Small-area estimation
Survey data are combined with census and satellite covariates to estimate indicators such as crowding or service access for neighbourhoods surveys do not cover.
GCRI · 都市と建築環境
Spatial statistics estimate and compare conditions across neighbourhoods where direct data are sparse. In this field they produce small-area estimates of poverty, crowding and heat, test whether hazards and disadvantage coincide, and attach uncertainty to every map.
Spatial statistics and geostatistics analyse data that vary across space, accounting for spatial dependence. They estimate values at unsampled locations and test for spatial patterns. In cities and built environment, 重要インフラ and society and human development, spatial statistics produce continuous hazard and exposure surfaces with uncertainty. They reveal geographic clustering of risks and vulnerabilities across sectors. The canonical description is on STEM Commons.
Survey data are combined with census and satellite covariates to estimate indicators such as crowding or service access for neighbourhoods surveys do not cover.
Local indicators of spatial association identify clusters where heat, flood exposure and low income coincide.
Readings from sparse urban stations and low-cost sensors are combined with land cover to map air temperature with prediction uncertainty.
NASA GIBS による、インドの夜間光、人口密度、日中の地表熱。各レイヤーにそれぞれの日付があります。
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの都市のシグナル
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最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
都市のシグナル、インドを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
レイヤーと日付
Datasets and records used by spatial statistics and geostatistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Household surveys | Indicator values | 推定 |
| Census small-area data | Covariates | 公表統計 |
| Satellite land cover and temperature | Covariates | 観測 |
| Sensor networks | Point observations | 観測 |
この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Predictions are tested using spatial cross-validation that respects dependence. Uncertainty maps are compared with independent observations.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| モデル検証 | Small-area estimates are compared with direct estimates where samples are large |
| Uncertainty maps | Every estimate map is accompanied by its uncertainty |
| Multiple testing control | Cluster detection accounts for testing many areas |
Results depend on the scale and zoning of analysis. Sparse or clustered sampling limits prediction in unsampled areas.
A ハザードの影響範囲 は、すべての層で同じ場所にある資産を奪います。その後、分断、層間の依存、生き残った部分の過負荷が故障を広げます。3D ビューでは層を深さで分けて表示します。明示的な例示値を用いた教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図はインドを示していますが、モデル自体は特定の場所に結びついていません。
管理策
読み取り値
| ステップ | 稼働中の交通(%) | 稼働中の電力(%) | 稼働中の通信(%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 83 | 94 | 94 |
| 1 | 61 | 72 | 39 |
| 2 | 39 | 50 | 39 |
| 3 | 22 | 44 | 33 |
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
Assembled from the Nexus Standards area profile 都市と建築環境: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
システムと連成
管理策
NS-0 憲章と原則NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)NS-5 図表・地図・可視化の標準(UI/UX キットと併用)NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NRS-X5 都市と建造環境のリスクNRS-H91 ハザード・ファミリー:都市と建築ストックへのストレス(NHS-1 infra.urban)NRS-H113 ハザード・ファミリー:金融システムの脆弱性(NHS-1 soc.financial-system)NRS-K7 ドメイン・パックのプロファイル:都市(DOMAIN-007)NRS-H31 ハザード分類:残留性・生物蓄積性物質(NHS-1 poll.persistent)NRS-H34 ハザード・ファミリー:廃棄物と残渣の管理破綻(NHS-1 poll.waste)観測
例示の地理
宇宙と地球観測 stewards spatial statistics and geostatistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
The couplings between the systems in spatial statistics for cities: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
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