1 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 50 | |
2 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 45 | |
3 | Вычислить | 5+5 | |
4 | Вычислить | 7*7 | |
5 | Разложить на простые множители | 24 | |
6 | Преобразовать в смешанную дробь | 52/6 | |
7 | Преобразовать в смешанную дробь | 93/8 | |
8 | Преобразовать в смешанную дробь | 34/5 | |
9 | График | y=x+1 | |
10 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 128 | |
11 | Найти площадь поверхности | сфера (3) | |
12 | Вычислить | 54-6÷2+6 | |
13 | График | y=-2x | |
14 | Вычислить | 8*8 | |
15 | Преобразовать в десятичную форму | 5/9 | |
16 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 180 | |
17 | График | y=2 | |
18 | Преобразовать в смешанную дробь | 7/8 | |
19 | Вычислить | 9*9 | |
20 | Risolvere per C | C=5/9*(F-32) | |
21 | Упростить | 1/3+1 1/12 | |
22 | y=x+4 | ||
23 | График | y=-3 | |
24 | График | x+y=3 | |
25 | График | x=5 | |
26 | Вычислить | 6*6 | |
27 | Вычислить | 2*2 | |
28 | Вычислить | 4*4 | |
29 | Вычислить | 1/2+(2/3)÷(3/4)-(4/5*5/6) | |
30 | Вычислить | 1/3+13/12 | |
31 | Вычислить | 5*5 | |
32 | Risolvere per d | 2d=5v(o)-vr | |
33 | Преобразовать в смешанную дробь | 3/7 | |
34 | График | y=-2 | |
35 | Определить наклон | y=6 | |
36 | Перевести в процентное соотношение | 9 | |
37 | График | y=2x+2 | |
38 | График | y=2x-4 | |
39 | График | x=-3 | |
40 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2+5x+6=0 | |
41 | Преобразовать в смешанную дробь | 1/6 | |
42 | Преобразовать в десятичную форму | 9% | |
43 | Risolvere per n | 12n-24=14n+28 | |
44 | Вычислить | 16*4 | |
45 | Упростить | кубический корень 125 | |
46 | Преобразовать в упрощенную дробь | 43% | |
47 | График | x=1 | |
48 | График | y=6 | |
49 | График | y=-7 | |
50 | График | y=4x+2 | |
51 | Определить наклон | y=7 | |
52 | График | y=3x+4 | |
53 | График | y=x+5 | |
54 | График | 3x+2y=6 | |
55 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2-5x+6=0 | |
56 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2-6x+5=0 | |
57 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2-9=0 | |
58 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 192 | |
59 | Оценить с использованием заданного значения | квадратный корень 25/36 | |
60 | Разложить на простые множители | 14 | |
61 | Преобразовать в смешанную дробь | 7/10 | |
62 | Risolvere per a | (-5a)/2=75 | |
63 | Упростить | x | |
64 | Вычислить | 6*4 | |
65 | Вычислить | 6+6 | |
66 | Вычислить | -3-5 | |
67 | Вычислить | -2-2 | |
68 | Упростить | квадратный корень 1 | |
69 | Упростить | квадратный корень 4 | |
70 | Найти обратную величину | 1/3 | |
71 | Преобразовать в смешанную дробь | 11/20 | |
72 | Преобразовать в смешанную дробь | 7/9 | |
73 | Найти НОК | 11 , 13 , 5 , 15 , 14 | , , , , |
74 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2-3x-10=0 | |
75 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2+2x-8=0 | |
76 | График | 3x+4y=12 | |
77 | График | 3x-2y=6 | |
78 | График | y=-x-2 | |
79 | График | y=3x+7 | |
80 | Определить, является ли полиномом | 2x+2 | |
81 | График | y=2x-6 | |
82 | График | y=2x-7 | |
83 | График | y=2x-2 | |
84 | График | y=-2x+1 | |
85 | График | y=-3x+4 | |
86 | График | y=-3x+2 | |
87 | График | y=x-4 | |
88 | Вычислить | (4/3)÷(7/2) | |
89 | График | 2x-3y=6 | |
90 | График | x+2y=4 | |
91 | График | x=7 | |
92 | График | x-y=5 | |
93 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2+3x-10=0 | |
94 | Решить, используя свойство квадратного корня | x^2-2x-3=0 | |
95 | Найти площадь поверхности | конус (12)(9) | |
96 | Преобразовать в смешанную дробь | 3/10 | |
97 | Преобразовать в смешанную дробь | 7/20 | |
98 | Преобразовать в смешанную дробь | 2/8 | |
99 | Risolvere per w | V=lwh | |
100 | Упростить | 6/(5m)+3/(7m^2) |
ПРАВИЛЬНЫЙ УКЛОН ДЛЯ ПЕРРОНА В ГАРАЖЕ
Share
Pin
Tweet
Send
Share
Send
Интерфейс проезжей части / гаражного этажа является потенциальной точкой входа влаги в фундамент, если бетонные трещины или две бетонные конструкции разойдутся. Бетонные гаражные фартуки следует рассматривать как часть стратегии предотвращения попадания поверхностных вод в фундамент. Проверьте местные строительные нормы и правила для конкретных требований, которые влияют на наклон перрона гаража.
кредит: Thinkstock Images / Comstock / Getty ImagesГаражный фартук должен быть наклонным, чтобы легко проливать воду.Гараж Фартук
Конструкция фундамента подвержена риску проникновения воды, если бетон над ним трескается и портится, подвергая фундамент и стены фундамента воздействию воды. Фартук перед гаражом сглаживает переход транспортного средства с проезжей части в гараж и служит барьером для мусора и влаги. Фартук расширяет ширину пола гаража. Длина перрона зависит от требуемого уклона – для уменьшения крутых уклонов требуется больше длины.
Строительство фартука
Соединение между полом гаража и перроном зависит от колебаний температуры и веса транспортных средств в точке напряжения. Фартук, как правило, имеет большую толщину, чем основная часть проезжей части, чтобы добавить сопротивление давлению, и усилен сварной проволочной сеткой. Большая глубина для основного материала также может быть рекомендована для большей поддержки. В идеале фартук крепится к полу гаража с помощью усиленных стальных решеток.
Подъездная дорога Склон
Минимальный уклон для наружных покрытий обычно устанавливается на уровне 2 процентов, или 2 фута подъема на каждые 100 футов длины. Этот угол выглядит плоским, но эффективно отводит воду. Максимальный рекомендуемый уклон для проездов составляет 12 процентов. Когда необходимо превысить уклон, в начале и в конце крутого участка рекомендуются переходные зоны с уклоном не более 5 процентов, чтобы не допустить столкновения частей транспортного средства с дорожным покрытием.
Гараж Фартук Склон
Как часть управления поверхностными водами для поддержания фундамента сухим, строительные нормы и правила рекомендуют, чтобы земля, примыкающая к дому, имела уклон от дома на 5 процентов или 5 футов подъема на каждые 100 футов длины. Эта рекомендация относится к гаражному перрону. Это также соответствует рекомендации для переходной зоны с крутого склона, чтобы уменьшить износ на проезжей части и транспортных средствах. Если сайт не имеет 5-процентного уклона, следует соблюдать минимальный 2-процентный уклон.
Share
Pin
Tweet
Send
Share
Send
Смотреть видео: Записки Судмедэксперта #32 “Декорация Часть 1” Страшные истории на реальных событиях (April 2022).
Упражнение 3: Поиск площадки для новой школы—ArcMap
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
- Уровень сложности:
- Начальный
- Требования к данным:
- ArcGIS Tutorial Data for Desktop
В данном упражнении с помощью дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst extension вы построите модель пригодности, которая будет использована для поиска подходящих мест для строительства новой школы. Этапы создания подобной модели пригодности описаны далее.
Вашими исходными наборами данных в этом упражнении являются landuse, elevation, rec_sites и schools. Вы получите уклон, расстояние до мест отдыха и расстояние до существующих школ. Затем вы переклассифицируете полученные наборы данных в шкалы от 1 до 10. Вы назначите веса им и набору данных землепользования в соответствии с процентной долей их влияния, и скомбинируете их для получения карты, показывающей подходящие площадки для строительства новой школы. Затем вы выберете оптимальное местоположение для новой школы из нескольких вариантов.
На это упражнение вам потребуется около 45 минут. Чтобы приступить к упражнению, откройте документ карты Site Analysis, созданный в упражнении 1.
Создание нового набора инструментов
Сначала вы создадите новый набор инструментов для хранения моделей, которые создадите в этом и следующем упражнениях.
- Создайте новый набор инструментов в папке Spatial Analyst. Назовите набор инструментов Инструменты анализа площадки.
Подсказка:
Более подробно о создании наборов инструментов см. в разделе Создание пользовательского набора инструментов.
Создание новой модели
Вы создадите модель для выполнения задач дополнительного модуля Spatial Analyst. Модель строится путем соединения инструментов в последовательность в окне ModelBuilder. После создания модели вы легко сможете экспериментировать со значениями параметров, использовать различные входные данные, запускать модель снова и снова и делиться ею с другими пользователями. Более подробно о ModelBuilder см. Что такое ModelBuilder.
В данном упражнении вы создадите модель поиска подходящего местоположения для новой школы.
- Щелкните правой кнопкой мыши набор инструментов Site Analysis Tools и воспользуйтесь командой Новый > Модель.
Откроется пустое окно сеанса ModelBuilder.
Переименование модели
- В главном меню модели щелкните Модель > Свойства модели.
- Щелкните закладку Общие.
- Введите FindSchool в текстовое поле Имя и Поиск места для школы в текстовое поле Надпись.
Имя используется в скриптах и в окне Python. Подпись показывается в списке инструментов.
- Установите отметку Хранить относительные пути (вместо абсолютных путей).
Включение этой опции делает все пути, используемые инструментом, относительными к местоположению набора инструментов; поэтому, если модель перемещается в другую папку, она все равно сможет работать.
Определение параметров среды
Перед тем, как вы начнете анализировать свои данные, необходимо задать относящиеся к ним параметры среды. Более подробно о задании и иерархии параметров среды анализа см. в разделе Среда анализа дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst extension.
Поскольку ваши установки параметров среды применимы к каждому процессу только в этой модели, вы установите параметры среды для модели.
- Выберите закладку Параметры среды.
- Раскройте Экстент обработки и установите отметку Экстент.
- Раскройте Анализ растра и установите отметку Размер ячейки.
Подсказка:
Параметры Текущая рабочая область и Временная рабочая область уже установлены, так как эти параметры среды наследуются из документа карты.
- Щелкните Значение.
- Раскройте Экстент обработки. Установите Экстент, щелкнув стрелку ниспадающего списка и выбрав Как у слоя elevation.
- Раскройте Анализ растра. Установите Размер ячейки, щелкнув стрелку ниспадающего списка и выбрав Как у слоя elevation.
Размер ячейки вашего слоя высот будет применен ко всем последующим выходным растрам. Ваш набор данных высот имеет самый крупный размер ячейки (30 метров).
Внимание:
Установка размера ячейки меньше, чем самая крупная ячейка входных данных, не обозначает, что вы итоге получите более детальный растр; у вас просто будет больше ячеек с одинаковыми значениями, что сможет повлиять на скорости отображения и вычисления. И хотя программное обеспечение не запрещает этого, считается некорректным устанавливать размер ячейки меньше, чем самая крупная ячейка входных данных.
- Щёлкните OK в окне Параметры среды.
- Щёлкните OK в окне Свойства модели.
- На панели инструментов нажмите кнопку Сохранить.
Подсказка:
Свойства модели обновлены. Если вы захотите закрыть модель, чтобы продолжить работу позже, щелкните модель правой кнопкой в окне ArcToolbox и выберите Редактировать для продолжения выполнения упражнений этого руководства.
Получение наборов данных
Вы готовы начать обработку данных вашего проекта для определения подходящих площадок для новой школы. Из данных вашего проекта вы получите следующее:
- Поверхность уклона из набора данных высот
- Расстояние от зон отдыха из набора данных rec_sites
- Расстояние от имеющихся школ из набора данных schools
Начальные процессы в вашей модели могут выглядеть следующим образом:
- Перетащите в вашу модель из таблицы содержания слои elevation, rec_sites и schools.
- Выберите и перетащите в модель инструмент Уклон из группы инструментов Поверхность Spatial Analyst, совместив его с данными слоя elevation.
Элемент, связанный с инструментом Уклон, создается в окне отображения.
- Найдите инструмент Евклидово расстояние в группе инструментов Расстояние набора инструментов Spatial Analyst. Выберите и перетащите инструмент Евклидово расстояние в вашу модель, совместив его со слоем rec_sites.
- Повторите предыдущий шаг, но в этот раз инструмент Евклидово расстояние совместите со слоем schools.
Заметьте, что каждый раз, когда один и тот же инструмент добавлялся в модель, в имени элемента, соответствующего инструменту, добавлялся номер. Когда инструмент Евклидово расстояние был добавлен в вашу модель во второй раз, в имени инструмента появилось (2). Вы можете изменить подписи элементов, если захотите, но в этом упражнении это не обязательно.
- Щелкните инструмент Добавить подключение.
- Используйте инструмент Добавить подключение для присоединения набора данных elevation к инструменту Уклон. Чтобы сделать это, щёлкните набор данных elevation, затем щёлкните инструмент Уклон, после чего появится всплывающее меню. Выберите Входной растр.
- Повторите предыдущий шаг, присоединив rec_sites к инструменту Евклидово расстояние и выберите Входные растровые или векторные данные источника во всплывающем меню. Аналогично соедините набор данных schools с инструментом Евклидово расстояние (2) tool.
Примечание:
Процесс (входные данные, инструмент и элементы выходных данных по умолчанию) теперь отображается с цветной заливкой, что означает, что он готов к выполнению. Выходной растр направления инструмента Евклидово расстояние не окрашен, так как он не является обязательным и по умолчанию не указывается в параметрах инструмента. Если запустить выполнение модели сейчас, она будет использовать параметры по умолчанию для каждого инструмента.
- Щелкните инструмент Выбрать на панели инструментов модели , потому что инструмент Добавить подключение больше не требуется.
- Щелкните кнопку Автокомпоновка, затем щелкните кнопку Полный экстент для применения свойств текущей схемы к элементам и размещения их в окне отображения.
- На панели инструментов Модели щелкните кнопку Сохранить.
Вычисление уклонов из высот
Поскольку местность гористая, вам надо отыскать относительно ровные площадки для строительства, и, следовательно, вы должны принять во внимание уклон поверхности.
- Правой кнопкой мыши щёлкните инструмент Уклон и выберите Открыть или дважды щелкните инструмент Уклон.
- Оставьте значения по умолчанию в полях Входной растр и Выходные измерения.
- Оставьте местоположение по умолчанию для значения параметра Выходной растр но измените его имя на slope_out.
Информативное выходное имя slope_out поможет найти эти данные позже в упражнении 3.
- Для Z-коэффициента, введите значение 0.3048, чтобы конвертировать z-значения в те же единицы измерения, что и единицы X,Y (из футов в метры).
- Щёлкните OK.
- Щелкните правой кнопкой выходную переменную инструмента Уклон и выберите Переименовать.
- Введите Выходной уклон и нажмите OK.
Внимание:
Переименование подписи элемента не изменяет имени результата на диске. Добавленный в Таблицу содержания слой назван Выходной уклон, базовые данные которого на диске называются Slope_out.
Получение расстояния от зон отдыха
Чтобы найти участки, близкие к зонам отдыха, вам в первую очередь надо вычислить евклидово расстояние (расстояние по прямой) до зон отдыха.
- Наведите указатель мыши на инструмент Евклидово расстояние, присоединенный к слою rec_sites. Вы можете просмотреть все установки параметров по умолчанию для этого инструмента. Не существует необходимости устанавливать какие-либо из этих параметров.
Вы приняли значение по умолчание для Максимальное расстояние, поэтому этот параметр останется пустым. В результате, в качестве максимального расстояния будет использована граница выходного растра. Выходной размер ячейки берется из параметра среды, заданного ранее, и соответствует размеру ячейки слоя elevation. В данном упражнении Выходной растр направления не требуется.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Евклидово расстояние в Расстояние до зон отдыха.
Получение расстояний от школ
Чтобы найти расстояния от уже имеющихся школ, вы, в первую очередь, должны вычислить Евклидовы (по прямой) расстояния от них.
- Наведите указатель мыши на инструмент Евклидово расстояние (2), присоединенный к слою schools. Вы можете просмотреть все установки параметров по умолчанию для этого инструмента. Не существует необходимости устанавливать какие-либо из этих параметров.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Евклидово расстояние (2) в Расстояние до школ.
Запуск модели для вычисления наборов данных
- Щёлкните правой кнопкой мыши каждую выходную переменную (Выходной уклон, Расстояния до зон отдыха и Расстояние до школ), затем щелкните Добавить к изображению.
Когда отмечено свойство Добавить к отображению, получаемые данные, связанные с этим элементом, будут добавляться в отображение при каждом запуске модели.
- Щелкните кнопку Запустить на панели инструментов модели чтобы выполнить три инструмента – Уклон, Евклидово расстояние и Евклидово расстояние (2) – в вашей модели.
Обратите внимание, что при запуске инструмента ход процесса записывается в диалоговом окне выполнения, а элемент, относящийся к инструменту, подсвечивается красным. Когда инструмент завершает работу, инструмент и его выходные данные отображаются фигурами с тенью, что показывает, что выходные данные созданы на диске.
- Если открыто диалоговое окно обработки, установите отметку Закрыть этот диалог при успешном завершении и нажмите Закрыть.
- Просмотрите слой, добавленный в ArcMap.
Чтобы было лучше видно, можете изменить прозрачность целевого слоя и показать слой отмывки (созданный во втором упражнении) под ним, чтобы создавалось впечатление настоящего рельефа, как на этой карте. Например, чтобы увидеть слой Расстояние до мест отдыха в таблице содержания, щёлкните и перетащите слой rec_sites ниже слоя Расстояние до мест отдыха, а ещё ниже перетащите слой отмывки. Отключите все лишние слои в таблице содержания. Затем измените прозрачность слоя Расстояние до мест отдыха с 0 по умолчанию на 30. Вы увидите результаты, наподобие показанной ниже карты расстояний от зон отдыха.
На выходном слое Уклона крутые склоны выделены красным, пологие – зеленым. На слое Расстояний до зон отдыха, расстояния увеличиваются по мере удаления от зон отдыха. На слое Расстояния до школ, расстояния увеличиваются по мере удаления от школ.
Выходная карта уклоновКарта удаленности от зон отдыхаКарта удаленности от школПереклассификация наборов данных
Получение наборов данных, таких как уклон или расстояния до школ, является первым шагом в построении модели пригодности. Каждая ячейка в изучаемой вами области сейчас содержит значение для каждого входного критерия (уклона, землепользования, расстояния до зон отдыха и расстояния до школ). Вам нужно скомбинировать полученные наборы данных, поэтому вы создаете вашу карту пригодности, на которой будут показаны возможные местоположения новой школы. Однако в таком виде эти наборы данных скомбинировать еще невозможно – например, попробуйте объединить ячейку, в которой значение уклона равно 15 градусам, с ячейкой со значением землепользования 7 (лес) – вы не сможете получить исчерпывающий ответ, который можно сравнивать с прочими местоположениями. Чтобы скомбинировать наборы данных, для них сначала должна быть установлена единая шкала измерений, например от 1 до 10. Эта общая шкала измерений поможет определить степень пригодности конкретного места – каждой ячейки – для строительства новой школы. Высокие значения обозначают более высокую степень пригодности участка и соответствие требованиям, предъявляемым к площадке для строительства школы.
Используя инструмент Взвешенное наложение вы можете определить вес для значений каждого набора данных, и затем в один прием скомбинировать их. Однако входные данные для инструмента Взвешенное наложение должны содержать дискретные цифровые значения. Данные землепользования уже разбиты по категориям в дискретных значениях; например, лесу присвоено значение 7, – поэтому вы можете добавить этот набор данных непосредственно в инструмент Взвешенное наложение и назначить каждой ячейке новое значение по единой десятибалльной шкале (вы это сделаете позже при изучении данного руководства). Все наборы данных, полученные вами в предыдущих шагах, содержат непрерывные значения с плавающей запятой, разделенные на ранги, и их необходимо переклассифицировать, чтобы назначить каждому рангу значений одно дискретное целочисленное значение. Значение, присваиваемое каждому рангу, может быть любым числом, позволяющим обозначить соответствующий ранг. Эти значения нужны, чтобы взвесить их в инструменте Взвешенное наложение – следующий шаг после переклассификации полученных наборов данных. Однако проще взвесить значения ячеек для полученных наборов данных при переклассификации. В инструменте Взвешенное наложение вы можете принять значение по умолчанию и оставить шкалу значений такой же, как у входных значений.
Вы переклассифицируете каждый полученный набор данных в общую шкалу измерений, дающую каждому рангу дискретное цифровое значение от 1 до 10. Более высокие значения будут присвоены атрибутам, более подходящим для размещения новой школы, внутри каждого набора данных.
Начальные процессы в вашей модели могут выглядеть следующим образом:
- В наборе инструментов Инструменты Spatial Analyst найдите инструмент Переклассификация в группе инструментов Переклассификация. Щелкните инструмент Переклассификация и перетащите его в окно ModelBuilder к элементу Выходной уклон. Добавьте еще один инструмент Переклассификация к Расстояние до зон отдыха и еще один – к Расстояние до школ.
- Щелкните инструмент Добавить подключение. Используйте инструмент для соединения:
- Выходной уклон к инструменту Переклассификация
- Расстояние до зон отдыха к инструменту Переклассификация (2)
- Расстояние до школ к инструменту Переклассификация (3)
- Щелкните инструмент Выбрать на панели инструментов модели.
- Щелкните Автокомпоновка, затем щелкните Полный экстент.
Переклассификация уклона
Предпочтительно размещать новые школы на относительно плоских участках. Вы переклассифицируете данные уклона, поделив значения на равные интервалы. Вы назначите значение 10 – диапазону наиболее подходящих склонов (с минимальным уклоном), 1 – диапазону наименее подходящих склонов (наиболее крутым), и линейно ранжируете находящиеся между ними остальные значения.
- Откройте инструмент Переклассификация, связанный с переменной Выходной уклон.
- Примите значение по умолчанию для параметра Поле переклассификации, чтобы использовать поле Значение.
- Щёлкните Классифицировать .
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Метод и выберите Равный интервал.
- В раскрывающемся списке Классы выберите 10.
- Щёлкните OK.
- Щелкните Обратный порядок новых значений.
Обратный порядок новых значений применяется для того, чтобы наименее крутые склоны получили самые высокие новые значения, поскольку эти области в наибольшей степени подходят для строительства.
- Оставьте значение по умолчанию для параметра Выходной растр.
- Щелкните OK.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Переклассификация в Переклассифицированный уклон.
Переклассификация расстояний до зон отдыха
Школа должна располагаться как можно ближе к зонам отдыха. Вы переклассифицируете результаты, показывающие расстояния до зон отдыха, назначив значение 10 диапазону расстояний, представляющих местоположения, ближайшие к зонам отдыха (наиболее подходящие местоположения), значение 1 – диапазону расстояний, представляющих области, далекие от зон отдыха (наименее подходящие местоположения), и затем линейно ранжируете находящиеся между ними остальные значения.
- Откройте инструмент Переклассификация, связанный с переменной Расстояние до зон отдыха.
- Примите значение по умолчанию для параметра Поле переклассификации, чтобы использовать поле Значение.
- Щелкните Классифицировать.
- Выберите Метод Равный интервал и установите число Классов на 10.
- Щелкните ОК.
- Щелкните Обратный порядок новых значений.
Обратный порядок новых значений определяет, что участки с наименьшим расстоянием до зон отдыха получают самые высокие значения, поскольку они больше подходят для строительства школы.
- Примите путь и имя по умолчанию для параметра Выходной растр.
- Щёлкните OK.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Переклассификация (2) в Переклассифицированные расстояния до зон отдыха.
Подсказка:
Чтобы изменить размер элемента выходной переменной Переклассифицированное расстояние до зон отдыха, щелкните элемент и наведите указатель мыши на один из голубых якорей вокруг элемента, затем щелкните и растяните элемент так, чтобы весь текст был виден.
Переклассификация расстояний до школ
Новую школу необходимо расположить на удалении от существующих, чтобы избежать пересечения зон обслуживания. Вы переклассифицируете слой Расстояния до школ, назначив значение 10 областям, наиболее удаленным от существующих школ (наиболее подходящие местоположения), значение 1 – областям вблизи существующих школ (наименее подходящие местоположения), и затем линейно ранжируете остальные значения между ними. Сделав это, вы определите, какие области находятся ближе и дальше от имеющихся школ.
- Откройте инструмент Переклассификация.
- Примите значение по умолчанию для параметра Поле переклассификации, чтобы использовать поле Значение.
- Щелкните Классифицировать.
- Выберите Метод Равный интервал и установите число Классов на 10.
- Щелкните ОК.
Вы хотите расположить школу вдали от существующих школ, поэтому нужно назначить большие числа для диапазонов значений, представляющих удаленные места, которые являются наиболее предпочтительными. Поскольку по умолчанию высокие Новые значения (более подходящие места) присваиваются более высоким диапазонам Старых значений (места, удаленные от существующих школ), вам не нужно ничего изменять.
- Оставьте значение по умолчанию для параметра Выходной растр.
- Щёлкните OK.
- Переименуйте выходную переменную для инструмента Переклассификация (3) в Переклассифицированные расстояния до школ.
Выполнение операции Переклассификация
- Щелкните правой кнопкой каждую из выходных переменных (Переклассифицированный уклон, Переклассифицированное расстояние до зон отдыха и Переклассифицированное расстояние до школ) и выберите Добавить в отображение.
- Щелкните Запустить, чтобы выполнить инструменты Переклассификациив вашей модели.
- На панели инструментов нажмите кнопку Сохранить.
- Просмотрите слой, добавленный в ArcMap. Чтобы было лучше видно, можно перетащить слой rec_sites выше слоя Переклассифицированное расстояние от зон отдыха, чтобы показать все 10 колец, начиная с самих зон отдыха. Можно настроить карту, изменив условные обозначения, как на этой карте. Проделайте то же самое со слоем Переклассифицированное расстояние от школ. Переклассифицированный уклонПереклассифицированное расстояние от зон отдыхаПереклассифицированное расстояние от школЛегенда
Места с высокими значениями (с пологими уклонами, вблизи зон отдыха и вдали от существующих школ), более пригодны, чем места с низкими значениями (с крутыми уклонами, вдали от зон отдыха и вблизи от существующих школ).
Взвешивание и комбинирование наборов данных
Теперь вы готовы комбинировать расчетные наборы данных, чтобы найти наиболее подходящие местоположения. Значения расчетных данных, представляющие собой уклон, расстояние до зон отдыха и имеющихся школ, переклассифицированы в единую систему измерений (наиболее подходящие ячейки имеют самые высокие значения). Набор данных землепользования оставлен в исходной форме, поскольку вы можете взвесить значения ячеек для этого набора данных в процессе взвешенного наложения. Значения, представляющие водоемы и заболоченные территории, будут исключены. Вы также исключите все значения уклона меньшие 4 баллов (как не подходящие по причине крутизны). Если все наборы данных имеют одинаковую важность, вам надо просто скомбинировать их, задав для каждого одинаковое влияние; однако вам сообщили, что предпочтительнее разместить новую школу поближе к зонам отдыха и подальше от других школ. Вы взвесите входные данные, выразив их влияние в процентах. Более высокий процент обозначает большее влияние конкретных исходных данных, которое они оказывают в модели соответствия.
Назначьте входным данным следующий процент влияния:
Переклассифицированное расстояние до rec_sites: 50% Переклассифицированное расстояние до школ: 25% Переклассифицированный уклон: 13% Землепользование: 12%
Начальные процессы в этой части модели могут выглядеть следующим образом::
- Щелкните инструмент Взвешенное наложение, расположенный в группе инструментов Наложение набора инструментов Spatial Analyst, и перетащите его в окно ModelBuilder.
Подготовка операции Взвешенное наложение
- Откройте инструмент Взвешенное наложение.
- Введите 1, 10 и 1 в текстовые окна От, До и Шаг.
По умолчанию шкала переклассификации от 1 до 9 с шагом 1. При переклассификации набора данных уклона, будет использоваться шкала от 1 до 10, поэтому перед добавлением входных растров в инструмент Взвешенное наложение, вам надо установить шкалу от 1 до 10 с шагом 1. Это устранит необходимость обновления значений шкалы после добавления входных наборов данных.
- Щёлкните Применить.
- Добавьте Переклассифицированный уклон к инструменту Взвешенное наложение.
- Щелкните Добавить строку растра.
- Для добавления входного растра выберите Переклассифицированный уклон в раскрывающемся списке, и установите входное поле как Значение.
- Щелкните ОК.
Растр будет добавлен в таблицу Взвешенное наложение. Столбец Поле отображает значения данных Переклассификации уклона. Столбец Значение шкалы повторяет столбец Поле, потому что Шкала оценки полностью охватывает диапазон значений во всех входных растрах. На этом этапе можно изменить Значения шкалы для каждого класса, однако в данном случае этого делать не нужно, поскольку значения входных данных уже были взвешены во время переклассификации.
- Повторите предыдущий шаг для каждого переклассифицированного набора данных, включая Переклассифицированного расстояния до зон отдыха и Переклассифицированного расстояния до школ.
- Для входных данных Переклассифицированный уклон в столбце Значение шкалы щелкните ячейку со значением 1.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка, прокрутите его и выберите Restricted.
Установлено, что вы не хотите строить на поверхности, имеющей уклон более 33 процентов, даже если она идеально подходит по всем прочим показателям. Вы должны исключить значения от 1 до 3 – поскольку эти значения представляют уклон от 37.17263985 до 53.1037712 (максимальный уклон).
Более подробно:
Установка Значения шкалы на Запрещено присваивает значение ячейке в результирующем взвешенном наложении, равное минимальному значению шкалы оценки минус 1 (в данном упражнении – ноль). Если в инструмент Взвешенное наложение не введены исходные данные с ячейками NoData, вы можете использовать NoData как значение шкалы для исключения определенных значений. Однако если в ваших входных данных имеются ячейки со значением NoData, безопаснее использовать Запрещено. Результат выполнения инструмента Взвешенное наложение может содержать ячейки со значением NoData, происходящие из одного или нескольких входных растров (NoData в любом из входных растров будет означать, что в выходном растре соответствующие ячейки также будут со значениями NoData), и запрещенные области, которые вы намеренно исключили. Следует различать значения NoData и Запрещено. Каждое из них служит определенной цели. Возможно, существуют области со значением NoData, для которых вы не знаете значение, но которые на самом деле являются подходящими областями. Если вы используете NoData для исключения определенных значений ячеек и при этом в одном или более вводе имеются значения NoData, то вы не будете знать, была ли ячейка со значением NoData исключена из использования, или же просто отсутствовали входные данные об этом местоположении.
- Установите Значения шкалы 2 и 3 в Запрещено.
- Добавьте слой землепользования, установив на этот раз Входное поле на LANDUSE. Щелкните ОК.
Теперь вы будете взвешивать значения шкалы слоя землепользования, чтобы их можно было сопоставить с другой исходной информацией. Низкие значения показывают, что данный тип землепользования наименее подходит для строительства. Значения шкалы для Водоемов и Болот будут установлены как Restricted, поскольку на таких участках стройка невозможна, и они должны быть исключены.
- Измените установленные по умолчанию Значения шкалы для слоя землепользования на следующие значения:
- Густой кустарник/смешанный тип – 5
- Бедная почва – 10
- Застроенная территория – 3
- Сельхозугодья – 9
- Лес – 4
- Установите Значения шкалы для Водоемов и Заболоченных территорий на Запрещено.
- Сверните все растры в таблице взвешенного наложения.
Теперь вы назначите проценты влияния для каждого растра на основании его значимости (или веса), которую он может иметь для заключительной карты пригодности.
- В столбце % Influence введите следующие значения для каждого из входных растров:
- Переклассифицированный уклон: 13
- Переклассифицированное расстояние до школ: 25
- Переклассифицированное расстояние до зон отдыха: 50
- Переклассифицированное землепользование: 12
Подсказка:
Поместите указатель мыши над именем входного растра, чтобы увидеть его имя полностью.
- Оставьте значение по умолчанию для параметра Выходной растр.
- Щелкните ОК.
Выполнение операции Взвешенное наложение
- Щелкните Автокомпоновка, затем щелкните Полный экстент.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Взвешенное наложение в Пригодные области и щёлкните кнопку ОК.
- Правой кнопкой щелкните переменную Пригодные области и выберите Добавить в отображение.
- Запустите инструмент Взвешенное наложение.
- На панели инструментов нажмите кнопку Сохранить.
Просмотрите слой, добавленный к изображению в ArcMap. Местоположения с более высокими значениями показывают более подходящие области – на более пологих склонах с соответствующим типом землепользования, ближайшие к зонам отдыха и находящиеся на удалении от уже имеющихся школ. Обратите внимание, что области, отмеченные как исключаемые, имеют нулевое значение.
Карта пригодных участковВыбор оптимальных участков
На вашем слое каждый пиксел имеет определенное значение, которое показывает, насколько пригодно это место для новой школы. Пиксели, имеющие значение 9 наиболее пригодны, пиксели со значением 0 – непригодны для строительства школ. Оптимальные площадки для строительства новой школы имеют значения 9. Другим критерием оптимальной площадки является размер пригодной области. Пригодные местоположения должны включать несколько пикселов со значением 9, соединенных вместе.
Этот раздел вашей модели будет выглядеть следующим образом:
Выбор оптимальных участков с использованием инструмента Условие
Вы будете использовать условное выражение в инструменте Условие, чтобы извлекать только оптимальные площадки. Решено, что оптимальными будут считаться участки, имеющие значение пригодности 9 (самое высокое значение в результате suit_areas). В условном выражении все области со значением 9 сохранят свое оригинальное значение (9). Области, имеющие значения менее 9, изменят их на NoData.
- Щелкните инструмент Условие, расположенный в группе инструментов Условия, и перетащите его в окно ModelBuilder.
- Откройте инструмент Условие.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Входной условный растр и выберите переменную Пригодные области.
- Введите условие Value = 9 в качестве значения параметра Выражение.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Входной истинный растр или константа и выберите переменную Пригодные области.
Если введенное вами условие истинно, то значения ячеек Входного истинного растра или константа будут применены к ячейкам результирующего растра
- Оставьте пустым значение параметра Входной ложный растр или константа.
Если значение параметра Входной ложный растр или константа не указано, будет применено значение по умолчанию. По умолчанию любое значение во Входном условном растре , не соответствующее введенным вами условиям, в выходном растре будет изменено на NoData.
- Оставьте значение по умолчанию для параметра Выходной растр.
- Щёлкните OK.
- Щелкните Автокомпоновка, затем щелкните Полный экстент.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Условие в Оптимальные области и щёлкните кнопку ОК.
- Правой кнопкой щелкните Оптимальные области и выберите Добавить в отображение.
- Запустите инструмент Условие.
Просмотрите слой, добавленный к изображению в ArcMap. Это участки, оптимальные для строительства новой школы. Существует много одиночных ячеек, представляющих оптимальные местоположения. Эти 30-метровые ячейки слишком малы для строительства школы. Вы очистите результат, удалив эти небольшие области с помощью инструмента Фильтр большинства.
Выявление оптимальных областей с помощью инструмента Фильтр большинства
- Щелкните инструмент Фильтр большинства в группе инструментов Генерализация в наборе инструментов Spatial Analyst, и перетащите его в окно ModelBuilder.
- Откройте инструмент Фильтр большинства.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Входной растр и выберите растровую переменную Оптимальные области.
- Оставьте значение по умолчанию параметра Выходной растр.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Число соседних ячеек и выберите ВОСЕМЬ.
Данная опция определяет количество соседних ячеек, используемых в качестве ядра фильтра. Ядром фильтра будут восемь ячеек, ближайших к текущей ячейке (окно 3 на 3 ячейки).
- Оставьте значение по умолчанию, чтобы использовать БОЛЬШИНСТВО в качестве Порога замещения.
Использование БОЛЬШИНСТВО в качестве Порога замещения означает, что пять из восьми связанных ячеек должны иметь одинаковое значение, чтобы оно было сохранено.
- Щёлкните OK.
- Переименуйте выходную переменную инструмента Фильтр большинства в Выявленные оптимальные области.
- Щелкните правой кнопкой Выявленные оптимальные области и выберите Добавить к отображению.
- Запустите инструмент Фильтр большинства.
- На панели инструментов Модели щелкните кнопку Сохранить.
Просмотрите слой, добавленный к изображению в ArcMap. Сравните Выявленные оптимальные области и Оптимальные области. Многие из подходящих участков оказались слишком маленькими и были удалены.
Примечание:
Если вы хотите удалить области, состоящие из нескольких ячеек, используйте инструмент Отсечение из группы инструментов генерализации.
Карта оптимальных областей – выходной результат выполнения инструмента УсловиеКарта оптимальных областей – выходной результат выполнения инструмента Фильтр большинстваВыбор лучшего участка
Вы нашли оптимальные участки для новой школы. Все местоположения в слое Выявленные оптимальные области пригодны для строительства. Последним шагом в этом упражнении будет определение наилучшего участка среди нескольких альтернатив. Слой дорог показывает дороги в городе Stowe. Изучив слой Выявленные оптимальные области вместе со слоем дорог, вы увидите, что несколько подходящих областей для участка школы находятся далеко от городских дорог. Сначала вы исключите эти области, определив как подходящие только те участки, которые пересекаются дорогами. Затем вы определите наилучший участок на основании площади. Оптимальный участок для школы должен быть больше 10 акров, или 40 469 квадратных метров.
Сначала вы преобразуете растр Выявленные оптимальные области в класс объектов в базе геоданных, чтобы можно было использовать генерируемое поле площади. Вы будете использовать инструмент Выбрать в слое по расположению для выбора объектов, которые пересечены дорогами. Затем, используя инструмент Выбрать в слое по атрибуту , вы выберете из нескольких вариантов оптимальную площадку, исходя из ее размера. В завершение вы создадите новый класс объектов из выборки, которым вы будете пользоваться при выполнении следующего упражнения.
Выполнение инструмента Растр в полигон
- Откройте инструмент Растр в полигон в наборе инструментов Конвертация, в группе инструментов Из растра.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Входной растр и выберите слой Выявленные оптимальные области.
- Оставьте заданное по умолчанию для параметра Поле значение ЗНАЧЕНИЕ.
- Оставьте путь параметра Выходные полигональные объекты по умолчанию, изменив его имя на opt_area.
- Оставьте отмеченной опцию по умолчанию Упростить полигоны. При преобразовании растра в полигоны, последние будут упрощены для снижения эффекта “ступенчатости”.
- Щёлкните OK.
Выполнение инструмента Выбрать по положению
- Оставьте в таблице содержания слои landuse, elevation, hillshade, destination, roads, rec_sites, schools, Выходной уклон, и opt_area. В таблице содержания щелкните правой кнопкой мыши слои, которые нужно удалить, и выберите Удалить. Нажмите и удерживайте клавишу Shift для выбора нескольких слоев. Ваша таблица содержания ArcMap должна напоминать представленный ниже рисунок:
- Откройте инструмент Выбрать в слое по расположению в наборе инструментов Управление данными, в группе инструментов Слои и представления таблиц.
- Во Входном векторном слое из выпадающего списка выберите opt_area.
- Для параметра Отношение примите значение по умолчанию ПЕРЕСЕЧЕНИЕ.
- Щелкните стрелку выпадающего списка Выбор объектов и выберите слой Дороги.
- Примите для параметра Тип выборки значение по умолчанию NEW_SELECTION.
- Щёлкните OK.
Будут выбраны все пространственные объекты, пересекаемые дорогами.
Выполнение инструмента Выбрать в слое по атрибуту
- Откройте инструмент Выбрать в слое по атрибуту в наборе инструментов Управление данными, в группе инструментов Слои и представления таблиц.
- В Слои и представления таблиц из ниспадающего списка выберите opt_area.
- Для параметра Тип выборки выберите значение SUBSET_SELECTION.
- Щёлкните кнопку построения запросов.
- Дважды щелкните Shape_Area в списке полей для ввода поля в текстовом окне выражения.
- Нажмите кнопку Больше или равно .
- Введите 40469.
- Щёлкните OK, затем OK ещё раз.
Существует единственный пространственный объект, отвечающий критерию запроса, равный или больше 10 акров (40 469 квадратных метров).
Выполнение инструмента Копировать объекты
- Откройте инструмент Копировать объекты из набора инструментов Управление данными, группы инструментов Пространственные объекты.
- Щелкните стрелку ниспадающего списка Входные объекты и выберите слой opt_area.
- Щелкните кнопку Обзор рядом с параметром Выходной класс объектов и перейдите к C:\Spatial Analyst\Stowe.gdb. Окончательный результат будет сохранен в Stowe.gdb вместо Scratch.gdb.
- Введите final_site в качестве имени выходного класса объектов и нажмите Сохранить.
- Щёлкните OK, чтобы запустить инструмент.
- Щелкните правой кнопкой opt_area в таблице содержания и выберите Удалить.
Слой final_site отобразит местоположение оптимального участка для новой школы.
- На панели инструментов Стандартные щелкните Сохранить.
Краткие итоги
Поздравляем вас с выполнением Упражнения 3. Сейчас можно перейти к упражнению 4, или прерваться и продолжить позже.
Связанные разделы
Из чего состоит обвинительный уклон правосудия | Российское агентство правовой и судебной информации
Правосудие в России обладает обвинительным уклоном. Что не так с этим утверждением?
Одной из самых популярных характеристик российского правосудия в медиа-пространстве является его якобы обвинительный уклон. Правозащитники и адвокаты утверждают, что в нашей стране стабильно выносится менее 1% оправдательных приговоров в год. Они настаивают, что это свидетельствует о необходимости коренной реформы всей судебной системы, либо же как минимум масштабной ротации ее кадров.
О вероятных причинах такого рода утверждений поговорим ниже, но для начала обратимся к статистике, чтобы проверить гипотезу об «обвинительном уклоне».
Статистика
Действительно, за последнее десятилетие в среднем в России выносится около 0,8% оправдательных приговоров в год. Однако во многих других странах, в том числе европейских, процент оправдательных приговоров такой же или даже еще ниже: в Германии – 0,9 %, в Португалии – 0,6 %, в Чехии – 0,3%, в Бельгии – 0,3%, в Венгрии – 0,2%.
Возникает вопрос, может ли статистика оправдательных приговоров хоть как-то характеризовать гуманность государственной судебной системы. Ответить на этот вопрос позволяет наглядный заокеанский пример. В очень схожих между собой по менталитету, культуре и составу населения США и Канаде кардинально отличается статистика оправдательных приговоров: 20% – в США, 0,7% – в Канаде. При этом, думается, никто не решится утверждать, будто в США судьи профессиональнее и в 30 раз гуманнее канадских, где за решетку отправляют практически всех обвиняемых, чье дело дошло до суда.
Очевидно, что процент оправдательных приговоров – один из самых бесполезных показателей для оценки качества работы судей. Попробуем объяснить почему.
В разных странах действуют мало схожие между собой правовые системы. Где-то в суд передаются практически все дела, чтобы в ходе состязательного правосудия судья определял, виновен ли обвиняемый. В других странах, в том числе и в России, дела перед передачей в суд тщательно фильтруются. Поэтому одной из первейших задач судьи заключается в необходимости проверять, не ошиблись ли следствие с прокуратурой при подготовке документов.
В нашей стране дело сначала тщательно расследуется, а уже потом идет в суд, где судья должен оценить масштаб и злостность преступления, практически доказанного на более ранних стадиях, чтобы определить целесообразную форму наказания.
Другими словами, те дела, по которым в США выносят оправдательные приговоры, в России просто не дошли бы до суда: они были бы закрыты раньше. Получается, оправдательные приговоры у нас выносит не судья, а следствие и прокуратура. И статистика закрытых на этой стадии дел никак не уступает числу оправдательных приговоров, например, в США.
Рассмотрим этот процесс детальнее.
Как устроена российская судебная система
Российское правосудие представляет собой структуру из трех форматов рассмотрения дела возможного преступника: следственные органы, прокуратура и суд – каждый по своим критериям – оценивает возможность для оправдания подозреваемого/обвиняемого.
Первая стадия
Вначале органы предварительного расследования (полиция, Следственный комитет, ФСБ, ФСКН, таможня) принимают решение о возбуждении уголовного дела. Если оснований для этого недостаточно, уголовное дело могут и не возбудить.
Ежегодно из нескольких миллионов выявленных на первой стадии гипотетических нарушений закона примерно в половине случаев принимается решение об отказе в возбуждении уголовного дела, так как органы расследования, проведя проверку, не усматривают признаков преступления. Например, в 2015 году из 5 млн зарегистрированных преступлений уголовные дела были возбуждены по 2,5 миллионам.
Кроме того, предварительное расследование зачастую заканчивается прекращением уголовного дела, в том числе с полной реабилитацией лица, чего, например, нет в США. По статистике, МВД направляет в суд 20-25% уголовных дел из числа возбужденных и расследованных ведомством. ФСКН – около 25%, Следственный комитет – примерно 50%.
При этом, статья 133 УПК РФ об основаниях реабилитации лица фактически уравнивает постановление о прекращении дела с оправдательным приговором. Таким образом, на данной стадии доля оправдательных приговоров составляет около 50%.
Вторая стадия
После того, как дело передается в прокуратуру, прокурор может утвердить обвинительное заключение, либо же вернуть дело следователю с требованием продолжить работу над ним или, наоборот, прекратить.
Прокуратура выясняет, достаточно ли было оснований для возбуждения дела или для отказа органами расследования. Проверяется непредвзятость следствия в этом деле, наличие всех необходимых доказательств.
После этих двух стадий до суда доходит в среднем только одно дело из 5 зарегистрированных преступлений, что позволяет говорить о 80% оправданий.
Третья стадия
Таким образом, перед передачей дела в суд, не меньше трех разных специалистов (следователь, руководитель следственного органа и прокурор), рискуя выговором и штрафами, в случае выявления невиновности обвиняемого, внимательно изучают дело на наличие достоверного состава преступления.
Получается, для того, чтобы в суд попало дело на невиновного человека, как минимум три сотрудника разных ведомств должны проявить полный непрофессионализм. Именно проверкой качества их работы и занимается первым делом суд при рассмотрении дела.
Но даже из примерно миллиона дел в год, что доходят в нашей стране до суда, полноценные обвинительные приговоры выносятся лишь примерно по 200 тысяч. Остальные 800 тысяч приходятся на сделки со следствием и прекращенные по разным причинам дела. Таким образом, в России обвинительными приговорами в 2015-16 годах закончились только 4% возбужденных уголовных дел.
Задача судей
Основной же задачей судей в России является определение такого наказания, которое могло бы наиболее эффективно обеспечить безопасность общества, при сохранении возможности для преступника продолжить социальную жизнь.
О том, что эту функцию российские суды исполняют крайне успешно, демонстрируя свой достаточно высокий уровень гуманизма (даже в мировых масштабах), говорит сухая статистика. По данным Федеральной службы исполнения наказаний (ФСИН), в России число заключенных, находящихся в местах лишения свободы, уменьшилось до самого низкого уровня со времен распада СССР и составило на 1 марта 2017 года около 626 тысяч человек.
Если в 2003 году в России было 600-650 заключенных на 100 тысяч человек, то к настоящему времени их количество сократилось до 450. Для сравнения, в США сидят 700 человек на 100 тысяч населения.
Миф об обвинительном уклоне
В заключение вернемся к определению цели публичных заявлений о фантомной жестокости российского правосудия. Очевидно, что угроза якобы неминуемого обвинительного приговора существенно повышает стоимость услуг адвокатов, которые обещают своим клиентам найти возможность избежать тюрьмы или минимизировать наказание.
Не менее очевидны выгоды правозащитников, которые приписывают себе в заслуги дела, закрытые на стадии предварительного следствия. Причем известно множество случаев, когда полицейские и следователи закрывали дело, даже не зная о протестах правозащитников, либо заявления последних о своей помощи обвиняемым появлялись в медиа-пространстве после того, как проверка показывала, что материалов для возбуждения дела недостаточно.
Понятно, что имеются и другие, более серьезные, выгодоприобретатели критики российской судебной системы. Например, те, кто не смог занять место судьи по своим профессиональным качествам. Или желающие затеять реформу всей системы, чтобы найти возможности для проникновения в нее и/или манипулирования процессом.
В любом случае, простейший математический анализ работы российской судебной системы показывает, что ее гуманность соответствует высочайшим мировым стандартам и по числу оправданных не уступает ведущим странам Европы и Америки.
Насколько крутым является 12-процентный уклон?
Насколько крутым является 12-процентный уклон?
Уклон в 45 градусов эквивалентен 100-процентному уклону, и оба они означают, что при спуске на каждый горизонтальный фут приходится один вертикальный фут… Насколько крутым является уклон в 20 градусов?
Что означает уклон 12%?Коэффициент уклона 1:12 (рекомендуется ADA) означает, что на каждый дюйм подъема вам потребуется один фут пандуса . Например, для подъема на 12 дюймов потребуется 12-футовая рампа для достижения соотношения 1:12. Соотношение уклона 2:12 означает, что на каждые два дюйма подъема вам потребуется один фут пандуса. Насколько крутым является 10-процентный уклон?процент подъема/разбега * 100. Хотя у вас он совсем назад 10% крутой а угол 10 градусов еще круче около 19% . Что считается крутым склоном?… Насколько крутым является 10-процентный уклон?
|
---|