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Cuadrados C

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C-squares (acrónimo de Concise Spatial QUery And REpresentation System ) es un sistema de identificadores espaciales únicos basados ​​en la ubicación ( geocódigos ) para áreas en la superficie de la Tierra , representados como celdas de una cuadrícula global discreta basada en latitud y longitud en un conjunto jerárquico de pasos de resolución, obtenidos mediante la subdivisión progresiva de cuadrados de 10×10 grados de la Organización Meteorológica Mundial ; el término "c-square" también está disponible para designar cualquier celda componente de la cuadrícula. Los identificadores de celda individuales incorporan valores literales de latitud y longitud en una notación intercalada (que produce resoluciones de cuadrícula de 10, 1, 0.1 grados , etc.), junto con dígitos adicionales que admiten resoluciones de cuadrícula intermedias de 5, 0.5, 0.05 grados, etc.

El sistema se diseñó inicialmente para representar "huellas" de datos o extensiones espaciales de una manera más flexible que un rectángulo delimitador mínimo estándar, y para admitir consultas espaciales "ligeras" basadas en texto ; también puede proporcionar un conjunto de identificadores para celdas de cuadrícula utilizadas para el ensamblaje, almacenamiento y análisis de datos organizados espacialmente, en una notación unificada que trasciende las fronteras nacionales o jurisdiccionales. Las extensiones de los conjuntos de datos expresadas en notación c-squares se pueden visualizar utilizando una utilidad basada en la web, el mapeador c-squares, cuya instancia en línea actualmente proporciona CSIRO Oceans and Atmosphere en Australia. Los códigos C-squares y el software publicado asociado son de uso gratuito y el software se publica bajo la versión 2 de la Licencia Pública General GNU (GPL), una licencia de la Free Software Foundation .

Historia

El hemisferio norte está cubierto por una cuadrícula de latitud-longitud de 5×5 grados con ángulos iguales. En notación de cuadrados c, cada celda de la cuadrícula tiene un identificador único que incorpora la identidad de su celda principal (10×10 grados) y se puede dividir en celdas de 1 grado, 0,5 grados, 0,1 grados, etc., con la precisión que se desee.

El método c-squares fue desarrollado por Tony Rees en CSIRO Oceans and Atmosphere en Australia (entonces "CSIRO Marine Research") en 2001-2, inicialmente como un método para la indexación espacial, consulta rápida y almacenamiento y visualización compactos de "huellas" espaciales de conjuntos de datos en un directorio de metadatos específico de la agencia (catálogo de datos); [ 1 ] fue anunciado públicamente por primera vez en el Taller Técnico "EOGEO" de 2002 celebrado en Ispra, Italia en mayo de 2002. [ 2 ] Una descripción más completa fue publicada en la literatura científica en 2003, junto con una utilidad de mapeo accesible a través de la web llamada "c-squares mapper" para la visualización de extensiones de datos expresadas en la notación c-squares. [ 3 ] Desde entonces, varios proyectos y colaboraciones internacionales han empleado c-cuadrados para respaldar la indexación espacial y/o la producción de mapas, incluyendo FishBase (para mapear puntos de datos almacenados para cualquier especie), el Sistema de Información Biogeográfica Oceánica (OBIS), [ 4 ] [ 5 ] AquaMaps , [ 6 ] análisis de datos para respaldar la designación de reinos biogeográficos marinos, [ 7 ] para la recopilación de datos pesqueros multinacionales por parte del Comité Científico, Técnico y Económico de Pesca (STECF) de la Comisión Europea, [ 8 ] y para la presentación de informes de datos por parte del ICES . [ 9 ] [ 10 ] Por su aplicación en la visualización y modelado de datos de biodiversidad global, c-squares fue uno de los cuatro componentes citados en la concesión del Premio Ebbe Nielsen a Rees por parte del Global Biodiversity Information Facility (GBIF) en 2014. [ 11 ] Se afirmó que el concepto de representar las "huellas" de los conjuntos de datos como celdas de datos espaciales de esta naturaleza y alineación se inspiró en el método de direccionamiento de datos del producto "World Ocean Database" del Centro Nacional de Datos Oceanográficos de EE. UU. (NODC), [ 12 ] [ 1 ] que utiliza cuadrados de 10 grados de la Organización Meteorológica Mundial (el punto de partida para la subdivisión jerárquica de c-squares) para organizar su contenido de datos, y el conjunto de mapas topográficos 1:100 000 emitidos por la agencia cartográfica nacional de Australia (cobertura e índice aquí); cada mapa cubre un cuadrado de 0,5 grados y, con sus etiquetas de hoja de mapa asociadas, puede utilizarse conceptualmente como una unidad de identificación espacial. [ 1 ] El método se ha tratado con más detalle en textos sobre georreferenciación , incluidos los de Hill, 2006 [ 13 ] y Guo et al. , 2020. [ 14 ] [ a ]

El nombre del sistema, "c-squares", se eligió porque puede representarse como un acrónimo (de "concise spatial query and representation system") y también porque indica que este método pertenece a un grupo conceptual de subdivisiones del globo terráqueo con nombres similares, basadas en cuadrículas de latitud y longitud, que incluye los cuadrados de la Organización Meteorológica Mundial y los cuadrados de Marsden , y contrasta con otras teselaciones del globo que utilizan unidades básicas de formas diferentes, como rectángulos, triángulos, rombos y hexágonos (para ejemplos, véase, por ejemplo, Sahr et al., 2003 [ 16 ] ). También se pretende que cualquier celda individual de la cuadrícula pueda denominarse "c-square" (sin necesidad de mayúscula inicial).

Razón fundamental

Una cuadrícula esférica (global) de ángulos iguales, representada en una perspectiva del "mundo real" (ortográfica).

Los datos espaciales son inherentemente (al menos) bidimensionales; sin indexación adicional, se requiere una consulta de rango numérico en dos dimensiones (por ejemplo, x e y , o latitud y longitud) para recuperar elementos de datos dentro de un área particular. Dichas consultas son computacionalmente costosas, por lo que puede ser beneficioso preprocesar (indexar) los datos de alguna manera que reduzca la dimensionalidad inherente de dos a una dimensión, por ejemplo, como celdas etiquetadas de una cuadrícula . Las etiquetas de la cuadrícula se pueden indexar mediante métodos estándar unidimensionales para una búsqueda y recuperación rápidas, [ 17 ] y/o buscar mediante simples búsquedas de texto alfanumérico. C-squares es un ejemplo de dicha cuadrícula donde los identificadores de celda están diseñados para ser legibles tanto por humanos como por máquinas, y para ser concordantes con intervalos reconocibles y comunes de latitud y longitud.

Otras áreas donde un enfoque basado en cuadrículas para la indexación espacial puede ser beneficioso pueden ser para la representación de "huellas" de datos para apoyar la búsqueda espacial, [ 13 ] la agrupación de datos para reducir datos complejos y potencialmente voluminosos en "bloques" que luego pueden compararse y resumirse más fácilmente, y el potencial para un enfoque jerárquico donde resoluciones más finas de la cuadrícula se anidan en resoluciones más gruesas, con una notación compartida (identificadores comunes para las porciones más grandes de las celdas de cuadrícula relevantes). Una cuadrícula independiente de la jurisdicción (global) como c-squares también puede usarse para integrar datos a través de fronteras nacionales, en contraste con (por ejemplo) las cuadrículas nacionales de varios países como los del Reino Unido , Irlanda , etc., que no son iguales en su enfoque y pueden tener diferencias o brechas donde dichas cuadrículas se superponen o no se encuentran (por ejemplo en regiones marinas alrededor de dos áreas).

Una posible desventaja de las cuadrículas de "ángulos iguales" (la clase que incluye los cuadrados c), que se basan en unidades estandarizadas de latitud y longitud, es que la longitud de los "lados" y la forma (y área) de las celdas de la cuadrícula no son constantes en el terreno (la altura permanece aproximadamente constante, pero el ancho varía con la latitud), y algunos efectos particulares son perceptibles en los polos , donde las celdas se vuelven de 3 lados en lugar de 4 en la práctica (ver ilustración). Estas desventajas pueden compensarse con las ventajas de que la transformación de datos hacia y desde la notación de cuadrícula se puede realizar mediante pasos relativamente sencillos, los resultados son congruentes con los mapas convencionales que muestran intervalos de latitud y longitud, y los conceptos de (por ejemplo) "cuadrados de 1 grado" y "cuadrados de 0,5 grados" pueden tener familiaridad y significado para los usuarios humanos, de una manera que las formas y tamaños no cuadrados, derivados puramente matemáticos (basados ​​en alguna forma de trigonometría esférica ) pueden no tener.

Notación de cuadrícula global c-cuadrados

Cobertura global de cuadrículas de 10x10 grados de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) (= cuadrículas c de 10 grados)

Cuadrados iniciales de 10 grados

Los cuadrados c de 10 grados se especifican como idénticos a los códigos de cuadrados equivalentes de la Organización Meteorológica Mundial (OMM), véase la ilustración de la derecha. Estos cuadrados están alineados con subdivisiones de 10 grados de la cuadrícula global de latitud-longitud, que para el uso de cuadrados c se especifica que emplea el datum WGS84 . Los cuadrados OMM (10 grados) se codifican con cuatro dígitos, en la serie 1xxx, 3xxx, 5xxx y 7xxx. [ 12 ] El dígito principal indica el "cuadrante global" con 1 para el noreste (latitud y longitud son ambas positivas), 3 para el sureste (latitud es negativa y longitud positiva), 5 para el suroeste (latitud y longitud son ambas negativas) y 7 para el noroeste (latitud es positiva y longitud negativa). El siguiente dígito, del 0 al 8, corresponde a las decenas de grados de latitud, ya sea norte o sur; mientras que los 2 dígitos restantes, del 00 al 17, corresponden a las decenas de grados de longitud, ya sea al este o al oeste (por especificación, el 0 se trata como positivo). Así, la celda de 10 grados con su esquina inferior izquierda en 0,0 (latitud, longitud) se codifica como 1000 y actúa como un contenedor para todos los datos espaciales entre 0 y 10 grados norte (en realidad, entre 0 y 9,999...) y entre 0 y 9,999... grados este; la celda de 10 grados con su esquina inferior izquierda en 80 N, 170 E se codifica como 1817 y actúa como un contenedor para todos los datos espaciales entre 80 y 90 grados norte y entre 170 y 179,999... grados este.

Subdivisión recursiva posterior

C-squares extiende la notación cuadrada inicial de 10×10 de la OMM a través de una serie recursiva de "ciclos", cada uno de 3 dígitos de longitud (el último puede ser de 1 dígito), separados por el carácter de dos puntos, el número de caracteres (y ciclos) indica la resolución codificada, como en estos ejemplos:

  • 1000 ... 10×10 grados cuadrados (hasta 1000×1000  km nominales)
  • 1000:1 ... cuadrado de 5×5 grados (hasta 500×500  km nominales)
  • 1000:100 ... cuadrado de 1×1 grado (hasta 100×100  km nominales)
  • 1000:100:1 ... cuadrado de 0,5×0,5 grados (hasta 50×50  km nominales)
  • 1000:100:100 ... cuadrado de 0,1×0,1 grados (hasta 10×10  km nominales)
  • 1000:100:100:1 ... cuadrado de 0,05×0,05 grados (hasta 5×5  km nominales)

(etc.)

El tamaño de la celda se suele seleccionar en función de la naturaleza (granularidad y volumen) de los datos que se van a codificar, la extensión espacial general del área en cuestión (por ejemplo, de global a local), la resolución espacial deseada de la cuadrícula resultante (las características/áreas más pequeñas que se pueden diferenciar entre sí) y los recursos informáticos disponibles (el número de celdas para cubrir la misma área aumenta en 4 o 25 veces con cada disminución del tamaño del cuadrado, lo que requiere un aumento equivalente en los recursos informáticos o posiblemente tiempos de acceso más lentos). Por ejemplo, las compilaciones globales relativamente generalizadas pueden ser más adecuadas para agregar (indexar) datos mediante celdas de 10 o 5 grados, mientras que las áreas de cuadrícula más locales pueden preferir celdas de 1, 0,5 o 0,1 grados, según corresponda.

Los tamaños nominales indicados anteriormente reflejan el hecho de que en el ecuador, 1 grado de latitud y longitud corresponde a unos 110  km, y el valor real de la longitud disminuye entre el ecuador y los polos, donde se convierte en cero (latitud real: 110,567  km en el ecuador, 111,699  km en los polos; longitud real: 111,320  km en el ecuador, 78,847  km a ±45 grados de latitud, 0  km en los polos); en una latitud de muestra del hemisferio norte, por ejemplo, la de Londres (51,5 grados norte), un cuadrado de 1×1 grado mide aproximadamente 111×69  km. [ 18 ]

Principio de subdivisión recursiva de C-cuadrados: ejemplo de cuadrante intermedio (cuadrante global sureste)

Para producir los 1 o 3 dígitos en cualquier ciclo que siga al identificador inicial de 4 dígitos y cuadrado de 10 grados, primero se designa un "cuadrante intermedio", del 1 al 4 (consulte el diagrama de la derecha), donde 1 indica valores absolutos bajos tanto de latitud como de longitud (independientemente del signo), 2 indica longitud baja y latitud alta, 3 indica latitud alta y longitud baja, y 4 indica valores altos para ambos; "Bajo" y "alto" se toman de la porción relevante de los datos que se van a cuadricular (por ejemplo, dentro de la celda de 10 grados que se extiende de 10 a 20 grados, 10 se trata como bajo y 19 como alto). Este dígito inicial en un ciclo luego es seguido simplemente por el siguiente dígito aplicable para primero la latitud y luego la longitud: por lo tanto, un valor de entrada de latitud +11.0, longitud +12.0 grados se codificará como el código c-cuadrado de 5 grados 1101:1 y el código de 1 grado 1101:112. La inspección de este código mostrará que el valor de latitud de entrada se puede recuperar directamente de los dígitos 1 1 01:1 1 2 mientras que la longitud se incluye como 11 01 :11 2 ; el signo para estos es positivo, como lo indica el primer dígito del 4 inicial (1 en este caso, que indica el cuadrante global noreste).

Desde 2002 en adelante (y aún vigente en 2020), está disponible en el sitio web de CSIRO Marine Research (ahora CSIRO Oceans and Atmosphere) una página de conversión en línea de latitud y longitud al código c-cuadrado equivalente, que convierte los valores de latitud y longitud de entrada al código c-cuadrado equivalente con resoluciones seleccionables por el usuario, desde un tamaño de celda de 10 a 0,1 grados. Alternativamente, es una tarea relativamente sencilla programarla desde cero (o construirla, por ejemplo, como una hoja de cálculo de Microsoft Excel ) de acuerdo con la especificación c-cuadrado; [ 19 ] un ejemplo está disponible aquí .

Cadenas de C-cuadrados y el mapeador de C-cuadrados

Un conjunto de cuadrados c (contiguos o no contiguos) se puede representar como una lista concatenada de códigos de cuadrados individuales, separados por el carácter de barra vertical (|), de la siguiente manera: 7500:110:3|7500:110:1|1500:110:3|1500:110:1 (etc.). Este conjunto de cuadrados puede servir como indicación de la extensión de un conjunto de datos, similar en función (pero más simple de especificar) a un MultiPolygon en la representación textual conocida de geometría , la diferencia funcional es que los puntos definidos que forman el límite de un polígono pueden ser continuamente variables, mientras que los de los límites de los cuadrados c están restringidos a intervalos fijos de la resolución del cuadrado de la cuadrícula en uso. Si estas cadenas se almacenan, por ejemplo, como "texto largo" dentro de un campo de un sistema de almacenamiento de texto convencional (por ejemplo, hoja de cálculo, base de datos, etc.), se pueden utilizar para la operación de búsquedas espaciales (ver la(s) sección(es) siguiente(s)).

Las cadenas de C-cuadrados también se pueden usar directamente como entrada para una instancia del "mapeador de c-cuadrados", una utilidad web en funcionamiento desde 2002 en CSIRO en Australia (bajo el dominio obis.org.au) y también en otras ubicaciones globales. Para visualizar la posición de cualquier conjunto de cuadrados en un mapa, la sintaxis actual para acceder a una instalación del "mapeador de c-cuadrados" es (por ejemplo):

http://www.obis.org.au/cgi-bin/cs_map.pl?csq=3211:123:2|3211:113:4|3211:114:1|3211:206:2|3211:206:1|3111:496:3|3111:495:4|3111:495:1|3111:394:2|3111:495:2|3111:384:3|3111:383:1|3111:382:2|3111:372:3|3111:371:4|3112:371:1|3111:370:2| (etc.) .

Ejemplo de "vista del globo" generada con el mapeador en línea c-squares.

Cabe señalar que la llamada anterior al mapeador de c-cuadrados es sencilla, con un solo parámetro (una sola cadena de c-cuadrados) que produce un mapa predeterminado simple; el mapeador es, de hecho, altamente personalizable, capaz de aceptar hasta siete cadenas de c-cuadrados simultáneamente, representándolas con colores especificados por el usuario, con la opción de cuadrados vacíos o rellenos, mapa base seleccionable por el usuario, etc.; la lista completa de parámetros de entrada disponibles se proporciona en la página de "información técnica" del mapeador. [ 20 ] Un mapa más sofisticado producido utilizando un mayor número de parámetros disponibles es el ejemplo codificado por colores a la derecha ( AquaMap , es decir, distribución modelada, para el pez luna oceánico). A partir de 2006, una actualización del mapeador que incorpora el software Xplanet, desarrollado de forma independiente , también permite que los gráficos de los cuadrados c proporcionados se muestren en un globo terráqueo giratorio y con zoom, lo que puede ofrecer una vista más realista para los datos centrados en el Océano Pacífico o en los polos que la que es posible con una proyección de mapa plano (por ejemplo, equirrectangular ). [ 21 ]

El mapeador de cuadrados c es una de las varias opciones disponibles actualmente (2006-presente) para el mapeo en tiempo real de registros de datos de puntos de peces en FishBase , como se muestra en esta página de ejemplo para la especie Salmo trutta (trucha marina); también hay opciones similares disponibles para otras especies marinas (que no son peces) a través de SeaLifeBase , como se muestra en este ejemplo . Desde 2006, el mapeador también ha producido más de 100 000 mapas de especies para el proyecto AquaMaps (33 500 especies x 4 "mapas estándar" por especie a fecha de 2021, con mapas adicionales generados por el usuario disponibles bajo demanda).

Búsqueda espacial

En un sistema que utiliza códigos de cuadrados c como unidades de indexación espacial, una búsqueda de texto en cualquiera de estos identificadores de cuadrados recuperará los datos asociados con el cuadrado correspondiente. Si se admite la búsqueda con comodines (por ejemplo, si el comodín es un signo de porcentaje), una búsqueda de "7500%" recuperará todos los datos en ese cuadrado de diez grados, una búsqueda de "7500:1%" recuperará todos los datos en ese cuadrado de cinco grados, etc.

El carácter de asterisco (*) tiene un significado especial (reservado) en la notación c-squares, siendo una notación "compacta" que indica que se incluyen todas las celdas más pequeñas dentro de una celda de nivel superior, hasta el nivel de resolución indicado por el número de asteriscos. En el ejemplo anterior, "7500:*" indicaría que se han rellenado las 4 celdas de cinco grados dentro de la celda principal de diez grados "7500", "7500:***" indicaría que se han rellenado las 100 celdas de un grado dentro de la celda principal de diez grados "7500", etc. Este enfoque permite rellenar bloques contiguos de celdas con una economía de caracteres en muchos casos (una forma de compresión de datos ), lo que resulta útil para el almacenamiento y la transferencia eficientes de códigos c-squares según sea necesario.

Informes, recopilación y análisis de datos espaciales

C-squares se ha utilizado en diversas resoluciones para la presentación, recopilación y análisis de datos a escalas que van desde lo global hasta lo local, incorporando también compilaciones de datos multinacionales donde se requiere un sistema de datos en cuadrícula que no esté vinculado a los límites de ninguna jurisdicción en particular. Algunos ejemplos son:

  • Cuadrados de 5×5 grados:
    • producción del primer mapa mundial a escala de reinos biogeográficos marinos basado en distribuciones de 65.000 especies marinas, por Costello et al. , 2017 [ 7 ]
  • cuadrados de 1×1 grado:
    • Presentación geográfica de datos de mamíferos marinos, aves marinas y tortugas marinas por el proyecto OBIS-SEAMAP (Análisis Ecológico Espacial de Poblaciones de Megavertebrados) [ 22 ] (también ofrece opciones adicionales, por ejemplo, cuadrados de 0,1×0,1 y 0,01×0,01 grados)
  • cuadrados de 0,5×0,5 grados:
    • Modelización de la distribución de especies marinas (y algunas de agua dulce) mediante el proyecto AquaMaps, además de la búsqueda espacial asociada; la página principal de AquaMaps https://www.aquamaps.org/ ofrece una función de búsqueda espacial "haga clic en un mapa" basada en cuadrados c de 0,5 × 0,5 grados, ejemplo de resultado de búsqueda espacial aquí . AquaMaps se ha utilizado además en estudios posteriores, como el enfoque de Evaluación Ecológica de los Impactos Sostenibles de la Pesca (EASI-Fish). [ 23 ]
    • Informes y recopilación de la actividad pesquera por parte de los Estados miembros por el Comité Científico, Técnico y Económico de Pesca (STECF) de la Comisión Europea [ b ] [ 8 ] [ 25 ] Los datos aportados por 23 Estados miembros están disponibles como un producto de datos "Despegues y esfuerzo pesquero: datos por c-cuadrado (2015-2019)", [ 26 ] analizado con más detalle en un Informe del Grupo de Trabajo del STECF de 2020 (n.º 20-10). [ 27 ]
    • Análisis y pronóstico de datos de series temporales de pesquerías en el Océano Índico [ 28 ]
    • delimitando áreas de alta prioridad para la conservación de la biodiversidad marina en el Triángulo de Coral , bordeado por los océanos Pacífico e Índico [ 29 ].
    • AquaMaps pone a disposición sus coberturas de datos base de variables ambientales marinas globales como datos en cuadrícula c-squares con una resolución de 0,5 grados [ 30 ].
  • cuadrados de 0,1×0,1 grados:
    • Informes de captura de peces con el fin de evaluar las poblaciones por parte del Departamento de Industrias Primarias/Pesca de Nueva Gales del Sur en Australia; ejemplos: [ 31 ] [ 32 ]
  • cuadrados de 0,05×0,05 grados:
    • Datos del sistema de monitoreo de buques (VMS) y datos del libro de registro de pesca para el Consejo Internacional para la Exploración del Mar (ICES) y otros, [ 10 ] [ 33 ] como también se implementa en la base de datos regional "FishFrame" del ICES [ 34 ] [ 35 ]
    • Identificación de ecosistemas marinos vulnerables (EMV) en el Atlántico Nororiental para el proyecto ATLAS financiado por la UE en el marco del programa Horizonte 2020. [ 36 ] Según Turner et al. , 2021, "Los socios de ATLAS ayudaron a desarrollar un enfoque de agregación de datos, el Índice EMV, para ayudar a identificar áreas donde se sabe o es probable que existan ecosistemas marinos vulnerables. El Índice EMV es una métrica única basada en un método de evaluación multicriterio que combina registros de indicadores EMV dentro de un cuadrado C (es decir, una unidad espacial utilizada por el CIEM: cuadrícula de 0,05 x 0,05 grados, equivalente a aproximadamente 15 km²  a 60°N de latitud) en función de la abundancia/presencia de taxones indicadores EMV y la fiabilidad de los datos subyacentes. ... El CIEM ha estado utilizando el Índice EMV desde 2018 para brindar asesoramiento sobre la protección de los ecosistemas marinos vulnerables." [ 37 ]
    • Un informe del CIEM de 2019, "Grupo de Trabajo sobre Datos Espaciales de Pesca (WGSFD)", contiene varios ejemplos de mapas trazados utilizando cuadrados c de 0,05 × 0,05 grados, y también un debate sobre si un cambio hacia la presentación de informes con cuadrados de 0,01 × 0,01 grados sería beneficioso (mayor resolución de datos espaciales) o perjudicial (mayor número de cuadrados sin contenido) [ 38 ].
    • un estudio de 2023 sobre los efectos de los arrastreros de fondo en el sur del Mar Báltico realizado por H. Corell et al. [ 39 ]
    • identificación de áreas y hábitats bentónicos en riesgo en el Mediterráneo oriental por Smith et al. , 2023. [ 40 ]
  • cuadrados de 0,01×0,01 grados:
    • un estudio de patrones espaciales en la pesca de arrastre de aguas profundas frente a la costa continental portuguesa por Campos et al. , 2021. [ 41 ]

Las celdas etiquetadas con cuadrados C se adoptaron como la cuadrícula subyacente para el análisis del proyecto MINOUW (MINimisation Of UnWanted catches in European Waters), financiado por la Unión Europea, a través de su aplicación web (MINOUWApp), en apoyo de los datos espaciales (en particular, el esfuerzo pesquero y las zonas de densidad de posibles capturas no deseadas) proporcionados por los investigadores del proyecto en diferentes países europeos en diversos formatos, en combinación con capas de información espacial de fuentes externas. [ 42 ]

Público objetivo/usuarios potenciales

Según sus principios de diseño, el público objetivo principal de los c-cuadrados son los custodios de datos que desean organizar datos espaciales mediante cuadrículas de latitud-longitud en cualquiera de las resoluciones compatibles con el sistema, es decir, cualquier subdivisión decimal de cuadrículas de 10×10 o 5×5 grados, para facilitar la consulta, recuperación, análisis, representación (mapeo) y el posible intercambio y agregación de datos externos. Los c-cuadrados de alta resolución también pueden utilizarse como un "codificador de ubicación" general, cuyos atributos deseables seleccionados se analizan con más detalle en el documento de discusión de los desarrolladores del método Google Open Location Code [ 43 ] , ya que el método de c-cuadrados cumple con la mayoría de los criterios establecidos en dicho documento. Como lo demuestran las referencias citadas en este artículo, los principales usuarios del método hasta la fecha se han centrado en datos marinos en particular; esto probablemente se deba a que la gobernanza de los océanos es transnacional, por lo que las cuadrículas locales o nacionales establecidas no son adecuadas para el análisis de datos oceánicos o pesqueros a una escala que no sea local. Aunque inicialmente se implementó en sistemas relacionados con el medio marino (como se describe en la revista "Oceanography"), en esencia el sistema es independiente del terreno (al igual que la cuadrícula de latitud y longitud en la que se basa) y es aplicable por igual a datos marinos y terrestres.

Un aspecto adicional de los coeficientes c-cuadrado señalado por Larsen et al. , 2009, e implícito o explícito en otros "métodos de agregación de datos" equivalentes, es el uso de dichos marcos para "permitir análisis a nivel general sin exponer las coordenadas precisas de información potencialmente sensible". [ 44 ] Por ejemplo, los datos en tiempo real sobre la ubicación exacta de los buques pesqueros se consideran frecuentemente "comercialmente confidenciales" para evitar su divulgación a los competidores de las mejores zonas de pesca según la naturaleza del recurso, que puede estar en constante movimiento, mientras que para los datos de biodiversidad, la ubicación exacta de individuos o (por ejemplo) nidos de especies raras puede no ser deseable divulgarla al público. El uso de celdas de cuadrícula o métodos similares para representar con precisión la ubicación general de los puntos de datos sin revelar su ubicación más exacta, al tiempo que se hacen disponibles los datos para el análisis estadístico, es un enfoque útil reconocido en tales situaciones, véase, por ejemplo, Chapman, 2020. [ 45 ]

Congruencia con otros sistemas de geocodificación de latitud y longitud.

En su escala máxima, los cuadrados c de 10 grados son congruentes con los cuadrados de la Organización Meteorológica Mundial (cuyos identificadores se reutilizan dentro de la notación de los cuadrados c) y los cuadrados de Marsden, que comparten los mismos límites pero utilizan una notación diferente. Tanto los cuadrados c de 1 grado como los de 0,5 grados son parcialmente congruentes con los rectángulos estadísticos del ICES de "resolución estándar" , que utilizan un área de celda de cuadrícula de 1 × 0,5 grados sobre una porción restringida del globo (región del Atlántico Norte): 2 rectángulos del ICES adyacentes verticalmente son exactamente equivalentes a un único cuadrado c de 1 grado, mientras que, si es necesario, el contenido de un único rectángulo del ICES se puede repartir entre 2 cuadrados c de 0,5 grados adyacentes horizontalmente para el intercambio de datos a esa resolución (véase la nota).

Se ha desarrollado un sistema separado, QDGC o celdas de cuadrícula de cuarto de grado, para el intercambio de algunos datos de biodiversidad en África, y posteriormente se extendió para manejar datos a través del Ecuador y el Meridiano de Greenwich. [ 44 ] Las celdas QDGC, a 0,25×0,25 grados, se encuentran entre los pasos de resolución de 0,5×0,5 y 0,1×0,1 grados del sistema c-squares, y por lo tanto no son exactamente compatibles con él, aunque los cuadrados "padre" de la cuadrícula QDGC de la que se derivan, a 1×1 y 0,5×0,5 grados, son congruentes con celdas de cuadrícula c-squares equivalentes, aunque utilizando una notación diferente. En su propuesta para un sistema QDGC "extendido", Larsen et al. Además, se describe la posible subdivisión de celdas QDGC de 0,25×0,25 grados mediante un factor recursivo de 2, lo que da como resultado tamaños de celda de 0,125, 0,0625, 0,03125 grados, etc., que se alejan progresivamente del concepto de "grados decimales" incorporado en los c-cuadrados.

Disponibilidad de licencias y software

No se requiere licencia para utilizar el método c-cuadrado, que se ha publicado abiertamente en la literatura científica desde 2003. El código fuente del mapeador, etc., disponible a través del sitio web SourceForge , se publica bajo la Licencia Pública General GNU versión 2.0 (GPLv2), que permite el uso y la redistribución gratuitos, así como su posterior modificación para cualquier propósito, siempre que se conserve dicha licencia con el producto y cualquier modificación posterior; en otras palabras, que todas las versiones mejoradas publicadas también serán software libre. [ 46 ]

Véase también

Notas

  1. ↑ La descripción en Guo et al. , 2020 es incorrecta, ya que el sistema se presenta como una única resolución de la Tierra, como cuadrados indivisos de 10×10 grados, [ 15 ] en lugar de como la verdadera naturaleza del sistema, que es multirresolución/escalable a las necesidades individuales del usuario, véase el texto.
  2. ↑ Además de la adopción más reciente de cuadrados c, por ejemplo, de 0,5 × 0,5 grados para la presentación de informes de datos del ICES, se ideó un " rectángulo ICES " de 0,5 × 1 grado, que todavía se utiliza con frecuencia. Su forma se asemeja más a la de un cuadrado real "sobre el terreno" en las latitudes europeas típicas y corresponde exactamente a dos cuadrados c adyacentes horizontalmente en el mapa. En el documento de "preguntas frecuentes" que respalda el Marco de Recopilación de Datos proporcionado por europa.eu, se utiliza la siguiente heurística: "Para convertir rectángulos ICES de 0,5 × 1,0 grados a cuadrados c de 0,5 × 0,5 grados, asignaremos la mitad del valor (esfuerzo o aterrizajes) a cada uno de los dos cuadrados c que corresponden a un rectángulo ICES (de lo contrario, los mapas adoptarían un patrón de tablero de ajedrez con cuadrados c alternos llenos y vacíos)". [ 24 ]

Referencias

  1. 1 2 3 CSIRO Marine Research, 2002: Acerca de los cuadrados C.
  2. ↑ Rees, Tony (2002): «C-squares: un nuevo elemento de metadatos para mejorar las consultas espaciales y la representación de la cobertura de conjuntos de datos espaciales en los registros de metadatos» [resumen]. Actas del Taller Técnico de EOGEO, mayo de 2002, Ispra, Italia. Copia archivada disponible en Internet Archive (consultada el 24 de octubre de 2020).
  3. ↑ Rees, Tony (2003) .«C-cuadrados», un nuevo sistema de indexación espacial y su aplicabilidad a la descripción de conjuntos de datos oceanográficos» . Oceanografía . 16 (1): 11– 19. doi : 10.5670/oceanog.2003.52 .
  4. ↑ Tony Rees y Phoebe Zhang, 2007. "Conceptos en evolución en la arquitectura y funcionalidad de OBIS, el Sistema de Información Biogeográfica Oceánica" . En Vanden Berghe, E. et al. (eds.) Actas de Ocean Biodiversity Informatics: una conferencia internacional sobre gestión de datos de biodiversidad marina Hamburgo, Alemania, 29 de noviembre-1 de diciembre de 2004. Informe del taller de la COI, 202, Publicación especial VLIZ 37: págs. 167-176.
  5. ↑ Fujioka, Ei; Vanden Berghe, Edward; Donnelly, Ben; et al. (2012). "Avances en la investigación biogeográfica marina global con software SIG de código abierto y computación en la nube". Transactions in GIS . 16 (2): 143– 160. doi : 10.1111/j.1467-9671.2012.01310.x . S2CID 14404846 .  
  6. ↑ Ready, Jonathan; Kaschner, Kristin; South, Andy B.; et al. (2010). "Predicción de la distribución de organismos marinos a escala global" . Ecological Modelling . 221 (3): 467– 478. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2009.10.025 . 
  7. ^ Costello , Mark J.; Tsai, Pedro; Wong, Pui Shan; Cheung, Alan Kwok Lun; Basher, Zeenatul; Chaudhary, Chhaya (2017). "Reinos biogeográficos marinos y endemismo de especies" . Comunicaciones de la naturaleza . 8 (3) 1057. doi : 10.1038/s41467-017-01121-2 . PMC 5648874 . PMID 29051522 .  
  8. 1 2 Willy Vanhee, Arina Motova y Antonella Zanzi (eds.) (2018). Comité Científico, Técnico y Económico de Pesca - Informe de la 59.ª Reunión Plenaria (PLEN-18-03) . Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, Luxemburgo, 95 pp. ISBN 978-92-79-98374-0, doi : 10.2760/335280
  9. ↑ ICES, 2011. Informe del Grupo de Estudio sobre datos VMS, su almacenamiento, acceso y herramientas para el análisis (SGVMS), 7-9 de septiembre de 2011, Hamburgo, Alemania. ICES CM 2011/SSGSUE:07. 27 págs. Disponible en línea en http://www.ices.dk/sites/pub/Publication%20Reports/Expert%20Group%20Report/SSGSUE/2011/SGVMS11.pdf
  10. 1 2 Consejo Internacional para la Exploración del Mar (2019) Directrices técnicas del CIEM: 16.3.3.3 Distribución espacial del esfuerzo pesquero y perturbación física de los hábitats bentónicos por artes de pesca de arrastre de fondo móviles que utilizan VMS. doi: 10.17895/ices.advice.4683 1 Disponible en https://www.ices.dk/sites/pub/Publication%20Reports/Guidelines%20and%20Policies/16.03.03.03_Guidelines_Vessel_Monitoring_Systems_Data.pdf
  11. ↑ gbif.org, Noticias, 13 de julio de 2014: Tony Rees, de CSIRO, es nombrado ganador del Premio Ebbe Nielsen 2014.
  12. 1 2 Centro Nacional de Datos Oceanográficos de EE. UU., 1998: "Base de datos oceánica mundial 1998: Documentación y control de calidad, versión 1.2". Apéndice 10A: Cuadrículas de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) para los océanos Atlántico e Índico; Apéndice 10B: Cuadrículas de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) para el océano Pacífico.
  13. 1 2 Hill, Linda (2006). Georreferenciación: Las asociaciones geográficas de la información . MIT Press, Cambridge, Mass. y Londres, Inglaterra, 260 pp. ISBN 978-0-262-08354-6
  14. ^ Huadong Guo, Michael F. Goodchild y Alessandro Annoni (eds.) (2020). Manual de Tierra Digital . Springer, Singapur, 852 págs. ISBN 978-981-32-9914-6
  15. ↑ Capítulo 2, "Plataformas digitales de la Tierra" por Troy Alderson et al. , en Guo et al. (2020), pág. 43.
  16. ↑ Sahr, Kevin; White, Denis; Kimerling, A. Jon (2003). "Sistemas de cuadrícula global discreta geodésica" . Cartografía y ciencia de la información geográfica . 30 (2): 121– 134. doi : 10.1559/152304003100011090 .
  17. ↑ Rigaux, P., Scholl, M. y Voisard, A. 2002. Bases de datos espaciales: con aplicación a los SIG. Morgan Kaufmann, San Francisco, 410 págs.
  18. ↑ Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. y Centro de Huracanes del Pacífico Central: Calculadora de distancias latitud/longitud
  19. ↑ Especificación de C-squares - Versión 1.1 (diciembre de 2005)
  20. ↑ Mapeador de cuadrados CMAR - Página
  21. ↑ obis.org.au: Ayuda del mapeador de cuadrados C. Consultado el 7 de diciembre de 2020.
  22. ↑ Mapa de ejemplo del proyecto OBIS-SEAMAP para Physeter macrocephalus , el cachalote , consultado el 10 de octubre de 2021.
  23. ↑ Griffiths, Shane P.; Kesner-Reyes, Kathleen; Garilao, Cristina; Duffy, Leanne M.; Román, Marlon H. (2019). "Evaluación ecológica de los impactos sostenibles de la pesca (EASI-Fish): un enfoque flexible de evaluación de la vulnerabilidad para cuantificar los impactos acumulativos de la pesca en entornos con datos limitados" . Marine Ecology Progress Series . 625 : 89–113 . doi : 10.3354/meps13032 .
  24. ↑ Preguntas frecuentes sobre IED (última actualización: 22 de septiembre de 2017)
  25. ^ Holmes, SJ, Gibin, M., Scott, F., Zanzi, A., et al. (2018). Informe sobre el Grupo de trabajo de expertos 17-12 del CCTEP Información dependiente de la pesca: 'New-FDI', EUR 29204 EN, Unión Europea, Luxemburgo. ISBN 978-92-79-85241-1, doi : 10.2760/094412 . Disponible en https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC111443/jrc_technical_report_stecf-17-12_new-fdi_final_1.pdf
  26. ↑ Catálogo de datos del Centro Común de Investigación de la Unión Europea: Gibin, Maurizio y Zanzi, Antonella (2020): Desembarques y esfuerzo pesquero: datos por c-cuadrado (2015-2019)
  27. ↑ Comité Científico, Técnico y Económico de Pesca (STECF) – Información sobre la Inversión Extranjera Directa (IED) dependiente de la pesca (STECF-20-10). EUR 28359 EN, Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, Luxemburgo, 2020, ISBN 978-92-76-27166-6, doi:10.2760/61855, disponible en https://stecf.jrc.ec.europa.eu/documents/43805/2703037/STECF+20-10+-+FDI+-+Fisheries+Dependent+Information.pdf/0eb68421-af49-4de8-a627-a8e2569d3fc2?version=1.1&download=true . Los datos son proporcionados por 23 Estados miembros, a saber: Bélgica, Bulgaria, Croacia, Chipre, Dinamarca, Estonia, Finlandia, Francia, Alemania, Grecia, Irlanda, Italia, Letonia, Lituania, Malta, Polonia, Portugal, Rumanía, Eslovenia, Países Bajos, España, Suecia y Reino Unido.
  28. ↑ Coro, Gianpaolo; Large, Scott; Magliozzi, Chiara; Pagano, Pasquale (2016). "Análisis y pronóstico de series temporales pesqueras: la pesca con red de cerco en el Océano Índico como estudio de caso" . ICES Journal of Marine Science . 73 (10): 2552– 2571. doi : 10.1093/icesjms/fsw131 .
  29. ↑ Asaad, Irawan; Lundquist, Carolyn J.; Erdmann, Mark V.; Costello, Mark J. (2018). "Delimitación de áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad marina en el Triángulo de Coral" . Biological Conservation . 222 : 198–211 . doi : 10.1016/j.biocon.2018.03.037 . S2CID 89751716 . 
  30. ↑ Kesner-Reyes, K., Segschneider, J., Garilao, C., Schneider, B., Rius-Barile, J., Kaschner, K. y Froese, R. (editores). Conjunto de datos ambientales AquaMaps: Archivo de autoridad de celdas de medio grado (HCAF). Publicación electrónica en la World Wide Web, www.aquamaps.org/main/envt_data.php, versión 7, 10/2019. (Anunciado; versiones anteriores disponibles para su descarga en https://www.aquamaps.org/main/envt_data.php )
  31. ↑ Hall, KC (2020). Informe de evaluación de poblaciones 2019 – Pesquería de arrastre oceánica – Platija de manchas azules (Platycephalus caeruleopunctatus) . Departamento de Industrias Primarias de Nueva Gales del Sur, Coffs Harbour, 67 pp.
  32. ↑ Chick, RC (2021). Resumen del estado de las poblaciones de NSW 2020/21 – Pesca general de estuario (recolección manual) – Pez fantasma (Trypaea austaliensis) . Fisheries NSW, Port Stephens Fisheries Institute. 12 págs.
  33. ↑ Schulte, KF; Siegel, V.; Hufnagl, M.; Schulze, M.; Temming, A. (2020). "Patrones de distribución espacial y temporal del camarón marrón ( Crangon crangon ) derivados de datos de bitácoras comerciales, desembarques y monitoreo de buques" . ICES Journal of Marine Science . 77 (3): 1017– 1032. doi : 10.1093/icesjms/fsaa021 .
  34. ^ Hintzen, Niels T.; Bastardie, Francois; Oso, Doug; Piet, Gerjan J.; Ulrich, Clara; Deporte, Nicolás; Egekvist, Josefina; Degel, Henrik (2012). "VMStools: software de código abierto para el procesamiento, análisis y visualización de datos del diario de pesca y VMS" (PDF) . Investigación pesquera . 115– 116: 31– 43. doi : 10.1016/j.fishres.2011.11.007 . S2CID 54590934 . 
  35. ↑ Beare, DJ, et al . (2011). «Desarrollo de herramientas para el análisis de datos de cuadernos de bitácora y VMS: Estudios para la aplicación de la política pesquera común (Nº MARE/2008/10 Lote 2)». IMARES Wageningen UR, Informe nº C019/11, 94 pp. Disponible en https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/vmstools/C019.11_VMS_tools-DB-FinalVersion.pdf
  36. ↑ Morato, Telmo; Pham, Christopher K.; Pinto, Carlos; Golding, Neil; Ardrón, Jeff A.; Muñoz, Pablo Durán; Limpio, Francis (2018). "Un método de evaluación multicriterio para identificar ecosistemas marinos vulnerables en el Atlántico nororiental" . Fronteras en las ciencias marinas . 5 : 460. doi : 10.3389/fmars.2018.00460 .
  37. ↑ Turner, Phillip J.; Gianni, Matthew; Kenchington, Ellen; Valanko, Sebastian; Johnson, David E. (2021). "La nueva información científica puede ayudar a fundamentar la evaluación de las regulaciones de la UE sobre la pesca en aguas profundas". The International Journal of Marine and Coastal Law . 36 (4): 627– 646. doi : 10.1163/15718085-bja10074 . S2CID 240257476 . 
  38. ↑ ICES (2019). "Grupo de Trabajo sobre Datos Espaciales de Pesca (WGSFD)" . Informes Científicos del ICES . 1 (52): 1– 144. doi : 10.17895/ices.pub.5648 .
  39. ↑ Corell, Hanna; Bradshaw, Clare; Sköld, Mattias (2023). "El sedimento suspendido por la pesca de arrastre de fondo puede reducir el éxito reproductivo en un pez de desove masivo" . Estuarine, Coastal and Shelf Science . 282 (108232) 108232. doi : 10.1016/j.ecss.2023.108232 .
  40. ^ Smith, Christopher J.; Papadopoulou, Nadia K.; Maina, Irida; Kavadas, Stefanos; van Denderen, P. Daniel; Katsiaras, Nikolaos; Reizopoulou, Sofía; Karakassis, Ioannis; Tselépides, Anastasio; Tsikopoulou, Irini (2023). "Relacionar la sensibilidad y el estado del bentónico con la distribución espacial y la intensidad de la pesca de arrastre en el Mediterráneo oriental" . Indicadores Ecológicos . 150 110286. doi : 10.1016/j.ecolind.2023.110286 .
  41. ↑ Campos, Aida; Henriques, Victor; Erzini, Karim; Castro, Margarida (2021). "Pesca de arrastre de aguas profundas frente a la costa continental portuguesa: patrones espaciales, especies objetivo e impacto de una posible prohibición a nivel de la UE". Marine Policy . 128 104466. doi : 10.1016/j.marpol.2021.104466 . S2CID 233566838 . 
  42. ↑ D'Andrea, Lorenzo; Campos, Aida; Erzini, Karim; Fonseca, Paulo; et al. (2020). " La aplicación MINOUW: una herramienta web para apoyar la gestión de capturas incidentales y descartes" . Environmental Monitoring and Assessment . 192 (12): 754 [1–17]. doi : 10.1007/s10661-020-08704-5 . PMC 7652805. PMID 33169296 .   
  43. ↑ Anónimo, 2014-2018: "Una evaluación de los sistemas de codificación de ubicación" . Disponible en github.com/google/open-location-code (consultado el 24 de octubre de 2020).
  44. 1 2 Larsen, R.; Holmern, T.; Prager, SD; Maliti, H.; Røskaft, E. (2009). "Uso del sistema de celdas de cuadrícula de cuarto de grado extendido para unificar el mapeo y el intercambio de datos de biodiversidad". African Journal of Ecology . 47 (3): 382– 392. doi : 10.1111/j.1365-2028.2008.00997.x .
  45. ↑ Arthur Chapman, 2020. Mejores prácticas actuales para generalizar datos de presencia de especies sensibles . Secretaría de GBIF, Copenhague, 48 págs. DOI:10.15468/doc-5jp4-5g10. Disponible en https://docs.gbif.org/sensitive-species-best-practices/master/en/current-best-practices-for-generalizing-sensitive-species-occurrence-data.en.pdf .
  46. ↑ Fundación del Software Libre: Preguntas frecuentes sobre la versión 2 de la GNU GPL
  • Página principal de C-squares
  • Página del proyecto C-squares en SourceForge , que incluye:
    • Listas de c-cuadrados por ID , con resoluciones de 10×10 a 0,5×0,5 grados.
    • Archivos shapefile de ESRI que contienen información equivalente
  • AquaMaps (demostración de c-cuadrados en su uso en el mundo real)
  • Tony Rees, 2014: "Innovaciones seleccionadas en informática de la biodiversidad". Presentación del premio GBIF Ebbe Nielsen 2014, Nueva Delhi. (Incluye una introducción y una descripción general de los coeficientes c-cuadrado).