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Calcular la visibilidad de un observador que recorre un transecto lineal

Calcular la visibilidad de un observador que recorre un transecto lineal


Me preguntaba si alguien puede ayudar. Quiero calcular la visibilidad para un observador que realiza un estudio de aves caminando transectos de 1 km divididos en secciones de 200 m.

Quiero calcular la visibilidad para cada transecto usando 6 puntos por cada sección de 200 m para acercarme lo más posible a lo que un observador que camina podría ver.

Originalmente usé una cuenca visual para hacer esto y creé un búfer de 250 m alrededor de cada punto y luego calculé el% de área visible en cada uno. Sin embargo, el problema es que la cuenca visual me muestra lo que sería visible desde al menos uno de los puntos y quiero saber qué sería visible desde cada punto individualmente o al menos cada conjunto de 6 puntos que componen una sección de 200 m. Tengo 320 secciones de 200 m en mi encuesta, por lo que son 1920 puntos, lo que hace que sea imposible hacer esto al crear una cuenca visual separada para cada punto. ¿Existen formas alternativas de hacer esto?


¿Ha considerado utilizar un modelo para automatizar esto? Puede usar un iterador para recorrer cada punto y generar un cobertizo de vista para él. Luego, si es necesario, combine las cuadrículas. Si no sabe de lo que estoy hablando, es hora de que abra la ayuda de escritorio y comience a leer sobre el generador de modelos. Esto le permitirá automatizar esta tarea.


Podría considerar usar el Índice de visibilidad, que es una medida del tamaño de la cuenca visual de cada píxel en un DEM. De esta manera, podría medir la visibilidad general de una vía o ruta. Escribí un blog sobre el cálculo del índice de visibilidad y algunos de los desafíos involucrados que pueden resultarle útiles aquí: http://whiteboxgeospatial.wordpress.com/2012/11/05/whitebox-and-landscape-visibility/

El software en el que se ha implementado este índice es un SIG gratuito y de código abierto llamado Whitebox Geospatial Analysis Tools (descargar aquí) del que soy desarrollador. Aquí hay un ejemplo, en el que he creado un perfil de la superficie del índice de visibilidad a lo largo de un archivo de forma de vector de ruta (línea amarilla superpuesta en la superficie):

El eje y del perfil es la visibilidad, medida como proporción del área del DEM. Los efectos de borde deben tenerse en cuenta proporcionando un área de amortiguación alrededor del área de interés.


El efecto del movimiento de animales en las estimaciones de abundancia de los transectos de línea

El muestreo de transectos lineales es un método de muestreo a distancia para estimar la abundancia de poblaciones de animales salvajes. Una suposición clave de este método es que todos los animales se detectan en su ubicación inicial. El movimiento de los animales independientemente del transecto y del observador puede causar un sesgo sustancial. Presentamos una expresión analítica para este sesgo cuando la detección dentro del transecto es segura (muestreo de transectos en franjas) y usamos la simulación para cuantificar el sesgo cuando la detección disminuye con la distancia desde la línea (muestreo de transectos en línea). También exploramos la relación no lineal entre el sesgo, la detección y el movimiento de los animales variando la detectabilidad y el tipo de movimiento. Consideramos animales que se mueven en líneas rectas orientadas al azar, lo que proporciona un límite superior de sesgo, y animales que están restringidos a un rango de hogar de radio aleatorio. Encontramos que el sesgo se reduce cuando el movimiento de los animales está restringido, y el sesgo es considerablemente menor en el muestreo de transectos en línea que en el muestreo de transectos en franjas, siempre que la velocidad media de los animales sea menor que la velocidad del observador. Por el contrario, cuando la velocidad media de los animales excede la velocidad del observador, el sesgo en el muestreo de transectos lineales se vuelve comparable con, y puede exceder, el del muestreo de transectos en franjas. El sesgo del movimiento independiente de los animales se reduce cuando el observador busca más perpendicularmente al transecto, busca una distancia más corta adelante e ignora a los animales que pueden adelantar al observador por detrás. Sin embargo, cuando los animales se mueven en respuesta al observador, la práctica estándar de buscar más adelante debe continuar, ya que el sesgo del movimiento de respuesta suele ser mayor que el del movimiento independiente.

Citación: Glennie R, Buckland ST, Thomas L (2015) El efecto del movimiento de los animales en las estimaciones de abundancia de los transectos de línea. PLoS ONE 10 (3): e0121333. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0121333

Editor académico: Marco Festa-Bianchet, Université de Sherbrooke, CANADÁ

Recibió: 18 de noviembre de 2014 Aceptado: 10 de febrero de 2015 Publicado: 23 de marzo de 2015

Derechos de autor: © 2015 Glennie et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia de atribución Creative Commons, que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se acredite el autor y la fuente originales.

Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del documento.

Fondos: Este trabajo fue apoyado por la Universidad de St Andrews (http://www.st-andrews.ac.uk/ RG, STB, LT) y por una beca de verano y una beca de doctorado de The Carnegie Trust para las Universidades de Escocia (http : //www.carnegie-trust.org/) a RG. Los patrocinadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito.

Conflicto de intereses: Los autores han declarado que no existen intereses en competencia.


Diseño y análisis de estudios de transectos de línea para primates

Los estudios de transectos lineales se utilizan ampliamente para estimar la abundancia de las poblaciones de primates. El método se basa en una pequeña cantidad de supuestos clave y, si no se cumplen, puede producirse un sesgo sustancial. Por una variedad de razones, las encuestas de primates a menudo no siguen lo que generalmente se considera la mejor práctica, ya sea en el diseño de encuestas o en el análisis. El diseño a menudo comprende muy pocas líneas (a veces solo 1), colocadas subjetivamente o colocadas a lo largo de senderos, por lo que carece de aleatorización y replicación adecuada. El análisis a menudo implica modelos defectuosos o ineficientes y, a menudo, utiliza estimaciones sesgadas de las ubicaciones de los grupos de primates en relación con la línea. Describimos el método estándar, enfatizando los supuestos subyacentes al enfoque. Luego, consideramos opciones para cuando sea difícil o imposible cumplir con los supuestos clave. Exploramos el rendimiento de estas opciones mediante simulación, centrándonos particularmente en el análisis del tamaño de los grupos de primates, donde se han desarrollado muchas de las variaciones en los métodos de encuesta. También discutimos problemas de diseño, métodos de campo, análisis y posibles metodologías alternativas para cuando el muestreo de transectos de línea estándar no puede proporcionar estimaciones confiables de abundancia.

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Sintaxis

El dataset LAS, ráster, TIN o superficie de terreno que se utiliza para determinar la visibilidad.

Las entidades de línea cuyo primer vértice define el punto de observación y el último vértice identifica la ubicación de destino. La altura de la observación y las ubicaciones del objetivo se obtienen a partir de los valores z de las características 3D y se interpolan de la superficie para las características 2D.

Las líneas 2D también tienen un desplazamiento predeterminado de 1 agregado a su elevación para elevar los puntos por encima de la superficie. Si la entidad tiene un campo OffsetA, su valor se agregará a la altura del punto de observación. Si el campo OffsetB está presente, su valor se agregará a la altura de la posición objetivo.

La clase de entidad de la línea de salida a lo largo de la cual se ha determinado la visibilidad. Se crean dos campos de atributos. VisCode indica visibilidad a lo largo de la línea, siendo 1 visible y 2 no visible. TarIsVis indica la visibilidad del objetivo, siendo 0 no visible y 1 visible.

Una clase de entidad puntual opcional que identifica la ubicación de la primera obstrucción en la línea de visión del observador hacia su objetivo.

Indica si se debe tener en cuenta la curvatura terrestre para el análisis de la línea de visión. Para que esta opción esté habilitada, la superficie debe tener una referencia espacial definida en coordenadas proyectadas con unidades z definidas.

  • CURVATURA: se tendrá en cuenta la curvatura de la tierra.
  • NO_CURVATURE: la curvatura terrestre no se tendrá en cuenta. Este es el predeterminado.

Indica si se debe tener en cuenta la refracción atmosférica al generar una línea de visión desde una superficie funcional. Esta opción no se aplica si se utilizan funciones multiparche.

  • REFRACCIÓN: se tendrá en cuenta la refracción atmosférica.
  • NO_REFRACTION: la refracción atmosférica no se tendrá en cuenta. Este es el predeterminado.

Proporciona un valor que se utilizará en el factor de refracción. El factor de refracción predeterminado es 0,13.

La tolerancia z o la resolución del tamaño de la ventana del nivel de la pirámide del terreno que utilizará esta herramienta. El valor predeterminado es 0 o resolución completa.

Una función multiparche que puede definir elementos de obstrucción adicionales, como edificios. Las opciones de refracción no se aceptan para esta entrada.


Resultados

El conjunto de datos para el muestreo consta de 94 especies endémicas (Tablas 2 y 3) que incluyen 60 especies registradas como endémicas de Ghats occidentales y Sri Lanka (Gaonkar, 1996), 1 especie endémica de la India peninsular y 33 subespecies registradas como endémicas de la zona. (Kunte, Nitin y amp Basu, 2018).

El número de presencia de especies varió de uno a treinta y ocho y consistió en solo puntos de presencia. En total, se registraron 393 avistamientos de especies y subespecies endémicas dentro de las 30 cuadrículas durante los 4 años. La distribución de 60 especies / subespecies endémicas registradas durante el estudio se mapeó en las cuadrículas del estudio (Figuras 3, 4, 5, 6 y 7).

a-l Mapas de distribución de mariposas endémicas de la familia Papilionidae dentro del área de estudio. a Troides minos. B Pachliopta pandiyana. C Héctor Pachliopta. D Papilio liomedon. mi Papilio dravídico. F Papilio polymnestor. gramo Buda papilio. h Papilio crino. I Graphium sarpedon teredon. j Graphium antifatos naira. k Papilio helenus daksha. l Papilio paris tamilana

a-I Mapas de distribución de mariposas endémicas de la familia Pieridae dentro del área de estudio. a Eurema nilgiriensis. B Colias nilagiriensis. C Delias eucharis. D Pareronia ceylanica. mi Eurema andersonii shimai. F Appias indra shiva. gramo Appias lyncida latifasciata. h Pieris canidia canis. I Hebomoia glaucippe australis

a-z Mapas de distribución de mariposas endémicas de la familia Nymphalidae dentro del área de estudio. a Discophora lepida. B Lethe drypetis. C Mycalesis subdita. D Mycalesis igilia. mi Patnia mcalesis. F Zipoetis saítis. gramo Ypthima ceylonica. h Ypthima chenui. I Ypthima ypthimoides. j Cethosia nietneri. k Cirrochroa tailandés. l Eutalia nais. metro Kallima horsfieldi. norte Parantica nilgiriensis. o Idea malabarica. pag Rohana parisatis atacinus. q Charaxes schreiber wardii. r Vindula erota saloma. s Dolpha evelina laudabalis. t Athyma selenophora kanara. tu Lassipe viraja kanara. v Parthenos sylvia virens. w Vanessa indica pholoe. X Melanitis phedima varaha. y Melanitis zitenius gokala. z Mycalesis anaxias anaxias

a-h Mapas de distribución de mariposas endémicas de la familia Lycaenidae dentro del área de estudio. a Udara Akasa. B Udara singalensis. C Celatoxia albidisca. D Spindasis ictis. mi Spindasis anormis. F Zesius chrysomallus. gramo Curetis thetis. h Curetis siva

a-mi Mapas de distribución de mariposas endémicas de la familia Hesperidae dentro del área de estudio. a Sarangesa purendra. B Aeromachus pygmaeus. C Sovia hyrtacus. D Pseudocoladenia dan dan. mi Oriens concinna

Al considerar la distribución familiar de especies endémicas registradas, Papilionidae tuvo el mayor número de avistamientos (194) seguido de Nymphalidae (116), Pieridae (54), Hesperidae (17) y Lycenidae (12). Troides minos fue la especie más avistada (38 avistamientos) y la especie más extendida que se registró en 19 cuadrículas (63,3%). Las especies que estaban restringidas a las áreas montañosas y montañosas superiores del pico Karimala en Parambikulam WLS / TR y Nelliampathy en Nenmara FD incluyen Celatoxia albidisca, Udara Akasa, U. singalensis, Curetis thetis, Eurema nilgiriensis, E. andersonii shimai, Colias nilagiriensis, Melanitis phedima varaha, Ypthima ceylonica, Y. chenui, Y. ypthimoides, Athyma selenophora kanara, Lassipe viraja kanara y Parantica nilgiriensis. Sovia hyrtacus se registró sólo desde el Vazhachal FD mientras Kallima horsfieldi se registró de Vazhzachal FD y Peechi-Vazhani WLS. Especies endémicas generalizadas como Troides minos, Héctor Pachliopta y Delias eucharis se observaron a lo largo de transectos que se ubicaron cerca de asentamientos y carreteras. Rohana parisatis atacinus, Parthenos sylvia virens y Graphium sarpedon teredon eran especies del borde del bosque mientras Cirrocroa thais y Papilio polymnestor eran comunes en elevaciones bajas. Veintiuna de las 37 endémicas de Ghats occidentales (56%) 18 de las 24 endémicas de Ghats occidentales, Sri Lanka e India peninsular (75%) y 21 de las 33 subespecies endémicas (63%) se observaron durante el 4º período de tiempo. período del año. Se registraron siete especies endémicas en la familia Nymphalidae, seguidas de Papilionidae (5), Hesperidae (4), Lycaenidae (3) y Pieridae (2).

El análisis de indicadores identificó diecisiete especies indicadoras de las cuales cinco, a saber Cirrochroa tailandés, Papilio paris tamilana, Papilio helenus daksha, Parthenos sylvia virens y Patnia de mcalesis fueron significativos en pag≤0.001 y las doce especies restantes fueron significativas en pag≤0.05 (Tabla 4). En el primer grupo, dos eran endémicos de los Ghats occidentales y Sri Lanka, mientras que tres eran endémicos de los Ghats occidentales a nivel de subespecies. Una tendencia interesante e inesperada observada es que de las diecisiete especies indicadoras, cinco especies eran endémicas de los Ghats occidentales, cuatro eran endémicas de la región de Ghats occidentales y Sri Lanka y ocho especies eran endémicas a nivel de subespecies. ¿Un mayor número de indicadores endémicos a nivel de subespecies apuntan a eventos de especiación sutiles en curso? Las cinco especies más significativas fueron indicativas de hábitats en Chinmony WLS, Peechi-Vazhani WLS, Parambikulam WLS / TR, Nenmara FD y Vazhachal FD. El número de transectos en los lugares anteriores que tuvieron avistamientos de estas especies fue el siguiente: Cirrochroa tailandés (15), Papilio paris tamilana (8), Papilio helenus daksha (19), Parthenos sylvia virens (17) y Patnia de mcalesis (15). Las especies endémicas indicativas de Chalakudy FD y Thrissur FD fueron Troides minos y Héctor Pachliopta que eran especies comunes y extendidas.

El cálculo del índice de endemismo de la especie ayudó a identificar lugares con mayores implicaciones para la conservación (Fig. 8). Al examinar los valores del índice de endemismo corregido (CWEI), el índice más alto se observó en la cuadrícula 25 (CWEI — 14.44) seguida por las cuadrículas 24 (CWEI — 12.06) y 19 (CWEI — 11.86). Dieciséis cuadrículas (3, 4, 5, 8, 9, 11, 12, 15, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 26, 28) tienen valores CWEI que van de 4.07 a 7.75 y siete cuadrículas (1, 2 , 6, 7, 10, 27, 30) tienen valores CWEI entre 2.07 y 3.89. En cuatro cuadrículas (13, 14, 16, 29), no se registraron especies endémicas. Las cuadrículas con los valores más bajos fueron las ubicadas en áreas dentro de las ciudades con alta actividad humana.


Sintaxis

La clase de entidad puntual que identifica las ubicaciones de los observadores.

El número máximo de puntos permitido es 16.

Número de unidades de suelo x, y en una unidad de superficie z.

El factor z ajusta las unidades de medida para las unidades z cuando son diferentes de las unidades x, y de la superficie de entrada. Los valores z de la superficie de entrada se multiplican por el factor z cuando se calcula la superficie de salida final.

Si las unidades x, y y z están en las mismas unidades de medida, el factor z es 1. Este es el valor predeterminado.

Si las unidades x, y y las unidades z están en diferentes unidades de medida, el factor z debe establecerse en el factor apropiado, o los resultados serán incorrectos. Por ejemplo, si sus unidades z son pies y sus unidades x, y son metros, usaría un factor z de 0.3048 para convertir sus unidades z de pies a metros (1 pie = 0.3048 metros).

Permite la corrección de la curvatura terrestre.

  • FLAT_EARTH: no se aplicará ninguna corrección de curvatura. Este es el predeterminado.
  • CURVED_EARTH: se aplicará la corrección de curvatura.

Coeficiente de refracción de la luz visible en el aire.

Ráster de salida sobre el nivel del suelo (AGL).

El resultado de AGL es un ráster en el que cada valor de celda es la altura mínima que se debe agregar a una celda que de otro modo no sería visible para que sea visible por al menos un observador.

Las celdas que ya estaban visibles tendrán un valor de 0 en este ráster de salida.

Valor devuelto

La salida identifica exactamente qué puntos de observador son visibles desde cada ubicación de superficie ráster.


Mover las coordenadas xy en función de una distancia y un rumbo dados desde el transecto

Tengo un bote moviéndose por un transecto en busca de animales. Alguien está parado en la parte superior del bote, mirando hacia adelante, y está registrando la distancia desde el bote y el rumbo desde la parte delantera del bote cuando se ve un animal. Tengo esta información, así como las coordenadas xy del barco en el punto en el que se vio al animal. Necesito obtener las coordenadas xy del animal en función de esta información.

No tengo el rumbo de la brújula original del barco, lo que hace que esto sea complicado, pero lo que sí tengo es la siguiente coordenada GPS (xy) del barco, a partir de la cual puedo calcular un ángulo de partida. A partir de esto, debería ser posible sumar o restar el rumbo en el que se vio al animal para dar un ángulo normalizado que se puede usar para encontrar las coordenadas xy del animal usando trigonometría. Desafortunadamente, mis habilidades matemáticas no están a la altura del trabajo.

Tengo varios cientos de puntos, así que necesito poner esto en un script de Python para revisar todos los puntos.

En resumen, el conjunto de datos tiene:

Original X, Original Y, Fin (siguiente) X, Fin (siguiente) Y, Rumbo, Distancia

EDITAR: Lo siento, tenía prisa y no lo expliqué muy bien.

Veo que este problema tiene 3 etapas.

  1. Encontrar el rumbo original del transecto
  2. Encontrar el rumbo del punto en relación con el transecto
  3. Encontrar las nuevas coordenadas del punto basadas en este ángulo normalizado y la distancia desde el barco al inicio xy

El código de Python que tenía originalmente está a continuación, aunque no es de mucha utilidad; las cifras que se dan son ejemplos.


IntersectionObserver no funciona en Safari o iOS

Tengo un fragmento de código que agrega una clase CSS diferente a los elementos dependiendo de si se desplazan hacia adentro o hacia afuera de la ventana gráfica desde la parte superior o inferior.

Utiliza Intersection Observer porque se supone que maneja grandes cantidades de elementos mejor que los eventos de desplazamiento.

Sin embargo, me enfrento a dos problemas con este código:

Esto es extraño porque IntersectionObserver debería funcionar bien en Safari e incluso en navegadores móviles en iOS.

Puede encontrar el código en jsFiddle o ver el fragmento aquí:

Hasta ahora, tengo dos pistas sobre lo que podría causar estos problemas:

  1. En la consola de desarrollador de Safari, dice que hay un error de tipo entre la línea 10 y 38 en mi código JS
  2. He notado que otros scripts que definen root: document no funcionan en iOS. En cambio, funcionan al definir root: null. Sin embargo, no puedo usar root: null debido a rootBounds. Intenté envolver mi html en un div y establecer la identificación del div como el elemento raíz, pero eso no funcionó (ver aquí).

Se agradece mucho cualquier ayuda para resolver ambos problemas. Sin embargo, tenga en cuenta que no escribí el código anterior y no lo entiendo muy bien.


Fondo

La cobertura sanitaria universal se ha considerado un pilar del desarrollo sostenible y la seguridad mundial [1]. Por lo tanto, los establecimientos relacionados con la salud deben estar disponibles universalmente, ser accesibles, aceptables, apropiados y de buena calidad (marco AAAQ) [2]. En salud pública, existe un vínculo directo entre la distancia que viajan los pacientes para acceder a la salud y la reducción de la mala salud y el sufrimiento en un país [3]. Los pacientes tienden a utilizar más los establecimientos de salud si se encuentran cerca de ellos que si están lejos [4]. El tema de la distancia de los pacientes a los centros es visto como uno de los principales determinantes del uso de los servicios de salud [5]. En los países del tercer mundo, la distancia recorrida por los pacientes suele ser mayor que en los países desarrollados, en los que las instalaciones sanitarias son más accesibles. Esto tiene un impacto importante en la calidad de vida de estos países [5]. La accesibilidad a la asistencia sanitaria es la capacidad de una población para obtener un conjunto específico de servicios sanitarios [6]. Reflejando el equilibrio entre las características y expectativas de los proveedores y los clientes, la calidad de la atención se ha conceptualizado en cuatro dimensiones de acceso [7]: (1) accesibilidad geográfica - la distancia física o tiempo de viaje para el usuario potencial (2) disponibilidad - tener el tipo de atención adecuada para quien la necesita (3) accesibilidad financiera - disposición y capacidad de los usuarios para pagar por los servicios (4) aceptabilidad - respuesta de los proveedores de servicios de salud a las expectativas sociales y culturales individuales y de las comunidades en general. Identificar diferentes niveles de accesibilidad espacial a los servicios de salud en un área determinada permite a los tomadores de decisiones comprender los impactos de abrir, cerrar, cambiar de ubicación o modificar los servicios ofrecidos por las instalaciones existentes [8].

Actualmente, se utilizan varios enfoques metodológicos avanzados para estimar la accesibilidad de la salud, como los modelos de gravedad, densidad de granos y áreas de captación [9]. Sin embargo, las técnicas convencionales y más comunes utilizadas para calcular la accesibilidad en la investigación de salud pública siguen siendo la distancia euclidiana y de la red [4]. Las técnicas de distancia euclidiana describen la relación de una ubicación con una fuente o un conjunto de fuentes basándose en la distancia en línea recta [10]. La distancia en red es la ruta de viaje física o la carretera para llegar al destino [11]. La restricción de la distancia euclidiana es que no tiene en cuenta las barreras físicas a los movimientos y rutas de transporte, por lo que subestima la distancia real de viaje [12, 13]. Debido a la escasa red de carreteras y los obstáculos naturales, como el agua y las montañas, no es adecuado estimar la accesibilidad utilizando distancias euclidianas [14]. Por el contrario, cuando se utilizan redes de carreteras, la accesibilidad tiende a ser mayor en lugares donde hay muchas buenas redes de carreteras en combinación con la presencia de establecimientos de salud [15].

La Organización Mundial de la Salud (OMS) sugiere el uso del tiempo de viaje, en lugar de la distancia, para evaluar los servicios de salud porque este método tiene en cuenta las condiciones de las carreteras y los medios de transporte [16]. No existe un intervalo de tiempo universalmente aceptado para permitir que las personas viajen para recibir atención médica. Algunos autores consideran reducido el intervalo de 30 min para el acceso a la atención del paciente [17]. Otros afirman que las personas que viven a más de 45 min de los centros sanitarios tienen más probabilidades de ser marginadas y hay un grupo de autores que consideran adecuada una hora (lo que coincide con la opinión de los conductores de ambulancia [18]).

El uso de SIG en salud pública ha tenido un enorme crecimiento como resultado de la disponibilidad de diversos servicios de tecnología de la información y software, y actualmente se considera útil para la comprensión y el tratamiento de problemas de salud en diferentes áreas geográficas [19]. Se desarrolló un número considerable de estudios relacionados con las medidas de acceso a los servicios de salud como resultado de la disponibilidad de SIG en las organizaciones de salud y la creciente disponibilidad de datos espaciales desagregados [20].

Mozambique se encuentra en la región sur de África y tiene fronteras con Tanzania (norte), Malawi, Zambia y Zimbabwe (oeste), y Sudáfrica y Swazilandia (sur). El país tiene un área de 799,380 km 2, con una larga costa oriental en el Océano Índico (Fig. 1). La población total estimada para 2012 es de 23,4 millones, distribuida en 11 provincias, incluida la ciudad de Maputo, que tiene estatus provincial [21]. Mozambique ocupa el puesto 180 entre 188 países en el Índice de Desarrollo Humano 2015, y está clasificado como un país de bajo desarrollo [22]. Más del 70% de la población vive en zonas rurales y por debajo del umbral de pobreza. Aunque la agricultura es la principal fuente de alimentos e ingresos de los hogares, la producción a nivel de los hogares suele ser insuficiente para mantener la seguridad alimentaria [23]. Los altos niveles de pobreza del país, la desnutrición crónica en un contexto de marcada inseguridad alimentaria, los bajos niveles de educación de las mujeres, el escaso acceso a agua potable y saneamiento deficiente y el acceso limitado a servicios de salud de calidad son los principales determinantes del estado de salud. y carga de morbilidad en Mozambique [24]. La situación epidemiológica de Mozambique es en gran parte anterior a la transición, es decir, está dominada por enfermedades transmisibles, a saber, malaria, VIH / SIDA, diarrea, infecciones respiratorias agudas y tuberculosis, pero con un aumento pronunciado de enfermedades no transmisibles (enfermedades cardiovasculares, lesiones, cánceres, etc.), especialmente en las zonas urbanas [21].

El fortalecimiento de los sistemas de salud y garantizar un acceso cada vez más equitativo a los servicios de salud y el desarrollo de la capacidad de gestión en el sector de la salud pública, así como la ampliación de su cobertura, son las principales prioridades estratégicas del país [25]. El sistema de salud en Mozambique está organizado en cuatro niveles, a saber [26]: a) el nivel primario, que comprende los hospitales urbanos y rurales, b) el nivel secundario, que comprende los hospitales generales, rurales y de distrito c) el nivel terciario, que comprende los hospitales de las capitales de provincia yd) el nivel cuaternario, representado por los hospitales centrales de Beira, Nampula y Maputo y los Hospitales Especializados. El nivel primario del sistema engloba un conjunto de acciones básicas para resolver los problemas más comunes en la comunidad. Entre el 70 y el 80% de los problemas que impulsan la demanda de asistencia sanitaria pueden resolverse en este nivel.

El enfoque de este documento es el nivel primario de las instalaciones de salud. El nivel secundario está más diferenciado y desarrollado, apoyando los problemas técnicos y organizativos del nivel primario. Este nivel resuelve situaciones más complejas que el nivel primario, refiriéndose a otros niveles de atención (terciario e incluso cuaternario) la solución de situaciones que van más allá del ámbito de su competencia. Los hospitales de nivel secundario tienen como función secundaria dispensar la atención de la salud y constituyen el primer nivel de derivación para los pacientes que no encuentran solución a sus problemas de salud en los centros de salud de sus áreas de influencia. Los hospitales provinciales brindan atención terciaria y son el nivel de referencia para los pacientes que no encuentran solución a sus problemas de salud en los hospitales comarcales, rurales y generales, así como para los pacientes de los CS ubicados en las cercanías del hospital provincial, que no cuenta con hospital rural ni hospital general al que puedan ser remitidos. El nivel cuaternario tiene una base regional y nacional, y está a cargo de los tres hospitales centrales existentes en las ciudades de Maputo, Beira y Nampula. Cada uno de estos hospitales centrales es responsable de un territorio nacional y de los hospitales psiquiátricos de Infulene y Nampula.

Se plantea la hipótesis de que la falta de instalaciones de salud cercanas a las personas es un obstáculo importante para llegar a las instalaciones de salud y puede inhibir el acceso [27]. Los tiempos de viaje prolongados y las distancias mayores pueden hacer que los pacientes no repitan la visita a los centros sanitarios [28].

El tema de la distancia y el tiempo como barreras para los servicios de salud no ha sido bien documentado en Mozambique, por lo general, la distancia se ha examinado como una variable binaria (lejos / cerca) y no hay mapas de accesibilidad que muestren qué tan lejos o cerca están las comunidades de la salud. instalaciones. Además, no ha habido ningún intento sistemático de analizar los efectos de las barreras de distancia a la atención médica en Mozambique. Este estudio busca llenar este vacío de conocimiento midiendo la accesibilidad geográfica a las instalaciones de HC en Mozambique. Calculamos la cobertura espacial de la red de instalaciones de HC primario existente utilizando dos escenarios de tiempo de viaje: conducir y caminar. También estimamos el número de personas dentro y fuera de los 60 minutos de un CH para comprender el grado de accesibilidad de la población mozambiqueña a la red de salud.


Evaluación de la animada red de calles basada en el sistema de información geográfica y la sintaxis espacial

Los modelos de análisis de gráficos axiales y de visibilidad se combinan con SIG y sintaxis espacial para estudiar la relación correspondiente entre la red de calles y la vida específica de la ciudad en Hankou, China, sobre la base de tres escalas: ciudad, distrito y comunidad, para interpretar la estructura oculta. de forma urbana compleja a través de la lógica espacial de la red de calles. En este artículo, se realiza un análisis cuantitativo de parámetros seleccionados en la sintaxis espacial, incluida la integración, la elección, la densidad de la carretera y el índice Ht. El resultado indica que existe cierta correlación entre estos parámetros. Además, estos parámetros también presentan ciertos patrones cambiantes junto con el aumento del radio de análisis. Los resultados revelan que la red de calles de Hankou presenta una estructura multi-jerárquica y una totalidad espacial de estas tres escalas. Esta característica crea vitalidad y diversidad al tiempo que mantiene la característica de integridad para el espacio urbano. Las investigaciones han demostrado que la red de calles a escala comunitaria desempeña un papel positivo para mantener vivos los vecindarios. Por lo tanto, es una estrategia importante para mantener la vitalidad del espacio urbano y lograr la coordinación y unificación entre las partes y el todo. En este documento se propone que una buena red de calles es un factor clave para llevar adelante el contexto urbano de Hankou. Sin duda, es digno de reflexionar sobre la demolición a gran escala del espacio urbano existente, especialmente en áreas históricas. Posteriormente, el trabajo propone una estrategia de planificación jerárquicamente sinérgica basada en el análisis. Se debe prestar más atención a la red de calles para preservar la diversidad, la continuidad y la integridad y, finalmente, archivar el desarrollo integralmente sostenible dentro de una ciudad.

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Ver el vídeo: Transecto lineal, grupo 1, 6to 2