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Impossible de produire un graphique à secteurs dans QGIS 2.2

Impossible de produire un graphique à secteurs dans QGIS 2.2


J'ai un shapefile auquel j'ai joint deux tables d'une base de données MySql. J'ai utilisé une colonne du premier tableau pour colorer les polygones de mon fichier de formes, ce qui fonctionne bien. Trois colonnes du deuxième tableau devraient maintenant être utilisées pour produire un graphique à secteurs en haut. Je peux facilement sélectionner ces fonctionnalités, donc la jointure a fonctionné. Cependant, aucun camembert n'est dessiné. "Afficher les diagrammes" est coché. J'ai essayé ce qui suit jusqu'à présent:

  1. Changer le type de diagramme (N'a pas fonctionné)
  2. Essayez d'afficher une valeur de la première table au lieu de la table souhaitée. (N'a pas marché)
  3. Modification de la priorité de faible à élevée. (N'a pas marché)
  4. Supprimez la première table. (N'a pas fonctionné) QGIS ne dessine rien.

Le journal des erreurs et des avertissements est complètement vide. Est-ce que quelqu'un a une idée? Merci d'avance.


J'ai été confronté à un bogue similaire avec QGIS v2.6 et j'ai cherché en vain sur Google. Pour une raison quelconque, la tarte ne s'afficherait pas.

J'ai trouvé un moyen de le faire fonctionner par essais et erreurs en activant une étiquette vierge ("). Je ne sais pas pourquoi cela a fonctionné, mais le diagramme semble s'afficher correctement lorsque l'étiquette est allumée, puis il disparaît lorsque l'étiquette est éteint.

J'espère que cela vous aidera, 9 mois après votre publication !


Données d'attributs vectoriels¶

Si chaque ligne sur une carte était de la même couleur, largeur, épaisseur et avait la même étiquette, il serait très difficile de comprendre ce qui se passait. La carte nous donnerait également très peu d'informations. Jetez un œil à figure_map_attributes par exemple.

Attributs de la figure sur la carte :

Les cartes prennent vie lorsque la couleur et différents symboles sont utilisés pour vous aider à distinguer un type d'entité du suivant. Pouvez-vous faire la différence entre les rivières, les routes et les courbes de niveau à l'aide de la carte de gauche ? En utilisant la carte à droite, il est beaucoup plus facile de voir les différentes caractéristiques.

Dans cette rubrique, nous verrons comment les données d'attributs peuvent nous aider à créer des cartes intéressantes et informatives. Dans le sujet précédent sur les données vectorielles, nous avons brièvement expliqué que données d'attribut être habitué décrire les caractéristiques vectorielles. Jetez un œil aux photos de la maison dans figure_house.

Figure Maison 1 :

Chaque caractéristique a des caractéristiques que nous pouvons décrire. Il peut s'agir de choses visibles ou de choses que nous savons sur la fonctionnalité (par exemple, l'année de construction).

La géométrie de ces caractéristiques de la maison est un polygone (basé sur le plan d'étage de la maison), les attributs que nous avons enregistrés sont la couleur du toit, s'il y a un balcon et l'année de construction de la maison. Notez que les attributs ne doivent pas nécessairement être des choses visibles - ils peuvent décrire des choses que nous savons sur la fonctionnalité, telles que l'année de sa construction. Dans une application SIG, nous pouvons représenter ce type d'entité dans une couche de polygones de maisons et les attributs dans une table attributaire (voir figure_house_gis).

Figure Maison 2:

Une couche de maisons. Les caractéristiques de la maison ont des attributs qui décrivent la couleur du toit des maisons et d'autres propriétés. La table attributaire (image du bas) répertorie les attributs des zones résidentielles indiquées sur la carte. Lorsqu'une entité est mise en surbrillance dans le tableau, elle apparaît sous la forme d'un polygone jaune sur la carte.

Le fait que les entités aient des attributs ainsi que la géométrie dans une application SIG ouvre de nombreuses possibilités. Par exemple, nous pouvons utiliser les valeurs d'attribut pour indiquer au SIG les couleurs et le style à utiliser lors du dessin d'entités (voir figure_style_by_attribute). Le processus de définition des couleurs et des styles de dessin est souvent appelé fonction de définition symbologie.

Style d'objet de la figure 1 :

Dans une application SIG, nous pouvons dessiner des entités différemment en fonction de leurs attributs. Sur la gauche, nous avons dessiné des polygones de maison avec la même couleur que l'attribut de toit. Sur la droite, nous avons codé les maisons par couleur selon qu'elles ont un balcon ou non.

Les données d'attribut peuvent également être utiles lors de la création étiquettes de carte. La plupart des applications SIG auront la possibilité de sélectionner un attribut qui doit être utilisé pour étiqueter chaque entité.

Si vous avez déjà recherché une carte pour un nom de lieu ou une caractéristique spécifique, vous saurez à quel point cela peut prendre du temps. Avoir des données d'attribut peut rendre la recherche d'une caractéristique spécifique rapide et facile. Dans figure_search_by_attribute, vous pouvez voir un exemple de recherche d'attribut dans un SIG.

Recherche de caractéristiques de la figure 1 :

Dans une application SIG, nous pouvons également rechercher des entités en fonction de leurs attributs. Ici, nous voyons une recherche de maisons aux toits noirs. Les résultats sont indiqués en jaune sur la carte, en turquoise sur le tableau.

Enfin, les données d'attributs peuvent être très utiles pour effectuer analyse spatiale. L'analyse spatiale combine les informations spatiales stockées dans la géométrie des entités avec leurs informations attributaires. Cela nous permet d'étudier les caractéristiques et la façon dont elles sont liées les unes aux autres. Il existe de nombreux types d'analyse spatiale qui peuvent être effectués, par exemple, vous pouvez utiliser un SIG pour savoir combien de maisons à toit rouge se trouvent dans une zone particulière. Si vous avez des caractéristiques d'arbres, vous pouvez utiliser le SIG pour essayer de découvrir quelles espèces pourraient être affectées si un terrain est aménagé. Nous pouvons utiliser les attributs stockés pour les échantillons d'eau le long d'un cours d'eau pour comprendre où la pollution pénètre dans le cours d'eau. Les possibilités sont infinies! Dans un sujet ultérieur, nous explorerons l'analyse spatiale plus en détail.

Avant de passer aux données d'attributs plus en détail, faisons un bref récapitulatif.

Les caractéristiques sont des choses du monde réel telles que les routes, les limites de propriété, les sites de sous-stations électriques, etc. UNE fonctionnalité a un géométrie (qui détermine s'il s'agit d'un indiquer, polyligne ou alors polygone) et les attributs (qui décrivent la fonctionnalité). Ceci est montré dans figure_features_at_glance.

Récapitulatif des fonctionnalités de la figure 1 :

Caractéristiques vectorielles en un coup d'œil.


1.2 Justification du projet Villes ouvertes

La tendance à l'urbanisation est un phénomène mondial. Une compréhension approfondie de l'environnement bâti est essentielle pour fournir des services pertinents, gérer la croissance urbaine et visualiser les risques de catastrophe dans ce contexte. Par exemple, une bonne caractérisation de l'environnement bâti permet aux urbanistes, ingénieurs et décideurs de planifier et de concevoir des systèmes de transport appropriés et des systèmes d'approvisionnement en eau adéquats pour estimer la répartition de la population des villes tenter de gérer l'étalement urbain et d'identifier des sites potentiels pour les parcs et services publics. En outre, la croissance démographique, les implantations non planifiées et les pratiques de construction dangereuses augmentent tous les risques de catastrophe.

À mesure que les populations urbaines et la vulnérabilité augmentent, gérer la croissance urbaine d'une manière qui favorise la résilience des villes aux risques naturels et aux impacts du changement climatique devient un défi de plus en plus important qui nécessite des données géographiques détaillées et à jour sur l'environnement bâti.

Pour relever ce défi, il faut des processus de collecte de données et de cartographie innovants, abordables, précis, ouverts et dynamiques qui soutiennent la gestion de la croissance urbaine et des risques de catastrophe. En réponse au tremblement de terre de 2010 en Haïti, OpenStreetMap a été le pionnier de ces efforts, comme le décrit la section suivante.

Open Cities s'est inspiré de, et a été inspiré par, un certain nombre de projets impliquant la cartographie communautaire, principalement la réponse OpenStreetMap (OSM) au tremblement de terre en Haïti de 2010 et l'effort "Community Mapping for Exposure" par les gouvernements australien et indonésien avec l'équipe humanitaire OpenStreetMap (HOT) . Open Cities et les autres projets ont utilisé la plate-forme OSM pour exploiter le pouvoir de la foule et de la communauté afin de créer des données spatiales précises et à jour sur les emplacements et les caractéristiques des environnements construits et naturels. OSM est une base de données en ligne et une communauté mondiale de plus d'un million de contributeurs qui collaborent à la création d'une carte du monde gratuite et ouverte à laquelle tout le monde peut contribuer et que tout le monde peut utiliser dans ses propres outils et analyses.

Open Cities aborde l'évaluation des risques différemment des entreprises de modélisation des risques catastrophiques, dont les données sont généralement utilisées soit pour une large sensibilisation, soit pour le secteur de l'assurance. Ces évaluations professionnelles impliquent souvent une analyse de modélisation informatique intensive, mais elles ont également tendance à s'appuyer sur des représentations statistiques, des proxys ou des estimations des actifs exposés, qui sont exprimés en termes monétaires. Trop souvent, les données issues de ces évaluations ont tendance à être fermées et les processus de collecte ne parviennent pas à impliquer les personnes vivant dans ces zones considérées comme à risque.

En revanche, Open Cities fait appel à l'expertise et aux parties prenantes locales pour identifier toutes les structures de construction dans une zone et attribuer des attributs de vulnérabilité à chacune grâce à la cartographie communautaire et au crowdsourcing. De cette façon, une évaluation des risques qui identifie les structures à risque particulières peut être réalisée. Une évaluation aussi précise peut identifier les structures en fonction de leur importance et de leur niveau de risque et peut donc orienter les plans de réduction des risques de catastrophe et climatique grâce à des investissements physiques.

De plus, Open Cities utilise des informations détaillées sur les routes, les infrastructures de construction et la population pour aider à développer des plans d'utilisation des terres, des plans d'urgence, des itinéraires d'évacuation et des plans de transferts d'argent aux ménages vulnérables touchés de manière informée et efficace. Open Cities fournit ainsi la plate-forme pour soutenir les activités tout au long du cycle de gestion des risques de catastrophe. Le concept s'est avéré efficace et, en fait, peut être moins coûteux à réaliser que les analyses d'exposition et de vulnérabilité par des modélisateurs de risques typiques, grâce à l'engagement d'experts et de parties prenantes locaux. En fait, la dépendance vis-à-vis des exécutants locaux et des cartographes communautaires renforce les capacités locales. Cela permet également d'assurer l'appropriation et la confiance dans les données par les parties prenantes locales et la communauté.

Au fur et à mesure que les données collectées deviennent librement accessibles, elles peuvent être réutilisées, complétées et améliorées pour d'autres applications au-delà du projet initial, en particulier dans des secteurs tels que l'énergie et les transports où des données géographiques détaillées et à jour sont nécessaires pour développer des programmes d'investissement. En tant que tel, le fait de disposer de données dynamiques et détaillées qui sont librement accessibles et améliorées par tous les secteurs du gouvernement, les institutions de développement et les entreprises privées crée une valeur économique bien au-delà du projet qui initie la collecte de données. L'encadré 1.3 décrit la licence ouverte pour la disponibilité et l'utilisation des données en conjonction avec la plate-forme OpenStreetMap

Les informations collectées et ajoutées à la plate-forme OpenStreetMap sont distribuées avec la licence Open Database (ODbL). Cela signifie que bien que les contributeurs individuels détiennent les droits d'auteur sur les données qu'ils produisent, les données collectives de tous les contributeurs sont disponibles sous cette licence ouverte. L'ODbL permet à quiconque de copier, distribuer et adapter librement les données OSM. La seule exigence est que l'OSM soit crédité dans toutes les œuvres adaptées, et si les données originales sont modifiées, le résultat doit être mis à disposition sous la même licence.

En plus de la valeur de la simple disponibilité des données, l'approche du projet Open Cities visant à renforcer les capacités des communautés locales, des gouvernements locaux et nationaux, des universitaires et du secteur privé crée du capital social et humain, des emplois, un soutien à l'innovation et de nouvelles affaires tout en veillant à ce que les efforts globaux deviennent durables. Une partie intégrante d'Open Cities en tant que composante d'OpenDRI est le développement d'un écosystème de producteurs de données et d'utilisateurs de données à travers des partenariats, le renforcement des capacités, l'innovation et le développement de logiciels - des aspects qui seront décrits plus en détail tout au long du guide.

Open Cities a obtenu plusieurs résultats notables au cours de sa première année :

  • Bases de données complètes et accessibles de l'environnement bâti. Par exemple, Batticaloa dispose désormais d'une base de données structurelle détaillée de chaque bâtiment, et Katmandou dispose d'une base de données de toutes les écoles et hôpitaux à utiliser pour l'évaluation des risques.
  • Capacité améliorée dans le pays pour mettre à jour, maintenir et utiliser des ensembles de données clés. Par exemple, Katmandou a créé des espaces d'innovation tels que les Kathmandu Living Labs, des opportunités de stages et des programmes universitaires qui fournissent aux étudiants des compétences employables.
  • Intégration de l'utilisation des données ouvertes et renforcement des processus de collecte et de gestion des données à différents niveaux de gouvernement. Par exemple, le Sri Lanka Survey Department a demandé un soutien pour commencer à intégrer des approches de crowdsourcing et de cartographie communautaire dans son flux de travail régulier, et le gouvernement du Sri Lanka a demandé un soutien pour la création d'une infrastructure de données ouvertes et spatiales.
  • Adoption de nouvelles demandes par plusieurs niveaux de gouvernement et projets financés par la Banque. Par exemple, les prochaines évaluations des risques seront guidées par des données détaillées pour concevoir des programmes d'investissement d'atténuation physique.
  • Nouveaux partenariats complémentaires et collaboration accrue. Les nouveaux partenaires pour mettre en œuvre des projets incluent le Département d'État des États-Unis, l'Agence des États-Unis pour le développement international (USAID), l'équipe humanitaire OpenStreetMap (HOT) et la Croix-Rouge américaine.

1.2.1 Qu'est-ce qu'OpenStreetMap ?

OSM a été utilisé pour la première fois en réponse à une catastrophe à grande échelle en Haïti, à la suite du tremblement de terre du 12 janvier 2010. Dans les jours qui ont suivi la catastrophe, la Banque mondiale, Google et plusieurs autres entités ont mis à la disposition du public des images haute résolution de la zone touchée. Plus de 600 personnes de la communauté mondiale OSM ont commencé à numériser les images et à tracer les routes, les empreintes de bâtiments et d'autres infrastructures, créant ce qui est rapidement devenu la carte la plus détaillée de Port-au-Prince. La carte de l'OSM est devenue la carte de facto de la région et elle a été utilisée sur les appareils du système de positionnement global (GPS) des équipes de recherche et de sauvetage, pour aider à acheminer les fournitures autour de la capitale encombrée et dévastée, et pour coordonner de nombreux autres aspects de l'effort de réponse et de reconstruction. Des travaux ultérieurs soutenus par la Banque mondiale, l'Organisation internationale pour les migrations (OIM), l'USAID et d'autres continueraient à aider à développer une communauté OSM en Haïti, garantissant que les contributeurs locaux continueraient à gérer et à maintenir la ressource que les volontaires internationaux avaient créée.

L'expérience d'OSM Haïti a démontré que les volontaires qui collaboraient autour des données ouvertes pouvaient rapidement créer des informations précises et fiables. Pendant ce temps, un projet OSM en Indonésie appelé "Community Mapping for Exposure" a cherché à créer des données - localement et avant une catastrophe - qui pourraient éclairer les activités de préparation aux catastrophes et de planification d'urgence. En collaboration avec les gouvernements locaux, les étudiants universitaires et les groupes de la société civile, le travail de cartographie s'est concentré en particulier sur les infrastructures critiques dans la région capitale de Jakarta, notamment les écoles, les hôpitaux, les centres communautaires et les lieux de culte. Les données résultantes ont été combinées avec des informations sur les dangers provenant de diverses sources pour produire des scénarios d'impact réalistes à l'aide de l'outil InaSAFE. InaSAFE est un projet open source développé par le gouvernement australien, le gouvernement indonésien et la Banque mondiale qui a été créé spécifiquement pour ce travail mais est maintenant déployé dans d'autres projets DRM. Le projet OSM s'est depuis étendu au-delà de Jakarta et a cartographié plus de 12,7 millions de bâtiments à travers l'Indonésie depuis mars 2011.


Abstrait

Contexte

Atteindre la couverture vaccinale universelle et atteindre chaque enfant avec des vaccins vitaux nécessitera la mise en œuvre de stratégies de vaccination favorables à l'équité, en particulier dans les pays les plus pauvres. Les pays soutenus par Gavi continuent de mettre en œuvre et de rendre compte de stratégies visant à relever les défis de la mise en œuvre et à améliorer l'équité. Ce document résume la première cartographie de ces stratégies à partir des rapports nationaux.

Méthodes

Treize pays soutenus par Gavi ont été sélectionnés à dessein en mettant l'accent sur les pays prioritaires de Gavi. À la suite d'un cadrage des différents documents soumis à Gavi par les pays, 47 évaluations conjointes de Gavi pour la période 2016-2019 provenant des 13 pays sélectionnés ont été incluses dans la cartographie. Nous avons utilisé un cadre consolidé synthétisé à partir de 16 cadres d'équité et de systèmes de santé différents, qui incorporaient l'approche d'évaluation de la couverture et de l'équité de l'UNICEF - une adaptation du modèle Tanahashi. À l'aide de termes de recherche, la cartographie a été réalisée à l'aide d'une combinaison de recherche manuelle et de l'outil d'analyse qualitative MAXQDA. Les stratégies favorables à l'équité répondant aux critères d'inclusion ont été identifiées et compilées dans une base de données Excel, puis renseignées sur un tableau de bord de visualisation en tableau.

Résultats

Au total, 258 stratégies favorables à l'équité ont été mises en œuvre par les 13 pays échantillonnés soutenus par Gavi entre 2016 et 2019. Les déterminants du cadre des normes sociales, de l'utilisation, de la gestion et de la coordination représentaient plus des trois quarts de toutes les stratégies favorables à l'équité mises en œuvre. dans ces pays. Le nombre médian de stratégies signalées par pays était de 17. L'Afghanistan, le Nigéria et l'Ouganda ont signalé le plus grand nombre de stratégies que nous considérions comme favorables à l'équité.

Conclusion

Les résultats de cette cartographie peuvent être utiles pour combler les lacunes en matière d'équité, atteindre les enfants partiellement immunisés et vaccinés « à dose zéro », et constituer une ressource précieuse pour les pays qui prévoient de mettre en œuvre des stratégies en faveur de l'équité, en particulier alors que les acteurs de la vaccination réinventent la vaccination à la lumière du COVID- 19, et alors que Gavi finalise sa cinquième stratégie organisationnelle. Les efforts futurs devraient chercher à identifier les stratégies favorables à l'équité mises en œuvre dans d'autres pays et à évaluer dans quelle mesure ces stratégies ont amélioré la couverture vaccinale et l'équité.


9 réponses 9

Il faut rechercher un générateur de nombres pseudo-aléatoires sécurisé cryptographiquement. La plupart des PRNG sont des générateurs de congruence linéaire (le nombre suivant est donc une fonction linéaire du nombre précédent), donc si vous tracez le nombre suivant par rapport au nombre précédent, vous obtiendrez un graphique de lignes parallèles. Un CSPRNG ne le fera pas. Le compromis est qu'ils sont lents.

Je regroupe les générateurs de nombres aléatoires en 3 catégories :

  1. Assez bien pour les devoirs.
  2. Assez bon pour parier sur votre entreprise.
  3. Assez bon pour parier sur votre pays.

Pourquoi est-il impossible de produire des nombres vraiment aléatoires dans un dispositif déterministe ?

Un dispositif déterministe produira toujours la même sortie lorsqu'on lui donne les mêmes conditions de départ et les mêmes entrées - c'est ce que signifie être déterministe. "Nombre vraiment aléatoire" est plus un point de vue philosophique, car ce que cela signifie d'être aléatoire est le nœud du regard philosophique sur le nombril (les gens ne sont même pas certains si la désintégration atomique est aléatoire ou suit un modèle que nous ne pouvons tout simplement pas comprendre encore sorti). Un générateur de nombres aléatoires cryptographiquement sécurisé va utiliser une source externe d'entropie pour rendre l'appareil non déterministe.

Le vrai hasard implique le non-déterminisme. S'il est déterministe, il peut être prédit avec précision (c'est ce que signifie le déterminisme) s'il peut être prédit, ce n'est pas aléatoire.

La meilleure chose que vous puissiez obtenir d'un générateur de nombres pseudo-aléatoires déterministe est un flux de nombres qui a un cycle très long (la non-répétition est impossible à moins que votre appareil RNG ne dispose d'un stockage illimité) qui, pendant la durée du cycle, produit un nombres de flux qui répondent à toutes les autres propriétés d'une séquence aléatoire (une distribution uniforme de valeurs étant la plus intéressante).

Pour résoudre ce problème, de nombreux UNIX modernes et similaires à Unix ont des RNG de noyau qui utilisent des sources de bruit physiques pour générer un véritable caractère aléatoire.

Une autre approche courante consiste à prendre l'heure actuelle comme germe d'un RNG déterministe ( srand(time(NULL)) en C) cryptographiquement parlant, cela ne vaut rien, car l'heure actuelle n'est pas un secret, mais pour des choses comme les simulations physiques ou la vidéo jeux, c'est assez bon.

Le deuxième chapitre du livre Simulation à événements discrets : un premier cours par Lawrence Leemis donne une introduction fantastique aux générateurs de nombres aléatoires (ou plus précisément, aux générateurs de nombres pseudo-aléatoires).

Un extrait de son livre l'explique bien à mon avis :

  • aléatoire - capable de produire une sortie qui passe tous les tests statistiques raisonnables de caractère aléatoire
  • contrôlable - capable de reproduire sa sortie, si désiré
  • portable - capable de produire la même sortie sur une grande variété de systèmes informatiques
  • efficace - rapide, avec un minimum de ressources informatiques
  • documenté - théoriquement analysé et largement testé.

Ainsi, bien qu'il soit possible d'utiliser un générateur de bruit blanc pour obtenir de « meilleurs » nombres aléatoires, ils n'ont pas été acceptés car ils ne respectent pas la plupart des critères ci-dessus.

Je vous recommanderais de mettre la main sur une copie de ce livre (ou sur quelque chose de similaire). Comprendre exactement comment le travail de PRNG vous aidera certainement dans vos efforts.

Parce que vous devez écrire du code pour générer les nombres aléatoires et le code est NE PAS Aléatoire. (c'est déterministe)

Vous commencez donc par une « valeur(s) de départ » qui est sélectionnée à « aléatoire » (généralement l'horodatage actuel), puis vous l'utilisez dans un algorithme pour commencer à générer des nombres. Mais l'ensemble complet de est basé sur la valeur initiale de Seed !

Alors si vous exécutez à nouveau votre code avec exactement les mêmes valeurs de départ, vous obtiendrez EXACTEMENT le même ENSEMBLE de nombres ! Comment une personne raisonnable peut-elle appeler cela aléatoire? Mais c'est sûr VOIR Aléatoire.

En ce qui concerne les rendre uniques, après avoir généré un numéro, vérifiez simplement si vous avez déjà ce numéro, si vous le faites, jetez-le et générez-en un nouveau.

Étant donné que vous générez des nombres aléatoires, vous devez vous attendre à ce que les valeurs générées ne soient pas uniques. C'est une propriété du caractère aléatoire - vous ne pouvez pas dire qu'une séquence de nombres vraiment aléatoires (ou même pseudo-aléatoires) est unique, car cette exigence permettrait de prédire la valeur finale de la plage, ainsi que de changer la probabilité de tous les numéros non choisis à chaque fois qu'un nouveau est sélectionné.

J'ai une définition très simple de Pseudo aléatoire:

Trop de variables inconnues à prévoir.

J'ai aussi une définition simple de Vrai aléatoire:

Variables inconnues infinies.

Le problème avec un ordinateur est qu'il connaît toujours TOUTES les variables. Le nombre aléatoire est simplement une fonction mathématique de certains valeur de départ.
Le mieux que nous puissions faire est de donner à l'ordinateur une valeur de départ pseudo-aléatoire, qui est généralement basée sur une variable que nous ne pouvons pas prédire (comme l'heure exacte).

Même si un ordinateur est absolument incapable de créer un nombre aléatoire, il est bon pour introduire trop de variables à prévoir !

Générer des nombres vraiment aléatoires dans le logiciel n'est en effet pas possible comme d'autres l'ont souligné, cependant il est possible avec du matériel de construire un appareil qui peut générer des nombres vraiment aléatoires*. Il existe de nombreux exemples de cela sur Internet, et il existe une variété de méthodes utilisées, de la lecture du temps entre les ticks sur le compteur Geiger à l'échantillonnage du bruit blanc (principalement le rayonnement de fond de l'univers) d'un récepteur non réglé. J'en ai moi-même construit quelques-uns en utilisant quelques-unes des méthodes disponibles.

* Tout bon connaisseur de physique soulignera que compte tenu de la façon dont l'univers fonctionne, aucun de ces éléments n'est hyper-techniquement vraiment aléatoire, mais il n'y a pas raisonnable façon de prédire les résultats, donc pour le bien de cette discussion, ils sont suffisants.

Il n'y a aucun moyen de produire un nombre aléatoire sans un matériel spécial. Au cours de ma première année, quelques camarades de classe et moi avons proposé un générateur de nombres aléatoires qui a essentiellement un récepteur AM et réglé sur 4 canaux différents, obtenez l'entrée dans un convertisseur A vers D et ajoutez-les tous (modulo votre nombre maximum). Étant donné que la combinaison d'entrées analogiques provenant d'un nombre arbitraire de stations est aléatoire et que nous pourrions produire un grand nombre de nombres aléatoires à partir du convertisseur A2D que nous avons proposé, cela pourrait être un bon générateur. Bien sûr, même cela n'est pas vraiment aléatoire au sens philosophique du terme, bien que cela puisse fonctionner à des fins pratiques.

Le déterminisme est essentiellement une fonction. Rappelez-vous de l'algèbre qu'une fonction est une correspondance entre un domaine et une plage telle que chaque membre du domaine correspond à exactement un membre de la plage.

Donc si f(x) = z, f(x) != y à moins que y soit z. C'est une fonction. Imaginez JavaScript :

Peu importe combien de fois vous appelez Add(2,3), il renverra toujours 5. En d'autres termes, Add() est une fonction déterministe.

Des facteurs externes peuvent faire en sorte que Add se comporte de manière non déterministe. Par exemple, si vous introduisez le multithreading dans l'équation. L'apport humain provoque également le non-déterminisme.

Maintenant, c'est là que les choses deviennent intéressantes.

« Quiconque envisage des méthodes arithmétiques pour produire des chiffres aléatoires est, bien sûr, dans un état de péché. »

Remarque Von Neumann déclare, "méthodes arithmétiques de production [. ]". Cela ne parle pas d'entrée humaine, de simultanéité, de vitesses de vent d'échantillon lues à partir d'un instrument précis ou d'autres moyens non algorithmiques de produire des données aléatoires. saisir à une fonction déterministe.

Cela indique simplement qu'une fonction ou un système de fonctions ne va pas devenir soudainement non déterministe. En d'autres termes, Add(2,3) ne renverra pas 6 ou autre chose que 5 étant donné les mêmes entrées. C'est impossible.

L'auteur citant va encore plus loin.

Le mieux que nous puissions espérer sont des nombres pseudo-aléatoires, un flux de nombres qui apparaissent comme s'ils étaient générés aléatoirement.

Le contexte est préalablement défini comme étant « sur n'importe quel dispositif déterministe ». Je pourrais terminer l'argument ici. Mais, et si on changeait le contexte en introduisant un nouvel élément dans le système ? Un élément non déterministe ajouté en entrée fait du système un système non déterministe. Cependant, en supprimant l'élément non déterministe, nous sommes ramenés à un système déterministe. Si nous pouvons d'une manière ou d'une autre tracer ou reproduire les entrées, nous pouvons reproduire un résultat. Mais tout ce paragraphe est tangentiel à ce que dit l'auteur. Rappelez-vous le contexte.

On pourrait discuter du sens du non-déterminisme. Encore une fois, tangentiel. Rappelez-vous le contexte.

Donc il a raison. Sur n'importe quel appareil déterministe il est impossible pour un système déterministe de produire un véritable résultat aléatoire.


Cinquante ans de SIG commercial – Partie 2 : 1994-2019

Je me souviens clairement du jour où j'ai rencontré pour la première fois le World Wide Web. C'était en 1994. C'était comme si un nouveau portail vers le monde de l'information s'ouvrait. C'était rapide (pour l'époque) intuitif et les hyperliens vers plus de pages d'informations étaient vraiment ahurissants. C'était Mosaic, le précurseur de Netscape. Et peu de temps après, mettre des cartes sur le WWW était une possibilité. Les cartes Web, au début, n'étaient pas des outils de visualisation très fonctionnels, mais vous pouviez quand même voir la possibilité de nouveaux modèles commerciaux.

Qui dirigerait la cartographie Web ? Qui doit diriger ce nouveau phénomène ? Plusieurs entreprises ont plongé. RR Donnelly, basé à Lancaster, en Pennsylvanie, qui est devenu plus tard MapQuest, était déjà dans le secteur de la création de cartes papier, ils étaient un choix naturel. Le fabricant de GPS Delorme semblait un candidat probable car ils proposaient déjà des CD pour fonctionner avec leurs appareils portables. Mais peut-être que la société la plus évidente qui aurait dû avoir le leadership en matière de cartographie Web, Rand McNally, a lentement évolué vers un modèle de commerce électronique Web et a presque complètement raté l'activité de cartographie Internet et s'est simplement tenue à son activité de publication d'atlas routiers papier. Il était difficile de voir qu'une décennie plus tard, Google entrerait dans la communauté géospatiale avec un modèle commercial très perturbateur. (Plus d'informations à ce sujet ci-dessous.)

L'essor du SIG professionnel

Au milieu des années 90, les organisations SIG professionnelles ont prospéré : ASPRS, GITA, URISA et MAPPS, ainsi que AASHTO et ASCE, ont soutenu des sous-ensembles de la profession SIG. De même, les conférences organisées par ces organisations ont également pris de l'importance. En outre, davantage de conférences locales et nationales ont soutenu des cohortes d'utilisateurs capables de tirer parti des connaissances de leurs collègues dans des régions géographiques plus petites.

L'URISA avait une vision particulièrement forte d'établir la profession de SIG par la certification. La création du GIS Certification Institute en 2003 a donné lieu à l'établissement des critères selon lesquels un individu pouvait faire valoir sa bonne foi et revendiquer le statut de Certified GIS Professional, ou GISP. Les employeurs pourraient alors rechercher des personnes qui satisfont à un certain niveau d'expérience et d'expertise.

Mais au début et au milieu des années 2000, la participation à la conférence diminuait. Parmi les utilisateurs des collectivités locales, les budgets sont devenus plus serrés et des choix ont dû être faits. Si vous deviez assister à une conférence chaque année, les utilisateurs étaient plus susceptibles d'assister au fournisseur de SIG qu'ils avaient choisi. Les conférences d'utilisateurs soutenues par Esri, Intergraph et Autodesk ainsi que Bentley Systems et MapInfo ont pris le pas sur les événements professionnels. Il y avait tout simplement trop de conférences et, dans certains cas, comme GIS/LIS et GITA, elles ont cessé d'exister.

Alors que la participation à certaines conférences SIG diminuait, d'autres événements qui avaient un différentiateur unique ne faisaient que commencer. La revue ItinéraireLa Location Intelligence Conference (2004), O'Reilly's Where 2.0 (2006) et le Symposium GEOINT (2008) de la U.S. Geospatial Intelligence Foundation (USGIF) s'adressaient respectivement aux applications commerciales, aux services de localisation et à la communauté du renseignement. Dans la communauté open source, l'OSGeo, State of the Map et l'événement Location Tech de la Fondation Eclipse s'adressaient à une communauté de professionnels de niche mais en pleine croissance.

L'importance du consortium géospatial ouvert

Cette augmentation significative de la technologie géospatiale parmi les nombreuses entreprises de technologie de l'information qui entraient maintenant dans ce secteur, la croissance de la communauté mondiale des utilisateurs et les innovations qui se produisaient ont fait naître le besoin de normes et de promouvoir l'interopérabilité. L'Open Geospatial Consortium (OGC) a été fondé en 1994. Lancé par David Schell, l'organisation était une excroissance du travail de Schell à l'Open GRASS Foundation GRASS étant l'une des premières solutions logicielles géospatiales open source. Dans les premières années, Sun Microsystems et PCI ont soutenu son existence. L'OGC s'est développé pour devenir une organisation collaborative pour établir des directives d'interopérabilité. Cette organisation a favorisé le développement de nombreuses innovations géospatiales qui sont partagées par ses membres dans une ambiance collégiale qui profite à tous. Le président récemment retraité de l'OGC, Mark Reichardt, a incité l'organisation à se joindre à d'autres organismes de normalisation pour s'assurer que le secteur de la technologie géospatiale se reflète de manière substantielle dans les travaux du W3C, de l'alliance buildingSMART et de bien d'autres. À bien des égards, l'OGC est devenu le ciment qui a permis aux organisations de mettre de côté les influences concurrentielles pour travailler vers un objectif commun d'innovation géospatiale pour un bénéfice mutuel.

Bases de données spatiales — Modèles et processus

Toujours au milieu des années 90, les bases de données spatiales sont devenues des éléments différenciateurs pour les principales sociétés informatiques, notamment Oracle, Microsoft et Informix. Lorsque les clients ont jugé nécessaire de décharger des opérations géospatiales à forte intensité de calcul sur des ordinateurs centraux ou des serveurs, des solutions logicielles telles que les cartouches de données Oracle Spatial, Microsoft SQL Spatial et Informix sont devenues une option. Intergraph tenait à être considéré comme agnostique et prenait en charge plusieurs bases de données via des cartouches de données à l'époque. Esri, Autodesk, MapInfo et Intergraph ont fait des efforts considérables pour permettre des connexions directes à partir d'un logiciel SIG de bureau. Aujourd'hui, l'intégration avec les bases de données spatiales est nécessaire et est encore plus importante à mesure que le volume de données géolocalisées augmente. Dans le cas où les environnements Big Data sont essentiels, l'intégration du géotraitement nativement embarqué gagne en popularité.

Earth Observation Platforms — Too Many Pixels

EarthWatch, Space Imaging, Spot Image and DigitalGlobe, followed by Surrey Satellite Technology, LLC and BlackBridge, all launched Earth observation satellites during this period to fill the gaps left by government-funded satellites such as Landsat. The problem was “too many pixels” and not enough customers outside of government and academia. When contracts such as NextView were let by the U.S. government, the private EO satellite customers had few incentives to change their business model to sell to commercial companies. And commercial companies, though in need of EO data, rarely knew how to consume it, analyze it and justify the cost.

For some companies, the need was too great. I remember visiting Mars, Inc., the candy company. Their need was to assess the availability of Brazilian cocoa so they could manufacture chocolate bars. They hired GIS and remote sensing analysts. It was one of the few examples that I observed that tried to integrate geospatial analysis in not only their upstream operations but also applications in marketing and sales. And, as mentioned in Part 1, commercial real estate and retail were heavy users of GIS. However, during this 25-year period, companies retail expanded and then, unfortunately, contracted during the “un-malling” of America in the mid-2000’s as the rise of ecommerce came of age and the impact of Amazon was felt.

The growing need for EO data has not deterred the venture capitalist community. During the period 2006-2012, venture capital poured into companies such as Skybox Imaging (later acquired by Google who then sold the renamed company, Terra Bella, to Planet Labs in 2017), Planet Labs, UrtheCast, PlanetIQ and others. Launching lighter-weight smallsats with significantly agile payloads offered coverage of the Earth’s surface in a shorter time period. However, this came with a tradeoff of sometimes lower spatial resolution than the 5000 kg satellites of DigitalGlobe and others. Application-specific smallsats for weather and agriculture, for example, were an attempt to differentiate the imagery products.

However, smallsats will now compete with the rise of unmanned aerial vehicles and companies that are creating consortiums to pilot them, much like Uber deploys ride-sharing services today. UAV’s can be positioned more quickly, albeit with smaller coverage areas, and capture images as well as full-motion video. Here again, the geospatial technology profession is faced with the challenge of educating and differentiating complex products that require an understanding of spectral and spatial resolutions and the knowledge to convert “dumb pixels” into location intelligence. The advent of machine learning, however, has given rise to better feature extraction technology that is fostering the ability to create unique data by-products.

Google Earth

In 2001, I was working for an Accenture-backed startup company in Berkeley, Calif., Vectiv, that was developing a solution for the retail real estate market in which the map visualization component was underpinned by MapInfo’s MapBasic programming language. It was there that we entertained a meeting with John Hanke of Keyhole. The visualization was truly unique, and as many know, Keyhole was purchased by Google and became the foundation for Google Earth.

The Google Earth phenomenon cannot be overstated as a defining paradigm shift in GIS, but it is only one of a few attempts at developing a comprehensive “globe.” NASA’s WorldWind, developed as an open source platform in 2003, and Microsoft’s Virtual Earth, which had its beginnings as TerraServer, are examples. Both Microsoft Virtual Earth and Google Earth were vying for early adopters in mid 2005 as commercial search engines, but Google Earth clearly won this competition.

Google’s entry into what heretofore was the domain of GIS stirred more than just deep concern among geospatial companies. Esri, for example, was compelled to develop ArcGlobe in response. Consumer imagery was not a target market for GIS vendors and yet Google stepped into the fray with a platform that allowed Earth observation imagery to be viewed and queried, and upended both the software and data market. Visualization of expensive satellite imagery was now libre.

Business Intelligence vs. Location Intelligence

In 2003, there was clearly a change in the way geospatial technology was being viewed. It ceased to become an isolated technology. The tide was rising for business intelligence solutions and location-based data was a key ingredient. Would synergies exist between the two software solutions? The recognition of where the synergies existed was not quite understood. I have a clear recollection, just a few years before, of an Oracle marketing manager for the retail sector telling me that GIS was just “maps.” He had not quite grasped the fundamental value proposition of visualizing spatially-related data, the juxtaposition of which offered significant insights, and to some, a competitive advantage.

In 2004, Directions Magazine sponsored the first Location Intelligence Conference, held in May at the Wharton Business School at the University of Pennsylvania. I chaired this event, as I did for the next 10 years. It was an apt venue to bring together leaders in such industries as retail, banking and insurance with GIS technologies. In addition, business intelligence companies like Oracle, PeopleSoft and Siebel were invited. I remember a conversation with the representative from PeopleSoft and they simply did not understand what geospatial technology offered in terms of deep analytics. It’s ironic that, fast forward to today, every BI company that purports to offer advanced analytics doit include some degree of geospatial analysis. There is a realization that there are just too many sources of location-based data (mobile phones, traffic sensors, “smart lighting” and others) that are needed for deeper analytics.

Two questions arise for the future BI and location analytics: 1) How much GIS functionality do BI software solutions incorporate into their products and, 2) How many other non-mapping visualization tools are incorporated into GIS? Desktop GIS is already overloaded with functionality. However, web mapping tools should be sufficiently extensible as to include supporting visualizations such as bar and pie charts. BI software providers don’t really want to be in the GIS business but GIS vendors are finding it hard not to overlap with BI. Solution provider, Alteryx, began as a workflow modeling solution utilizing geospatial data, then determined that BI was a bigger opportunity and now works with companies like Tableau to support a broad set of BI applications with some geospatial querying.

SaaS and Pricing Models

Perhaps different from many application software, GIS often lends itself to projects limited by time. Bentley Systems, and now others, will allow buyers to purchase limited use licenses for periods such as three or six months. This flexibility is a welcome change from perpetual license models that do not fit today’s buying habits. Software as a service (SaaS) and API’s provide the type of limited use, pay-as-you-go option that limits the financial commitment. These models are used today by companies such as CARTO, Galigeo and Mapbox that have carved market niches for geospatial data visualization and analytics.

Open Source Software

Open source software, QGIS and MapServer for example, has served a growing community of users that want solutions with lower costs. Most is freely downloaded but not truly free of cost. Customization and development take resources, and communities such as OSGeo, founded in 2006, and the Eclipse Foundation have organized to support these efforts. In addition, companies have sprouted to serve the need for continued software development, such as Boundless, which was acquired by Planet in 2018. This business model works to a point and the lines blur between “free” and the need to produce fit for purpose solutions using open source software that increases total cost of ownership. But make no mistake, open source software competes with commercial off-the-shelf software.

Acquisitions Shape Direction of GIS

During the early to late 2000s several acquisitions shaped the competitive landscape. Pitney Bowes purchased Group 1 Software in 2004 and MapInfo Corporation in 2007, strengthening their position in geocoding and GIS. Hexagon AB has acquired five geospatial companies: Leica Geosystems in 2005, ERDAS in 2009, Intergraph in 2010 and just recently, Luciad in 2018 and Thermopylae Sciences and Technology in 2019. Bentley Systems seems to have been on a tear recently acquiring several companies to strengthen its position in 3D data analysis and building information modeling. Esri’s acquisitions have included CACI in 2002 for demographic data, and more recently ClearTerra in 2018 and indoo.rs in 2019. All point to a restructuring of the geospatial industry to capitalize on the need to manage more location-based data and serve an intense appetite by government and private industry for geospatial information.

Data Marketplaces

Over the intervening years of this second quarter century, the one constant is that you cannot separate geospatial data from software. Georeferenced data is unique to Earth observation and analysis, and the software to process these data must include functionality to process coordinate geometry, topology, topography, projections and more. The availability of these data has been more problematic for users as they are presented with myriad vendors of raster or vector data and are left to fend for themselves as to how to acquire data for their use.

Numerous attempts have been made to develop data marketplaces, both commercial and government. Portals such as the USGS, as well as more generic data portals such as Data.gov in the U.S., and numerous European geospatial data portals, exist to support open data standards. Commercial data marts such as MapMart (now owned by Harris) attempted to provide a wide selection of data for download. Today, Maxar/DigitalGlobe, Pitney Bowes and Esri offer portals for data discovery, download and purchase.

Market Research Companies Recognize LI

In the last several years, there has been a growing recognition of the impact of location intelligence on the broader IT domain by market research firms. Several, such as Gartner, Forrester, Ventana, IDC and others that have traditionally focused on business intelligence have finally taken note of the abundance of companies that rely on location-based data for a competitive advantage and those that are now defacto data companies because of the enormous amounts of data they are capturing — from insurance companies that are developing risk models based on historical perils and understanding how their book of business would be impacted by only the slightest uplift in accuracy from geocoding solutions, to wireless telecommunications companies that ping mobile devices to ascertain signal quality. Therefore, the market research companies have acknowledged that location intelligence is a fundamental component of the IT infrastructure and that GIS has become a general purpose technology that is, try doing without it.

Ventana conducted a market research study in 2013 validating that commercial organizations were growing their investment in location intelligence. Forrester, for example, has published two “Waves,” in 2016 and 2018, their method for identifying the key technology providers. In each, Esri and Pitney Bowes were recognized as the leading providers. Gartner, while not creating either a magic quadrant or hype cycle for location intelligence, has placed “Geospatial and Location Intelligence” on several hype cycle curves, though they seem to have been challenged to identify the technology as either at the “peak of inflated expectations” or along the “plateau of productivity.” Either way, they’ve deprived those of us who have been in this business for many years the opportunity to see the technology enter the “trough of disillusionment.” For a technology that’s been around as long as GIS, Gartner’s assessment seems confusing.

Embedded Geo

Recognizing all that has transpired during this second quarter century of GIS, I would be remiss if I did not mention how certain businesses could not function today without location intelligent solutions. Uber and Lyft, as examples, would not exist if not for how each has embedded geospatial technology as a foundation for their business model, and technology platforms that result in a customer experience where the user expects to see a map. They exemplify the importance and potential of location-based information to expand beyond the world of GIS. But the fact is, the underlying technology, the use of geocoding and machine learning, is transparent to the user. And, in that, lies the future of commercial GIS.


It is very often seen that you have data associated with geographical regions, and you want a nice chart to show up all the values for those geographical locations. You may have sales for different geolocations or product details. Also, we might not always have tools like ArcGIS or QGIS to make good graphical maps. Moreover, it takes a lot of time to generate maps through these tools as well. Now, we can use excel maps to generate fancy maps and map charts for such type of data and that too within a jiffy when your data is ready. Use these map charts whenever you have data in sort of geographical regions such as countries/continents, city, state, postal codes, county, etc.

Fonctions Excel, formule, graphiques, formatage, création de tableau de bord Excel et autres

This article will see how to create map charts under excel and that too in minutes using the excel maps chart option.

How to Create Map Chart in Excel?

Map Chart in Excel is very simple and easy. Let’s understand how to Create the Map Chart in Excel with a few practical steps.

Steps for Creating Map Chart in Excel

Let’s take a simple example of a map chart to just get an overview of how this works in Excel. Suppose we have data as shown below, which contains our sales values for different countries.

Étape 1: Click anywhere on the table and go to the ribbon placed at the upper pane. Select Inset, and in chart options, you can see the Maps option there.

Étape 2: Click on the Maps and select an option called Filled Map. You will see a blank graph coming up. Voir les captures d'écran ci-dessous.

Étape 3: Sur le Concevoir tab, click on the Sélectionnez les données option. It will allow you to select the data for Map Chart.

Étape 4: A new pop-up window named “Select Data Source”. Here, you will add your data.

Étape 5 : Sous Chart Data Range, select the data from cell A1 to cell B6. Excel is smart enough to populate the sales values into series and Country into a category. Clique le d'accord button once done with editing the data.

Étape 6 : You will see a map graph as shown in the image below. It highlights that area where your sales have happened (on the world map, you can say).

Étape 7 : Now, Right-Click on the chart area, you will see a list of operations available for this chart. Out of all those operations, select the Format Chart Area option, which is situated at the bottom-most part of the operations list. Click on the Format Chart Area option. It allows you to format the chart area.

Step 8: This will open up a new pane called Format Chart Area. Here you can customize the Fill color for this chart, or you can resize the area of this chart or add labels to the chart and the axis. See the supportive screenshot below:

Step 9: Click on the navigation down arrow available besides the Chart Options. It will open up several chart options. Click on Chart Title and add the title as “Country-Wise Sales” for this chart. Also, select the last option available, namely Series “Sales Amount”. This allows you to make customized changes into series data (numeric values in this case).

Step 10: Once you click on Series “Sales Amount”, it will open up Series Options using which you can customize your data. Like under Series Options, you can change the Projection of this map you can set the Surface for this map and add Labels to the map as well (remember each series value has a country name labeled). However, the most interesting and important feature is, we can change the color of series values.

Step 11: Sous Series Options, clique sur le Series Color option. It will open up a list of colors that are used by default while creating this map chart. It ideally chooses the following color combination by default.

Le minimum et Maximum in these formatting options are meant that the minimum series value will have a light color and the Maximum series value will have dark color so that it gives a better understanding through the graph itself (No need to go to the values table).

We are going to customize this sequential two-color setting.

Step 12: Click on the dropdown and select the Diverging (3-Color) option under Series Color. It allows you to differentiate your series into three different patterns: Minimum, Midpoint, and Maximum (based on the series’s values and colours).

Étape 13: Choose the following color as shown in the screenshot for each of the Minimum, Midpoint and Maximum series value and see the change in the graph.

Clearly, this Diverging (3-color) system works more decently than the Sequential (2-color) system, and you can easily identify the areas with the lowest sales, medium sales, and highest sales happen.

This is it from this article on map charts. Here we tried to cover how to create a map chart in excel 2016 and have seen some customization options available with map chart. Let’s wrap things up with some points to be remembered.

Things to Remember About Map Chart in Excel

  • The Map Charts are generated online based on the geocoding and region information. Therefore, it becomes more important to provide as smallest possible region information as possible to get adequate data. Having said that, every time you generate a map chart, the system suggests how much region (in terms of percentage can be covered). If you add small region details such as city, county, states, it allows the map to have a better projection of the region, and your chart looks more accurate subsequently.
  • It is mandatory to have a licensed version of Microsoft Excel because this feature currently is not associated with the pirated/mirror versions. If you have a mirror version, you might not be able to see the option to add a map chart under Insert.
  • In this article, the Microsoft Office 365 version of Excel is used (Can Ideally be called as Excel 2016). If you are using Excel 2013, there are some different Add-Ins you have to enable in order to work with Map Charts (It is beyond the scope of this article).

Articles recommandés

This is a guide to Map Chart in Excel. Here we discuss the Steps to Create a Map Chart in Excel along with practical examples and a downloadable excel template. You can also go through our other suggested articles –


Explore the Data

Now it&rsquos your turn to explore the data! Select a location from the drop-down menu below to explore ASD prevalence estimates (with the option to select a second location or data source). There is an option to view the data with or without a confidence interval, or a range of possible values. Even though all available data will be displayed, keep in mind that data are not available for all states across data sources.

At a Glance (select a location): Appliquer

Make selections below to view prevalence estimates by location or across data sources or to add confidence intervals.

2. Add a comparison for one of the following:

Prevalence in another location:
Select another location to compare Apply

Prevalence from another data source:
Select another data set to compare Apply

Confidence interval:
Show or hide confidence interval Apply

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in <>

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

No Comparison Data Available for ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

without confidence interval

* ADDM data do not represent the entire state, only a selection of sites within the state.
**ADDM estimate = the total for all sites combined.
NSCH data are not comparable over time as data collection methods changed and the data are not provided here. See technical notes for further details.

2016 ADDM NETWORK DATA

In this section, explore the most recent ADDM data, both overall and among certain demographic groups by study area.

MOST RECENT STUDY YEAR: 2016 | STUDY AREA: All Arkansas counties | STUDY AREA: Maricopa County in metropolitan Phoenix | STUDY AREA: Adams, Arapahoe, Boulder, Broomfield, Denver, Douglas, and Jefferson counties | STUDY AREA: Clayton, Cobb, DeKalb, Fulton, and Gwinnett counties | STUDY AREA: Baltimore County | STUDY AREA: Two counties (Hennepin and Ramsey), which include the large metropolitan cities of Minneapolis and St. Paul | STUDY AREA: Franklin, Jefferson, St. Charles, St. Louis, and St. Louis City counties | STUDY AREA: Alamance, Chatham, Forsyth, Guilford, Orange, and Wake in central North Carolina | STUDY AREA: Essex, Hudson, Union, and Ocean counties | STUDY AREA: Bedford, Cheatham, Davidson, Dickson, Marshall, Maury, Montgomery, Rutherford, Robertson, Williamson, and Wilson counties | STUDY AREA: Dane, Green, Jefferson, Kenosha, Milwaukee, Ozaukee, Racine, Rock, Walworth, and Waukesha counties

Findings from the Arkansas Autism and Developmental Disabilities Monitoring (AR ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Arizona Developmental Disabilities Surveillance Program (ADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Colorado Autism and Developmental Disabilities Monitoring (CO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Metropolitan Atlanta Developmental Disabilities Surveillance Program (MADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Maryland Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MD-ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Minnesota-Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (MN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Missouri Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the New Jersey Autism Study (NJAS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the North Carolina Autism and Developmental Disabilities Monitoring (NC-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Tennessee Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (TN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Wisconsin Surveillance of Autism and Other Developmental Disabilities System (WISADDS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

ASD PREVALENCE PER 1,000 8-YEAR-OLD CHILDREN

Prevalence Globalement

Globalement: <> | Lower CI: <> | Upper CI: <>


RÉSULTATS

We retrieved 1042 georeferenced points from Servick et al. ( 2015 ), and 8 additional georeferenced points were retrieved from Barringer and Galloway ( 2017 ). After the removal of duplicates, representing populations within 1 km of each other, the total number of occurrence points was reduced to 95. These points represented 48 diploid, 12 triploid, and 35 tetraploid localities (Fig. 1).

All AUC scores from the full extent models fell above 0.75, i.e., diploid model 0.873 ± 0.024, triploid model 0.980 ± 0.030, and tetraploid model 0.978 ± 0.025. These AUC values indicate that our models are sufficient for predicting suitable and unsuitable area. The convex hull extent models for diploids and tetraploids had AUC scores above 0.75, i.e., diploid model 0.758 ± 0.043 and tetraploid model 0.922 ± 0.042 however, the triploid convex hull extent model AUC score was 0.711 ± 0.315. This low AUC score is likely due to the small number of triploid samples used to construct this model.

In both the full extent and convex hull extent models, we found that diploids and tetraploids had significantly differentiated climatic niches, despite relatively high levels of niche overlap and geographic sympatry. Models for the diploid and triploid showed the largest pairwise niche overlap for both those constructed with the full extent (Schoener's D = 0.63, Fig. 2A) and convex hull extent (Schoener's D = 0.60, Fig. 2B) lower pairwise niche overlap values were found between the diploid and tetraploid models for both model extents (Schoener's D = 0.48, Schoener's D = 0.49, Fig. 2), as well as between the triploid and tetraploid models (Schoener's D = 0.42, Schoener's D = 0.38, Fig. 2). The niche identity test demonstrated that climatic niche overlap was not significantly different from the null distribution between triploids and diploids for both sets of models, while Schoener's D was significantly lower than expected for diploids and tetraploids for both sets of models (Appendix S3). For the comparison of triploids and tetraploids, Schoener's D was not significantly different than expected for models based on the full extents however, Schoener's D was significantly different than expected for the models based on convex hull extents (Appendix S3).

The MANOVA analysis of the niches of the three cytotypes revealed significant differences among cytotypes for a subset of layers (Appendix S4). Based on post hoc tests, we found that tetraploids and diploids had significantly different mean diurnal temperature range (P = 0.041), annual precipitation (P = 0.012), precipitation of driest month (P = 0.004), and precipitation seasonality (P = 0.006). Additionally, post hoc tests revealed that triploids and diploids had significantly different temperature annual range (P = 0.002), annual precipitation (P = 0.007), precipitation of the driest month (P = 0.012), and precipitation during the warmest quarter (P = 0.004). The multivariate analysis of the three cytotypes showed high overlap but slight variation and sub-partitioning of the tetraploid and triploid niche relative to the broader diploid niche (Fig. 3A Table 1). The highest-loading variables on PC1 for the PCA of the three cytotypes were temperature annual range (bio7), mean temperature of the wettest quarter (bio8), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3A). For PC2, annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) were the highest-loading variables (Table 1 Fig. 3A).

cc26 cc85 gf26 gf85 gs26 gs85 he26 he85 mc26 mc85
Full extent 2X 0.24 0.11 0.06 0.01 0.40 0.09 0.13 0.00 0.38 0.26
3X 0.83 0.46 0.31 0.29 0.69 0.32 0.42 0.00 0.76 0.99
4X 0.64 0.39 0.14 0.07 0.56 0.45 0.44 0.56 0.56 0.56
Convex hull 2X 0.23 0.10 0.05 0.03 0.39 0.10 0.16 0.01 0.44 0.20
Le degré 3X 0.87 0.77 0.54 0.34 1.00 0.77 0.79 0.38 0.99 0.99
4X 0.42 0.28 0.29 0.06 0.54 0.38 0.41 0.10 0.31 0.14

Remarques

  • cc indicates CCSM4, gf indicates GFDL-CM3, gs indicates GISS-E2-R, he indicates HadGEM2-ES, and mc indicates MIRCO5. Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 is represented by 26, and rcp8.5 is represented by 85.

Using the full extent models, we observed the largest niche breadth in diploids (breadth = 0.48) and the lowest niche breadth in tetraploids (breadth = 0.11), while triploids had an intermediate niche breadth (breadth = 0.29), suggesting that niche breadth decreased as ploidy increased. A similar trend was observed in the convex hull extent models with larger niche breadths observed in diploids (breadth = 0.58) followed by triploids (breadth = 0.32) and tetraploids (breadth = 0.28).

Analysis of geographic overlap among cytotypes revealed that diploids currently occupy a larger geographic area than both tetraploids and triploids when the full extent models are used (Fig. 2A). The range of the tetraploids is completely sympatric within the range of the diploids (G = 1.00), but is only a small subset of the diploid range (G = 0.17). Similarly, the triploids were largely sympatric with the diploids (G = 0.71), while the range of the diploids expanded well beyond that of the triploids (G = 0.25). Triploids occupied about half of the range of the tetraploids (G = 0.6), while the tetraploids occupied only a small subset of the triploids’ range (G = 0.28). Models constructed with convex hull extents support these findings, although lower amounts of geographic overlap were observed (Fig. 2B).

The geographic overlap and average niche suitability between present and future projected ranges varied for the models based on both the full extent and convex hull extent layers (Table 2 Fig. 4 Appendices S5 and S6). We found geographic overlap to be low for diploids using both the full extent (Table 2, G = 0.00 – 0.40) and convex hull extent (Table 2, G = 0.00 – 0.44) models. Low to moderate geographic overlap between the present and future projected ranges of the tetraploids was observed using the full extent (Table 2, G = 0.07 – 0.64) and convex hull extent (Table 2, G = 0.06 – 0.54) layers. For both cytotypes, the low geographic overlap seemed to be due to an overall decrease in range, rather than to a geographic shift (Appendices S5 and S6). The geographic overlap between the present and future ranges of the triploid using both the full extent and convex hull extent models was highly variable (Table 2, G = 0.00 – 0.99, G = 0.34 – 1.00). Diploids are predicted to move into significantly higher altitudes for all projected models, while tetraploids are predicted to move into higher altitudes for all future climate change models except for GISS-E2-R, at 2.6 rcp using the convex hull extent (Fig. 5 Appendix S7). In contrast, triploids are predicted to move into lower altitudes however, not all models predict statistically significant altitude shifts (Fig. 5 Appendix S7).

3A 3B
PC1 PC2 PC1 PC2
bio1 8.0 26.4 5.6 22.4
bio2 7.4 3.7 10.1 2.1
bio7 12.8 5.1 14.5 7.4
bio8 13.1 2.6 11.4 9.9
bio9 8.5 23.4 6.9 17.1
bio12 14.5 3.4 16.5 0.9
bio14 14.3 0.8 15.8 5.1
bio15 8.0 23.1 5.0 22.9
bio18 13.3 11.6 14.2 12.1

The PCA of the six diploid population clusters identified in Servick et al. ( 2015 ) based on genetic data showed minor niche differentiation among populations (Fig. 3B Table 1). However, low sample size per cluster limits the statistical power of this analysis. The highest-loading variables for PC1 were temperature annual range (bio7), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3B). For PC2, the highest-loading variables were annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) (Table 1 Fig. 3B).


Feature: Bug fixes by Stephen Knox

Bug Title | URL issues (if reported) | URL PR or commit -- | -- | -- Allow editing of postgres JSON fields from Text Edit Widget | #29361 | #30758

This feature was developed by Stephen Knox

Feature: Bug fixes by Alessandro Pasotti

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This feature was developed by Alessandro Pasotti

Feature: Bug fixes by Sandro Santilli

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/.local/share | #34185 | Commit 96a7fb8 | N/A Drop use of deprecated QgsCoordinateReferenceSystem constructor | PR #34186 | Commit b4fa419 | N/A Only look for pointcloud in its installed extension schema | #33509 | Commit 1f44b29 | N/A QGIS 3.10 unable to load PostGIS-table on MacOS Catalina | #32558 | Commit d15ce6b | Commit a06b164


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