данных) с помощью пакета R с кодом страны, но он использует другое соглашение об именах для имен, чем существует в map.world. Так что это совсем другая проблема.

Создайте слой границ карты - бордюры • ggplot2

Это быстрый и грязный способ получить данные карты (из пакета карт). на свой участок.Это хорошее место для начала, если вам нужно немного сырой справочные линии, но вам обычно нужно что-то более сложное для коммуникационной графики.

 бордюров (
  база данных = "мир",
  регионы = ".",
  fill = NA,
  color = "grey50",
  xlim = NULL,
  ylim = NULL,
  ...
) 

Аргументы

база данных

данные карты, подробности см. В maps :: map ()

регионов

карта региона

заполнить

цвет заливки

цвет

цвет границы

xlim, ylim

диапазоны широты и долготы для извлечения карты полигоны, подробности см. в maps :: map () .

...

Аргументы, переданные в geom_polygon

rule

Либо "evenodd" , либо "winding" . Если многоугольники с отверстиями рисуется (с использованием эстетики подгруппы ), этот аргумент определяет, как интерпретируются координаты отверстия. См. Примеры в grid :: pathGrob () для объяснение.

сопоставление

Набор эстетических сопоставлений, созданных aes () или aes_ () .Если указано и inherit.aes = ИСТИНА ( по умолчанию), он сочетается с сопоставлением по умолчанию на верхнем уровне участок. Вы должны предоставить отображение , если отображение графика отсутствует.

данные

Данные, которые будут отображаться в этом слое. Есть три параметры: Если NULL , значение по умолчанию, данные наследуются от графика data, как указано в вызове ggplot () . data.frame или другой объект переопределит график данные.Все объекты будут укреплены для создания фрейма данных. Видеть fortify () , для которого будут созданы переменные. функция будет вызываться с одним аргументом, данные сюжета. Возвращаемое значение должно быть data.frame и будет использоваться как данные слоя. Может быть создана функция из формулы (например, ~ head (.x, 10) ).

stat

Статистическое преобразование, используемое для данных для этого слой, как нить.

позиция

Регулировка положения, либо в виде строки, либо в результате вызов функции настройки положения.

показать. Легенда

логическая. Следует ли включить этот слой в легенды? NA , по умолчанию, включает, если отображается какая-либо эстетика. ЛОЖЬ никогда не включает, а ИСТИНА всегда включает. Это также может быть именованный логический вектор для точного выбора эстетики для отображать.

inherit.aes

Если FALSE , отменяет эстетику по умолчанию, а не в сочетании с ними. Это наиболее полезно для вспомогательных функций. которые определяют как данные, так и эстетику и не должны наследовать поведение от спецификация графика по умолчанию, например бордюры () .

na.rm

Если FALSE , то отсутствующие значения по умолчанию удаляются с помощью предупреждение. Если ИСТИНА , отсутствующие значения автоматически удаляются.

Примеры

 if (require ("maps")) {

ia <- map_data ("графство", "айова")
mid_range <- функция (x) среднее (диапазон (x))
места <- do.call (rbind, lapply (split (ia, ia $ subregion), function (d) {
  data.frame (lat = mid_range (d $ lat), long = mid_range (d $ long), subregion = unique (d $ subregion))
}))

ggplot (ia, aes (долгое время, широта)) +
  geom_polygon (aes (group = group), fill = NA, color = "grey60") +
  geom_text (aes (метка = подобласть), данные = места, размер = 2, угол = 45)
} 

Построение с помощью Geoplot и GeoPandas - GeoPandas 0.9.0 документация

Geoplot - это библиотека Python, предоставляющая набор простых в использовании геопространственных визуализаций. Он построен на основе CartoPy нижнего уровня, описанного в отдельном разделе этого руководства, и предназначен для работы с вводом GeoPandas.

Этот пример представляет собой краткий обзор API geoplot . Для получения более подробной информации о библиотеке обратитесь к ее документации.

Сначала загрузим данные с помощью GeoPandas.

импортировать геопанды
импортировать геоплот

мир = геопанды.read_file (
    geopandas.datasets.get_path ('naturalearth_lowres')
)
boroughs = geopandas.read_file (
    geoplot.datasets.get_path ('nyc_boroughs')
)
collisions = geopandas.read_file (
    geoplot.datasets.get_path ('nyc_injurious_collisions')
)
 

Мы начинаем с репликации основного сюжета мира GeoPandas с помощью Geoplot.

geoplot.polyplot (мир, figsize = (8, 4))
 

Geoplot может повторно проецировать данные в любую из картографических проекций, предоставленных CartoPy (см. Список здесь).

# использовать ортогональную проекцию карты (например, глобус)
ax = geoplot.polyplot (
    мир, проекция = geoplot.crs.Orthographic (), figsize = (8, 4)
)
ax.outline_patch.set_visible (Истина)
 
/opt/miniconda3/envs/geopandas_docs/lib/python3.9/site-packages/geoplot/geoplot.py:714: UserWarning: экстент графика находится за пределами области просмотра ортогональной проекции. Дефолт в глобальном масштабе.
  warnings.warn (
: 5: DeprecationWarning: свойство outline_patch устарело.Вместо этого используйте GeoAxes.spines ['geo'] или свойства Axes по умолчанию.
  ax.outline_patch.set_visible (Истина)
 

Полиплот тривиален и может отображать только геометрию, которую вы ему передаете. Если вы хотите использовать цвет в качестве визуальной переменной, укажите хороплет . Здесь мы сортируем ВВП на человека по странам на пять сегментов по цвету, используя биннинг «квантилей» из библиотеки Mapclassify.

импортировать mapclassify
gpd_per_person = мир ['gdp_md_est'] / мир ['pop_est']
схема = mapclassify.Квантили (gpd_per_person, k = 5)

# Примечание: для этого примера кода требуется geoplot> = 0.4.0.
geoplot.choropleth (
    мир, оттенок = gpd_per_person, scheme = scheme,
    cmap = 'Зелень', figsize = (8, 4)
)
 

Если вы хотите использовать размер как визуальную переменную, используйте картограмму . Вот оценки численности населения в странах Африки.

africa = world.query ('континент == "Африка"')
ax = geoplot.cartogram (
    африка, scale = 'pop_est', limits = (0,2, 1),
    edgecolor = 'Нет', figsize = (7, 8)
)
геоплот.полиплот (африка, edgecolor = 'серый', ax = ax)
 

Если у нас есть данные в форме точек в пространстве, мы можем сгенерировать на них трехмерную тепловую карту, используя kdeplot .

ax = geoplot.kdeplot (
    collisions.head (1000), clip = boroughs.geometry,
    shade = True, cmap = 'Reds',
    projection = geoplot.crs.AlbersEqualArea ())
geoplot.polyplot (районы, ax = ax, zorder = 1)
 
/opt/miniconda3/envs/geopandas_docs/lib/python3.9/site-packages/seaborn/_decorators.py: 36: FutureWarning: передайте следующую переменную в качестве ключевого слова arg: y. Начиная с версии 0.12, единственным допустимым позиционным аргументом будет `data`, а передача других аргументов без явного ключевого слова приведет к ошибке или неверной интерпретации.
  warnings.warn (
/opt/miniconda3/envs/geopandas_docs/lib/python3.9/site-packages/seaborn/distributions.py:1676: UserWarning: `shade_lowest` теперь не рекомендуется к использованию` thresh`. Установка порога = 0,05, но, пожалуйста, обновите свой код.
  warnings.warn (сообщение, UserWarning)
 

Это лишь некоторые из графиков, которые вы можете построить с помощью Geoplot.Есть много других возможностей, не рассмотренных в этом кратком введении. Дополнительные примеры см. В Галерее документации Geoplot.

6 Карт | ggplot2

Построение геопространственных данных - это обычная задача визуализации, для которой требуются специальные инструменты. Обычно проблему можно разделить на две проблемы: использование одного источника данных для построения карты и добавление на карту метаданных из другого источника информации. Эта глава поможет вам решить обе проблемы. Я структурировал главу следующим образом: Раздел 6.1 описывает простой способ рисования карт с использованием geom_polygon () , за которым в Разделе 6.2 следует современный подход «простых функций» (sf) с использованием geom_sf () . Далее в разделах 6.3 и 6.4 обсуждается, как работать с картографическими проекциями и лежащей в основе структурой данных SF. Наконец, в Разделе 6.5 обсуждается, как рисовать карты на основе растровых данных.

Полигональные карты

Возможно, самый простой подход к рисованию карт - использовать geom_polygon () для рисования границ различных регионов.В этом примере мы берем данные из пакета карт с помощью ggplot2 :: map_data () . Пакет карт не очень точен и не актуален, но он встроен в R, поэтому с него легко начать. Вот набор данных, определяющих границы округов Мичиган:

  mi_counties <- map_data ("округ", "Мичиган")%>%
  select (lon = long, lat, group, id = subregion)
голова (mi_counties)
#> lon lat group id
#> 1 -83,9 44,9 1 алкона
#> 2 -83,4 44,9 1 алкона
#> 3 -83.4 44,9 1 алкона
#> 4 -83,3 44,8 1 алкона
#> 5 -83,3 44,8 1 алкона
#> 6 -83,3 44,8 1 алкона  

В этом наборе данных у нас есть четыре переменные: lat и long определяют широту и долготу вершины (т.е. угол многоугольника), id указывает имя региона, а группа предоставляет уникальный идентификатор смежных областей в пределах региона (например, если регион состоит из нескольких островов). Чтобы лучше понять, что содержат данные, мы можем построить mi_counties , используя geom_point () , как показано на левой панели ниже.На этом графике каждая строка во фрейме данных нанесена как одна точка, создавая диаграмму рассеяния, которая показывает углы каждого округа. Чтобы превратить эту диаграмму рассеяния в карту, мы используем вместо нее geom_polygon () , которая рисует каждый округ как отдельный многоугольник. Это показано на правой панели ниже.

На обоих графиках я использую corre_quickmap () для настройки осей, чтобы долгота и широта отображались в одном масштабе. В главе 16 системы координат в ggplot2 обсуждаются в более общем плане, но, как мы увидим ниже, геопространственные данные часто требуют более точного подхода.По этой причине ggplot2 предоставляет geom_sf () и corre_sf () для обработки пространственных данных, заданных в формате простых объектов.

Простые функции карты

У описанного выше подхода есть несколько ограничений, не в последнюю очередь из-за того, что простой формат данных «долгота-широта» обычно не используется в картографировании реального мира. Векторные данные для карт обычно кодируются с использованием стандарта «простых функций», разработанного Open Geospatial Consortium.Пакет sf, разработанный Edzer Pebesma https://github.com/r-spatial/sf, предоставляет отличный набор инструментов для работы с такими данными, а функции geom_sf () и corre_sf () в ggplot2 предназначены для работы вместе с пакетом SF.

Чтобы представить эти функции, мы полагаемся на пакет ozmaps Майкла Самнера https://github.com/mdsumner/ozmaps/, который предоставляет карты границ штатов Австралии, территорий местного самоуправления, границ избирательных участков и т. Д.Чтобы проиллюстрировать, как выглядит набор данных SF, мы импортируем набор данных, изображающий границы штатов и территорий Австралии:

 Библиотека  (ozmaps)
библиотека (sf)
#> Связывание с GEOS 3.8.1, GDAL 3.1.4, PROJ 6.3.1

oz_states <- ozmaps :: ozmap_states
oz_states
#> Простая коллекция функций с 9 функциями и 1 полем
#> тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
#> размер: XY
#> bbox: xmin: 106 ymin: -43.6 xmax: 168 ymax: -9.23
#> географический CRS: GDA94
#> # Стол: 9 x 2
#> НАЗВАНИЕ геометрии
#>  <МУЛЬТИПОЛИГОН [°]>
#> 1 New South Wal… (((151-35.1, 151-35,1, 151-35,1, 151-35,1, 151-35,2, 151…
#> 2 Виктория (((147-38,7, 147-38,7, 147-38,7, 147-38,7, 147-38,7)), ((…
#> 3 Квинсленд (((149-20,3, 149-20,4, 149-20,4, 149-20,3)), ((149-20,9,…
#> 4 South Austral… (((137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137…
#> 5 Western Austr… (((126-14, 126-14, 126-14, 126-14, 126-14)), ((124-16,1,…
#> 6 Тасмания (((148-40,3, 148-40,3, 148-40,3, 148-40,3)), ((147-39,5,…
#> #… С еще 3 строками  

Эти выходные данные показывают некоторые метаданные, связанные с данными (обсуждаемые на мгновение), и говорят нам, что данные, по сути, представляют собой тиббл с 9 строками и 2 столбцами.Одно преимущество SF-данных очевидно, мы легко можем увидеть общую структуру данных: Австралия состоит из шести штатов и некоторых территорий. Существует 9 различных географических единиц, поэтому в этой таблице 9 строк (ср. mi_counties data , где одна строка на вершину многоугольника).

Самый важный столбец - geometry , который определяет пространственную геометрию для каждого из штатов и территорий. Каждый элемент в столбце geometry является многополигональным объектом, который, как следует из названия, содержит данные, определяющие вершины одного или нескольких многоугольников, которые размечают границу области.Учитывая данные в этом формате, мы можем использовать geom_sf () и corre_sf () , чтобы нарисовать пригодную к эксплуатации карту без указания каких-либо параметров или даже явного объявления какой-либо эстетики:

Чтобы понять, почему это работает, обратите внимание, что geom_sf () опирается на эстетику geometry , которая больше нигде в ggplot2 не используется. Эту эстетику можно указать одним из трех способов:

  • В простейшем случае (проиллюстрированном выше), когда пользователь ничего не делает, geom_sf () попытается сопоставить его со столбцом с именем geometry .

  • Если аргумент data является sf-объектом, тогда geom_sf () может автоматически обнаруживать столбец геометрии, даже если он не называется geometry .

  • Вы можете указать отображение вручную обычным способом с помощью aes (geometry = my_column) . Это полезно, если у вас несколько геометрий. столбцы.

Функция corre_sf () управляет проекцией карты, обсуждаемой в Разделе 6.3.

Многослойные карты

В некоторых случаях вы можете захотеть наложить одну карту поверх другой. Пакет ggplot2 поддерживает это, позволяя добавлять на график несколько слоев geom_sf () . В качестве примера я воспользуюсь данными oz_states , чтобы нарисовать штаты Австралии разными цветами, и наложу этот график на границы избирательных регионов Австралии. Для этого необходимо выполнить два этапа предварительной обработки. Сначала я воспользуюсь dplyr :: filter () , чтобы удалить «Другие территории» из границ штатов.

Приведенный ниже код рисует график с двумя слоями карты: первый использует oz_states для заливки штатов разными цветами, а второй использует oz_votes для рисования границ избирательных участков. Во-вторых, я извлечу избирательные границы в упрощенной форме с помощью функции ms_simplify () из пакета rmapshaper. Обычно это хорошая идея, если исходный набор данных (в данном случае ozmaps :: abs_ced ) хранится с более высоким разрешением, чем требуется для вашего графика, чтобы сократить время, необходимое для визуализации графика.

  oz_states <- ozmaps :: ozmap_states%>% filter (NAME! = "Другие территории")
oz_votes <- rmapshaper :: ms_simplify (ozmaps :: abs_ced)
#> Зарегистрированный метод S3 перезаписан geojsonlint:
#> метод из
#> print.location dplyr  

Теперь, когда у меня есть наборы данных oz_states и oz_votes для представления государственных и избирательных границ соответственно, желаемый график можно построить, добавив к графику два слоя geom_sf () :

Стоит отметить, что первый слой этого графика отображает эстетику заливки на переменную в данных.В этом случае переменная NAME является категориальной переменной и не передает никакой дополнительной информации, но тот же подход можно использовать для визуализации других видов метаданных области. Например, если oz_states имеет дополнительный столбец, определяющий уровень безработицы в каждом штате, мы могли бы сопоставить эстетику fill с этой переменной.

Маркированные карты

Добавление надписей к картам является примером аннотирования графиков (Глава 8) и поддерживается geom_sf_label () и geom_sf_text () .Например, хотя можно было бы разумно ожидать, что австралийская аудитория знает названия австралийских штатов (а на графике выше они не помечены), немногие австралийцы будут знать имена различных электоратов в столичном регионе Сиднея. Итак, чтобы нарисовать электоральную карту Сиднея, нам сначала нужно извлечь сопоставьте данные для соответствующих электоратов, а затем добавьте метку. На графике ниже увеличен масштаб Сиднейского региона путем указания xlim и ylim в corre_sf () , а затем используется geom_sf_label () для наложения каждого электората меткой:

  # фильтрация электората в столичном регионе Сиднея
sydney_map <- ozmaps :: abs_ced%>% filter (NAME% в% c (
  «Сидней», «Вентворт», «Уорринга», «Кингсфорд Смит», «Грейндлер», «Лоу»,
  «Северный Сидней», «Бартон», «Брэдфилд», «Бэнкс», «Блэксленд», «Рид»,
  "Уотсон", "Фаулер", "Веррива", "Проспект", "Парраматта", "Беннелонг",
  «Маккеллар», «Гринуэй», «Митчелл», «Чифли», «МакМахон»
))

# рисуем электоральную карту Сиднея
ggplot (sydney_map) +
  geom_sf (aes (fill = NAME), показать.легенда = ЛОЖЬ) +
  Coord_sf (xlim = c (150,97, 151,3), ylim = c (-33,98, -33,79)) +
  geom_sf_label (aes (label = NAME), label.padding = unit (1, "мм"))
#> Предупреждение в st_point_on_surface.sfc (sf :: st_zm (x)): st_point_on_surface не может
#> дать правильные результаты для данных долготы / широты  

Это предупреждающее сообщение заслуживает внимания. Внутри geom_sf_label () использует функцию st_point_on_surface () из пакета sf для размещения меток и предупреждающего сообщения происходит потому, что большинство алгоритмов, используемых SF для вычисления геометрических величин (например,г., центроиды, внутренние точки) основаны на предположении, что точки лежат на плоской двумерной поверхность и параметризована декартовыми координатами. Это предположение не совсем обоснованы, а в некоторых случаях (например, в регионах вблизи полюсов) расчеты, относящиеся к долгота и широта таким образом дадут ошибочные ответы. По этой причине SF package выдает предупреждающие сообщения, когда полагается на это приближение.

Добавление других геометрий

Хотя geom_sf () является в некотором роде особенным, тем не менее, он ведет себя во многом так же, как и любой другой geom, позволяя наносить дополнительные данные на карту со стандартными geom.Например, мы можем захотеть нанести на карту местоположения столиц Австралии, используя geom_point () . В приведенном ниже коде показано, как это делается:

  oz_capitals <- tibble :: tribble (
  ~ город, ~ широта, ~ долг,
  «Сидней», -33.8688, 151.2093,
  "Мельбурн", -37.8136, 144.9631,
  «Брисбен», -27.4698, 153.0251,
  "Аделаида", -34.9285, 138.6007,
  «Перт», -31.9505, 115.8605,
  "Хобарт", -42.8821, 147.3272,
  «Канберра», -35.2809, 149.1300, г.
  «Дарвин», -12.4634, 130.8456,
)

ggplot () +
  geom_sf (данные = oz_votes) +
  geom_sf (data = oz_states, color = "black", fill = NA) +
  geom_point (data = oz_capitals, mapping = aes (x = lon, y = lat), color = "red") +
  Coord_sf ()  

В этом примере geom_point используется только для определения местоположения столиц, но основная идея может быть расширена для более общей обработки метаданных точек. Например, если бы данные oz_capitals включали дополнительную переменную, определяющую количество электоратов в каждой городской зоне, мы могли бы закодировать эти данные, используя эстетику размера .

Картографические проекции

В начале главы я нарисовал карты, нанеся долготу и широту на декартовую плоскость, как если бы геопространственные данные ничем не отличались от других видов данных, которые можно было бы построить. В первом приближении это нормально, но этого недостаточно, если вы заботитесь о точности. У этого подхода есть две фундаментальные проблемы.

Первый вопрос - форма планеты. Земля не является ни плоской плоскостью, ни идеальной сферой.Как следствие, чтобы сопоставить значение координаты (долготу и широту) с местоположением, нам нужно делать предположения обо всех вещах. Насколько эллипсоидна Земля? Где центр планеты? Где начальная точка долготы и широты? Где уровень моря? Как движутся тектонические плиты? Все эти вещи имеют отношение к делу, и в зависимости от того, какие предположения вы делаете, одна и та же координата может быть нанесена на карту для местоположений, находящихся на расстоянии многих метров друг от друга. Набор допущений о форме Земли называется геодезической точкой отсчета , и хотя для некоторых визуализаций данных это может не иметь значения, для других - критично.Есть несколько различных вариантов, которые можно рассмотреть: если вы ориентируетесь на Северную Америку, то «Североамериканский датум» (NAD83) - хороший выбор, тогда как если ваша перспектива глобальна, то, вероятно, лучше подойдет «Мировая геодезическая система» (WGS84).

Вторая проблема - это форма вашей карты. Земля имеет приблизительно эллипсоидальную форму, но в большинстве случаев ваши пространственные данные должны быть нарисованы на двухмерной плоскости. Невозможно отобразить поверхность эллипсоида на плоскость без каких-либо искажений или разрезов, и вам придется выбирать, какие искажения вы готовы принять при рисовании карты.Это работа картографической проекции .

Картографические проекции часто классифицируются по геометрическим свойствам, которые они сохраняют, например

  • Проекции, сохраняющие площадь, гарантируют, что области равной площади на земном шаре нарисованные с равной площадью на карте.

  • Сохраняющие форму (или конформные) выступы гарантируют, что локальная форма регионов сохраняется.

И, к сожалению, ни одна проекция не может сохранять форму и площадь.Это немного выходит за рамки данной книги, чтобы подробно обсудить картографические проекции, за исключением того, что нужно отметить, что спецификация простых функций позволяет вам указать, какую картографическую проекцию вы хотите использовать. Для получения дополнительной информации о картографических проекциях см. Геокомпутация с R https://geocompr.robinlovelace.net/.

В совокупности геодезические данные (например, WGS84), тип проекции карты (например, Меркатор) и параметры проекции (например, местоположение начала координат) определяют систему координат или CRS, полную набор допущений, используемых для преобразования информации о широте и долготе в двумерную карту.Объект sf часто включает CRS по умолчанию, как показано ниже:

  st_crs (oz_votes)
#> Система координат:
#> Пользовательский ввод: EPSG: 4283
#> wkt:
#> GEOGCRS ["GDA94",
#> DATUM ["Геоцентрические данные Австралии 1994",
#> ЭЛЛИПСОИД ["GRS 1980", 6378137,298.257222101,
#> LENGTHUNIT ["метр", 1]]],
#> PRIMEM ["Гринвич", 0,
#> ANGLEUNIT ["градус", 0,0174532925199433]],
#> CS [эллипсоидальный, 2],
#> AXIS ["геодезическая широта (широта)", север,
#> ЗАКАЗ [1],
#> ANGLEUNIT ["градус", 0.0174532925199433]],
#> AXIS ["геодезическая долгота (долгота)", восток,
#> ЗАКАЗ [2],
#> ANGLEUNIT ["градус", 0,0174532925199433]],
#> ИСПОЛЬЗОВАНИЕ [
#> SCOPE ["неизвестно"],
#> AREA ["Австралия - GDA"],
#> BBOX [-60,56,93,41, -8,47,173,35]],
#> ID ["EPSG", 4283]]  

Большая часть этого вывода соответствует строке известного текста (WKT), которая однозначно описывает CRS. Это подробное представление WKT используется sf внутри, но есть несколько способов предоставить пользовательский ввод, который понимает sf.Одним из таких методов является ввод числовых значений в виде кода EPSG (см. Http://www.epsg.org/). CRS по умолчанию в данных oz_votes соответствует коду EPSG 4283:

В ggplot2 CRS управляется функцией corre_sf () , которая гарантирует, что каждый слой графика использует одну и ту же проекцию. По умолчанию corre_sf () использует CRS, связанный с геометрическим столбцом данных. Поскольку sf-данные обычно предоставляют разумный выбор CRS, этот процесс обычно разворачивается незаметно, не требуя вмешательства со стороны пользователя.Однако, если вам нужно установить CRS самостоятельно, вы можете указать параметр crs , передав действительный пользовательский ввод в st_crs () . В приведенном ниже примере показано, как переключиться с CRS по умолчанию на код EPSG 3112:

.

Работа с sf data

Как отмечалось ранее, карты, созданные с использованием geom_sf () и ordin_sf () , в значительной степени зависят от инструментов предоставляется пакетом sf, и действительно, пакет sf содержит еще много полезных инструментов для манипулирование данными простых функций.В этом разделе я познакомлю вас с некоторыми такие инструменты; более подробное описание можно найти на сайте пакета SF https://r-spatial.github.io/sf/.

Для начала вспомним, что одно преимущество простых функций перед другими представлениями пространственных данных заключается в том, что географические единицы могут иметь сложную структуру. Хороший пример из этого на данных австралийских карт - это избирательный округ Эден-Монаро, нанесенный ниже:

Как это иллюстрирует, Иден-Монаро определяется в терминах двух различных многоугольников, большого на материковой части Австралии и небольшого острова.Однако в большом регионе есть дыра посередине (дыра существует, потому что Австралийская столичная территория - это отдельная политическая единица, полностью содержащаяся в Иден-Монаро, и, как показано выше, избирательные границы в Австралии не пересекают границы штатов). В терминологии SF это пример геометрии MULTIPOLYGON . В этом разделе я расскажу о структуре этих объектов и о том, как с ними работать.

Во-первых, давайте воспользуемся dplyr, чтобы захватить только геометрический объект:

  edenmonaro <- edenmonaro%>% тяги (геометрия)  

К метаданным объекта edenmonaro можно получить доступ с помощью вспомогательных функций.Например, st_geometry_type () извлекает тип геометрии (например, MULTIPOLYGON ), st_dimension () извлекает количество измерений (2 для данных XY, 3 для XYZ), st_bbox () извлекает ограничивающую рамку как числовой вектор, а st_crs () извлекает CRS как список с двумя компонентами, один для кода EPSG, а другой для proj4string. Например:

  st_bbox (Эденмонаро)
#> xmin ymin xmax ymax
#> 147,7 -37.5 150,2 -34,5  

Обычно, когда мы печатаем объект edenmonaro , на выходе будет отображаться вся дополнительная информация (размер, ограничивающая рамка, геодезические данные и т. Д.), Но в оставшейся части этого раздела я буду показывать только соответствующие строки вывода. В этом случае edenmonaro определяется геометрией MULTIPOLYGON, содержащей одну особенность:

  Эденмонаро
#> Геометрия установлена ​​для 1 объекта
#> тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
#> МУЛЬТИПОЛИГОН (((150 -36.2, 150 -36,2, 150 -36,3 ...  

Однако мы можем «отлить» МУЛЬТИПОЛИГОН в две различные геометрии ПОЛИГОНА, из которых он построен, используя st_cast () :

  st_cast (Эденмонаро, «ПОЛИГОН»)
#> Набор геометрии для 2 элементов
#> тип геометрии: ПОЛИГОН
#> ПОЛИГОН ((150 -36,2, 150 -36,2, 150 -36,3, 150 ...
#> ПОЛИГОН ((148-36,7, 148-36,7, 148-36,7, 148 ...  

Чтобы проиллюстрировать, когда это может быть полезно, рассмотрим электорат Доусона, который состоит из 69 островов в дополнение к прибрежному региону на материковой части Австралии.

  доусон <- ozmaps :: abs_ced%>%
  фильтр (ИМЯ == "Доусон")%>%
  тянуть (геометрия)
Доусон
#> Геометрия установлена ​​для 1 объекта
#> тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
#> МУЛЬТИПОЛИГОН (((148-19,9, 148-19,8, 148-19,8 ...

ggplot (Доусон) +
  geom_sf () +
  Coord_sf ()  

Предположим, однако, что нас интересует только нанесение на карту островов. Если это так, мы можем сначала использовать функцию st_cast () , чтобы разбить электорат Доусона на составляющие многоугольники. После этого мы можем использовать st_area () для вычисления площади каждого многоугольника и , которая.max () , чтобы найти многоугольник с максимальной площадью:

Большой материковый регион соответствует 69-му многоугольнику в Доусоне. Вооружившись этими знаниями, мы можем нарисовать карту, показывающую только острова:

Карты растровые

Второй способ предоставить геопространственную информацию для картографии - полагаться на растровых данных . В отличие от простого формата пространственных объектов, в котором географические объекты задаются в виде набора линий, точек и многоугольников, растры имеют форму изображений.В простейшем случае растровые данные могут быть не более чем файлом растрового изображения, но существует множество различных форматов изображений. В частности, в геопространственном контексте существуют форматы изображений, которые включают метаданные (например, геодезические данные, систему координат), которые можно использовать для сопоставления информации изображения с поверхностью Земли. Например, одним из распространенных форматов является GeoTIFF, который представляет собой обычный файл TIFF с дополнительными метаданными. К счастью, большинство форматов можно легко прочитать в R с помощью GDAL (Библиотека абстракции геопространственных данных, https: // gdal.org /). Например, пакет sf содержит функцию sf :: gdal_read () , которая обеспечивает доступ к растровым драйверам GDAL из R.Однако вам редко нужно вызывать эту функцию напрямую, поскольку есть другие функции высокого уровня, которые заботятся об этом. для тебя.

В качестве иллюстрации предположим, что мы хотим разместить спутниковые изображения, опубликованные Австралийским бюро метрологии (BOM), на их FTP-сервере. Пакет bomrang предоставляет удобный интерфейс для сервера, включая функцию get_available_imagery () , которая возвращает вектор имен файлов, и функцию get_s satellite_imagery () , которая загружает файл и импортирует его непосредственно в R.Однако в пояснительных целях я буду использовать более гибкий метод, который можно адаптировать к любому FTP-серверу, и использовать функцию download.file () :

  # список всех имен файлов с отметкой времени 2020-01-07 21:00 GMT
# (Изображения спецификации хранятся в течение 24 часов, поэтому будет возвращен
# пустой вектор, если вы запустите этот код без редактирования отметки времени)
файлы <- bomrang :: get_available_imagery ()%>%
  stringr :: str_subset ("202001072100")

# использовать curl_download () для получения одного файла и мурлыкать, чтобы
# векторизуйте эту операцию
мурлыкать :: walk2 (
  .x = paste0 ("ftp://ftp.bom.gov.au/anon/gen/gms/", файлы),
  .y = file.path ("растр", файлы),
  .f = ~ файл загрузки (url = .x, destfile = .y)
)  

Обратите внимание, что если вы хотите запустить этот код самостоятельно, вам нужно будет изменить строку отметки времени с «202001072100» на один день до текущей даты, и вам нужно будет убедиться, что существует папка с именем «растр». в вашем рабочем каталоге, в который будут загружены файлы. После кэширования файлов локально (что обычно является хорошей идеей) мы можем проверить список файлов, которые мы загрузили:

  dir («растр»)
#> [1] "IDE00421.202001072100.tif "" IDE00422.202001072100.tif " 

Все 14 файлов созданы на основе изображений, полученных с геостационарного спутника Himawari-8, эксплуатируемого Японским метеорологическим агентством, и позволяют получать изображения в 13 различных диапазонах. Изображения, выпущенные австралийской BOM, включают данные в видимом спектре (канал 3) и инфракрасном спектре (канал 13):

  img_vis <- file.path ("растр", "IDE00422.202001072100.tif")
img_inf <- file.path ("растр", "IDE00421.202001072100.tif ")  

Чтобы импортировать данные из файла img_visible в R, я воспользуюсь пакетом stars для импорта данных в виде звездных объектов:

 Библиотека  (звезды)
#> Загрузка необходимого пакета: abind
sat_vis <- read_stars (img_vis, RasterIO = list (nBufXSize = 600, nBufYSize = 600))
sat_inf <- read_stars (img_inf, RasterIO = list (nBufXSize = 600, nBufYSize = 600))  

В приведенном выше коде первый аргумент указывает путь к растровому файлу, а аргумент RasterIO используется для передачи списка низкоуровневых параметров в GDAL.В этом случае я использовал nBufXSize и nBufYSize , чтобы R считывал данные с низким разрешением (как изображение 600x600 пикселей). Чтобы увидеть, какая информация импортирована R, мы можем проверить объект sat_vis :

  сат_вис
#> звездный объект с 3 размерами и 1 атрибутом
#> атрибут (ы), сводка первых 1e + 05 ячеек:
#> IDE00422.202001072100.tif
#> Мин. : 0,0
#> 1st Qu .: 0.0
#> Медиана: 0,0
#> Среднее: 18.1
#> 3-й кв .: 0,0
#> Макс. : 255.0
#> размер (а):
#> от до смещения значений точки дельта refsys x / y
#> x 1 600 -5500000 18333.3 Геостационарный_спутник FALSE NULL [x]
#> y 1 600 5500000 -18333.3 Геостационарный_спутник FALSE NULL [y]
#> диапазон 1 3 NA NA NA NA NULL  

Этот вывод сообщает нам кое-что о структуре звездного объекта.Для объекта sat_vis базовые данные хранятся в виде трехмерного массива с размерами x и y , определяющими пространственные данные. Полоса Размер в этом случае соответствует цветовому каналу (RGB), но является избыточным для этого изображения, поскольку данные имеют оттенки серого. В других наборах данных могут быть полосы, соответствующие различным датчикам, а также, возможно, временному измерению. Обратите внимание, что пространственные данные также связаны с системой отсчета координат (называемой в выходных данных «refsys»).

Чтобы отобразить данные sat_vis в ggplot2, мы можем использовать функцию geom_stars () , предоставляемую пакетом stars. Минимальный сюжет может выглядеть так:

Функция geom_stars () требует, чтобы аргумент data был объектом звездочки, и сопоставляет растровые данные с эстетикой заливки. Соответственно, оттенок синего на спутниковом изображении выше определяется масштабом ggplot2, а не самим изображением. То есть, хотя sat_vis содержит три полосы, на приведенном выше графике отображается только первая, а значения необработанных данных (которые находятся в диапазоне от 0 до 255) отображаются на синюю палитру по умолчанию, которую ggplot2 использует для непрерывных данных.Чтобы увидеть, как файл изображения «на самом деле» выглядит, мы можем разделить полосы с помощью facet_wrap () :

Одним из ограничений отображения только необработанного изображения является то, что нелегко определить, где находятся соответствующие участки суши, и мы можем захотеть наложить спутниковые данные на векторную карту oz_states , чтобы показать очертания австралийских политических образований. Однако при этом требуется некоторая осторожность, поскольку два источника данных связаны с разными системами координат.Чтобы правильно спроецировать данные oz_states , данные должны быть преобразованы с помощью функции st_transform () из пакета sf. В приведенном ниже коде я извлекаю CRS из растрового объекта sat_vis и преобразовываю данные oz_states для использования той же системы.

Сделав это, я теперь могу нарисовать векторную карту поверх растрового изображения, чтобы сделать изображение более понятным для читателя. Теперь из осмотра ясно, что спутниковый снимок был сделан во время восхода солнца в Австралии:

.

Что, если бы мы хотели нанести более традиционные данные поверх? Простым примером этого может быть построение местоположения столиц Австралии на основе фрейма данных oz_capitals , который содержит данные о широте и долготе.Однако, поскольку эти данные не связаны с CRS и не имеют того же масштаба, что и растровые данные в sat_vis , их нужно будет преобразовать и . Для этого нам сначала нужно создать объект sf из данных oz_capitals , используя st_as_sf () :

  городов <- oz_capitals%>%
  st_as_sf (coords = c ("долгон", "широта"), crs = 4326, remove = FALSE)  

Эта проекция задается с использованием кода EPSG 4326, эллипсоидальной проекции, использующей значения широты и долготы в качестве координат и опирающейся на систему координат WGS84.Сделав это, мы можем теперь преобразовать координаты из геометрии широты и долготы в соответствие с геометрией наших данных sat_vis :

Теперь преобразованные данные можно наложить с помощью geom_sf () :

Эта версия изображения проясняет, что спутниковый снимок был сделан примерно на восходе солнца в Дарвине: солнце взошло во всех восточных городах, но не в Перте. Это можно сделать более понятным при визуализации данных с помощью функции geom_sf_text () для добавления надписей к каждому городу.Например, мы могли бы добавить к графику еще один слой, используя такой код,

, хотя потребуется некоторая осторожность, чтобы текст был правильно расположен (см. Главу 8).

Источники данных

  • Пакет USAboundaries, https://github.com/ropensci/USAboundaries, содержит данные о штатах, округах и почтовых индексах США. Помимо нынешних границ, здесь также есть границы штатов и округов, восходящие к 1600-м годам.

  • Пакет tigris, https: // github.com / walkerke / tigris, упрощает доступ к шейп-файлам TIGRIS переписи населения США. Он содержит границы штатов, округов, почтовых индексов и переписных участков, а также многие другие полезные наборы данных.

  • Пакет rnaturalearth объединяет бесплатные высококачественные данные с http://naturalearthdata.com/. Он содержит границы стран и границы для региона верхнего уровня в каждой стране (например, штаты США, регионы Франции, округа Великобритании).

  • Пакет osmar, https: // cran.r-project.org/package=osmar завершает API OpenStreetMap, чтобы вы могли получить доступ к широкому спектру векторных данных, включая отдельные улицы и здания

  • Если у вас есть собственные шейп-файлы ( .shp ), вы можете загрузить их в R с помощью sf :: read_sf ()

Временной ряд 06: Создание графиков с несколькими панелями, сгруппированными по времени с помощью аспектов ggplot | NSF NEON

В этом руководстве рассказывается, как построить данные временных рядов с подмножествами с использованием фасетов () функция (например,g., график по сезонам) и для построения данных временных рядов с помощью NDVI.

Цели обучения

После прохождения этого руководства вы сможете:

  • Используйте фасетов () в пакете ggplot2 .
  • Объедините различные типы данных в один макет графика.

Что вам понадобится для выполнения этого руководства

Вам понадобится самая последняя версия R и, желательно, RStudio, загруженная на свой компьютер, чтобы выполнить это руководство.

Установить пакеты R

  • ggplot2: install.packages ("ggplot2")
  • весы: инсталл. Пакетов («весы»)
  • gridExtra: install.packages ("gridExtra")
  • сетка: инсталл.пакетов («сетка»)
  • dplyr: install.packages ("dplyr")
  • reshape2: install.packages ("reshape2")
  • зоопарк: инсталл.пакеты («зоопарк»)

Подробнее о пакетах в R - адаптировано из Software Carpentry.

Загрузить данные

NEON Teaching Data Subset: Meteorological Data for Harvard Forest

Данные, используемые в этом уроке, были собраны на Национальная сеть экологических обсерваторий Полевой участок Гарвардского леса. Эти данные являются косвенными данными о том, что будет доступно в течение 30 лет на Портал данных NEON для Гарвардского леса и других полевых участков, расположенных по всей территории Соединенных Штатов.

Загрузить набор данных


Установить рабочий каталог: В этом уроке предполагается, что вы настроили рабочий каталог. каталог в расположение загруженных и разархивированных подмножеств данных.

Обзор об установке рабочего каталога в R можно найти здесь.

R Script & Challenge Code: Уроки данных NEON часто содержат проблемы, которые усиливают приобретенные навыки. Если возможно, код решения проблемы находится в загружаемый сценарий R всего урока, доступный в нижнем колонтитуле каждой страницы урока.


Рекомендуемые учебные пособия

В этом руководстве используются как dplyr , так и ggplot2 . Если вы новичок в любом из этих R, мы рекомендуем следующие руководства NEON Data Skills перед прорабатывая это.

Построение подмножеств данных с использованием фасетов

В этом уроке мы узнаем, как создать панель из отдельных сюжетов - известные как фасеты в ggplot2 . Каждый график представляет собой конкретный data_frame подмножество временных рядов, например год или сезон.

Загрузить данные

Мы будем использовать ежедневные микрометеорологические данные за 2009-2011 гг. Из Гарварда. Лес. Если у вас нет этих данных, загруженных в R data_frame , пожалуйста загрузить их и преобразовать столбцы даты и времени в класс даты и времени сейчас.

  # Помните, что добавление дополнительных библиотек в начало
# ваш сценарий
library (lubridate) # для работы с датами
библиотека (ggplot2) # для создания графиков
library (scale) # для доступа к функциям разрыва / форматирования
library (gridExtra) # для размещения графиков
библиотека (сетка) # для аранжировки сюжетов
library (dplyr) # для подмножества по сезонам

# установить рабочий каталог, чтобы R мог найти файл, который мы хотим импортировать
# setwd ("рабочий-каталог-путь-здесь")

# daily HARV met data, 2009-2011 гг.
harMetDaily.09.11 <- read.csv (
  file = "NEON-DS-Met-Time-Series / HARV / FisherTower-Met / Met_HARV_Daily_2009_2011.csv",
  stringsAsFactors = FALSE
  )

# скрыть дату в классе Date
harMetDaily.09.11 $ date <- as.Date (harMetDaily.09.11 $ date)
  

ggplot2 Facets

Facets позволяют нам отображать подмножества данных на одной четко организованной панели. Мы используем facet_grid () для создания графика конкретной переменной , подмножества частный группа .

Построим график температуры воздуха, как мы это делали ранее.Назовем участок ggplot . объект AirTempDaily .

  AirTempDaily <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (date, airt)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Суточная температура воздуха \ n NEON Harvard Forest \ n 2009-2011") +
           xlab ("Дата") + ylab ("Температура (C)") +
           scale_x_date (labels = date_format ("% m-% y")) +
           тема (plot.title = element_text (lineheight = .8, face = "bold",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

AirTempDaily
  

Подсказка по данным: Если вы работаете с датой и временем класс (e.грамм. POSIXct), вы можете использовать scale_x_datetime вместо scale_x_date .

Этот сюжет много говорит нам о ежегодном повышении и понижении температуры. на полевом участке NEON Harvard Forest. Однако что, если мы хотим построить каждый данные за год индивидуально?

Мы можем использовать элемент facet () в ggplot для создания фасетов или панели участки, сгруппированные по определенной категории или периоду времени. Чтобы создать график для каждого года, нам сначала понадобится столбец года в наших данных, чтобы использовать его в качестве фактор подмножества.Мы создали столбец года, используя функцию год в lubridate упаковка в Подмножество и управление данными временных рядов с помощью dplyr tutorial.

  # добавить столбец года к дневным значениям
harMetDaily.09.11 $ год <- год (harMetDaily.09.11 $ дата)

# просмотреть заголовок и конец столбца года
голова (harMetDaily.09.11 $ год)

## [1] 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009

хвост (harMetDaily.09.11 $ год)

## [1] 2011 2011 2011 2011 2011 2011
  

Аспект по годам

Когда у нас есть столбец, который можно использовать для группировки или подмножества наших данных, мы можем создать многогранный график - нанесение данных за каждый год по отдельности, маркированная панель.

  # запустите этот код, чтобы построить тот же график, что и раньше, но с одним графиком за сезон
AirTempDaily + facet_grid (. ~ Год)

## Ошибка: хотя бы один слой должен содержать все переменные огранки: `year`.
## * На графике отсутствует `год`
## * В слое 1 отсутствует `год`
  

Ой - что случилось? График не отобразился, потому что мы добавили столбец год после создания объекта ggplot AirTempDaily . Давайте перезапустим код построения. чтобы убедиться, что наш недавно добавленный столбец распознается.

  AirTempDaily <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (date, airt)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Ежедневная температура воздуха \ n NEON Harvard Forest") +
            xlab ("Дата") + ylab ("Температура (C)") +
            scale_x_date (labels = date_format ("% m-% y")) +
           тема (plot.title = element_text (lineheight = .8, face = "bold",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

# фасетный сюжет по годам
AirTempDaily + facet_grid (. ~ Год)
  

Многогранный график интересен, однако ось x на каждом графике отформатирована. как: месяц-день-год, начиная с 2009 г. и заканчивая 2011 г.Это означает, что данные за 2009 год находится на левом конце оси абсцисс, а данные за 2011 год - справа. конец оси абсцисс графика 2011 г.

Наши графики было бы легче визуально сравнить, если бы дни были отформатированы в Юлианские или годовые дни, а не дата. У нас есть юлианские дни, хранящиеся в нашем data_frame ( harMetDaily.09.11 ) как jd .

  AirTempDaily_jd <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (jd, airt)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Температура воздуха \ n NEON Harvard Forest Field Site") +
           xlab («Юлианский день») + ylab («Температура (C)») +
           тема (сюжет.title = element_text (lineheight = .8, face = "жирный",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

# создать граненую панель
AirTempDaily_jd + facet_grid (. ~ Год)
  

Используя юлианский день, наши графики легче визуально сравнивать. Обустройство наших участков таким образом, бок о бок, позволяет нам быстро сканировать различия в ось y. Обратите внимание на разницу между минимальной и максимальной температурой воздуха в трех годы?

Упорядочить грани

Мы также можем переставлять грани по-разному.

  # переместить метки ВПРАВО и сложить все графики
AirTempDaily_jd + facet_grid (год ~.)
  

Если мы используем facet_wrap , мы можем указать количество столбцов.

  # отображение в две колонки
AirTempDaily_jd + facet_wrap (~ год, ncol = 2)
  

График двух переменных на одном участке

Далее, давайте исследуем взаимосвязь между двумя переменными - температурой воздуха. и температура почвы. Мы можем ожидать, что температура почвы будет колебаться в зависимости от изменений. в температуре воздуха с течением времени.

Мы будем использовать ggplot () для построения airt и s10t (температура почвы на 10 см ниже земля).

  airSoilTemp_Plot <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (airt, s10t)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Температура воздуха и температуры почвы \ n NEON Harvard Forest Field Site \ n 2009-2011") +
           xlab («Температура воздуха (C)») + ylab («Температура почвы (C)») +
           тема (plot.title = element_text (lineheight = .8, face = "bold",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

airSoilTemp_Plot
  

График выше предполагает взаимосвязь между температурой воздуха и почвы как мы могли ожидать.Однако он объединяет все данные за три года в один график.

Давайте создадим многослойный график зависимости температуры воздуха от температуры почвы, сгруппированный по годам.

К счастью для нас, мы можем сделать это быстро с помощью одной строчки кода, повторно используя сюжет мы создали выше.

  # создать граненую панель
airSoilTemp_Plot + facet_grid (год ~.)
  

Внимательно посмотрите на данные. Есть ли заметная минимальная / максимальная температура различия между тремя годами?

Вызов: граненый сюжет

Построить фасетный график зависимости температуры воздуха от температуры почвы к месяцам точнее чем год.

ПОДСКАЗКА: Чтобы создать этот график, вам нужно добавить столбец месяца к нашему кадр_данных . Мы можем использовать lubridate month так же, как мы использовали год для добавления колонка года.

График с гранями и категориальные группы

В приведенной выше задаче мы сгруппировали наши данные по месяцам - указанным числовым значение от 1 (январь) до 12 (декабрь). Однако что, если бы мы хотели организовать наши графики, используя категориальную (символьную) группу, такую ​​как название месяца? Сделаем это дальше.

Если мы хотим сгруппировать наши данные по месяцам имени , нам сначала нужно создать месяц столбец name в нашем data_frame . Мы можем создать этот столбец, используя следующие синтаксис:

формат (harMetDaily.09.11 $ date, "% B") ,

, который сообщает R извлечь название месяца (% B ) из поля даты.

  # добавить текстовый столбец названия месяца
harMetDaily.09.11 $ month_name <- формат (harMetDaily.09.11 $ date, "% B")

# просмотр головы и хвоста
голова (harMetDaily.09.11 $ имя_месяца)

## [1] «Январь» «Январь» «Январь» «Январь» «Январь» «Январь»

хвост (harMetDaily.09.11 $ month_name)

## [1] «Декабрь» «Декабрь» «Декабрь» «Декабрь» «Декабрь» «Декабрь»

# воссоздать сюжет
airSoilTemp_Plot <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (airt, s10t)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Температура воздуха и температуры почвы \ n NEON Harvard Forest Field Site \ n 2009-2011") +
            xlab («Температура воздуха (C)») + ylab («Температура почвы (C)») +
           тема (plot.title = element_text (lineheight =.8, face = "жирный",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

# создать граненую панель
airSoilTemp_Plot + facet_wrap (~ название_месяца, nc = 3)
  

Отлично! Мы создали хороший набор графиков по месяцам. Однако как же сюжеты упорядоченный? Похоже, R упорядочивает вещи по алфавиту, но мы знаем, что что месяцы являются порядковыми, а не символьными строками. Для учета заказа мы можем переназначьте поле month_name на коэффициент .Это позволит нам указать порядок «уровня» каждого фактора (каждый месяц - это уровень).

Синтаксис этой операции -

.
  1. Превратите поле в множитель: фактор (fieldName) .
  2. Обозначьте уровней , используя список c (level1, level2, level3) .

В нашем случае каждый уровень будет месяц.

  # заказать факторы
harMetDaily.09.11 $ month_name = factor (harMetDaily.09.11 $ month_name,
                                      levels = c ('Январь', 'Февраль', 'Март',
                                               «Апрель», «май», «июнь», «июль»,
                                               «Август», «Сентябрь», «Октябрь»,
                                               'Ноябрь декабрь'))
  

После того, как мы указали факторный столбец и связанные с ним уровни, мы можем построить график опять таки.Помните, что, поскольку мы изменили столбец в нашем data_frame , мы необходимо повторно запустить наш код ggplot .

  # воссоздать участок
airSoilTemp_Plot <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (airt, s10t)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Температура воздуха и температуры почвы \ n NEON Harvard Forest Field Site \ n 2009-2011") +
            xlab («Температура воздуха (C)») + ylab («Температура почвы (C)») +
           тема (plot.title = element_text (lineheight = .8, face = "bold",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

# создать граненую панель
airSoilTemp_Plot + facet_wrap (~ название_месяца, nc = 3)
  

Подмножество по сезону -

Расширенная тема

Иногда нам нужно сгруппировать данные по произвольным периодам времени.Например, мы могли бы хочу сгруппировать по сезонам. Однако определение различных сезонов может отличаться в зависимости от регион, что означает, что нам нужно вручную определять каждый период времени.

В следующем разделе кодирования мы добавим столбец сезона к нашим данным, используя вручную определенный запрос. Наш полевой участок находится в Гарвардском лесу (Массачусетс), расположен в северо-восточной части США. По климату этого региона, мы можем разделить год на 4 сезона следующим образом:

  • Зима: декабрь - февраль
  • Весна: март - май
  • Лето: июнь - август
  • Осень: сентябрь - ноябрь

Чтобы разбить данные по сезонам, мы будем использовать пакет dplyr .Мы можно использовать числовой столбец месяца, который мы добавили к нашим данным ранее в этом руководство.

  # добавить месяц в data_frame - обратите внимание, что мы уже выполнили этот шаг выше.
harMetDaily.09.11 $ month <- месяц (harMetDaily.09.11 $ date)

# просмотреть заголовок и конец столбца
голова (harMetDaily.09.11 $ месяц)

## [1] 1 1 1 1 1 1

хвост (harMetDaily.09.11 $ месяц)

## [1] 12 12 12 12 12 12
  

Мы можем использовать mutate () и набор из операторов ifelse для создания нового категориальная переменная называется сезон , сгруппировав три месяца вместе.

В пределах dplyr % в% - это сокращение от «содержится внутри». Итак, синтаксис

ifelse (% месяца в% c (12, 1, 2), «Зима»,

можно читать как "если значение столбца месяц равно 12, 1 или 2, тогда назначьте значение «Зима».

Наша выписка ifelse заканчивается на

ifelse (% месяца в% c (9, 10, 11), «Падение», «Ошибка»)

, что можно перевести как "если значение столбца месяц равно 9, 10 или 11, затем присвоить значение «Зима».«

Последняя часть , «Ошибка» сообщает R, что если значение столбца месяц не подпадают под любой из критериев, изложенных в предыдущих заявлениях ifelse , присвоить столбцу значение «Ошибка».

  harMetDaily.09.11 <- harMetDaily.09.11%>%
  мутировать (сезон =
           ifelse (% месяца в% c (12, 1, 2), «Зима»,
           ifelse (% месяца в% c (3, 4, 5), «Весна»,
           ifelse (% месяца в% c (6, 7, 8), «Лето»,
           ifelse (% месяца в% c (9, 10, 11), «Падение», «Ошибка»)))))


# проверьте, сработало ли это
голова (harMetDaily.09.11 $ мес)

## [1] 1 1 1 1 1 1

голова (harMetDaily.09.11 $ сезон)

## [1] «Зима» «Зима» «Зима» «Зима» «Зима» «Зима»

хвост (harMetDaily.09.11 $ месяц)

## [1] 12 12 12 12 12 12

хвост (harMetDaily.09.11 $ сезон)

## [1] «Зима» «Зима» «Зима» «Зима» «Зима» «Зима»
  

Теперь, когда у нас есть столбец сезона, мы можем построить график данных по сезонам!

  # воссоздать участок
airSoilTemp_Plot <- ggplot (harMetDaily.09.11, aes (airt, s10t)) +
           geom_point () +
           ggtitle ("Air vs.Температура почвы \ n 2009-2011 \ n NEON Harvard Forest Field Site ") +
            xlab («Температура воздуха (C)») + ylab («Температура почвы (C)») +
           тема (plot.title = element_text (lineheight = .8, face = "bold",
                 size = 20)) +
           тема (текст = текст_элемента (размер = 18))

# запускаем этот код, чтобы построить тот же сюжет, что и раньше, но с одним сюжетом за сезон
airSoilTemp_Plot + facet_grid (. ~ сезон)
  

Обратите внимание, что мы снова запустили наш код ggplot , чтобы убедиться, что наш новый столбец признан Р.Далее мы можем поэкспериментировать с различными макетами граней.

  # для альбомной ориентации графиков меняем порядок аргументов в
# facet_grid ():
airSoilTemp_Plot + facet_grid (сезон ~.)
  

Еще раз, R размещает графики в алфавитном порядке, а не в порядке. относящиеся к данным.

Вызов: создание сюжетов по сезону

Цель этой задачи - создать графики, показывающие взаимосвязь между температура воздуха и почвы в разные сезоны с временами года, расположенными в экологически значимый заказ.

  1. Создайте сезонную переменную класса с коэффициентом , преобразовав столбец сезона, который мы просто создали фактор, а затем организуем сезоны в хронологическом порядке как следует: Зима, Весна, Лето, Осень.

  2. Создайте новый фасетный график размером 2 x 2 (2 столбца графиков). ПОДСКАЗКА: можно аккуратно постройте несколько переменных, используя следующие фасеты: facet_grid (переменная1 ~ переменная2) .

  3. Создайте график зависимости температуры воздуха от температуры почвы, сгруппированный по годам и сезонам.

Работа с данными год-месяц: базовый R и пакет zoo

Для некоторых данных месяц будет отформатирован как Год-Месяц (например, met_monthly_HARV $ date ).

(Примечание: вы загрузите этот файл в испытании ниже)

  ## [1] "2001-03" "2001-04" "2001-05" "2001-06" "2001-07" "2001-08"
  

Для многих анализов мы могли бы пожелать суммировать эти данные в годовую сумму. Базовый R НЕ имеет отдельного класса даты год-месяц.Вместо того, чтобы работать с поле год-месяц с использованием базы R, нам нужно преобразовать в класс Date, который требует добавления соответствующего дневного значения. Синтаксис будет:

as.Date (paste (met_monthly_HARV $ date, "- 01", sep = ""))

Приведенный выше синтаксис создает столбец Date из столбца met_montly_HARV $ date . Затем добавляем произвольную дату - первую ( "-01" ). Последний кусок кода ( sep = "" ) обозначает строку символов, используемую для разделения месяца, дня, и часть года возвращаемой строки (в нашем случае ничего, так как у нас включил дефис с нашим вставленным значением даты).

В качестве альтернативы, чтобы работать напрямую с данными за год, мы могли бы использовать зоопарк пакет и включенный в него год-месяц класс даты - as.yearmon . С зоопарк синтаксис:

as.Date (as.yearmon (met_monthly_HARV $ date))

Задача: преобразование данных года в месяц

Цель этой задачи - использовать как базовый R, так и пакет zoo методы работы с данными за год.

Загрузите NEON-DS-Met-Time-Series / HARV / FisherTower-Met / hf001-04-month-m.csv файл и присвойте ему имя met_monthly_HARV . Тогда:

  1. Преобразуйте поле даты в класс даты / времени, используя как базовый R, так и зоопарк посылка. Назовите новые поля date_base и ymon_zoo соответственно.
  2. Посмотрите на формат и проверьте класс обоих новых полей даты.
  3. Преобразуйте поле ymon_zoo в новое поле класса даты ( date_zoo ), чтобы оно может использоваться в base R, ggplot и т. д.

ПОДСКАЗКА: обязательно загрузите пакет zoo , если вы еще этого не сделали.

Вы предпочитаете использовать base R или zoo для преобразования этих данных в дату / время? учебный класс?

Подсказка по данным: zoo классы даты и времени использовать нельзя напрямую с помощью ggplot2. Если вы имеете дело с форматами даты, которые имеют смысл в основном используйте классы даты / времени zoo , вы можете использовать ggplot2 с добавлением другие функции. Подробнее см. ggplot2.документация зоопарка.

Задача: построить график год-месяц данных

Используя поле даты date_base (или date_zoo ), которое вы создали в предыдущей задаче, создайте многогранный график годовой температуры воздуха для каждого год (2001-2015) с месяцем в качестве оси абсцисс для поля NEON Harvard Forest сайт.

Географические поля формата

в таблице

В этой статье описывается, как назначить географическую роль полю в Tableau, чтобы вы могли использовать его для создания представления карты.

Географическая роль связывает каждое значение в поле со значением широты и долготы. Когда вы назначаете географическую роль полю, Tableau назначает значения широты и долготы каждому местоположению в ваших данных на основе данных, которые уже встроены в сервер карты Tableau.

Назначьте географическую роль полю

Назначение географической роли в зависимости от типа местоположения (например, штата по сравнению с почтовым индексом) помогает обеспечить правильное отображение данных на карте.Например, вы можете назначить географическую роль «Город» полю, содержащему список названий городов.

Когда полю назначена географическая роль, Tableau создает вид карты, когда вы добавляете поле в Деталь на карточке Marks . Другими словами, Tableau геокодирует информацию в этом поле.

Чтобы назначить географическую роль полю:

  • На панели «Данные» щелкните значок типа данных рядом с полем, выберите «Географическая роль», а затем выберите географическую роль, которую вы хотите назначить полю.

Когда вы назначаете географическую роль полю, Tableau добавляет два поля в область Измерения панели Данные : Широта (сгенерированная) и долгота (сгенерированная).

Эти поля содержат значения широты и долготы, и им назначаются географические роли широты и долготы. Если вы дважды щелкните каждое из этих полей, Tableau добавит их на полки Columns и Rows и создаст вид карты с использованием фоновой карты Tableau.

Типы географических ролей в Tableau

В следующей таблице описаны географические роли, доступные в Tableau. Многие роли являются международными, но некоторые ограничены только США.

Вы можете назначать географические роли своим полям в зависимости от типа географических данных, которые они содержат. Например, вы можете назначить географическую роль аэропорта полю, содержащему коды Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA).

Если данные о вашем местоположении не подходят ни для одной из этих ролей, возможно, вам придется импортировать пользовательское геокодирование, чтобы нанести данные на карту. Для получения дополнительной информации см. Таблицу местоположений геокодирования, которая не распознает их, и их отображение на карте (ссылка открывается в новом окне).

Географическая роль Назначьте эту роль полю, если оно содержит:
Аэропорт Коды аэропортов Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA) или Международной организации гражданской авиации (ИКАО).
Телефонный код (США) телефонные коды США; только числа.
CBSA / MSA (США) Базовые статистические районы США (CBSA), в которые входят столичные статистические районы (MSA), как это определено Управлением управления и бюджета США. Коды и имена CBSA / MSA распознаются.
Город Города мира с населением от 15 000 человек.Имена указаны на английском (Великобритания или США), французском, немецком, испанском, бразильском португальском, японском, корейском и китайском (упрощенном и традиционном) языках.
Округ Конгресса (США) округов США по выборам в Конгресс.
Страна / регион Страны, регионы и территории мира. Имена указаны на английском (Великобритания или США), французском, немецком, испанском, бразильском португальском, японском, корейском и китайском (упрощенном и традиционном) языках.Tableau также поддерживает стандарты FIPS 10, ISO 3166-1 alpha 2 и ISO 3166-1 alpha 3. Имена включены в различных формах, включая длинные, короткие и различные сокращения.
Округ Административные единицы второго уровня для отдельных стран. Например, округа США, французские департаменты, немецкий криз и т. Д.

Примечание: Определения административных единиц второго уровня зависят от страны. В Tableau все административные единицы второго уровня геокодированы с географической ролью графства.Дополнительные сведения см. В разделе «Данные о местоположении, которые Tableau поддерживает для представлений карты зданий».

ОРЕХИ Европа NUTS (Номенклатура территориальных единиц статистики) коды уровней 1–3. Поддерживаются коды и имена, включая синонимы.
Широта Широта в десятичных градусах. Доступно только для числовых полей.
Долгота Долгота в десятичных градусах. Доступно только для числовых полей.
Штат / провинция Штат, провинция и другие административные единицы первого уровня по всему миру. Имена указаны на английском (Великобритания или США), французском, немецком, испанском, бразильском португальском, японском, корейском и китайском (упрощенном и традиционном) языках. Примечание: Некоторые имена доступны только в местной форме.
Почтовый индекс Почтовые индексы и почтовые индексы для некоторых стран. Например, пятизначные почтовые индексы США, Австралийские четырехзначные почтовые индексы, Немецкие пятизначные почтовые индексы и т. Д. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Данные о местоположении, которые Tableau поддерживает для просмотра карты зданий» (ссылка открывается в новом окне).

См. Также:

Данные о местоположении, которые Tableau поддерживает для просмотра карты здания (ссылка открывается в новом окне)

Таблица геокодирования местоположений не распознает и не отображает их на карте (ссылка открывается в новом окне)

Смешать географические данные (ссылка откроется в новом окне)

Создание карт-таблиц из пространственных файлов (ссылка открывается в новом окне)

Редактировать неизвестные или неоднозначные местоположения (ссылка открывается в новом окне)

США предупредили о возможном заговоре боевиков с целью нападения на Капитолий в четверг | Политика США

Федеральные власти в среду предупредили, что люди, связанные с определенными группами ополченцев, обсуждают планы еще одного нападения на Капитолий США с целью смещения политиков-демократов 4 марта или около того.

ФБР, Министерство внутренней безопасности и полицейское управление Капитолия США получили разведывательные данные, указывающие на возможный заговор с целью «взлома Капитолия определенной группой ополченцев» в четверг, сообщило агентство в среду.

В заявлении полиции Капитолия добавлено, что она работает с местными, государственными и федеральными агентствами, чтобы «остановить любые угрозы Капитолию» в Вашингтоне, почти через два месяца после кровавого восстания сторонников Дональда Трампа в резиденции Конгресса США. 6 января.

Полиция также заявила: «Мы серьезно относимся к разведке».

Четверг знаменует собой дату, когда некоторые правые теоретики заговора заявили, что бывший президент Дональд Трамп будет приведен к присяге на второй срок, несмотря на то, что он проиграл ноябрьские президентские выборы и покинул Белый дом только 20 января. до того, как Джо Байден был приведен к присяге 46-м президентом США.

Взлом: Объединенный информационный бюллетень ФБР / DHS предупреждает, что некоторые внутренние насильственные экстремисты «обсуждали планы по установлению контроля над Соединенным Королевством».С. Капитолий и удалите демократических законодателей примерно 4 марта ».

- Джулия Э. Эйнсли (@JuliaEAinsley) 3 марта 2021 г.

Предупреждения побудили законодателей изменить расписание голосования в Палате представителей. Стени Хойер, лидер большинства в Палате представителей, подтвердил, что палата проголосует за законопроект демократов о реформе полиции в среду вечером, а не в четверг.

По данным офиса Хойера, палата вновь соберется в 18:15 по восточному времени для часового обсуждения Закона Джорджа Флойда о правосудии в полицейской деятельности.

Официальные лица на всех уровнях охарактеризовали выборы в США как самые безопасные в истории страны.

В результате нападения 6 января пять человек погибли, в том числе полицейский, сотни были ранены, а члены Конгресса спаслись бегством. Еще двое полицейских покончили с собой через несколько дней после восстания.

Трамп был подвергнут импичменту во второй раз в истории за подстрекательство к атаке с зажигательной речью у Белого дома в тот день, когда он призвал своих сторонников пройти маршем на Капитолий, где Палата представителей и Сенат должны были подтвердить победу Байдена.

В заявлении полиции Капитолия отмечалось, что в Капитолии уже были произведены «значительные улучшения безопасности».

Было неясно, были ли эти обновления выполнены в ответ на эту последнюю угрозу или они включали меры, уже принятые после восстания 6 января.

ФБР предупредило об экстремистской онлайновой «болтовне» о нападении на Капитолий 4 или 6 марта.

В среду сотрудники правоохранительных органов Капитолия рассылали членам Конгресса уведомления об обнаруженной угрозе.

Свидетельствуя в Сенате о восстании, Мелисса Смислова, высокопоставленный сотрудник разведки и анализа DHS, заявила, что около полуночи во вторник департамент выпустил совместное предупреждение с ФБР о повышенном уровне сетевых заговоров вокруг потенциальной новой атаки. .

Однако начальник внутренней безопасности Палаты представителей, исполняющий обязанности сержанта по оружию, выпустил бюллетень, в котором говорилось, что значение 4 марта как «истинной» даты инаугурации Трампа среди некоторых групп снизилось.

Теория была поддержана группой заговора QAnon, которая ранее предсказывала, что 20 января состоится инаугурация Трампа, а не Байдена.

Служба безопасности дома больше не ожидает протестов или насилия со стороны групп, отправляющихся в Вашингтон в четверг, сообщил сержант Тимоти Блодген.

Сержант по оружию издает бюллетень, в котором говорится, что значение 3/4 как «истинной» даты инаугурации Трампа среди некоторых групп снизилось, и они больше не ожидают протестов или насилия со стороны групп, отправляющихся в Вашингтон в тот день. -> рис.twitter.com/NJBT26FDkk

- Ребекка Каплан (@RebeccaRKaplan) 2 марта 2021 г.

Между тем, Уильям Уокер , , командующий национальной гвардией округа Колумбия, давая показания на том же слушании в комитете Сената, что и Смислова, сказал, что армейскому командованию потребовалось более трех часов, чтобы утвердить запрос о развертывании охранных войск в Капитолий 6 января.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *