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La superficie est mal calculée en utilisant $area dans le calculateur de champ (QGIS 2.8.1-Wien)


Il y a une question similaire postée, mais la solution semble être que les polygones étaient en plusieurs parties : Wrong $ area from field calculator (QGIS)

Dans mon cas, tous les polygones sont en une seule partie. J'ai plusieurs polygones et je veux calculer la superficie en acres. J'ai essayé de le faire en utilisant le calculateur de champ [ $area / 4046.9548 ]. Cependant, le calcul a abouti à ce que la plupart des polygones soient extrêmement élevés (pour une raison quelconque, il y avait 1 polygone qui était juste - id 2; 19,8 acres). La proportion d'erreur semble également être incohérente (c'est-à-dire que la superficie est surestimée jusqu'à 7 000 fois et aussi peu que 19 fois, et il n'y a pas de relation claire avec la taille du polygone et la superficie est surestimée).

J'ai essayé 2 projections différentes : WGS 84 / UTM zone 15N (EPSG : 32615) ; NAD83 / UTM zone 15N (EPSG : 26915). Les deux me donnent des résultats de zone similaires. J'ai modifié le CRS du projet ainsi que le CRS de la couche, et j'obtiens toujours le même résultat.

J'ai pu importer le .shp dans ArcGIS et la zone y a été calculée correctement (colonne 3 du tableau ci-dessous). Cependant, je n'ai pas d'accès direct à ArcGIS et j'aimerais quand même utiliser QGIS pour ce projet.

Pourquoi la superficie est-elle mal calculée et que dois-je faire pour y remédier ? Il me semble qu'il s'agit d'un bogue de QGIS 2.8.1 - des idées ?

id wkt_geom Acres Acres2 POLYGON ((413021,65088476904202253 4902835.35903273895382881,413019.9315825883531943 4902864.74276821129024029,413020.16550777421798557 4902882.35620316863059998,413026.60994472057791427 4902891.07888804655522108,413040.35845059278653935 4902893.83241057209670544,413058.28628579177893698 4902893.59438843559473753,413083.63513001694809645 4902896.19401332177221775,413127.90793888038024306 4902894.13855400308966637,413181.71088945050723851 4902894.89314012043178082,413252.46482790348818526 4902901.2957936767488718,413293.72935398085974157 4902911.02565119322389364,413327.6311613493016921 4902922.32124511897563934,413362.68450617993948981 4902940.94199378602206707,413407.36460598744452 4902969.71193141676485538,413417.01093905157176778 4902981.32873533200472593,413434.17498251388315111 4903003.12247731350362301,413450.43954338179901242 4903036.67249271180480719,413468,71606994007015601 4903062.85574622172862291,413483.6930770087065703783 490351782 07,02882917522219941 4903088.77438649814575911,413550.26521912473253906 4903088.20347991678863764,413602.97315922257257625 4903086.03985215444117785,413697.92101420927792788 4903087.72398152016103268,413754.90515020152088255 4903089.90934882126748562,413797.08696452697040513 4903089.35396001953631639,413809.74150878586806357 4903089.18739637453109026,413814.95628477755235508 4903084.71464222017675638,413817.04606045957189053 4903083.21909907832741737,413819.97791090072132647 4903065.56402648147195578,413818.76103240338852629 4902973.09347910806536674,413815.55090785957872868 4902889.45741724409162998,413816.36595994769595563 4902791.08799542300403118,413815.12982126727001742 4902697.14970104768872261,413816.04157619818579406 4902606.11923649720847607,413814.94069934217259288 4902522.45546605158597231,413813.55013947084080428 4902416,77492918446660042 413812.31410632590996101 4902322.83668850176036358,413812.06303940195357427 4902303.75548500940203667,413810.96974148997105658 4902300.83 379253000020981,413748.80205652303993702 4902306.05620487872511148,413420.72158131503965706 4902304.5122439693659544,413392.2648284116294235 4902306.35647539328783751,413377.46059512521605939 4902303.61614877637475729,413336.32835487823467702 4902304.16021616943180561,413239.29845405393280089 4902305.44468074943870306,413143.30376236519077793 4902305.24881310202181339,413067.32834032038226724 4902303.32059202902019024,413017.77817315247375518 4902305.4464269345626235,413013.57897152286022902 4902306.97023348603397608,413012.62175831967033446 4902314.32316423580050468,413011.87896264484152198 4902337.82173055876046419,413013.4404260833398439 4902375.97013689763844013,413011.91588399559259415 4902420.03170452453196049,413013.37988375558052212 4902450.84118893276900053,413013.82821619434980676 4902484,60025170724838972, 413014.99981597042642534 4902493.3929580096155405,413018.4652555855573155 4902515.67651823163032532,413020.69696994166588411 4902522.31802542041987181,413028.88479899178491 905 4902525.8483043760061264,413040.53031151450704783 4902526.42682134918868542,413068.13132632256019861 4902522.78247515670955181,413087.34590595948975533 4902523.98119094967842102,413111.37147112272214144 4902522.20874827541410923,413127.8231866043061018 4902522.23303250782191753,413175.10716451448388398 4902522.36775166448205709,413226.98541615298017859 4902524.4464023457840085,413231.27382519887760282 4902543.97303796652704477,413234.09454947075573727 4902566.9557322058826685,413237.21136964973993599 4902585.86850575264543295,413230.90055104432394728 4902615.69136238191276789,413229.5281678574392572 4902658.53254770860075951,413229.30461286893114448 4902681.82638497371226549,413223.41665920958621427 4902699.09058632329106331,413223.41665920859668404 4902699.09058632235974073,413207.57806618750328198 4902697,83241203054785728 413195.97735917463432997 4902697.98615144472569227,413162.26876944815739989 4902701.36908191628754139,413120.06492864451138303 4902700.46073917020112276,413087 .37203403416788206 4902700.89449449349194765,413055.71426410338608548 4902699.84662727545946836,413036.7117997023742646 4902698.63086597807705402,413031.43874977907398716 4902698.70088256429880857,413025.16956455889157951 4902703.18826565146446228,413021.04859009064966813 4902710.58321542106568813,413019.09531814896035939 4902722.35351380426436663,413020.0309898930718191 4902792.80724116694182158,413020.0309898930718191 4902792.80724116694182158,413021.65088476904202253 4902835,35903273895382881)) 8 21607,59 126,72

Sans connaître précisément la projection de vos données, il est difficile de savoir ce qui s'est mal passé dans votre calcul. Cela dit, c'est toujours une méthodologie risquée d'autoriser tout type de reprojection à la volée dans votre SIG lorsque vous effectuez en plus des calculs de géométrie. Il en est de même si vous avez plusieurs calques dans un mélange de projections, auquel cas vous êtes quasiment assuré de reprojeter à la volée…

Si j'étais vous, je commencerais une nouvelle carte dans QGIS, chargerais la couche sur laquelle vous souhaitez effectuer des calculs, puis traiterais vos expressions Field Calculator alors que la couche et la carte sont dans la même projection - celle de vos données natives.

Il serait sage de vérifier que la carte QGIS prend la projection de vos données avant d'exécuter les nombres. Au moins de cette façon, vous savez que le calculateur de couches de QGIS respecte la projection prévue.

Si vous obtenez toujours un résultat inattendu, je suppose que vos données ne se trouvent peut-être pas dans le système de référence/coordonnées dans lequel vous pensez réellement qu'elles se trouvent.


Il m'a fallu 2 heures pour comprendre cela. Utilisez area($geometry) au lieu de "$area" car selon la documentation de QGIS, "area" renvoie la zone d'un objet polygone géométrique. Les calculs sont toujours planimétriques dans le système de référence spatiale (SRS) de cette géométrie, et les unités de la zone renvoyée correspondront aux unités du SRS. Cela diffère des calculs effectués par la fonction $area, qui effectuera des calculs ellipsoïdaux basés sur les paramètres d'ellipsoïde et d'unité de surface du projet.


Lors du calcul du coefficient de portance, quelle surface est utilisée ?

Disons que j'avais cette aile rectangulaire à double courbe. L'orange représente la longueur de la corde, le rouge représente la longueur du contour de la voilure en dessous de la ligne de corde, le vert représente la longueur du contour de la voilure au-dessus de la ligne de corde et le bleu représente l'envergure de l'aile.

Si je devais calculer son coefficient de portance, j'aurais besoin de connaître la superficie. A quel domaine fait-il référence ? Pourriez-vous expliquer comment calculer la surface souhaitée à l'aide de ce schéma ?

Serait-ce la longueur du vert multipliée par la longueur du bleu ? Serait-ce la longueur du vert et du rouge multipliée par la longueur du bleu ? Ou autre chose?

Corrigez-moi si je me trompe, mais dans ce cas, je pense que la zone de forme en plan serait la longueur de l'orange multipliée par la longueur du bleu.


La région délimitée que nous recherchons est indiquée dans la zone ombrée ci-dessous.

Maintenant, en notation ensembliste, la région $R$ est donnée par $R= <(x,y):9y^2leq xleq 7+2y^2 ext< et >-1leq yleq 1>.$ A cause de la symétrie, on obtient

Considérons les graphiques des deux fonctions :

De là, nous pouvons voir que pour $-1leq yleq 1, 2y^ <2>+ 7 geq 9y^<2>$

Par conséquent, l'aire entre les courbes, $A$ est donnée par :

Vous avez obtenu une réponse négative parce que vous n'avez pas considéré quelle fonction était la plus grande pour le domaine sur lequel vous intégriez.

Une chose à retenir est que l'aire d'une courbe est toujours un nombre positif, puisque vous soustrayez le plus gros fonction de la plus petit fonction, lors de l'intégration par rapport à $x$, et le plus à droite fonction moins le plus à gauche fonction lors de l'intégration par rapport à $y$.

Ce que vous avez fait est la bonne réponse, mais négative. Cela signifie que vous n'avez pas soustrait correctement.

Puisque nous intégrons $w.r.t$ oui, c'est le plus à droite - le plus à gauche.

Tout à droite = $7+2y^2$

Le plus à gauche = $9y^2$

Fais le plus à droite - le plus à gauche, et vous obtiendrez $frac<28><3>$


Calculer l'aire d'une surface, rencontrant une étrange intégrale

Notez que vous avez également manqué un carré dans la définition de la surface bleue : il devrait être $(x^2+y^2)^2=2a^2xy$ pour qu'en coordonnées cylindriques nous trouvions $r^2=a^2 sin(2 heta)$ .

Je viens de l'hypothèse, que pour obtenir la réponse souhaitée tu devrais avoir un cylindre $(x^2+y^2)^2=2a^2xy$ à la place du titre apporté $x^2+y^2=2a^2xy$ (bleu).


nous définissons une fonction qui est 1 dans la région autorisée et 0 sinon. Une telle fonction est calla un prédicat :

Vous pouvez vous demander pourquoi j'ai utilisé : Method -> "MonteCarlo"? Les arêtes vives posent un problème pour les méthodes numériques ordinaires. Ce n'est pas le cas pour Monte-Carlo. La probabilité d'obtenir un 1 est égale au rapport de la surface autorisée à la surface totale. Par conséquent, la zone autorisée = TotalArea * Nombre d'essais réussis / nombre total d'essais.

En suivant la formule de Lukas pour la zone, vous pouvez utiliser NIntegrate avec les fonctions HeavisideTheta pour définir le domaine. Vous pouvez ajouter des options d'exactitude et/ou de précision si nécessaire.

Vous calculez la longueur d'une courbe $f(x)$ entre $a$ et $b$ par $int_a^b sqrt<1+f'(x)^2>dx$ , voir https://en. wikipedia.org/wiki/Arc_length.

La généralisation 2D serait logiquement $int_A sqrt<1+(partial_x f(x,y))^2+(partial_y f(x,y))^2>dA$ . La mise en œuvre dans mathématica irait comme

Cela donne une réponse d'environ 9062,5, ce qui me semble être un nombre trop élevé, donc j'ai peut-être fait une erreur.

Edit : Deuxième essai. Cette réponse semble plus raisonnable et s'accorde avec les autres solutions. Certains messages d'erreur sont encore donnés à propos de la convergence dont je connais très peu.

Edit : Je pensais que vous étiez intéressé par la surface de votre fonction. Si vous étiez intéressé par le domaine du domaine où <f(x,y)<1$ , j'ai mal compris, et vous devriez suivre la réponse de Daniel.


Discussion

Dans un contexte d'habitats très hétérogènes, nos résultats ont montré que l'occurrence d'espèces à endémie étroite peut être prédite avec précision à l'aide de prédicteurs topographiques, géologiques et de végétation. La métrique de validation Boyce semblait efficace pour évaluer la qualité des prédictions, même avec seulement quatre données de présence (P. pinifolia, Bsuite(0,1) = 0,97, vérifié lors de la validation). Nos enquêtes de validation sur le terrain ont confirmé 80% des occurrences projetées, ce qui soutient la fiabilité de nos modèles (Jiménez-Valverde 2012 Somodi et al. 2017 Leroy et al. 2018). Par conséquent, nous avons pu utiliser les cartes projetées pour développer un indice spatialement explicite basé sur des preuves pour les gestionnaires locaux de l'environnement.

L'échantillonnage des données a été conçu pour pallier le manque de données de présence dans les bases de données internationales. Cependant, la production d'ensembles de données de présence uniquement dépend de trois paramètres : (i) la probabilité d'échantillonnage, (ii) la probabilité d'occurrence et (iii) la probabilité de détection. Ensemble, ils produisent un biais qui se produit souvent dans les études de modélisation de présence uniquement (Yackulic et al. 2013). Notre méthode de correction des biais a maximisé la probabilité d'échantillonnage en utilisant les pistes de transects comme fichiers de biais, sans supprimer aucune donnée d'occurrence, ce qui est un point clé lors de la modélisation de la distribution des espèces rares (Fourcade et al. 2014). Cette méthode, appliquée ici à l'échantillonnage de transects, a également abordé le problème de probabilité de détection en utilisant le tampon de 5 m ajouté aux pistes. Enfin, nous avons mesuré une première probabilité d'occurrence, et l'avons utilisée pour d'autres enquêtes sur le terrain qui nous ont permis d'ajouter de nouvelles données d'occurrence pour les modèles finaux. Cela n'a été possible que parce que nous sommes partis d'enquêtes dédiées, permettant une grande confiance dans la définition des cartes de pixels échantillonnées/non échantillonnées. Le contrôle de ces trois paramètres est évidemment plus difficile sur les SDM à grande échelle lorsque l'effort d'échantillonnage sous-jacent aux données d'occurrence est souvent inconnu (Phillips et al. 2009 Kramer-Schadt et al. 2013 Fourcade et al. 2014).

Le choix des prédicteurs environnementaux est un problème difficile dans les SDM à petite échelle (Nezer et al. 2016). Hijmans et al. (2005) ont montré l'imprécision des produits climatiques globaux tels que Wordclim dans le cas des îles océaniques éloignées (dont la Nouvelle-Calédonie), en raison de la rareté des réseaux de stations météorologiques locales (Turner et al. 2003 Pouteau et al. 2015). Ces produits sont donc peu susceptibles de produire des prédictions fiables de l'habitat convenable des plantes très rares, souvent influencé par des variations à l'échelle de 10 à 100 m (Franklin et al. 2013). Les proxys que nous avons utilisés ici, issus pour la plupart de la couche DEM, sont les plus pertinents et localement disponibles à haute résolution pour l'écologie végétale (Pouteau et al. 2012 Wilson et al. 2013). Cependant, trois prédicteurs ont été calculés à partir du DEM, ce qui augmente le risque de problèmes de multicolinéarité. Nous avons testé ce problème à l'aide de l'indice de corrélation de Spearman, mais nous avons également analysé les courbes de réponse de chaque prédicteur et espèce (annexe Fig. 5) pour confirmer l'absence de multicolinéarité. Pour chaque espèce et prédicteur, deux courbes sont calculées. Le premier représente la réponse du modèle au prédicteur tandis que tous les autres prédicteurs sont fixés à leur valeur moyenne dans l'échantillon. Le second représente la réponse au prédicteur dans un modèle construit uniquement avec ce prédicteur. La comparaison entre les deux courbes montre si un prédicteur est indépendant (les deux courbes sont similaires) ou corrélé (les deux courbes présentent des formes différentes - Elith et al. 2011 Phillips 2017). Presque tous les résultats montrent une indépendance entre les prédicteurs, sauf pour certaines espèces, pour lesquelles l'exposition et la pente ont des formes légèrement différentes. Dans ces cas, l'influence d'un prédicteur sur la distribution d'une espèce doit être lue sur la courbe de réponse du prédicteur seul car elle est plus précise si les prédicteurs sont corrélés, même légèrement. Le niveau de colinéarité entre les variables était relativement faible (indice de Spearman maximal = − 0,48 et 0,39) et était faible d'une espèce à l'autre. Par conséquent, nous pensons qu'une colinéarité potentielle entre nos prédicteurs environnementaux peut se produire à la marge de la distribution des espèces, mais ne peut pas modifier nos conclusions.

Le DEM était le prédicteur le plus influent dans l'ensemble. Cependant, la contribution de chaque prédicteur variait selon les espèces. Gynochthodes truncata par exemple, l'une des espèces cibles les plus couramment enregistrées, a été trouvée tout le long du gradient altitudinal et avait une distribution influencée principalement par le NDVI, tandis que Phyllanthus pterocladus était également influencé par le DEM (34 %) et le NDVI (29 %). La distribution potentielle de la plupart des NES restreintes au mont Kaala a été principalement influencée par le DEM et la haute altitude. Cela pourrait s'expliquer par un isolement plus insulaire des zones d'altitude sur des montagnes ultramafiques comme le mont Kaala en Nouvelle-Calédonie. D'autres études sur d'autres montagnes ultramafiques donneraient plus d'informations sur les schémas d'endémisme étroit et contribueraient à comprendre les moteurs de ces distributions restreintes dans la flore néo-calédonienne.

Le DEM en soi et l'exposition sont considérés comme des indicateurs climatiques respectivement pour la température et le vent/l'ensoleillement. La pente, ainsi que le TWI et le sol, influencent la formation du sol et la teneur en eau. En Nouvelle-Calédonie, L'Huillier et al. (2010) ont montré une relation causale entre l'altitude, la pente et les caractéristiques du sol sur les substrats ultramafiques. Les sols bruns hypermagnésiens tels que les formations colluviales (Isnard et al. 2016) couvrent des altitudes plus basses, tandis que les ferralsols à forte teneur en roches influencés par la pente et la proximité des crêtes (Isnard et al. 2016) se trouvent à des altitudes moyennes et élevées. La combinaison du substrat du sol, de l'altitude et de la pente peut être considérée comme des indicateurs fiables de la diversité des caractéristiques du sol. Nos modèles s'appuient sur des proxies édaphiques et climatiques, connus pour être plus pertinents que les proxies strictement climatiques pour distinguer de subtiles variations dans la répartition des plantes (Illan et al. 2010 Beauregard et de Blois 2014 Meineri et Hylander 2017).

En raison de l'unicité de la flore calédonienne, avec des taux d'endémisme étroit élevés et une hétérogénéité topo-climatique (Jaffré 1993 Isnard et al. 2016), nous avons adapté les critères déjà existants pour la sélection des aires de conservation (Balaguru et al. al. 2011 UICN 2016 Darbyshire et al. 2017). Les critères que nous avons utilisés tiennent compte à la fois de la qualité de l'habitat et de la valeur de conservation de la végétation. L'endémisme étroit représente un enjeu de conservation majeur sur les montagnes ultramafiques exploitées (Wulff et al. 2013). Considérant la distribution potentielle de NES dans notre indice d'irremplaçabilité a mis en évidence de nouvelles zones qui n'auraient pas émergé d'indices basés sur la densité de la végétation et des espèces. Notre notation tient donc compte à la fois de la spécificité de la flore locale et du manque de données d'enquête complètes. De la même manière, le pays ne disposant toujours pas de liste rouge des écosystèmes, nous avons évalué la rareté relative de chaque type de végétation et sa position dans la succession végétale afin d'évaluer les valeurs de conservation. Nous pensons que cet indice constitue une base solide pour la poursuite de la mise en œuvre des programmes de conservation du mont Kaala. Notre cadre pourrait même être répliqué dans des contextes de montagnes ultramafiques similaires, à condition que la fiabilité des indices d'irremplaçabilité puisse être contrôlée. On peut être surpris par la valeur de l'indice I relativement faible des zones de basse altitude, malgré la forte présence avérée d'espèces menacées par l'UICN. Ceci est probablement dû à l'absence de NES à basse altitude, et à la relative rareté des forêts sur ces zones principalement couvertes de formations arbustives sur des sols bruns hypermagnésiens. Par conséquent, la valeur inférieure attribuée à la végétation à un stade précoce par rapport aux forêts presque climaciques tend à diminuer la valeur globale de conservation des pentes de basse altitude. Cependant, des travaux récents ont souligné la sensibilité de ces types de végétation riches qui sont fortement menacés par les feux de brousse (Ibanez et al. 2019). D'autres développements des indices de valeur de conservation de la végétation pourraient donner plus de poids à ces habitats abritant des niveaux élevés de taxons menacés par l'UICN. Ici, nous considérons que les valeurs d'indice I les plus élevées à des altitudes plus élevées sont pertinentes en ce qui concerne les menaces dues à l'activité minière.

Ibanez et al. (2019), à la suite de travaux antérieurs (Jaffré et al. 2010 Wulff et al. 2013), ont également souligné la nécessité de prendre en compte la grande diversité d'espèces endémiques étroites de l'île. Le réseau local d'aires protégées, composé de quelques zones relativement grandes (Ibanez et al. 2019), ne cadre pas bien avec la répartition des taxons très restreints. Un réseau de micro-aires de conservation, comme celles identifiées dans cette étude, pourrait améliorer l'état de conservation de la flore sur l'ensemble du territoire. Nos résultats seront transmis aux opérateurs miniers sur le mont Kaala pour promouvoir la protection des zones à haute valeur de conservation, et aux autorités environnementales locales comme outil opérationnel pour la planification de la conservation.

Les valeurs élevées de PPP dans chaque zone vérifiée ont corroboré les résultats statistiques et nous ont permis de trouver des points de données de présence supplémentaires, consolidant l'ensemble de données pour les analyses finales et révélant des occurrences supplémentaires d'espèces rares. Les enquêtes guidées par MaxEnt ont confirmé la pertinence de nos modèles pour la planification de la conservation sur site. Cependant, l'étendue de ces relevés était limitée en raison de contraintes de temps et de financement, et nous nous sommes concentrés sur les zones présentant la plus forte densité d'espèces rares. Ce faisant, nous avons validé les zones de plus grand intérêt pour la conservation sur la base de la diversité NES avec une approche rentable. Cette méthode ne peut donc pas être considérée comme une validation statistique des modèles stricto sensu (Rhoden et al. 2017 Hertzog et al. 2014), car nous n'avons pas validé les zones prédites d'absence de NES sur le mont Kaala. Une autre amélioration pourrait être un protocole d'échantillonnage de validation dans lequel chaque quartile, y compris les absences prévues, de la densité d'espèces projetée est également étudié (Rhoden et al. 2017 Hertzog et al. 2014). D'un autre côté, une confirmation de zones à « faible valeur de conservation » peut légitimer de nouvelles dégradations et peut ne pas sembler être un investissement de ressources efficace pour les institutions de financement. Nous avons validé des zones entières contenant plusieurs espèces, mais n'avons pas vérifié la validité pixel par pixel du modèle. Une telle validation conduirait certainement à des valeurs PPP plus faibles. Une autre solution aurait été l'utilisation d'une résolution plus grossière (par exemple 30 m). Cependant, une telle résolution aurait nécessité des efforts d'échantillonnage supplémentaires pour équilibrer la probabilité de détection plus faible si nous voulions être exhaustifs dans les pixels plus gros, réduisant considérablement la rentabilité de notre approche. Nous considérons donc nos prédictions comme un compromis équitable entre les limites et les objectifs de conservation, c'est-à-dire la priorisation spatiale plutôt que la modélisation de la distribution spécifique à l'espèce. Cette hiérarchisation reposait sur moins de prédicteurs environnementaux que dans d'autres domaines disposant de données plus fines et doit être utilisée avec prudence. Le processus de validation partielle sur le terrain apparaît ici comme une contrepartie acceptable au manque de données écologiques.

Les flores insulaires sont caractérisées par des niveaux élevés d'endémisme et de sensibilité souvent associés à de plus grandes lacunes dans les connaissances (Caujapé-Castells et al. 2010), entraînant un manque de données fiables pour la gestion de la biodiversité à l'échelle locale (Cayuela et al. 2009 Collen et al. 2008). De plus, dans les zones de terrain accidenté (Whittaker et Fernandez-Palacios 2007), les distributions des plantes sont déterminées par des variations topo-climatiques à très petite échelle. Par conséquent, la conservation de la biodiversité doit être évaluée à une échelle qui correspond à ces variations. Tomlinson et al. (2019) ont montré la pertinence des prédicteurs édaphiques et topographiques couplés dans la modélisation des distributions d'espèces endémiques à courte portée grâce à des SDM haute résolution. Dans leur cas, l'effet de la topographie était supposé provenir de la corrélation entre les caractéristiques du sol et l'altitude, certains types de sols n'apparaissant qu'à haute altitude. Comme le montrent L'Huillier et al. (2010), la diversité édaphique ultramafique de la Nouvelle-Calédonie est également en partie liée à l'altitude, la pente et la position sur la pente, ce qui justifie notre choix de prédicteurs. Une cartographie détaillée des caractéristiques des sols fins serait d'une grande aide pour améliorer notre compréhension des moteurs discrets de la distribution des espèces végétales en Nouvelle-Calédonie, mais le rapport coût-bénéfice d'une telle acquisition de données devrait être évalué. Compte tenu du contexte local et du besoin urgent de planification de la conservation, nous avons supposé que le risque d'utiliser des proxys environnementaux limités était inférieur aux avantages de l'acquisition de telles prédictions de valeur de conservation. Nos cartes peuvent être utilisées comme guide pour la détermination de nouvelles occurrences pour les espèces rares considérées, et notre index comme guide spatial pour la hiérarchisation des actions de gestion.

L'effort mondial de conservation souffre d'un manque de financement, comme cela a été souligné pour les îles tropicales (Caujapé-Castells et al. 2010). L'un des objectifs ici était de proposer un cadre reproductible tout en essayant d'utiliser les meilleures pratiques d'évaluation de la biodiversité à l'aide de SDM (Araujo et al. 2019). Nous n'avons utilisé que des données librement disponibles couvrant l'ensemble de la Nouvelle-Calédonie, et la puissance de calcul requise était celle d'un ordinateur de bureau commun. Par conséquent, nous pensons que notre étude aborde les difficultés rencontrées par les gestionnaires de la biodiversité dans les zones à forte diversité topo-climatique et à faible disponibilité de données telles que les îles tropicales (Koch et al. 2017 El-Gabbas et al. 2020), et serait facilement transférable aux décideurs (Guisan et al. 2013). De plus, tant les enquêtes dédiées que la validation sur le terrain de nos résultats ont donné du poids aux projections de notre modèle malgré les contraintes rencontrées. Les cartes de répartition et l'indice spatialement explicite que nous avons produits représentent une opportunité pour les acteurs locaux de développer leurs plans de conservation. Notre étude encourage de nouveaux efforts de collaboration entre les chercheurs, les gestionnaires et les propriétaires fonciers pour intégrer nos résultats dans les stratégies de gestion existantes et reproduire des évaluations similaires dans d'autres domaines riches et peu étudiés. Enfin, nous encourageons l'utilisation d'outils de modélisation conviviaux dans des contextes de conservation urgents pour stimuler d'autres initiatives et aider les plantes rares à se faire remarquer.


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Il existe un en-tête d'API appelé AllowFieldTruncationHeader, qui permet à une intégration d'ignorer la limite de stockage maximale définie d'un champ. Lorsqu'elle est définie sur true, les valeurs qui dépasseraient la limite sont tronquées à la longueur maximale du champ. Lorsqu'il est défini sur false, le comportement par défaut, la troncature n'est pas autorisé et la transaction échoue (ou réussit partiellement, si AllOrNoneHeader est également défini sur false).

La version par défaut du chargeur de données autorise la troncature. Vous pouvez modifier ce comportement par défaut en ouvrant le menu des paramètres sur le chargeur de données et en désactivant « Autoriser la troncature de champ ». Pour accéder au menu des paramètres, lancez Data Loader, annulez l'écran de dialogue initial, puis cliquez sur Paramètres > Paramètres.


1 réponse 1

Base de la propriété héritée:

  • La JVM du bien à la date du décès de l'individu.
  • La JVM à la date d'évaluation alternative (discutée dans les Instructions pour le formulaire 706) si elle est choisie par le représentant personnel.

L'évaluation du bien doit donc être la Juste valeur marchande. Je ne vois pas comment une évaluation fiscale locale peut être utilisée pour l'évaluation, étant donné qu'il y a un décalage entre le moment où une évaluation fiscale locale est faite et celle qui est facturée.

L'exécuteur/administrateur peut toutefois utiliser une autre date d'évaluation : 6 mois après la date du décès, cependant, tous les actifs encore détenus doivent être évalués à la même date, et l'évaluation de la succession doit être inférieure à la date d'évaluation du décès.

  • Tout bien distribué, vendu, échangé ou autrement aliéné ou séparé ou transféré de la succession brute par quelque méthode que ce soit dans les 6 mois suivant le décès du défunt est évalué à la date de la distribution, de la vente, de l'échange ou de toute autre disposition. Évaluez ce bien à la date à laquelle il cesse de faire partie de la succession brute, par exemple, à la date à laquelle le titre passe à la suite de sa vente, de son échange ou de toute autre disposition.
  • Tout bien non distribué, vendu, échangé ou autrement aliéné au cours de la période de 6 mois est évalué à compter de 6 mois après la date du décès du défunt.
  • Tout bien, intérêt ou succession qui est affecté par le simple écoulement du temps est évalué à la date du décès du défunt ou à la date de sa distribution, vente, échange ou autre disposition, selon la première éventualité. Cependant, vous pouvez modifier la valeur à la date de décès pour tenir compte de tout changement de valeur qui n'est pas dû à un « simple laps de temps » à la date de sa distribution, vente, échange ou autre disposition.

Il y a d'autres ajustements d'évaluation que l'administrateur d'une succession peut prendre, mais d'après ma compréhension s'appliquent aux exploitations agricoles et aux entreprises familiales.

Un évaluateur immobilier professionnel fournira des comparaisons formelles avec d'autres ventes immobilières dans la région à l'époque pour fournir la preuve de l'évaluation.

NON: L'administrateur/exécuteur choisit quelle valeur d'évaluation est donnée à l'IRS, car c'est l'administrateur qui atteste les évaluations sur les documents de la succession.

Les administrateurs doivent fournir le formulaire IRS 8971 aux bénéficiaires répertoriant les évaluations de base pour leurs distributions respectives.

Si j'ai les deux, ce que j'aurai, puis-je choisir le plus avantageux ?

En supposant que le « je » est un administrateur/exécuteur :

L'IRS s'intéresse à une juste évaluation du marché à la date du décès. Tant que l'évaluation est effectuée à distance, c'est-à-dire qu'en tant qu'administrateur, vous n'avez pas créé de numéro, cette position devrait être satisfaite. L'utilisation d'une évaluation professionnelle formelle entraîne une responsabilité légale si l'IRS ou un autre héritier/bénéficiaire conteste l'évaluation. Par exemple, si l'évaluation plus élevée de la propriété immobilière entraîne un impôt successoral supplémentaire, cela peut être acceptable pour la limite d'exclusion fédérale, mais peut dépasser l'exclusion au niveau de l'État, entraînant des impôts successoraux supplémentaires dus.

Si vous êtes le seul héritier et qu'il n'y a aucun changement dans l'impôt sur les successions dû aux différentes évaluations indépendantes, alors je pense que c'est le choix de l'administrateur.

Cependant, s'il y a des bénéficiaires supplémentaires, la façon dont la succession est répartie entre les héritiers est remise en question et relèverait des instructions de tout testament et/ou des lois d'homologation locales.

Comme toujours, vous souhaiterez peut-être obtenir les conseils d'un comptable fiscaliste familier avec votre localité.

Addendum à la réponse en réponse aux informations tardives du PO :

Si le PO avait fourni l'information selon laquelle l'héritier (unique) est un conjoint au début, les hypothèses de ma réponse auraient été légèrement différentes et auraient abouti à une réponse plus courte. Mes excuses à tous ceux qui sont allés jusqu'ici Quoi qu'il en soit, comme il ne semble pas y avoir de problème d'impôt sur les successions, il n'y a rien de mal à ce que l'exécuteur (en supposant que vous soyez l'exécuteur) choisisse une valeur de base plus élevée tant que l'évaluation est effectuée à distance.


Comment calculer la charge totale traversant une bobine lorsqu'elle tourne dans un champ magnétique uniforme ?

Une bobine conductrice a N tours de boucles avec un rayon r, et il a une résistance R. La bobine est initialement dans un champ magnétique externe homogène B, perpendiculairement à celui-ci. La direction du champ magnétique est inversée dans le temps t.

Comment puis-je calculer la charge totale passant par la bobine?

J'imagine que je dois d'abord appliquer la loi d'induction de Faraday pour obtenir le fem ( $mathcal$ ). Ceci je l'ai fait pour que j'ai d'abord calculé le flux magnétique

$Phi_B = int B dA = B pi r^2 left( intlimits_0^ cos( heta) d heta + intlimits_^pi cos( heta) d heta ight) = -2Bpi r^2$

Ensuite, j'ai calculé le fem en utilisant l'équation

où simplement $Delta Phi_B = Phi_B$ et $Delta t = t$ .

je sais que le fem is defined as the work done on a unit charge to move it once around a conductive loop, and it can be written as

but I just can't figure out how to get the total amount of charge from this. I haven't taken the resistance of the coil into account yet, so maybe that's one factor.


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You probably did some wrong calculation, because your reasoning works. Take a circle of radius $r$ a distance $a$ above the charge. The increase $dPhi$ of the flux by increasing the radius by $dr$ is given by $dPhi=frac<4piepsilon_0>frac<2pi r cos heta dr>=frac<2epsilon_0>frac<(a^2+r^2)^<3/2>>,$ where $ heta$ is the azimuthal angle. Then $Phi=frac<2epsilon_0>int_0^inftyfrac<(a^2+r^2)^<3/2>>=-frac<2epsilon_0>left.frac> ight|_^infty=frac<2epsilon_0>,$ which is the expected result, since the flux over a closed surface must be $dfrac$.

Your reasoning is correct, it's just a lot harder to do with the surfaces you've chosen.

Draw a small, elemental ring at some arbitrary height above the charge. A line from any point on the ring to the charge subtends the polar angle $ heta$ with the z-axis and is a radial distance $r$ from it. (i.e. $r$ and $ heta$ are the usual spherical polar coordinates (and $phi$ will be the azimuthal angle).

The area of the ring is given by $d<f A>= (2pi r sin heta)(r d heta/cos heta) <f hat>$ The first term is the circumference of the ring, the second term is the thickness of the ring [it was the division by $cos heta$ that evaded me for quite a while - it is required because for a given $d heta$, as $ heta$ gets bigger, so does the thickness of the ring].

From there you say $ <f E>= Q/(4piepsilon_0 r^2) <f hat>$ (in SI units). Then $ int <f E>cdot d <f A>= frac <4piepsilon_0 r^2>int^_ <0>2pi r^2 frac d heta (<f hat>cdot <f hat>)$ where the limits mean you extend the rings to cover an infinite plane above the charge.

But $<f hat>cdot <f hat> = cos heta$, so the integral simplifies to $ int <f E>cdot d <f A>= frac <2epsilon_0>int^_ <0>sin heta d heta = frac<2epsilon_0>$ Two of these planes, above and below the charge sum to give you the flux obtained over a sphere - as required.


Voir la vidéo: calcul de surface par coordonnées rectangulaire (Octobre 2021).