Muster ruhensvereinbarung

with Nekomentované

17Die von Pontius und Millones (2011) beschriebenen Unstimmigkeitsindizes wurden in der Studie verwendet, um die Genauigkeit des Modells für die verschiedenen Konfigurationen zu validieren und die Auswirkungen ruhender Kategorie und Zellgröße auf die Modellleistung zu testen. Sowohl Quantitäts- als auch Zuordnungsunstimmigkeitsfehler werden aus der Fehlermatrix abgeleitet und anhand des Prozentsatzes der Landschaft gemessen; die Summe dieser Fehler stellt den gesamten Vorhersagefehler dar (Chen und Pontius, 2011). Sowohl Die Fehler bei der Quantität als auch in der Zuordnung werden als % des Untersuchungsgebiets ausgedrückt (Pontius und Millones, 2011). 26Das Fehlen eines Einflusses der Zellgröße auf die Modellvorhersagewerte wird offenbar auch durch ähnliche Unstimmigkeitswerte zwischen den räumlichen Auflösungen von 25 m, 50 m und 100 m bestätigt (Abbildung 5a). Wenn jedoch die hochskalierten/herunterskalierten vorhergesagten Bilder mit dem ursprünglichen 25 m 2011 Referenzbild verglichen werden, reagieren Unstimmigkeitswerte unterschiedlich (Abbildung 5b). Die Zellgröße hat kaum Auswirkungen auf die Mengenunstimmigkeit, die in Abbildung 5b stabil bleibt, aber die Meinungsverschiedenheiten zwischen der Zuteilung nehmen für die Flächenbedeckungsvorhersagen von 50-25 m und 100-25 m sowohl für die kleinen als auch für die großen Untersuchungsgebiete stark zu: Die Meinungsverschiedenheiten bei der Zuweisung für das ursprüngliche Bild von 25 m betragen etwa 10 %, und dieser Wert steigt auf etwa 17 % bzw. 24 % für die Vorhersagen von 50-25 m bzw. 100-25 m. Die Auswirkungen werden im Folgenden erörtert.

Der Partnerschaftsvertrag legt in der Regel die Bedingungen der Partnerschaft und die Funktionsweise der Gewinnbeteiligung fest. Eine Partnerschaft ist keine getrennte juristische Person von ihren Eigentümern. (2) Rohstoffterminkontrakte oder Optionskontrakte oder andere Vereinbarungen, Verträge, Geschäfte oder Instrumente eines ruhenden Vertragsmarktes, einer Derivattransaktionsausführungsfazilität oder einer Derivate-Clearing-Organisation; oder Camacho Olmedo, M. T., Pontius, R. G., Paegelow, M., Mas, J.-F., (2015). Vergleich von Simulationsmodellen in Bezug auf Menge und Zuweisung von Landänderungen. Umweltmodellierung und Software, 69, 214-221. Oéate-Valdivieso, F., und Sendra, J. B. (2010).

Anwendung von GIS- und Fernerkundungstechniken bei der Erzeugung von Landnutzungsszenarien für die hydrologische Modellierung. Journal of Hydrology, 395(3–4), 256-263. doi : dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.10.033 Die meisten Modelle der Bodenbedeckungsänderung prognostizieren Veränderungen anhand physischer und sozioökonomischer Faktoren in Raster-Rastern, in denen zeitliche und räumliche Skalen ausgewählt werden müssen, um die Vorhersage- und Berechnungszeit zu optimieren. In dieser Studie werden die Auswirkungen der räumlichen Ausdehnung und räumlichen Auflösung (Zellgröße) auf die Modellierung von Bodenbedeckungsänderungen untersucht. Die räumliche Ausdehnung entspricht hier der Vergrößerung der Fläche einer ruhenden Kategorie. In den Untersuchungsgebieten in SE France im Département Var wurden zwei Ausdehnungen (33,6 km2 und 79,1 km2) und drei Auflösungen (25 m, 50 m und 100 m) getestet. Die Auflösungen von 50 m und 100 m wurden auf 25 m zurückskaliert und mit den anfänglichen 25 m Karten verglichen. Bodenbedeckungskarten aus den Jahren 1950, 1982, 2003 und 2011 und IDRISIs Land Change Modeler (LCM) wurden zur Vorhersage 2011 verwendet.

Dormant Kategorie verbesserte Cramer V-Werte (1,3 bis 1,5 Mal größer) und Menge und Zuordnung Unstimmigkeiten Werte. Die tatsächlichen Änderungsvorhersagen waren für die beiden Zonen ähnlich, aber die hohe persistente Gesamtwaldart im großen Fenster verbesserte die Vorhersagestatistiken künstlich, so dass die zunehmende Kategoriefläche (räumliche Ausdehnung) die Vorhersagestatistiken künstlich aufbläht. Die räumliche Auflösung schien zunächst wenig Auswirkungen zu haben, aber die Hochskalierung/Downscaling ergab, dass gröbere Zellgrößen an Vorhersageleistung verlieren (1,5-2-mal größere Zuordnungsfehler). Der ruhende Kategoriebereich sollte minimiert werden, und es sollte eine Hochskalierung/Downscaling durchgeführt werden, wenn Daten mit gröberen Auflösungen als der ursprünglichen Zellengröße modelliert werden.