Как узнать какой километр трассы на карте
Как найти точку на карте | Автор топика: Маргарита
Мне нужно найти определенный километр определенной трассы на карте.
например 977 км трассы м5. Где мне можно это сделать?Алла Карты Google и Яндекс.
Катя Открываешь ЯНДЕКС карты и находишь
Наталия нет на этих картах километровых отметок, только приблизительно, итерполируя.
Или методом проб устанавливать точку и прокладывать маршрут к ней 🙂
Татьяна вообще-то НИКАК.
километры трассы абсолютно не соответствуют реальным измерениям. В чем тут дело — не знаю, отчасти дело в том, что дороги иногда меняют, где-то дорогу срезают, где-то наоборот строят окружные, а может и сразу при проектировании расставили все грубо. Навалом мест, где после одного столбика через 3 км может стоять столбик с меткой, отличающейся на 15 км.
То же самое и по железной дороге, там все разбито на участки, внутри участка вроде все точно, а между ними может прыгать.
То же самое и с нефтепроводами, там тоже километровые столбики стоят — и может где-то не хватать 100 метров, где-то могут быть лишние.
Фактически эти «как бы километры» — просто способ идентификации точки для тех, кто там работает. Все равно, как название деревень :).
Можете найти волшебное слово «пикетаж».
Tags: Как, узнать, какой, километр, трассы, на, карте
Карта «Суровая Россия» интересна не только красивыми местами, сделанными по реальной местности. Дороги…
ЛОВУШКА-РАДАР автодорога Нижнекамск-Чистополь 62 км. | Автор топика: Atoni
ЗНАК 70км/ч!!! РАДАР НАСТРОЕН НА 60км/ч
Пришол штраф на 500р. Двигался со скоростью 84км/ч при разрешонной 60км/ч на данном учатке дороги Привышение 24км/ч ?????????????????????????????
510772 Данные специального технического средства:
Наименование: КОРДОН
Индификатор (№) КВ0371
Свидетельство о поверке: 0083981
Поверка действует до: 04.06.2016
Направление: Попутное
Anton (Mikal) Тоже оттуда штраф пришёл, скорость 85 км/ч, уже заплатили со скидкой, что-либо доказывать себе дороже выйдет
Ilfat (Kahu) из бумера вспомнилось: совсем уже нас за дураков держат)
Mikhail (Renton) Беспредел!!!
Ruslan (Maryann) Каждые выходные езжу там.в этом районе выставляю круиз на серединку(т.е если 70 знак, то на 80)штрафов не было.Если настроен на 60, должен ведь придти? хотя нет.спидометр на 80.а навигатор и радар-детектор по GPS(судя по ним на 2 км меньше движется авто).Камера тоже по спутнику.Вот поэтому скорее всего и нет нарушения.Кто нибудь оспаривал? хотя с новой системой оплаты не выгодно(услуги юриста.для составления искового заявления минимум 500).С 50 % скидкой удобнее.Видимо на это и настроена камера.
от каждого половинку»отшипнуть» в итоге приличная сумма.
Andrey (Roderic) Ни как не могу понять где это место, может кто подскажет.тоже штраф пришёл, двигался 94 км
Ruslan (Maryann) Андрей, если в сторону Нк с Чистополе.То перед Майской горкой, возле Таиф заправки, кордон на столбе.посмотри в конверте координаты, вбей в Гугл карты и айлешь это место. Точно на нее попал? .Модет на Крис в лесу?
Andrey (Roderic) Руслан, благодок, все понял и вспомнил, спасибо
Ответы@Mail.Ru: Как найти точку на карте
17 февр. 2015 г. — Мне нужно найти определенный километр определенной трассы на карте. например 977 км трассы м5. Где мне можно это сделать?
Как на карте Навител проставить нужный км трассы? — Camry-Club.ru
Я за раз, бывает до 1500 км пролетаю, вот хочу заранее в навигатор … Но вот как в инете найти карту, которая показала бы точку, если …
Карта автомагистрали «Роки-Маунтин-Хайвей». — Mировая цифровая библиотека
Описание
в США была основана Национальная ассоциация автомагистралей, призванная оказывать содействие развитию национальной сети качественных автомобильных дорог. Под лозунгом «Хорошие дороги всем!» Национальная ассоциация автомагистралей выступала за строительство и постоянное обслуживание федеральным правительством системы автомагистралей протяженностью 50 000 миль (около 80 500 км). На этой карте, выпущенной Национальной ассоциацией автомагистралей в 1915 г., показана автомагистраль «Роки-Маунтин-Хайвей», строительство которой было предложено ассоциацией «Роки-Маунтин-Хайвей» и одобрено Национальной ассоциацией автомагистралей. Запланированный маршрут протяженностью 1825 миль (2937 км) пролегает от Национального парка Глейшер в штате Монтана до Эль-Пасо, штат Техас, на границе между США и Мексикой. В примечаниях и таблице в нижней части справа указано количество штатов, округов и городов различных размеров, через которые пройдет автомагистраль, а также предполагаемая численность населения, которое получит возможность пользоваться ею.
| Результаты оценки технического состояния автомобильных дорог общего пользования регионального значения в Санкт‑Петербурге |
||||
на 01. 01.2012 (за 2011 год) |
||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 096,9 | 2 273,1 | 73,4 | 26,6 | |
| на 01.01.2013 (за 2012 год) | ||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 096,9 | 2 359,8 | 76,2 | 737,1 | 23,8 |
| Прирост в 2013 году | ||||
| 0,0 | 86,7 | 2,8 | -86,7 | -2,8 |
на 01. 01.2014 (за 2013 год) |
||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 276,9 | 2 228,3 | 68,0 | 32,0 | |
| Прирост в 2014 году | ||||
| 180,0 | -131,5 | -8,2 | 311,5 | 8,2 |
| на 01.01.2015 (за 2014 год) | ||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 290,5 | 2 171,7 | 1 118,8 | 34,0 | |
| Прирост с 2014 по 2015 год | ||||
| 13,6 | -56,6 | -2,0 | 70,2 | 2,0 |
на 01. 01.2016 (за 2015 год) |
||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | км | % от общей протяженности | |
| 3 337,5 | 2 102,6 | 63,0 | 1 234,9 | 37,0 |
| Прирост в 2015 году | ||||
| 47,0 | -69,1 | -3,0 | 116,1 | 3,0 |
| на 01.01.2017 (за 2016 год) | ||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 414,6 | 2 253,6 | 66,0 | 1 161,0 | 34,0 |
| Изменение за 2016 году | ||||
| 77,1 | 151,0 | 3,0 | -73,9 | -3,0 |
на 01. 01.2018 (за 2017 год) |
||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 433,6 | 2 196,9 | 64,0 | 1 236,7 | 36,0 |
| Изменение за 2017 году | ||||
| 19,0 | -56,7 | -2,0 | 75,7 | 2,0 |
| на 01.01.2019 (за 2018 год) | ||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 461,80 | 2 184,40 | 63,10 | 1 277,40 | 36,90 |
| Изменение за 2018 году | ||||
| 28,20 | -12,50 | -0,9 | 40,70 | 0,9 |
на 01. 01.2020 (за 2019 год) |
||||
| Общая протяженность | В нормативном состоянии | Требуют ремонта | ||
| км | км | % от общей протяженности | км | % от общей протяженности |
| 3 472,20 | 2 225,70 | 64,10 | 1 246,50 | 35,90 |
дорог / стран мира
Протяженность дорожных сетей в странах мира
| Место (всего) | Страна | Всего (км) | на душу населения (м) | на км² (м) | Дата | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | США Америка | 6,586,610 | 20,99 | 720,0 | 2012 | ||||||||||
| 2 | Китай | 4,960,600 | 3. 58 | 531,9 | 2017 | ||||||||||
| 3 | Индия | 4 699 024 | 3,75 | 1,580,5 | 2015 | ||||||||||
| 4 | Бразилия | 2 000 000 | 9,59 | 239,3 | 9,56 | 239,3 | 2018 | 5 | Россия | 1,283,387 | 9,01 | 78,4 | 2012 | ||
| 6 | Япония | 1,218,772 | 9.59 | 3343,8 | 2015 | ||||||||||
| 7 | Франция | 1,053,215 | 16,66 | 1915,0 | 2011 | ||||||||||
| 8 | Канада | 1042,300 | 30,63 | 6 114,6 900 | 9 | Австралия | 873815 | 36,75 | 113,7 | 2015 | |||||
| 10 | Южная Африка | 750 000 | 13. 48 | 617,6 | 2016 | ||||||||||
| 11 | Испания | 683,175 | 14,61 | 1,369,1 | 2011 | ||||||||||
| 12 | Германия | 625000 | 7,56 | 1792,5 | 13 | Швеция | 573 134 | 57,88 | 1396,7 | 2016 | |||||
| 14 | Индонезия | 496 607 | 2.02 | 274,1 | 2011 | ||||||||||
| 15 | Италия | 487 700 | 8,39 | 1,658,1 | 2007 | ||||||||||
| 16 | Финляндия | 454000 | 86,26 | 1,494,3 | 2012 | 17 | Польша | 420 000 | 10,93 | 1380,4 | 2016 | ||||
| 18 | Мексика | 398148 | 3. 21 | 204,8 | 2017 | ||||||||||
| 19 | Соединенное Королевство Великобритании и Северной Ирландии | 394,428 | 6,45 | 1,630,3 | 2009 | ||||||||||
| 20 | Бангладеш | 369,105 | 2,23 | 2,23 2835,6 | 2018 | ||||||||||
| 21 | Аргентина | 281290 | 6,39 | 102,8 | 2017 | ||||||||||
| 22 | Пакистан | 263775 | 1.19 | 342,2 | 2019 | ||||||||||
| 23 | Иран | 223 485 | 2,72 | 145,9 | 2018 | ||||||||||
| 24 | Саудовская Аравия | 221 372 | 8,19 | 103,0 | 900|||||||||||
| 25 | Филиппины | 216387 | 2,01 | 725,7 | 2014 | ||||||||||
| 26 | Колумбия | 206 500 | 4. 37 | 198,8 | 2016 | ||||||||||
| 27 | Венгрия | 203,601 | 20,53 | 2,272,1 | 2014 | ||||||||||
| 28 | Вьетнам | 195,468 | 2,18 | 630,4 | 2013 | 29 | Нигерия | 195000 | 0,98 | 214,1 | 2017 | ||||
| 30 | Таиланд | 180 053 | 2.79 | 352,4 | 2006 | ||||||||||
| 31 | Кения | 177,800 | 3,80 | 312,4 | 2018 | ||||||||||
| 32 | Украина | 169,694 | 3,780 | 292,9 | 33 | Мьянма (Бирма) | 157000 | 2,85 | 240,2 | 2013 | |||||
| 34 | Конго (Демократическая Республика) | 152,373 | 1. 92 | 67,2 | 2015 | ||||||||||
| 35 | Малайзия | 144,403 | 5,52 | 439,4 | 2010 | ||||||||||
| 36 | Перу | 140672 | 4,76 | 109,9 | 9000 2012 900 | 37 | Нидерланды | 139,124 | 8,17 | 4,104,8 | 2016 | ||||
| 38 | Мали | 139,107 | 7.16 | 114,0 | 2018 | ||||||||||
| 39 | Австрия | 137,039 | 15,50 | 1,662,2 | 2018 | ||||||||||
| 40 | Эфиопия | 120,171 | 1,25 | 109,6 | 2018 | 41 | Бельгия | 118414 | 10,54 | 3910,9 | 2015 | ||||
| 42 | Греция | 117000 | 10. 90 | 895,5 | 2018 | ||||||||||
| 43 | Шри-Ланка | 114,093 | 5,30 | 1,765,3 | 2010 | ||||||||||
| 44 | Монголия | 113,200 | 36,51 | 2017 72,928 | |||||||||||
| 45 | Гана | 109 515 | 4,60 | 481,3 | 2009 | ||||||||||
| 46 | Алжир | 104 000 | 2.60 | 43,7 | 2015 | ||||||||||
| 47 | Корея (юг) | 100,428 | 1,90 | 1036,2 | 2016 | ||||||||||
| 48 | Ирландия | 99,830 | 20,55 | 1,449,3 | 1,449,3 | 1,449,3 | 900|||||||||
| 49 | Зимбабве | 97,267 | 7,02 | 251,4 | 2019 | ||||||||||
| 50 | Венесуэла | 96,189 | 3. 33 | 109,1 | 2014 | ||||||||||
| 51 | Казахстан | 95,409 | 5,27 | 35,3 | 2017 | ||||||||||
| 52 | Норвегия | 94,902 | 17,87 | 311,9 | 6 | 53 | Новая Зеландия | 19,61 | 355,3 | 2017 | |||||
| 54 | Боливия | 90,568 | 8.13 | 83,6 | 2017 | ||||||||||
| 55 | Танзания | 87,581 | 1,80 | 98,9 | 2015 | ||||||||||
| 56 | Беларусь | 86 600 | 9,12 | 426,8 | 9000 | 57 | Узбекистан | 86,496 | 3,49 | 203,3 | 2000 | ||||
| 58 | Румыния | 84185 | 3. 85 | 366,2 | 2012 | ||||||||||
| 59 | Литва | 84,166 | 23,87 | 1,342,8 | 2012 | ||||||||||
| 60 | Португалия | 82,900 | 9,760 | 906,3 | 61 | Кот-д’Ивуар (Кот-д’Ивуар) | 81,996 | 4,55 | 257,8 | 2007 | |||||
| 62 | Чили | 77,801 | 4.28 | 104,6 | 2016 | ||||||||||
| 63 | Уругвай | 77,732 | 22,14 | 444,1 | 2010 | ||||||||||
| 64 | Камерун | 77,589 | 3,42 | 164,1 | 65 | Парагвай | 74676 | 10,74 | 188,0 | 2017 | |||||
| 66 | Дания | 74,558 | 12. 92 | 1,757,0 | 2017 | ||||||||||
| 67 | Швейцария | 71,557 | 8,45 | 1,789,1 | 2017 | ||||||||||
| 68 | Йемен | 71,300 | 3,44 | 135,0 | 9000 2005 900 | 69 | Латвия | 70,244 | 36,31 | 1,128,4 | 2018 | ||||
| 70 | Сирия | 69,873 | 3.15 | 375,9 | 2010 | ||||||||||
| 71 | Замбия | 67,671 | 4,01 | 91,0 | 2018 | ||||||||||
| 72 | Турция | 67,333 | 0,83 | 87,5 | 6 900 | 73 | Египет | 65050 | 0,69 | 65,3 | 2017 | ||||
| 74 | Оман | 60,230 | 19,49 | 194. 6 | 2012 | ||||||||||
| 75 | Куба | 60,000 | 5,34 | 546,3 | 2015 | ||||||||||
| 76 | Ирак | 59,623 | 1,92 | 136,3 | 2012 | Туркменистан | 58,592 | 12,50 | 124,7 | 2002 | |||||
| 78 | Эстония | 58,412 | 45,53 | 1,378.0 | 2011 | ||||||||||
| 79 | Марокко | 57,300 | 1,65 | 128,4 | 2018 | ||||||||||
| 80 | Словакия | 56,926 | 10,49 | 1,183,4 | 2016 | Чешская Республика | 55,744 | 5,22 | 721,6 | 2019 | |||||
| 82 | Намибия | 48,875 | 20,25 | 59. 4 | 2018 | ||||||||||
| 83 | Камбоджа | 47,263 | 3,11 | 267,8 | 2013 | ||||||||||
| 84 | Гвинея | 44301 | 3,73 | 180,3 | 6 | Сербия | 44 248 | 6,27 | 571,1 | 2016 | |||||
| 86 | Эквадор | 43 216 | 2,65 | 156.1 | 2015 | ||||||||||
| 87 | Тайвань | 43,206 | 1,83 | 1339,3 | 2017 | ||||||||||
| 88 | Чад | 40 000 | 2,64 | 31,8 | 2018 | ||||||||||
| Лаос | 39 586 | 5,79 | 171,5 | 2009 | |||||||||||
| 90 | Словения | 38 985 | 19,53 | 1 934. 6 | 2012 | ||||||||||
| 91 | Ливия | 37000 | 5,73 | 21,0 | 2010 | ||||||||||
| 92 | Афганистан | 34,903 | 1,17 | 53,5 | 2017 | Кыргызстан | 34,000 | 5,38 | 177,3 | 2018 | |||||
| 94 | Ботсвана | 31,747 | 14,00 | 56.0 | 2017 | ||||||||||
| 95 | Мадагаскар | 31,640 | 1,23 | 54,4 | 2018 | ||||||||||
| 96 | Мозамбик | 31,083 | 1,18 | 39,5 | 6 2015 | 39,5 | 6 | Таджикистан | 30,000 | 3,32 | 212,0 | 2018 | |||
| 98 | Непал | 27,990 | 0,98 | 195. 3 | 2016 | ||||||||||
| 99 | Хорватия | 26,958 | 6,41 | 481,6 | 2015 | ||||||||||
| 100 | Пуэрто-Рико | 26,862 | 7,28 | 2,998,3 | 6000 2012 | 900 | Ангола | 26000 | 0,89 | 20,9 | 2018 | ||||
| 102 | Корея (Северная) | 25,554 | 1,11 | 212.2 | 2006 | ||||||||||
| 103 | Азербайджан | 24 981 | 2,60 | 302,3 | 2013 | ||||||||||
| 104 | Центральноафриканская Республика | 24000 | 4,18 | 38,5 | 2018 | ||||||||||
| Никарагуа | 23,897 | 4,09 | 199,2 | 2014 | |||||||||||
| 106 | Конго (Республика) | 23,324 | 4. 71 | 68,3 | 2017 | ||||||||||
| 107 | Босния и Герцеговина | 22 926 | 4,96 | 447,9 | 2010 | ||||||||||
| 108 | Ямайка | 22,121 | 7,71 | 2011 | |||||||||||
| 109 | Ливан | 21,705 | 3,48 | 2121,7 | 2017 | ||||||||||
| 110 | Уганда | 20544 | 0.54 | 104,2 | 2017 | ||||||||||
| 111 | Грузия | 20295 | 5,04 | 291,2 | 2018 | ||||||||||
| 112 | Кипр | 19,901 | 16,77 | 2,153,6 | 2016 | 113 | Доминиканская Республика | 19,705 | 2,26 | 407,8 | 2002 | ||||
| 114 | Израиль | 19,555 | 2. 24 | 909,7 | 2017 | ||||||||||
| 115 | Болгария | 19512 | 2,75 | 179,9 | 2011 | ||||||||||
| 116 | Нигер | 18,949 | 1,19 | 15,0 | 2010 900 | 117 | Гватемала | 17621 | 1,11 | 164,4 | 2016 | ||||
| 118 | Сенегал | 16,665 | 1.09 | 86,6 | 2017 | ||||||||||
| 119 | Бенин | 16000 | 2,03 | 144,6 | 2006 | ||||||||||
| 119 | Эритрея | 16000 | 2,68 | 158,4 | 158,4 | 000 2018 | 121 | Малави | 15 452 | 0,95 | 164,2 | 2015 | |||
| 122 | Буркина-Фасо | 15 304 | 0. 86 | 55,9 | 2014 | ||||||||||
| 123 | Гондурас | 14,742 | 1,78 | 131,8 | 2012 | ||||||||||
| 124 | Габон | 14,300 | 11,71 | 55,5 | 11,71 | 55,5 | 20010 | 125 | Северная Македония | 14182 | 6,83 | 557,6 | 2017 | ||
| 126 | Исландия | 12898 | 41.18 | 128,7 | 2012 | ||||||||||
| 127 | Бурунди | 12322 | 1,10 | 479,8 | 2016 | ||||||||||
| 128 | Мавритания | 12,253 | 3,08 | 11,9 | 3,08 | 2018 11,9 | 129 | Бутан | 12 205 | 16,78 | 317,9 | 2017 | |||
| 130 | Либерия | 10 600 | 2. 20 | 110,0 | 2018 | ||||||||||
| 131 | Молдова | 9,352 | 2,56 | 284,3 | 2012 | ||||||||||
| 132 | Папуа-Новая Гвинея | 9349 | 1,51 | 2011 20,6 | 900|||||||||||
| 133 | Сальвадор | 9012 | 1,37 | 434,9 | 2017 | ||||||||||
| 134 | Черногория | 7,762 | 11.64 | 577,0 | 2010 | ||||||||||
| 135 | Армения | 7,700 | 2,52 | 273,0 | 2014 | ||||||||||
| 136 | Иордания | 7,203 | 1,11 | 81,1 | 2011 900 | 137 | Катар | 7 039 | 2,84 | 607,5 | 2016 | ||||
| 138 | Южный Судан | 7000 | 0. 66 | 10,9 | 2012 | ||||||||||
| 139 | Восточный Тимор | 6,040 | 5,45 | 406,1 | 2008 | ||||||||||
| 140 | Лесото | 5,940 | 3,09 | 195,7 | |||||||||||
| 141 | Кувейт | 5749 | 1,33 | 322,7 | 2018 | ||||||||||
| 142 | Новая Каледония | 5622 | 25.64 | 307,6 | 2006 | ||||||||||
| 143 | Коста-Рика | 5,035 | 1,02 | 98,6 | 2017 | ||||||||||
| 144 | Руанда | 4,700 | 0,40 | 190,5 | 900|||||||||||
| 145 | Палестинские территории | 4 686 | 1,14 | 781,0 | 2010 | ||||||||||
| 146 | Гвинея-Бисау | 4 400 | 2. 78 | 156,5 | 2018 | ||||||||||
| 147 | Суринам | 4,304 | 9,88 | 27,6 | 2003 | ||||||||||
| 148 | Гаити | 4266 | 0,47 | 9154,8 | 149 | Бахрейн | 4,122 | 5,59 | 5,423,7 | 2010 | |||||
| 150 | Объединенные Арабские Эмираты | 4080 | 0.88 | 48,8 | 2008 | ||||||||||
| 151 | Гайана | 3,995 | 5,36 | 20,3 | 2019 | ||||||||||
| 152 | Албания | 3,945 | 1,38 | 144,0 | 1,38 | 144,0 | 153 | Эсватини | 3769 | 3,40 | 219,1 | 2019 | |||
| 154 | Сингапур | 3500 | 0. 62 | 4,935,1 | 2017 | ||||||||||
| 155 | Фиджи | 3,440 | 3,90 | 188,2 | 2011 | ||||||||||
| 156 | Белиз | 3,281 | 8,46 | 143,9 | 157 | Гамбия | 2977 | 1,66 | 294,2 | 2011 | |||||
| 158 | Бруней | 2,976 | 7,04 | 565.2 | 2014 | ||||||||||
| 159 | Джибути | 2 893 | 3,65 | 124,8 | 2013 | ||||||||||
| 160 | Экваториальная Гвинея | 2,880 | 2,19 | 102,7 | 0 2017 168 927 | Люксембург | 2,875 | 4,64 | 1,111,8 | 2019 | |||||
| 162 | Багамы | 2,700 | 8,62 | 269. 7 | 2011 | ||||||||||
| 163 | Французская Полинезия | 2590 | 10,40 | 676,8 | 1999 | ||||||||||
| 164 | Маврикий | 2,428 | 1,92 | 1,196,1 | 165 927 2015Мальта | 2,254 | 5,71 | 7,132,9 | 2001 | ||||||
| 166 | Гонконг | 2,107 | 0,29 | 1,963.7 | 2017 | ||||||||||
| 167 | Маршалловы Острова | 2,028 | 32,81 | 11,204,4 | 2007 | ||||||||||
| 168 | Косово | 2,012 | 1,13 | 184,8 | 164,8 9279 | Барбадос | 1700 | 6,03 | 3953,5 | 2015 | |||||
| 170 | Доминика | 1512 | 20. 91 | 2,013,3 | 2018 | ||||||||||
| 171 | Соломоновы Острова | 1390 | 2,43 | 49,7 | 2011 | ||||||||||
| 172 | Кабо-Верде | 1,350 | 2,64 | 334,7 | |||||||||||
| 173 | Виргинские острова США | 1260 | 11,64 | 3 641,6 | 2008 | ||||||||||
| 174 | Сент-Люсия | 1,210 | 7.49 | 1996,7 | 2011 | ||||||||||
| 175 | Антигуа и Барбуда | 1,170 | 13,31 | 2,643,5 | 2011 | ||||||||||
| 176 | Гренада | 1,127 | 10,276 | 900||||||||||||
| 177 | Вануату | 1070 | 5,64 | 87,8 | 2000 | ||||||||||
| 178 | Гуам | 1045 | 5. 94 | 1 921,0 | 2008 | ||||||||||
| 179 | Аруба | 1,000 | 9,56 | 5,555,6 | 2010 | ||||||||||
| 180 | Фарерские острова | 960 | 19,12 | 689,2 | 900|||||||||||
| 181 | Коморские Острова | 880 | 1,43 | 393,7 | 2002 | ||||||||||
| 182 | Каймановы острова | 785 | 16.85 | 2973,5 | 2007 | ||||||||||
| 183 | Тонга | 680 | 6,42 | 948,4 | 2011 | ||||||||||
| 184 | Кирибати | 670 | 5,94 | 826,1 | 826,1 900 | 185 | Лихтенштейн | 630 | 16,34 | 3937,5 | 2019 | ||||
| 186 | Джерси | 576 | 6. 27 | 4965,5 | 2010 | ||||||||||
| 187 | Кюрасао | 550 | … | 1,238,7 | |||||||||||
| 188 | Северные Марианские острова | 536 | 6,19 | 1,155,2 | 900|||||||||||
| 189 | Сейшельские острова | 526 | 5,63 | 1,156,0 | 2015 | ||||||||||
| 190 | Остров Мэн | 500 | 6.56 | 874,1 | 2008 | ||||||||||
| 191 | Бермудские острова | 447 | 6,55 | 8339,6 | 2010 | ||||||||||
| 192 | Фолклендские острова | 440 | 147,65 | 36 | |||||||||||
| 193 | Макао | 428 | 0,66 | 15 177,3 | 2017 | ||||||||||
| 194 | Сент-Китс и Невис | 383 | 9. 89 | 1467,4 | 2002 | ||||||||||
| 195 | Андорра | 320 | 4,16 | 683,8 | 2019 | ||||||||||
| 196 | Острова Кука | 295 | 18,91 | 1,250,0 | |||||||||||
| 197 | Сан-Марино | 292 | 9,98 | 4771,2 | 2006 | ||||||||||
| 198 | Гернси | 260 | 4.02 | 3329,1 | 2017 | ||||||||||
| 199 | Американское Самоа | 241 | 4,19 | 1075,9 | 2008 | ||||||||||
| 200 | Ниуэ | 234 | 131,17 | 900,0 | 2017 | ||||||||||
| 201 | Британские Виргинские острова | 200 | 8,49 | 1324,5 | 2007 | ||||||||||
| 202 | Остров Святой Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья | 198 | 27. 06 | 502,5 | 2002 | ||||||||||
| 203 | Ангилья | 175 | 13,20 | 1,923,1 | 2004 | ||||||||||
| 204 | Палау | 125 | 7,36 | 272,3 | 205 | Острова Теркс и Кайкос | 121 | 6,25 | 127,6 | 2003 | |||||
| 206 | Сен-Пьер и Микелон | 117 | 16.59 | 483,5 | 2009 | ||||||||||
| 207 | Мальдивы | 93 | 0,18 | 312,1 | 2018 | ||||||||||
| 208 | Синт-Маартен | 53 | . .. | ||||||||||||
| 209 | Науру | 30 | 2,43 | 1415,1 | 2002 | ||||||||||
| 210 | Гибралтар | 29 | 1,04 | 4 461.5 | 2007 | ||||||||||
| 211 | Тувалу | 8 | 0,76 | 312,5 | 2011 | ||||||||||
| Весь мир | … | … | … |
Информация о странах, не указанных в списке, отсутствует.
Данная общая протяженность дорожной сети включает протяженность дорог с твердым и грунтовым покрытием. 1 км соответствует 0,6214 миль. 1 м соответствует 1.094 ярдов.
Источник: CIA World Factbook (2020-06-28)
Глобальные модели существующей и будущей дорожной инфраструктуры
Информация о дорожной инфраструктуре с географической привязкой необходима для территориального планирования, социально-экономических оценок и анализа воздействия на окружающую среду.
Тем не менее, текущие глобальные дорожные карты обычно устарели или характеризуются пространственной предвзятостью в охвате. В рамках проекта Global Roads Inventory Project мы собрали, согласовали и интегрировали около 60 наборов геопространственных данных по дорожной инфраструктуре в глобальный набор данных о дорогах.Результирующий набор данных охватывает 222 страны и включает более 21 миллиона км дорог, что в два-три раза превышает общую протяженность лучших доступных на данный момент глобальных наборов данных по дорогам на уровне страны. Затем мы связали общую протяженность дорог в каждой стране с площадью страны, плотностью населения, ВВП и членством в ОЭСР, в результате чего была получена регрессионная модель со скорректированным значением R 2 0,90 и выяснилось, что наибольшая плотность дорог связана с густонаселенными и густонаселенными районами. более богатые страны.Применяя нашу регрессионную модель к будущей плотности населения и оценкам ВВП по сценариям Общего социально-экономического пути (SSP), мы получили предварительную оценку дополнительной протяженности дорог на 3,0–4,7 миллиона км к 2050 году.
Значительное увеличение протяженности дорог прогнозировалось для развивающихся стран. в некоторых из последних оставшихся в мире нетронутых территорий, таких как Амазонка, бассейн Конго и Новая Гвинея. Это подчеркивает необходимость в точных наборах пространственных данных о дорогах для поддержки стратегического пространственного планирования с целью уменьшения воздействия дорог на оставшиеся нетронутые экосистемы.
Дороги важны для социально-экономического развития, поскольку они обеспечивают доступ к ресурсам, рабочим местам и рынкам [1–5], но они также вызывают различные прямые и косвенные воздействия на окружающую среду. Например, строительство и использование дорог приводят к увеличению выбросов парниковых газов и загрязнителей воздуха, включая углекислый газ, оксиды азота и мелкие твердые частицы, что, в свою очередь, приводит к изменению климата, а также к неблагоприятным последствиям для здоровья [6–8]. Экосистемы и дикая природа страдают главным образом потому, что дороги обеспечивают доступ к нетронутым в остальном районах.
Это приводит к фрагментации среды обитания, обезлесению и сокращению численности диких животных за счет беспокойства, смертности (гибели людей на дорогах) и чрезмерной охоты, особенно в тропических регионах [9–13]. Кроме того, дороги могут усугубить социальное неравенство. Например, только фермеры с достаточно высокой производительностью могут позволить себе и получать выгоду от услуг по транспортировке навалом, что дает им конкурентное преимущество перед более мелкими фермерами [14].
Для адекватной количественной оценки преимуществ, а также воздействия дорог важна точная и актуальная информация с географической привязкой о глобальной дорожной сети [15].Возможные применения таких данных включают в себя глобальные оценки времени в пути и доступности, количественную оценку автомобильного транспорта и связанных с ним выбросов, оценки воздействия на биоразнообразие и изучение вариантов уменьшения воздействия [5, 8, 11, 15, 16]. Глобальные данные о дорогах обычно берутся из набора данных уровня 0 векторной карты (VMAP0) Национального агентства изображений и карт США [17].
VMAP0 (охватывающий период 1979–1997 гг.) Включает примерно 7,4 млн км дорог, что составляет лишь незначительную долю от общей протяженности дорог, по данным национальной статистики [15, 18].Инициатива gRoads [19] существенно увеличила дорожное покрытие для определенных стран, но по-прежнему в значительной степени основывается на данных VMAP0. Это также относится к коммерческим продуктам, таким как карта мира ADC и набор данных Global Discovery [20, 21]. Также были созданы коммерческие наборы данных с высоким разрешением, предназначенные для навигации [22, 23], но они не доступны в свободном доступе. Более того, пространственный охват этих наборов коммерческих данных смещен в сторону Европы, Северной Америки и крупных городских районов.Это ограничение также распространяется на краудсорсинговую информацию, доступную из проекта OpenStreetMap [24, 25], из-за оппортунистического подхода к сбору данных. Это означает, что текущие глобальные дорожные карты, являющиеся общественным достоянием, либо устарели, либо их охват сильно географически смещен.
За последнее десятилетие цифровые данные о дорогах с географической привязкой становятся все более доступными в Интернете, и появление многочисленных тематических и национальных инфраструктур пространственных данных (SDI) облегчает обнаружение этих наборов данных дорожной сети [26, 27].Руководствуясь необходимостью улучшить охват глобальных дорожных данных с географической привязкой, а также растущей доступностью дорожных данных в открытом доступе, мы инициировали проект Global Roads Inventory Project (GRIP). Основная цель GRIP состояла в том, чтобы собрать и интегрировать существующие общедоступные наборы данных дорог с географической привязкой в согласованный глобальный набор данных о дорогах. Кроме того, мы стремились изучить и количественно оценить возможные взаимосвязи между строительством дорог и конечными социально-экономическими факторами, которые могут служить для получения оценок будущего расширения инфраструктуры.
Для создания набора данных GRIP мы отобрали, объединили и согласовали общедоступные национальные и наднациональные наборы векторных данных от правительств, исследовательских институтов, НПО и краудсорсинговых инициатив в один глобальный набор данных.
Помимо набора векторных данных, мы также скомпилировали слои с координатной сеткой для длины дороги (км дороги на ячейку) и плотности дороги (метров дороги на км 2 земельной площади на ячейку) с разрешением 5 × 5 угловых минут (приблизительно 8 × 8 км на экваторе).Чтобы количественно оценить возможные взаимосвязи между дорожным строительством и социально-экономическими факторами, мы затем выполнили множественный линейный регрессионный анализ, в котором мы связали общую протяженность дороги в каждой стране, полученную из набора данных GRIP, с четырьмя независимыми переменными: общей площадью страны площадь поверхности, плотность населения, валовой внутренний продукт на душу населения (ВВП; в долларах США по международному ППС) и членство в ОЭСР (да или нет) [28, 29]. Таким образом, мы охватываем как человеческое население, так и изобилие, которые обычно считаются двумя основными факторами воздействия на окружающую среду [30].Наконец, мы применили наши регрессионные модели для получения оценок общей протяженности дополнительных дорог на 2050 год на уровне страны на основе прогнозов ВВП и плотности населения в соответствии с так называемыми сценариями общего социально-экономического пути (SSP) [31], т.
Е. последовательный набор сценариев, описывающих пять альтернативных социально-экономических вариантов будущего.
Сбор и выбор данных
Для составления набора данных GRIP мы объединили лучшие доступные (над-) национальные геопространственные данные о дорогах. Мы провели поиск данных от организаций и видов деятельности, которые несут ответственность за пространственные данные о дорожной инфраструктуре или заинтересованы в них.Сюда входили организации системы Организации Объединенных Наций (ООН), такие как Кластер логистики Всемирной продовольственной программы, Продовольственная и сельскохозяйственная организация, Организация по координации гуманитарных вопросов и Верховная комиссия по делам беженцев. Мы также искали данные через международные исследовательские организации и неправительственные организации (НПО). Инициативы по краудсорсингу данных были изучены для восполнения пробелов в (над-) национальных наборах данных.
Для (над-) национальных наборов данных были определены следующие критерии отбора для включения в GRIP:
- Выбранный набор данных имеет наднациональный или национальный охват, чтобы предотвратить субнациональную погрешность в покрытии сети, которая характеризует существующие глобальные наборы данных о дорогах из-за фрагментированной оцифровки фрагментов карты, различной интенсивности краудсорсинговой деятельности и случайного включения подробных субнациональных фрагментов данных [5, 15, 32].
Если для страны было определено более одного источника данных, они сравнивались и объединялись для достижения наилучшего покрытия национальной дорожной сети. - Погрешность пространственной позиционной точности составляет не более 500 метров, как получено из метаданных или определено на основе визуального сравнения с данными VMAP, цифровыми и бумажными атласами, официальными топографическими картами и изображениями дистанционного зондирования из Google Maps, базовых карт ESRI и других доступные источники, используя ArcGIS.
- Атрибутная информация должна включать указание типа дороги, чтобы упростить классификацию в один из пяти обычно применяемых функциональных типов дорог [19, 33, 34]: автомагистрали, основные дороги, второстепенные дороги, третичные дороги и местные дороги.
- Масштаб должен находиться в диапазоне от 1: 100 000 до 1: 500 000, чтобы уменьшить пространственное смещение покрытия дорог, вызванное большими различиями в масштабе.
- Временной охват набора данных должен быть как можно более свежим и по крайней мере превышать набор данных VMAP0 (> 1997 г. ).
- Набор данных общедоступен, чтобы можно было легко поделиться базой данных GRIP с другими.
Если для страны было определено более одного источника данных, они сравнивались и объединялись для достижения наилучшего покрытия национальной дорожной сети.
).Краудсорсинговые данные OpenStreetMap использовались для охвата Европы как наилучшего доступного бесшовного набора данных и Китая из-за отсутствия общедоступных данных от правительства или исследовательских институтов.Данные OpenStreetMap в дальнейшем использовались для 200 городов по всему миру с населением более 1 миллиона человек. В общей сложности 35% общей протяженности дорог в GRIP получено из OpenStreetMap. Обзор всех источников данных, используемых в GRIP, представлен в таблицах S1 и S2, доступных на stacks.iop.org/ERL/13/064006/mmedia.
Модель данных для гармонизации
Чтобы согласовать информацию об атрибутах дорог среди различных исходных наборов данных, мы применили модель данных UNSDI-Transportation. Модель данных UNSDI-Transportation — это глобально применимое описание атрибутов транспортной сети, разработанное Кластером логистики Организации Объединенных Наций [34].
Он определяет и классифицирует различные соответствующие атрибуты дорог, такие как тип дороги, тип покрытия и сезонность. Его описание характеристик дорог обычно используется в операциях ООН по всему миру и в других инициативах в области данных, которые унифицируют транспортную информацию по странам [19, 33, 35, 36]. Следуя этой модели данных, мы классифицировали каждый сегмент дороги на одну из пяти выделенных категорий функциональных типов дорог: автомагистрали, основные дороги, второстепенные дороги, дороги третьего уровня и дороги местного значения. Мы включили атрибуты наземного покрытия, потому что асфальтированные дороги обычно оказывают гораздо большее воздействие на окружающую среду, чем грунтовые дороги, особенно во влажной среде, где грунтовые дороги могут стать сезонно непроходимыми [37], что, в свою очередь, также может повлиять на гуманитарные операции.В случае отсутствия информации о сезонности грунтовые сельские второстепенные / третичные дороги в тропических регионах были классифицированы как имеющие сезонную доступность.
Обработка и интеграция данных
Все наборы данных были повторно спроецированы в географическую систему координат WGS84. Если исходная прогнозная информация набора данных была неизвестна, детали были получены из источника, национальных картографических агентств или определены вручную. Чтобы обеспечить покрытие всех определенных типов дорог, для некоторых стран были объединены несколько источников данных, чтобы создать наилучшее представление национальной дорожной сети (см. Таблицу S2 для источников данных, используемых для каждого типа дороги в каждой стране).Затем, чтобы очистить набор данных и уменьшить количество линейных сегментов для оптимизации производительности анализа, была выполнена одна операция «растворения» объектов для атрибута типа дороги. Затем все оставшиеся атрибуты были добавлены и классифицированы на основе доступной исходной информации. Наконец, был создан набор данных глобального охвата путем сначала объединения наборов данных по странам в наборы континентальных данных, а затем их объединения в один глобальный набор данных.
Связи автомагистралей и основных дорог через границы страны были визуально проверены, и при необходимости устранены разрывы.Мы сделали это, вручную повторно соединив линейные элементы для разрывов более 50 м и используя инструмент «Продлить линию» в ArcGIS для исправления более мелких разрывов, в результате чего мы проверили местоположение дороги с помощью базовых карт спутниковых снимков ESRI в ArcGIS. Вся обработка данных и интеграция выполнялись в ArcGIS версий с 9.1 по 10.3.1 [38].
Наборы растровых данных
В дополнение к набору векторных данных мы создали растровые слои глобальной плотности дорог (длина дороги на единицу площади) с разрешением 5 угловых минут (приблизительно 8 × 8 км на экваторе).С этой целью мы наложили набор векторных данных дороги глобальным набором векторных данных «рыболовной сети» в 5 угловых минут с уникальными идентификаторами ячеек и присвоили всем элементам вектора дороги в данной ячейке соответствующий идентификатор ячейки.
Затем мы рассчитали длину (в метрах) каждого отдельного элемента вектора дороги в ArcGIS с учетом искажения расстояния в системе координат WGS84 и просуммировали длины на каждый идентификатор ячейки для каждого из отдельных типов дорог. Полученная таблица была присоединена к набору векторных данных рыболовной сети, который затем был преобразован в наборы растровых данных за 5 угловых минут с использованием суммарной длины дороги для каждого типа дороги.Наконец, растры длиной дороги в 5 угловых минут были разделены на соответствующий растр с разрешением 5 угловых минут (км 2 на ячейку) [39] для получения плотности дороги (в м на км 2 ).
Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения
Рис. 1. Протяженность дорожной сети, включенная в GRIP, в сравнении с наборами глобальных дорожных данных с географической привязкой VMAP0 и gRoads и непространственными данными странового уровня в базе данных World Road Statistics (WRS), ( a ) на регион и ( b ) на страну.
Сравнение по странам основано на преобразованном журнале 10 общей протяженности дороги (км) с добавлением +1 до преобразования журнала. Данные WRS представляют собой средние значения за 10 лет за 2005–2014 гг.
Загрузить рисунок:
Стандартный образ Изображение высокого разрешенияРегрессионный анализ
После создания набора данных мы выполнили множественный линейный регрессионный анализ, в котором мы связали длину дороги с четырьмя независимыми переменными: площадью, плотностью населения, валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения и членством в ОЭСР.Мы провели этот анализ на уровне страны, потому что он лучше всего соответствовал как масштабу сбора дорожных данных в GRIP, так и наличию текущих и будущих данных с поясняющими переменными. Мы получили от Всемирного банка данные по конкретной стране о площади суши ( 2 км), численности населения ( n ) и ВВП на душу населения (скорректированный по паритету покупательной способности (ППС) в текущих международных долларах США) и получили данные о численности населения.
плотность путем деления численности населения на площадь поверхности земли.Для стран, не включенных в базу данных Всемирного банка, мы получили данные из дополнительных источников (в основном из Всемирной книги фактов ЦРУ или Википедии; см. Таблицу S3). Как для численности населения, так и для ВВП на душу населения мы использовали значения за последний год, по которому имеются данные (в основном 2015 г .; таблица S3). Затем мы взяли страны, для которых доступны данные по всем ответным и объясняющим переменным ( n = 219), и логарифм 10 преобразовали все непрерывные переменные из-за искаженного распределения данных (таблица S4).Поскольку нулевые значения не могут быть преобразованы логарифмически, перед преобразованием мы добавили +1 ко всем значениям длины дороги. Коэффициенты инфляции дисперсии (VIF) четырех независимых переменных были значительно ниже 2 (площадь страны = 1,62, плотность населения = 1,40, ВВП = 1,37 и ОЭСР = 1,33), что указывает на ограниченную мультиколлинеарность [40, 41].
Чтобы учесть возможное выравнивание влияния достатка или плотности населения на длину дороги, мы добавили члены в квадрате этих независимых переменных в наши регрессионные модели.Чтобы предотвратить переоснащение, мы выполнили пошаговую процедуру выбора переменных, чтобы определить наиболее экономную модель, используя байесовский информационный критерий (BIC) в качестве критерия выбора и допуская квадратичный член только в том случае, если соответствующий линейный член также был включен. Мы оценили полученные регрессионные модели на основе значений расстояния Кука и графиков остатков. Все расстояния Кука были значительно ниже 1, что указывает на то, что ни одно из наблюдений не оказало чрезмерного влияния на коэффициенты регрессии [42].Остатки были распределены случайным образом, а выбросы (абсолютные стандартизованные остатки> 3) были ограничены случаями, когда наблюдалась нулевая длина дороги (рисунок S3). Наконец, чтобы проверить прогностическую способность наших моделей, мы выполнили трехкратную перекрестную проверку, используя 146 стран для обучения модели и 73 страны для тестирования, так что каждая страна входила в набор тестов один раз.
Все статистические анализы проводились в среде R [43].
Проектирование будущей длины дороги
Для будущих прогнозов мы использовали регрессионную модель только для общей длины дороги.Эта модель одинаково хорошо работала на данных обучения и независимых тестов (среднее значение R 2 90%), тогда как результаты перекрестной проверки показали значительно более низкую и более изменчивую производительность регрессионных моделей для конкретных типов дорог ( таблица S5). Мы применили нашу регрессионную модель для получения оценок общей дополнительной протяженности дорог на 2050 год на основе прогнозов ВВП и плотности населения в соответствии со сценариями так называемого общего социально-экономического пути (SSP), т.е.е. последовательный набор сценариев, описывающих пять альтернативных социально-экономических вариантов будущего. SSP основаны на пяти описаниях альтернативного социально-экономического развития, включая устойчивое развитие, региональное соперничество, неравенство, развитие на ископаемом топливе и промежуточное развитие.
Три основных социально-экономических фактора сценариев — это население, урбанизация и валовой внутренний продукт [31]. Для наших прогнозов будущей протяженности дорог мы взяли прогнозы роста населения и ВВП для конкретных стран с портала IIASA SSP [44].Данные были доступны по 165 из 222 стран, включенных в GRIP (что составляет 97% современной общей протяженности дорог). В прогнозах мы предполагали, что дорожная сеть в данной стране не сократится, т. Е. Если будущая численность населения и ВВП на душу населения приведут к тому, что прогнозируемая протяженность дорог будет меньше, чем нынешняя оценка, нынешняя оценка была сохранена (как представлено в таблице S6).
Покрытие глобальной дорожной сети
Набор данных GRIP включает более 21.Всего 6 млн км дорог. Это значительное улучшение по сравнению с наборами данных VMAP0 и gRoads, которые охватывают 7,4 и 9,1 млн км соответственно (рисунок 1). Тем не менее, общая протяженность дорог в глобальном масштабе в GRIP в основном меньше, чем указано в базе данных World Road Statistics (WRS), которая содержит непространственные оценки протяженности дорог на уровне страны [18].
Более 50% длины дороги, включенной в GRIP, взято из источников данных, опубликованных в 2010 году или позже. Еще 23% — из источников, опубликованных в период с 2006 по 2010 год, и 14% — из источников, опубликованных в период с 2000 по 2005 год.Только 8% по-прежнему основаны на данных VMAP0 (таблица S1). Улучшенный охват по сравнению с более ранними наборами данных с географической привязкой был особенно очевиден для Северной Америки, Южной и Центральной Америки, Европы, а также Южной и Восточной Азии (рис. 1 ( a )). Для регионов, где GRIP полагается в основном на данные VMAP0, например, Российская Федерация и несколько других стран Центральной Азии, было получено лишь небольшое увеличение протяженности дорог.
Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения
Рисунок 2. ( a ) Распределение длины дороги по разным типам дорог в наборе данных GRIP по сравнению с VMAP0 и gRoads, и ( b ) длина дороги в зависимости от ранга в журнале 10 преобразованная шкала с ранжированием типов дорог, начиная с от автомагистралей (тип 1).
Загрузить рисунок:
Стандартный образ Изображение высокого разрешенияНедавняя инициатива gRoads (2013 г.) в основном была направлена на поиск источников данных, которые помогли улучшить охват в Африке [19].Эти источники данных также были включены в GRIP, что объясняет относительно небольшую разницу в общей длине дорог между двумя глобальными наборами данных для этого региона. Тем не менее, в 186 странах мира GRIP охватывает большую часть дорожной сети по сравнению с VMAP0 и gRoads (рисунок 1 ( b )). В некоторых случаях общая длина дороги в GRIP была (немного) меньше по сравнению с VMAP0 или gRoads. К ним относятся небольшие (островные) государства, такие как Бермудские острова, Острова Кука, Ниуэ, Палау, Уоллис и Футуна, которые имеют очень маленькие дорожные сети, поэтому неопределенность всего в несколько километров может привести к относительно большому отклонению между различными наборами данных (рис. ( б )).
Распределение типов дорог
В глобальном масштабе распределение общей протяженности дорог типов 1, 2, 3 и 4 (рис. 2 ( a )) напоминает схему, которая обычно встречается при иерархической классификации дорог. в дороги, которые обеспечивают быструю мобильность на большие расстояния, в отличие от дорог, которые увеличивают местную доступность. Обычно это приводит к относительно небольшому количеству километров автомагистралей и основных дорог и большей протяженности второстепенных и третичных дорог [45, 46]. В наборах данных VMAP0 и gRoads аналогичная картина наблюдалась для типов дорог 1–3, но не для типа 4 (рис. 2 ( a )).
В данных GRIP распределение общей длины по первым четырем типам дорог, по-видимому, следовало степенному закону, при этом общая длина каждого типа дороги почти удваивалась с каждым повышением ранга от автомагистралей (ранг 1) до третичного. дороги (4 ранг) (рисунок 2 ( б )). Распределения степенного закона между частотой возникновения или размера, с одной стороны, и рангом, с другой, обычно наблюдаются в самых разных явлениях, включая частоту слов в текстах, численность населения городов и распределение землетрясений по размеру, хотя мощность закон не всегда выполняется во всем диапазоне [47, 48].
Общая протяженность местных дорог (тип 5) явно отклонялась от степенного распределения. Это говорит о том, что местные дороги, в частности, могут быть недостаточно представлены в наборе данных GRIP, вероятно, из-за географической предвзятости в доступности данных. Многие из наборов данных на уровне страны, включенных в GRIP, имеют лишь ограниченное покрытие местных дорог. Большинство местных дорог в GRIP (почти 60% от общей протяженности) были получены из OpenStreetMap, что учитывает смещение покрытия в сторону более развитых регионов и крупных городских территорий [25].
Глобальные модели плотности и качества дорог
Глобальные дорожные карты GRIP демонстрируют явную пространственную изменчивость плотности дорог (рисунки 3 и 4). В целом, самая высокая плотность дорог наблюдалась в Северо-Западной Европе и некоторых частях Южной и Восточной Азии. Дороги редки или даже отсутствуют в северных частях Канады и Российской Федерации, в пустыне Сахара и на значительной части лесов Амазонки.
Карты подтверждают пространственную предвзятость покрытия местных дорог (тип 5; рисунок 3). Для различных стран Южной Америки, Африки и Азии покрытие местных дорог менее плотное по сравнению с другими регионами и другими типами дорог и в основном ограничивается более крупными городскими районами (см. Также таблицу S3).Информация о типе дорожного покрытия и доступности была доступна для 75% общей протяженности дороги, охваченной GRIP (см. Рисунок S1). В глобальном масштабе мы обнаружили, что 35% дорог имеют твердое покрытие, а 50% дорог доступны круглый год. Большинство дорог с твердым покрытием находятся в Северной Америке и Европе, тогда как большинство немощеных и доступных только в сезонных условиях дороги находятся в Центральной и Южной Америке и Африке.
Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения
Рисунок 3. Глобальные дорожные карты GRIP, отображающие подробное и согласованное покрытие по регионам мира и покрытие для каждого типа дороги.
Загрузить рисунок:
Стандартный образ Изображение высокого разрешенияУвеличить Уменьшить Сбросить размер изображения
Рисунок 4.
Глобальная карта плотности дорог GRIP с разрешением 5 угловых минут (приблизительно 8 × 8 км на экваторе), представляющая плотности, суммированные по пяти типам дорог.
Загрузить рисунок:
Стандартный образ Изображение высокого разрешенияУвеличить Уменьшить Сбросить размер изображения
Рисунок 5. Общая протяженность дороги на страну ( n = 222), полученная с помощью нескольких моделей линейной регрессии (таблица 1) по сравнению со значениями, наблюдаемыми для ( a ) всех дорог вместе и ( b ) на подтип. Значения представляют log 10 — преобразованную общую длину дороги (км) с добавлением +1 до преобразования журнала.Основные дороги включают автомагистрали и главные дороги.
Загрузить рисунок:
Стандартный образ Изображение высокого разрешения Согласно нашим регрессионным моделям длины дорог, общая протяженность дорог в стране сильно и положительно связана с ее общей площадью земной поверхности, плотностью населения, валовым внутренним продуктом и членством в ОЭСР (таблица 1; диаграмма 5).
Вариация, объясняемая регрессионными моделями, составляла от 63% для местных дорог до 90% для всех типов дорог вместе взятых (рисунок 5), что больше, чем у существующих регрессионных моделей на уровне страны [28, 29, 49].Положительная связь длины дороги с ВВП, членством в ОЭСР и плотностью населения отражает то, что плотность дорог выше в развитых странах с более высоким ВВП, таких как Северо-Западная Европа, а также в более густонаселенных странах, таких как Индия, Бангладеш и Руанда (диаграмма 3; рисунок 4).
Таблица 1. Коэффициенты регрессии (со стандартной ошибкой) моделей множественной линейной регрессии, связывающие общую длину дороги в стране с площадью страны (км 2 ), плотность населения ( n км −2 в 2015 г. ), ВВП на душу населения (в международных долларах, ППС, в 2015 г.) и текущее членство в ОЭСР b .Все непрерывные переменные были преобразованы в log 10 . NA указывает на то, что вызывающая озабоченность независимая переменная не была включена в самую экономную модель регрессии.
| Объясняющие переменные | Коэффициенты регрессии | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Все дороги | Главные дороги а | Второстепенные дороги | Третичные дороги | Дороги местного значения | |
| Перехват | -1. 66 (0,29) | -5,23 (0,52) | −3,18 (0,53) | −3,46 (0,40) | -7,83 (0,85) |
| Площадь | 0,90 (0,02) | 1,01 (0,04) | 0,92 (0,04) | 1,15 (0,05) | 1,07 (0,07) |
| Плотность населения | 0,52 (0,04) | 0,80 (0,08) | 0,47 (0,09) | 0,84 (0,11) | 1,26 (0,12) |
| ВВП | 0. 13 (0,05) | 0,51 (0,09) | 0,31 (0,09) | NA | 0,75 (0,15) |
| Членство в ОЭСР | 0,36 (0,07) | 0,36 (0,13) | NA | NA | 0,97 (0,21) |
a Основные дороги включают автомагистрали и главные дороги. b См. Таблицу S3 для спецификации данных по странам.
Длина дороги масштабирована с учетом площади земельного участка с коэффициентом, близким к 1, в то время как для социально-экономических переменных обычно были найдены меньшие коэффициенты регрессии.
Это может отражать то, что увеличение плотности населения и ВВП приводит не только к строительству новых дорог, но и к более активному использованию существующих дорог [28, 50]. Однако для протяженности местных дорог относительно высокие коэффициенты регрессии наблюдались для плотности населения, ВВП и членства в ОЭСР (таблица 1). Это может отражать предвзятость доступности краудсорсинговых данных о местных дорогах в сторону более густонаселенных и процветающих регионов.
Прогнозирование будущей длины дороги
Прогнозы SSP для ВВП и плотности населения были доступны для 165 из 222 стран, включенных в GRIP, что вместе составляет 97% как общей площади суши, так и общей протяженности дорог стран, включенных в GRIP.Общая протяженность дополнительных дорог, прогнозируемая на 2050 год, варьируется от 3,0 млн км для сценария СПБ 4 до 4,7 млн км для сценария 5 СПБ (таблица 2). Эти различия были вызваны в основном различиями в экономическом росте, поскольку SSP4 сочетает умеренный рост мирового населения с относительно низким увеличением ВВП на душу населения, тогда как SSP5 сочетает в себе относительно низкий рост населения с очень быстрым экономическим развитием, которое сходится между странами [31].
При усреднении по пяти сценариям SSP наибольшее количество дополнительных километров дорог ожидается в Африке, Южной и Восточной Азии и Южной Америке (рисунок S2).На уровне страны наибольшее абсолютное увеличение длины дорог наблюдалось в США, Индии, Австралии, Канаде и Китае (таблица S6). Значительный рост был также обнаружен для развивающихся стран в некоторых из последних оставшихся в мире нетронутых территорий, таких как Демократическая Республика Конго (+ 81%), Нигерия (+ 52%), Папуа-Новая Гвинея (+ 50%) и Бразилия (+ 10%). Это отражает то, что в этих странах прогнозируется относительно большое увеличение плотности населения и / или ВВП в соответствии со сценариями SSP.
Таблица 2. Глобальные оценки протяженности дорог (в миллионах км с процентным изменением) на 2050 год для каждого из пяти сценариев SSP, полученные путем применения регрессионных моделей протяженности дорог (таблица 1) к прогнозам ВВП и численности населения для конкретных стран. размер доступен для 165 стран.
Оценка длины дороги для конкретной страны представлена в таблице S6.
| Сценарий | Общая протяженность дороги (10 6 км) | Изменение (%) |
|---|---|---|
| Настоящее время a | 20.2 | – |
| SSP1: Устойчивое развитие | 23,8 | 18% |
| SSP2: Для средней дороги | 24,0 | 19% |
| SSP3: региональное соперничество | 23,3 | 15% |
| SSP4: Неравенство | 23,1 | 14% |
| SSP5: Разработка на ископаемом топливе | 24,8 | 23% |
a Для сопоставимости текущие итоги были рассчитаны по тем же 165 странам, для которых можно было сделать прогнозы на будущее.
Результатом Глобального проекта инвентаризации дорог стала глобально согласованная база данных дорожной сети, охватывающая большую часть дорожной сети, чем доступные в настоящее время глобальные наборы данных по странам VMAP0 и gRoads. Различия в схемах дорог между GRIP и более ранними наборами глобальных дорожных данных отражают не только строительство новых дорог, но и увеличение объема данных (т. Е. GRIP заполняет пробелы на более ранних картах). Более того, информация о году постройки отсутствовала в источниках данных, использованных для построения GRIP.Следовательно, наборы данных нельзя напрямую использовать для количественной оценки исторического расширения дороги. Общая протяженность дорог в GRIP (21,6 млн км) меньше, чем указано в базе данных Всемирной дорожной статистики (WRS) [18], в которой указано в общей сложности 32 млн км дорог в мире как сумма данных по странам, усредненных за период 2005 г. –2014. Следует отметить, что набор данных WRS характеризуется значительными различиями в оценках протяженности дорог и определениях типов дорог по странам за отчетные годы.
Также в разных странах методики измерения длины дороги различаются, например, в соответствии с ограниченными метаданными WRS, некоторые страны включают проезжие части с двумя проезжими частями, тротуары, дороги необщего пользования или измеряют длину дороги по направлениям движения. Без дополнительных подробностей это означает, что надежность информации WRS и возможность сравнения ограничены. Тем не менее, разница в общей длине дороги между GRIP и WRS указывает на то, что охват GRIP может быть дополнительно улучшен (рис. 1).В глобальном масштабе 68% протяженности дорожной сети, усредненной за 2005–2014 годы, по данным WRS, классифицируются как «прочие дороги». В GRIP соответствующий класс местных дорог составляет 23% от общей дорожной сети. Это подтверждает наш вывод о том, что будущие улучшения в GRIP должны быть сосредоточены, в частности, на представлении местных дорог (рисунок 2). Более того, учитывая, что большая часть (34%) данных GRIP поступает из официальных правительственных источников (таблица S1), неофициальные дороги в настоящее время, вероятно, недостаточно представлены.
Неофициальные или незапланированные дороги могут составлять растущую долю дорожной сети, особенно в относительно нетронутых районах, таких как бассейны Амазонки и Конго, управляемой частным сектором, который строит дороги без разрешения правительства с целью эксплуатации природных ресурсов [37, 51 , 52].
До недавнего времени геопространственная информация обычно собиралась национальными картографическими агентствами или фирмами частного сектора, располагавшими достаточными финансовыми и технологическими ресурсами. За последнее десятилетие стали доступны дополнительные методы и источники сбора дорожных данных, включая (полу) автоматизированное извлечение из изображений дистанционного зондирования, GPS-слежение и краудсорсинг [53, 54].При отслеживании с помощью GPS большое количество GPS-треков, например, от путешествий в развлекательных целях, объединяются для создания отображаемых участков дороги. В настоящее время как GPS-слежение, так и (полу) автоматическое извлечение данных о дорогах из изображений дистанционного зондирования все еще находятся на экспериментальной стадии, при этом разрабатываются подходы для очистки данных от неточностей местоположения и ложных или отсутствующих участков дороги [53, 54].
Следовательно, эти методы еще не могли применяться в обычном порядке в глобальном масштабе при построении набора данных GRIP, но они могут оказаться полезными для будущих улучшений GRIP, особенно для заполнения пробелов для неофициальных дорог в нетронутых районах [51].Краудсорсинг — это рабочий процесс для сбора данных, которые могут быть собраны несколькими методами. OpenStreetMap (OSM) — это хорошо известный совместный краудсорсинговый проект, который считается ярким примером добровольного сбора географической информации. OSM является важным источником данных для GRIP в Европейском Союзе, где его высокая точность и широкий охват делают его лучшим доступным бесшовным набором данных [25, 55–57]. Помимо технических проблем, связанных с импортом наборов данных OSM в ArcGIS, основные проблемы использования данных OSM с национальным покрытием в GRIP были определены как проверка охвата данных, использование нескольких параллельных линейных элементов для представления сегрегированных дорог (например,грамм. автомагистралей и автомагистралей), а также явные различия в охвате между городской и сельской местностью [32]. Все эти проблемы можно в значительной степени отнести к добровольному и частичному сбору данных OSM [5, 11, 32], который в настоящее время приводит к высокому охвату в густонаселенных развитых регионах (особенно в городских районах Европы и Северной Америки), но варьируется в зависимости от развивающиеся регионы.
Расширению дорог могут способствовать различные факторы, в том числе стремление к добыче природных ресурсов (древесина, руды) и дальнейшее развитие сельского хозяйства [37, 58], а также политика стимулирования экономического развития [1, 4, 59].В наших регрессионных моделях мы учли только два основных фактора развития дорог (население и достаток), которые не обязательно являются репрезентативными для всех соответствующих ближайших факторов, лежащих в основе расширения дорог. Более того, из-за отсутствия надежных данных временных рядов нам пришлось использовать метод поперечного сечения, а не продольный регрессионный подход (замена «пространство-время»).
Учитывая ограничения регрессионной модели, наши прогнозы следует рассматривать как оценки первого уровня будущего расширения дорог на страновом уровне.Дальнейшие исследования могут быть сосредоточены на более пространственно явном моделировании будущих изменений дорожной сети. Согласно нашим предварительным прогнозам, длина дороги увеличится на 3,0 до 4,7 млн км в 2050 году, что представляет собой увеличение на 14–23% по сравнению с сегодняшней оценкой (таблица 2). Для сравнения, Дюлак [60] оценил будущую протяженность дороги на основе прогнозируемого будущего пробега транспортного средства (км) и пришел к оценке 14,8–25,3 дополнительных миллионов км дороги с твердым покрытием к 2050 году, что представляет собой увеличение примерно на 35%. 60% по сравнению с примерно 43 миллионами км асфальтированных полос по оценке на 2010 год.Хотя оценки трудно сравнивать из-за различий в методологии и исходных данных, это говорит о том, что наши оценки, сосредоточенные на дорогах, а не на мощеных полосах, являются относительно консервативными.
На фоне ожидаемого в будущем увеличения количества дорог, эффективность планирования землепользования рассматривается как решающий элемент в успешном решении различных компромиссов, связанных с дорожным строительством [37, 58]. Это тем более верно с учетом того, что наибольшее увеличение протяженности дорог прогнозируется для развивающихся стран в некоторых из последних оставшихся нетронутых районов мира, таких как Амазонка, бассейн Конго и Новая Гвинея (таблица S6).Чтобы информировать и поддерживать глобальный политический анализ и пространственное моделирование будущего развития дорог и связанных с ними воздействий, необходимы актуальные и точные данные о дорогах. Создав GRIP, мы сделали важный шаг на пути к более репрезентативной, последовательной и согласованной глобальной дорожной карте.
Мы хотели бы поблагодарить Киса Кляйна Голдевейка за его долгосрочную поддержку создания GRIP, логистического кластера ООН за помощь в использовании модели данных UNSDI-T, Эдди Шепера, Анке Керен и Эйсо Занстра за их помощь в сборе данных , гармонизация и интеграция, Алексу де Щербинину за организацию интереса к этой задаче через рабочую группу CODATA Global Roads Task Group, фонд OpenStreetMap за доступ к их данным, а также Ану Бенитес Лопес и Лекса Боумана за вычитку рукописи.
Мы также благодарим пять анонимных рецензентов за их ценные и конструктивные комментарии, которые очень помогли нам улучшить рукопись.
Набор данных GRIP (векторные данные и растровые слои 5 угловых минут) можно загрузить с www.globio.info/download-grip-dataset
Какие страны используют MPH или км / ч — Кто использует MPH
Есть 2 единицы измерения, а именно миль в час (миль в час) и км / ч (километров в час), которые используются разными странами по всему миру для установки ограничений скорости, и вам нужно знать, в какой стране используется миль в час и который использует км / ч перед тем, как отправиться в путь. Ограничения скорости введены во всем мире, чтобы обеспечить максимальную безопасность дорог (подробнее о статистике дорожно-транспортных происшествий ЕС здесь). Власти любой страны или штата (подробнее об ограничениях скорости в штате США) устанавливают ограничения скорости для типа дороги и типа транспортного средства, использующего эту дорогу.
В то время как знаки ограничения скорости, как правило, стандартизированы или, по крайней мере, очень четкие, единицы измерения не всегда очевидны и немногочисленны, если какие-либо знаки ограничения скорости действительно указывают эту единицу.Воспользуйтесь нашей картой мира, чтобы узнать, в каких странах используется км / ч, а в каких — км / ч. Только 17 стран используют миль в час из 196 стран мира (по состоянию на 2018 год), это всего 9%.
История ограничений скорости
Первое ограничение скорости было введено Соединенным Королевством в 1861 году с максимальной скоростью всего 10 миль в час. Имперские единицы использовались еще в 19 веке и были единицей измерения до тех пор, пока в 1960 году не были введены единицы СИ (Système International d’Unités).Большинство стран приняли эту метрическую единицу измерения (километры, а не мили) и преобразовали измеренные расстояния по дорогам и ограничения скорости в километры (км) и километры в час ( км / ч ).
Великобритания, США и Канада сохранили традиционную установку миль / ч , а также многочисленные колонии Великобритании, как показано в таблице выше.Преобразование км / ч в миль / ч
В миле 1,609 километра, поэтому довольно просто преобразовать любое ограничение скорости из одной единицы измерения в другую.В следующей таблице показаны некоторые из наиболее популярных ограничений скорости в км / ч , преобразованных в миль / ч .Преобразование миль / ч в км / ч
1 миля = 1,609 км — просто умножьте единицу в милях на 1,609, чтобы получить ограничение скорости в километрахПреобразование км / ч в миль / ч
1 км = 0,62 мили — просто умножьте единицу измерения в километрах на 0,62, чтобы получить ограничение скорости вмилях.
км / ч (километров в час)
миль / ч (миль в час)
При аренде автомобиля это миль / ч или км / ч?
Если вы из Великобритании ( миль / ч ) и берете напрокат автомобиль в Испании ( км / ч), выйдите из аэропорта и увидите знак ограничения скорости 130 на автомагистрали, что может быть шоком.
Конечно, это 130 относится к км / ч , что соответствует 80,78 миль / ч , все еще быстрее, чем вы должны привыкать к вождению по дорогам Великобритании, но никак не 130 миль / ч . Штраф за превышение скорости на арендованном автомобиле по дороге из аэропорта, вероятно, не лучшее начало вашего отпуска. В приведенной выше таблице показаны все страны, в которых используется миль / ч и км / ч , поэтому нет оправдания тому, что вы не знаете единицы измерения ограничения скорости при движении в любой точке мира. Конечно, если вы все еще не уверены, символы на приборной панели автомобиля должны дать вам много подсказок. Если у арендованного автомобиля есть аналоговый спидометр, единицей измерения скорости будут основные (большие) числа, и вы должны четко увидеть км / ч . Если в автомобиле есть цифровой спидометр, после единицы скорости снова должно быть км / ч .
Это самые ценные бездорожные районы, оставшиеся на Земле
Дикие земли, лишенные дорог, относятся к последним относительно нетронутым частям планеты. По данным нового исследования, опубликованного сегодня в журнале Science, хотя до 80 процентов поверхности суши по-прежнему не имеет дорог, эта территория раздроблена на почти 600 000 частей.
Эти районы часто являются критическими убежищами биоразнообразия и имеют решающее значение для регулирования круговорота воды и климата, утверждают авторы исследования. «При прогнозируемом увеличении протяженности дорог в мире с 2010 по 2050 год более чем на 60%, — пишут они, — существует острая необходимость в разработке всеобъемлющей глобальной стратегии развития дорог, если мы хотим сократить продолжающуюся утрату биоразнообразия.”
Используя краудсорсинговые данные OpenStreetMap для более чем 36 миллионов километров дорог, международная группа исследователей во главе с Пьером Ибишем из Университета устойчивого развития Эберсвальде в Германии нанесла на карту все бездорожные районы на Земле (вверху), за исключением Гренландии и Антарктиды. Поскольку влияние дорог выходит далеко за пределы их фактической площади поверхности — из-за таких факторов, как загрязнение, шум, перенос вредителей и инвазивных видов, эрозия почвы и увеличение доступа людей — они включали районы, находящиеся по крайней мере в одном километре от дороги.
Они подсчитали, что около 105 миллионов из 132 миллионов квадратных километров земли на Земле остаются бездорожными.
На этой карте бездорожных районов мира синим цветом обозначены особенно большие участки. Красным обозначены участки в пределах одного километра от дороги.
Карта П. Ибиша и др., Science 2016Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Это число почти наверняка переоценивает нетронутую территорию, говорят исследователи, потому что влияние некоторых дорог, особенно крупных автомагистралей, проникает гораздо дальше, чем на пять километров.И хотя OpenStreetMap является наиболее полным глобальным набором данных о дорогах, доступным в свободном доступе, многие тропические страны не были полностью нанесены на карту. Быстрые темпы строительства дорог в некоторых районах также означают, что многих новых дорог еще нет.
После того, как исследователи нанесли на карту бездорожные участки, они определили экологическую ценность участков на основе их размера, биоразнообразия и важности для экосистемы (см.
Выше). Большинство оставшихся бездорожных участков имеют небольшие размеры: из 600 000 участков половина составляет менее 1 квадратного километра, 80 процентов — менее 5 квадратных километров и только 7 процентов участков имеют площадь более 100 квадратных километров.Четверть бездорожных территорий малонаселенная, безлесная и в основном бесплодная земля. Третья — пастбищные угодья. Некоторые из крупнейших сохранившихся участков находятся в пышных, биологически богатых районах, таких как Амазонка и бореальные леса Северной Америки.
К сожалению, заключают исследователи, только 9,3 процента оставшихся без дорог в настоящее время охраняются международными природоохранными мероприятиями. Имея научные данные о негативном воздействии нагромождения дорог, они утверждают, что приоритетными должны быть наиболее экологически ценные бездорожные районы на их карте.
«Ограничение расширения дорог в бездорожье, — пишут они, — может оказаться наиболее экономически эффективным и простым способом достижения стратегически важных целей глобального биоразнообразия и устойчивости».
Дай пять до 1 миллиона километров ЗДЕСЬ HD Live Map!
Спустя два года после нашего первого выпуска HERE HD Live Map на выставке CES 2016 мы нанесли на карту 555 555 км дорог — и до конца года достигнем отметки в 1 миллион км. Это 1 миллион км конфигураций полос движения, 1 миллион км ограничений скорости, 1 миллион км придорожных объектов и 3D-маркеры, которые определяют местоположение транспортного средства с точностью до метра.
Мы продолжаем расширять HERE HD Live Map, так как мы начинаем картографирование в Китае и Японии. Это обеспечит покрытие, превышающее 1 миллион км, и позволит автопроизводителям предложить действительно глобальную карту высокого разрешения, чтобы внедрить высокоавтоматизированное вождение в своих автомобилях. Кроме того, специалисты по логистическому планированию могут оптимизировать международные автопарки, а разработчики приложений могут использовать всемирную сеть геолокации.
1. Живая карта HERE HD
Вы уже знаете, что карты высокого разрешения необходимы для автономного вождения.
Карта и система GPS недостаточно точны, чтобы позволить машине двигаться самостоятельно — вам нужно что-то более точное. Мы разрабатывали это точное решение в течение 5 лет, и оно называется HERE HD Live Map. Это эффективное и надежное решение, использующее многоуровневые карты, позволяющие транспортным средствам определять окружающую их среду — объекты, полосы движения, знаки, геометрию дороги — а затем использовать модели локализации для ориентации в этой среде с достаточной точностью для включения автономных автомобилей.
2.Как мы создаем HERE HD Live Map
Данные за пределами простых дорог и перекрестков — мы соединяем всех и все с помощью 3D-карт высокого разрешения. У нас есть десятилетия опыта в создании карт, и мы получаем данные из более чем 80 000 источников контента с географической привязкой. Имея тысячи записей от сообществ и партнеров, богатые данные датчиков от нескольких автопроизводителей, мы обрабатываем более 5 миллиардов записей о местоположении в месяц, чтобы поддерживать самые свежие доступные карты.
Карты для автономных автомобилей — это начало, когда мы смотрим в сторону автономного мира.Поскольку мы создаем необходимую инфраструктуру данных, сотрудничество между отраслями становится обязательным. Поскольку HERE HD Live Map находится на открытой платформе, доступной для всех, HERE имеет все возможности для ускорения этого сотрудничества.
3. Кто пользуется HERE HD Live Map
У нас нет аналогов в реальном времени с датчиками в глобальном масштабе, потому что у нас нет равных по списку участников и партнеров. Практически все крупные производители автомобилей и автомобильные компании первого уровня изучают, как HERE HD Live Map может поддерживать свои продукты и услуги.Планировщики городской инфраструктуры и новаторы в области умных городов уже используют наши данные для оптимизации в будущем. Электронные компании, такие как Bosch, Continental, LG Electronics и растущий список компаний, используют HERE HD Live Maps, чтобы предоставить своим клиентам более богатые и интеллектуальные возможности .
.. и этот список продолжает расти, поскольку на этой неделе на выставке CES 2018 мы объявляем о новых партнерах.
4. HERE HD Live Map может излечить себя
Чтобы обеспечить истинное автономное вождение, транспортные средства должны обладать чувством дороги далеко за пределами их бортовых датчиков — но дорога впереди может быть динамичной и непредсказуемой.Ответ: используйте данные из облака для сравнения текущих и исторических картографических данных. Когда транспортное средство обнаруживает разницу на дороге и карте, запускаются алгоритмы для оценки меняющихся дорожных условий и распределения этих изменений в режиме, близком к реальному времени, на другие автомобили на дороге.
5. Измерение качества карты: Индекс качества
Задача проектирования автономного автомобиля состоит в том, чтобы определить, когда автомобиль может управлять автомобилем, когда ему нужно проявлять особую осторожность, а когда ему нужен водитель-человек.
над.HERE HD Live Map включает новую технологию, называемую индексом качества. Короче говоря, по загруженным дорогам, где сотни и тысячи датчиков ежедневно определяют условия, можно с высокой степенью уверенности перемещаться с помощью автономного транспортного средства. Для сравнения, менее проходимые дороги имеют более низкий QI, поэтому автомобиль принимает соответствующие меры предосторожности для обеспечения безопасности пассажиров.
Индекс качества HERE HD Live Map настолько уникален, что в настоящее время мы подаем на него патент. Это важный шаг вперед в нашей разработке ведущей в мире динамической карты эпохи беспилотного вождения.
Карта HERE HD Live Map — одно из наших лучших достижений, и на этой неделе на выставке CES 2018 мы расскажем обо всех ее аспектах и возможностях. Автономный мир.
Официальная дорожная карта Онтарио
Мы рады предложить вам эту веб-версию одной из наших самых популярных публикаций — Официальной дорожной карты Онтарио, которую министерство с гордостью выпускает в бумажной версии с 1923 года.
Алфавитный список городов, поселков, деревень, общин и коренных народов
Вам потребуется Adobe Reader версии 6 и новее. Нажмите на географические районы, чтобы загрузить карты, или нажмите на соответствующую букву выше, чтобы найти карту с изображением вашего города, поселка или сообщества.
Калькулятор расстояний:
Чтобы определить расстояния между выбранными городами Онтарио, используйте треугольник расстояний ( PDF — 480 KB ).
Расстояния основаны на мэрии каждого местоположения и округлены до ближайших 5 километров. Они предназначены только для быстрого ознакомления. Калькулятор расстояния не предназначен для расчета транспортных расходов.
Дополнительную информацию об этих онлайн-картах можно найти в разделе «Информация о картах»
Приобретите бумажную версию Официальной дорожной карты Онтарио на 2020-2021 годы
Дорожная карта Северного Онтарио
Нажмите на миниатюру, чтобы загрузить северную сторону Официальной дорожной карты Онтарио на 2020-2021 годы
(PDF — 21 МБ)
Щелкните по географическому региону, чтобы загрузить карты.
Карта 12: Карта 13: Карта 14: Карта 15: Карта 16: | Карта 17: Карта 18: Карта 19: Карта 20: Карта 21: |
24 МБ )Расширения
Kenora ( PDF — 543 KB )
North Bay ( PDF — 153 KB )
Rainy River Area ( PDF — 485 KB )
Sault Ste.
Мари ( PDF — 220 КБ )
Садбери ( PDF — 202 КБ )
Садбери ( PDF — 537 КБ )
Тандер-Бэй ( PDF — 212 КБ ) Район Тандер-Бей ( PDF — 528 КБ )
Район Тимискаминг ( PDF — 587 КБ )
Тимминс ( PDF — 130 КБ )
Дорожная карта Южного Онтарио
Нажмите на миниатюру, чтобы загрузить южную сторону Официальной дорожной карты Онтарио на 2020-2021 годы
(PDF — 16 МБ)
Щелкните по географическому региону, чтобы загрузить карты.
Карта 1: Карта 2: Карта 3: Карта 4: Карта 5: | Карта 6: Карта 7: Карта 8: Карта 9: Карта 10: Карта 11: |
81 MB )Расширения
Барри ( PDF — 230 КБ )
Брантфорд ( PDF — 200 КБ )
Корнуолл ( PDF — 225 КБ )
Гельф ( PDF — 259 КБ ) Hamilton ( PDF — 541 KB )
Kingston ( PDF — 263 KB )
Kitchener ( PDF -369 KB )
London PDF -623 MB (
Niagara) — 1.
5 MB )
Оттава ( PDF -290 KB )
Peterborough PDF -207 KB )
Sarnia ( PDF -180 KB )
Toronto (9353 PDF MB )
Виндзор ( PDF — 295 КБ )
Информация о карте
Официальная дорожная карта ( ORM ) выпущена Управлением геоматики Министерства транспорта Онтарио. Информация на карте составлена до 1 января 2020 года.
Что нового?
Впервые в обновленной официальной дорожной карте Онтарио 2020 года указаны названия и местонахождение всех общин коренных народов Онтарио.
Веб-страницы были обновлены, чтобы показать официальную дорожную карту Онтарио на 2020–2021 годы.
Приобрести официальную дорожную карту Онтарио на 2020-2021 годы
Копии можно заказать в Интернете в Publications Ontario.
(Подсказка: поищите в онлайн-каталоге «Официальная карта дорог»)
Использование официальной дорожной карты Онтарио в Интернете
Обратите внимание, что многие карты на этом сайте большие, и их загрузка может занять некоторое время, в зависимости от вашего подключения.
Мозаика карты
Онлайн-файлы создаются из тех же файлов, что и для печатной карты. Однако, чтобы уменьшить размер онлайн-файлов без ущерба для качества и для печати на большинстве домашних принтеров, карта делится на меньшие листы.
Как и печатная версия, Официальная дорожная карта Онтарио в сети разделена на Южный Онтарио и Северный Онтарио.
Южная часть Онтарио дорожной карты разделена на 11 листов.Каждый лист карты Южного Онтарио предназначен для печати на бумаге формата Letter (8,5 на 11 дюймов) в масштабе, аналогичном Официальной дорожной карте Онтарио (1: 700 000).
Аналогичным образом, северная часть дорожной карты Онтарио была разделена на десять листов карты, пронумерованных с карты 12 по карту 21, и будет напечатана на бумаге формата Letter (8,5 на 11 дюймов) в приблизительном масштабе 1: 1,600,000.
Увеличенные изображения, показанные на Официальной дорожной карте Онтарио, также доступны в виде файлов PDF.
Указатель географических названий
Указатель географических названий представляет собой алфавитный список городов, поселков и общин коренных народов, представленный на Официальной дорожной карте Онтарио. Рядом с каждой записью в указателе географических названий находятся листы карты и увеличенные изображения, на которых вы найдете это географическое название. Ссылка на сетку карты приводится в скобках для каждого названия места. Сопоставьте букву и число из ссылки на сетку с соответствующими буквой и цифрой на границе карты, чтобы найти ячейку сетки, в которой название места будет на листе карты.
Сообщенные проблемы
Моя карта не печатается должным образом — у меня появляются лишние линии или просто черная страница.
Попробуйте распечатать карту, используя самую последнюю версию Adobe Reader.
Adobe Reader открывается, но я получаю пустую страницу.
- Убедитесь, что вы используете Adobe Reader версии 6 или более поздней версии.
- Некоторые листы карт большие, и загрузка карты может занять некоторое время в зависимости от скорости вашего подключения и реакции Интернета.(Размер каждой карты указан в скобках на странице загрузки.) При использовании Adobe Reader страница может отображаться пустой, пока не будет доступен весь файл. Иногда обновление вашего браузера решает проблему.
- Карты могут не отображаться, если кэш вашего компьютера заполнен. Попробуйте удалить файлы истории и временные интернет-файлы для своего браузера, а затем перезагрузите карты.
- Вместо того, чтобы открывать файл в окне интернет-браузера, вы также можете сохранить файл PDF на свой компьютер и открыть файл в приложении Adobe Acrobat Reader.Чтобы сохранить файл на жестком диске вашего компьютера, щелкните правой кнопкой мыши имя карты и выберите «Сохранить как . ..»
..»Adobe Format (
PDF )Adobe Reader (версия 6 или новее) требуется для просмотра листов карты и увеличений.
Adobe Reader можно использовать для увеличения или уменьшения масштаба или перемещения (панорамирования) к интересующей области. Функция поиска в Adobe Reader может использоваться для сопоставления и поиска текста. Эту функцию можно использовать для поиска достопримечательностей.
Карта сети национальных автомобильных перевозоки таблицы для Пуэрто-Рико
Изображения с высоким разрешением
Таблица маршрутов национальной сети автомобильных перевозок
Государство | Маршрут № | Начальная точка | Конечная точка | Длина (мили) |
|---|---|---|---|---|
PR | Expreso Rafael M Nadal | S1 | S20 | 0. |
PR | ИПРИ-1 | ИПРИ-2 | S26 | 72,83 |
PR | ИПРИ-2 | ИПРИ-1 | ИПРИ-1 | 137,56 |
PR | ИПРИ-3 | S53 | ИПРИ-1 | 53.36 |
PR | S1 | ИПРИ-1 | Expreso Rafael M Nadal | 6,69 |
PR | S1 | PR7P | ИПРИ-1 | 7,05 |
PR | S10 | ИПРИ-1 | S123 | 17. |
PR | S10 | S123 | ИПРИ-2 | 15,28 |
PR | S165 | S2 | ИПРИ-2 | 0,52 |
PR | S17 | ИПРИ-1 | S181 | 2.71 |
PR | S181 | Avenida Frontera | ИПРИ-3 | 4,09 |
PR | S2 | S165 | S1 | 13,23 |
PR | S20 | Expreso Rafael M Nadal | S2 | 5. |
PR | S21 | ИПРИ-1 | S1 | 0,70 |
PR | S22 | ИПРИ-2 | ИПРИ-2 | 0.60 |
PR | S26 | PR7P | ИПРИ-1 | 1.25 |
PR | S28 | S2 | S165 | 1,15 |
PR | S3 | S1 | ИПРИ-3 | 5,28 |
PR | S53 | ИПРИ-1 | Линия округа Гуаяма | 2. |
PR | S53 | S30 | ИПРИ-3 | 7,07 |
PR | S66 | S185 | ИПРИ-3 | 5,26 |
Итого | 360.03 |
38
01
13
87
«>Государство
Идентификационный номер предприятия
Название учреждения
Описание объекта
Длина (мили)
PR
PR1A
Rafael Hernandez Airport, Aguadilla
От ПР-2 (км 124.5): на север 2,8 мили по PR-107 до базы ВВС Олд Рэми. От PR-2 (118,9 км): 6,21 миль на север по PR-110 до базы ВВС Олд Рэми. .
9,90
PR
PR2A
Аэропорт Мерседита, Понсе
От PR-52 (96,8 км): юг 1,9 мили по PR-10 до аэропорта.
. .
1,10
PR
PR3P
Порт Понсе, Понсе
От ПР-52 (км 104.9): юг 1,1 мили по PR-12 до порта. . .
1.06
PR
PR4P
Порт Фахардо, Фахардо
От PR-3 (43,4 км): юго-восток 2,1 мили по PR-194 и восточно 1,2 мили по PR-195 до порта. От PR-3 (47,6 км): 0,6 мили на север по PR-194, 0,43 мили по улице Marcelito Gotay St до PR-195. .
4.64
PR
PR7P
Порт Сан-Хуан, Сан-Хуан (север)
От PR-1/25: на запад 1,95 мили по PR-1 до порта. . .
2,15
Итого
18,84
PHFS Всего
378.87
Таблица маршрутов в формате PDF
Источники
Министерство транспорта США, Федеральное управление шоссейных дорог, Система анализа грузовых перевозок,
Версия 4, 2015 г., Система мониторинга производительности автомагистралей 2012 г.
PDF-файлов можно просматривать с помощью Acrobat® Reader®.
предыдущая | следующий .