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Calcul de la visibilité d'un observateur marchant sur un transect linéaire


Je me demandais si quelqu'un pouvait m'aider. Je veux calculer la visibilité d'un observateur effectuant un relevé d'oiseaux en parcourant des transects de 1 km divisés en sections de 200 m.

Je veux calculer la visibilité pour chaque transect en utilisant 6 points pour chaque section de 200 m afin de me rapprocher le plus possible de ce qu'un observateur à pied serait capable de voir.

À l'origine, j'ai utilisé un champ de vision pour ce faire et j'ai créé une zone tampon de 250 m autour de chaque point, puis j'ai calculé le % de surface visible dans chacun. Cependant, le problème est que viewshed me montre ce qui serait visible depuis au moins un des points et je veux savoir ce qui serait visible depuis chaque point individuellement ou au moins chaque ensemble de 6 points qui composent une section de 200m. J'ai 320 sections de 200 m dans mon levé, soit 1920 points, ce qui rend impossible de le faire en créant un champ de vision séparé pour chaque point. Y a-t-il d'autres moyens que je peux faire?


Avez-vous envisagé d'utiliser un modèle pour automatiser cela ? Vous pouvez utiliser un itérateur pour parcourir chaque point et générer une vue dégagée pour celui-ci. Ensuite, si nécessaire, fusionnez les grilles. Si vous ne savez pas de quoi je parle, il est temps pour vous d'ouvrir l'aide de bureau et de commencer à lire sur Model Builder. Cela vous permettra d'automatiser cette tâche.


Vous pourriez envisager d'utiliser le Indice de visibilité, qui est une mesure de la taille du champ de vision pour chaque pixel dans un DEM. De cette façon, vous pouvez mesurer la visibilité globale d'un sentier ou d'un itinéraire. J'ai écrit un blog sur le calcul de l'indice de visibilité et certains des défis impliqués que vous pourriez trouver utile ici : http://whiteboxgeospatial.wordpress.com/2012/11/05/whitebox-and-landscape-visibility/

Le logiciel dans lequel cet index a été implémenté est un SIG gratuit et open-source appelé Whitebox Geospatial Analysis Tools (télécharger ici) pour lequel je suis développeur. Voici un exemple, dans lequel j'ai créé un profil de la surface de l'indice de visibilité le long d'un fichier de formes de vecteur de piste (ligne jaune superposée sur la surface) :

L'axe des y du profil est la visibilité, mesurée en proportion de la surface du MNT. Les effets de bordure doivent être pris en compte en créant une zone tampon autour de la zone d'intérêt.


L'effet du mouvement des animaux sur les estimations de l'abondance des transects linéaires

L'échantillonnage par transect linéaire est une méthode d'échantillonnage à distance pour estimer l'abondance des populations d'animaux sauvages. Une hypothèse clé de cette méthode est que tous les animaux sont détectés à leur emplacement initial. Le mouvement des animaux indépendamment du transect et de l'observateur peut donc entraîner un biais important. Nous présentons une expression analytique de ce biais lorsque la détection dans le transect est certaine (échantillonnage de transect en bande) et utilisons la simulation pour quantifier le biais lorsque la détection diminue avec la distance de la ligne (échantillonnage de transect en ligne). Nous explorons également la relation non linéaire entre le biais, la détection et le mouvement des animaux en faisant varier la détectabilité et le type de mouvement. Nous considérons les animaux qui se déplacent en lignes droites orientées au hasard, ce qui fournit une limite supérieure sur le biais, et les animaux qui sont contraints à un domaine vital de rayon aléatoire. Nous constatons que le biais est réduit lorsque le mouvement des animaux est limité, et le biais est considérablement plus faible dans l'échantillonnage par transect en ligne que dans l'échantillonnage par transect en bande, à condition que la vitesse moyenne des animaux soit inférieure à la vitesse de l'observateur. En revanche, lorsque la vitesse moyenne des animaux dépasse la vitesse de l'observateur, le biais de l'échantillonnage des transects en ligne devient comparable et peut dépasser celui de l'échantillonnage des transects en bande. Le biais du mouvement indépendant des animaux est réduit par l'observateur qui cherche plus loin perpendiculairement au transect, cherche une distance plus courte devant et en ignorant les animaux qui peuvent dépasser l'observateur par derrière. Cependant, lorsque les animaux se déplacent en réponse à l'observateur, la pratique standard consistant à chercher plus loin doit se poursuivre car le biais du mouvement réactif est souvent plus important que celui du mouvement indépendant.

Citation: Glennie R, Buckland ST, Thomas L (2015) The Effect of Animal Movement on Line Transect Estimates of Abundance. PLoS ONE 10(3) : e0121333. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0121333

Éditeur académique : Marco Festa-Bianchet, Université de Sherbrooke, CANADA

A reçu: 18 novembre 2014 Accepté: 10 février 2015 Publié : 23 mars 2015

Droits d'auteur: © 2015 Glennie et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous les termes de la Creative Commons Attribution License, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'auteur et la source d'origine soient crédités.

Disponibilité des données: Toutes les données pertinentes se trouvent dans le document.

Le financement: Ce travail a été soutenu par l'Université de St Andrews (http://www.st-andrews.ac.uk/ RG, STB, LT) et par une bourse d'été et une bourse de doctorat du Carnegie Trust pour les universités d'Écosse (http ://www.carnegie-trust.org/) à RG. Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publier ou la préparation du manuscrit.

Intérêts concurrents : Les auteurs ont déclaré qu'ils n'existaient pas de conflit d'intérêts.


Conception et analyse de relevés de transects linéaires pour les primates

Les relevés par transects linéaires sont largement utilisés pour estimer l'abondance des populations de primates. La méthode repose sur un petit nombre d'hypothèses clés, et si celles-ci ne sont pas respectées, un biais important peut se produire. Pour diverses raisons, les enquêtes sur les primates ne suivent souvent pas ce qui est généralement considéré comme les meilleures pratiques, que ce soit dans la conception des enquêtes ou dans l'analyse. La conception comprend souvent trop peu de lignes (parfois seulement 1), placées subjectivement ou placées le long de pistes, et manque donc à la fois de randomisation et de réplication adéquate. L'analyse implique souvent des modèles défectueux ou inefficaces, et utilise souvent des estimations biaisées des emplacements des groupes de primates par rapport à la ligne. Nous décrivons la méthode standard, en mettant l'accent sur les hypothèses qui sous-tendent l'approche. Nous examinons ensuite les options lorsqu'il est difficile ou impossible de respecter les hypothèses clés. Nous explorons les performances de ces options par simulation, en nous concentrant particulièrement sur l'analyse de la taille des groupes de primates, où de nombreuses variations dans les méthodes d'enquête ont été développées. Nous discutons également des problèmes de conception, des méthodes de terrain, de l'analyse et des méthodologies alternatives potentielles lorsque l'échantillonnage par transect linéaire standard ne peut pas fournir des estimations d'abondance fiables.

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Syntaxe

Jeu de données LAS, raster, TIN ou surface de terrain utilisé pour déterminer la visibilité.

Les entités linéaires dont le premier sommet définit le point d'observation et le dernier sommet identifie l'emplacement cible. La hauteur des emplacements d'observation et des cibles est obtenue à partir des valeurs z des entités 3D et interpolée à partir de la surface pour les entités 2D.

Les lignes 2D ont également un décalage par défaut de 1 ajouté à leur élévation pour élever les points au-dessus de la surface. Si l'entité a un champ OffsetA, sa valeur sera ajoutée à la hauteur du point d'observation. Si le champ OffsetB est présent, sa valeur sera ajoutée à la hauteur de la position cible.

Classe d'entités linéaires en sortie le long de laquelle la visibilité a été déterminée. Deux champs d'attribut sont créés. VisCode indique la visibilité le long de la ligne, 1 étant visible et 2 non visible. TarIsVis indique la visibilité de la cible, 0 étant non visible et 1 étant visible.

Une classe d'entités ponctuelles facultative identifiant l'emplacement de la première obstruction sur la ligne de visée de l'observateur vers sa cible.

Indique si la courbure de la terre doit être prise en compte pour l'analyse de la ligne de visée. Pour que cette option soit activée, la surface doit avoir une référence spatiale définie en coordonnées projetées avec des unités z définies.

  • COURBURE —La courbure de la terre sera prise en considération.
  • NO_CURVATURE —La courbure de la terre n'est pas prise en compte. C'est la valeur par défaut.

Indique si la réfraction atmosphérique doit être prise en compte lors de la génération d'une ligne de visée à partir d'une surface fonctionnelle. Cette option ne s'applique pas si des fonctionnalités multipatch sont utilisées.

  • RÉFRACTION — La réfraction atmosphérique sera prise en considération.
  • NO_REFRACTION —La réfraction atmosphérique n'est pas prise en compte. C'est la valeur par défaut.

Fournit une valeur à utiliser dans le facteur de réfraction. Le facteur de réfraction par défaut est de 0,13.

La tolérance z ou la résolution de la taille de la fenêtre du niveau de la pyramide du terrain qui sera utilisé par cet outil. La valeur par défaut est 0 ou pleine résolution.

Une entité multipatch qui peut définir des éléments obstruants supplémentaires, tels que des bâtiments. Les options de réfraction ne sont pas respectées pour cette entrée.


Résultats

L'ensemble de données pour l'échantillonnage comprenait 94 espèces endémiques (tableaux 2 et 3), dont 60 espèces enregistrées comme endémiques aux Ghâts occidentaux et au Sri Lanka (Gaonkar, 1996), 1 espèce endémique à la péninsule indienne et 33 sous-espèces signalées comme endémiques à la région. (Kunte, Nitin, & Basu, 2018).

Le nombre d'occurrences d'espèces variait de une à trente-huit et consistait uniquement en des points de présence. Dans l'ensemble, 393 observations d'espèces et de sous-espèces endémiques ont été enregistrées dans les 30 grilles au cours des 4 années. La répartition des 60 espèces/sous-espèces endémiques enregistrées au cours de l'étude a été cartographiée sur les grilles de l'étude (Figs. 3, 4, 5, 6 et 7).

une-je Cartes de répartition des papillons endémiques de la famille des Papilionidae dans la zone d'étude. une Troides minos. b Pachliopta pandiyana. c Pachliopta hector. Papilio liomédon. e Papilio dravidarum. F Papilio polymnestor. g Papilio bouddha. h Papilio crino. je Graphium sarpédon teredon. j Le graphium antiphate le naira. k Papilio helenus daksha. je Papilio paris tamilana

une-je Cartes de répartition des papillons endémiques de la famille des Pieridae dans la zone d'étude. une Eurema nilgiriensis. b Colias nilagiriensis. c Delias eucharis. Pareronia ceylanica. e Eurema andersonii shimai. F Appias indra shiva. g Appias lyncida latifasciata. h Pieris canidia canis. je Hebomoia glaucippe australis

une-z Cartes de répartition des papillons endémiques de la famille des Nymphalidae dans la zone d'étude. une Discophora lepida. b Léthé drypetis. c Mycalesis subdita. Mycalesis igilia. e Mycalèse patnia. F Zipoetis saitis. g Ypthima ceylonica. h Ypthima chenui. je Ypthima ypthimoides. j Cethosia nietneri. k Cirrochroa thaïs. je Euthalie nais. m Kallima horsfieldi. m Parantica nilgiriensis. o Idée malabarica. p Rohana parisatis atacinus. q Charaxes schreiber wardii. r Vindula erota saloma. s Dolpha evelina laudabalis. t Athyma selenophora kanara. vous Lassipe viraja kanara. v Parthenos sylvia virens. w Vanessa indica pholoé. X Mélanite phedima varaha. oui Mélanite zitenius gokala. z Mycalèse anaxies anaxies

une-h Cartes de répartition des papillons endémiques de la famille des Lycaenidae dans la zone d'étude. une Udara akasa. b Udara singalensis. c Celatoxie albidisca. Spindasis ictis. e Spindasis anormal. F Zesius chrysomallus. g Curetis thétis. h Curetis siva

une-e Cartes de répartition des papillons endémiques de la famille des Hesperidae dans la zone d'étude. une Sarangesa purendra. b Aéromachus pygmaeus. c Sovia hyrtacus. Pseudocoladénie dan dan. e Oriens concinna

Si l'on considère la répartition par famille des espèces endémiques enregistrées, les Papilionidae ont eu le plus grand nombre d'observations (194), suivis des Nymphalidae (116), des Pieridae (54), des Hesperidae (17) et des Lycenidae (12). Troides minos était l'espèce la plus observée (38 observations) et largement répandue dans 19 grilles (63,3 %). Les espèces qui étaient limitées aux zones de montagne et de haute montagne du pic Karimala à Parambikulam WLS/TR et Nelliampathy dans la FD de Nenmara comprennent Celatoxie albidisca, Udara akasa, U. singalensis, Curetis thétis, Eurema nilgiriensis, E. andersonii shimai, Colias nilagiriensis, Mélanite phedima varaha, Ypthima ceylonica, Y. chenui, Y. ypthimoides, Athyma selenophora kanara, Lassipe viraja kanara et Parantica nilgiriensis. Sovia hyrtacus a été enregistré uniquement à partir du Vazhachal FD alors que Kallima horsfieldi a été enregistré à partir de Vazhzachal FD et Peechi-Vazhani WLS. Espèces endémiques répandues comme Troides minos, Pachliopta hector et Delias eucharis ont été observés le long de transects situés près des agglomérations et des routes. Rohana parisatis atacinus, Parthenos sylvia virens et Graphium sarpédon teredon étaient des espèces de lisière de forêt tandis que Cirrocroa thais et Papilio polymnestor étaient fréquents à basse altitude. Vingt et un des 37 endémiques des Ghâts occidentaux (56 %), 18 des 24 endémiques des Ghâts occidentaux, du Sri Lanka et de l'Inde péninsulaire (75 %) et 21 des 33 sous-espèces endémiques (63 %) ont été observés au cours de la 4- période d'un an. Sept espèces endémiques ont été enregistrées dans la famille des Nymphalidae, suivies des Papilionidae (5), des Hesperidae (4), des Lycaenidae (3) et des Pieridae (2).

L'analyse des indicateurs a identifié dix-sept espèces indicatrices dont cinq, à savoir Cirrochroa thaïs, Papilio paris tamilana, Papilio helenus daksha, Parthenos sylvia virens et Mycalèse patnia étaient importants à p≤0,001 et les douze autres espèces étaient significatives à p≤0,05 (tableau 4). Dans le premier groupe, deux étaient endémiques des Ghâts occidentaux et du Sri Lanka tandis que trois étaient endémiques des Ghâts occidentaux au niveau de la sous-espèce. Une tendance intéressante et inattendue remarquée est que sur les dix-sept espèces indicatrices, cinq espèces étaient endémiques des Ghâts occidentaux, quatre étaient endémiques des Ghâts occidentaux et de la région du Sri Lanka et huit espèces étaient endémiques au niveau des sous-espèces. Est-ce qu'un plus grand nombre d'indicateurs endémiques au niveau de la sous-espèce laisse entrevoir des événements de spéciation subtils en cours ? Les cinq espèces les plus importantes étaient indicatives des habitats de Chinmony WLS, Peechi-Vazhani WLS, Parambikulam WLS/TR, Nenmara FD et Vazhachal FD. Le nombre de transects dans les emplacements ci-dessus qui avaient des observations de ces espèces était le suivant : Cirrochroa thaïs (15), Papilio paris tamilana (8), Papilio helenus daksha (19), Parthenos sylvia virens (17) et Mycalèse patnia (15). Les espèces endémiques indicatives de Chalakudy FD et Thrissur FD étaient Troides minos et Pachliopta hector qui étaient des espèces communes et répandues.

Le calcul de l'indice d'endémisme de l'espèce a permis d'identifier les emplacements ayant des implications de conservation plus élevées (Fig. 8). Lors de l'examen des valeurs de l'indice d'endémisme corrigé (CWEI), l'indice le plus élevé a été observé dans la grille 25 (CWEI—14,44) suivie des grilles 24 (CWEI—12,06) et 19 (CWEI—11,86). Seize grilles (3, 4, 5, 8, 9, 11, 12, 15, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 26, 28) ont des valeurs CWEI allant de 4,07 à 7,75 et sept grilles (1, 2 , 6, 7, 10, 27, 30) ont des valeurs CWEI comprises entre 2,07 et 3,89. Dans quatre grilles (13, 14, 16, 29), aucune espèce endémique n'a été enregistrée. Les grilles avec les valeurs les plus faibles étaient celles situées dans les zones des villes à forte activité humaine.


Syntaxe

Classe d'entités ponctuelles qui identifie les emplacements des observateurs.

Le nombre maximum de points autorisés est de 16.

Nombre d'unités x,y au sol dans une unité z de surface.

Le facteur z ajuste les unités de mesure des unités z lorsqu'elles sont différentes des unités x,y de la surface d'entrée. Les valeurs z de la surface d'entrée sont multipliées par le facteur z lors du calcul de la surface de sortie finale.

Si les unités x,y et z sont dans les mêmes unités de mesure, le facteur z est 1. Il s'agit de la valeur par défaut.

Si les unités x,y et z sont dans des unités de mesure différentes, le facteur z doit être défini sur le facteur approprié, sinon les résultats seront incorrects. Par exemple, si vos unités z sont des pieds et vos unités x,y sont des mètres, vous utiliserez un facteur z de 0,3048 pour convertir vos unités z de pieds en mètres (1 pied = 0,3048 mètre).

Permet de corriger la courbure de la terre.

  • FLAT_EARTH — Aucune correction de courbure ne sera appliquée. C'est la valeur par défaut.
  • CURVED_EARTH — La correction de courbure sera appliquée.

Coefficient de réfraction de la lumière visible dans l'air.

Raster en sortie au-dessus du niveau du sol (AGL).

Le résultat AGL est un raster où chaque valeur de cellule est la hauteur minimale qui doit être ajoutée à une cellule autrement non visible pour la rendre visible par au moins un observateur.

Les cellules qui étaient déjà visibles auront une valeur de 0 dans ce raster en sortie.

Valeur de retour

La sortie identifie exactement quels points d'observation sont visibles à partir de chaque emplacement de surface raster.


Déplacer les coordonnées xy en fonction d'une distance et d'un relèvement donnés à partir du transect

J'ai un bateau qui se déplace le long d'un transect, à la recherche d'animaux. Quelqu'un se tient sur le dessus du bateau, face vers l'avant, et enregistre la distance du bateau et le relèvement depuis l'avant du bateau lorsqu'un animal est vu. J'ai cette information ainsi que les coordonnées xy du bateau au point où l'animal a été vu. J'ai besoin d'obtenir les coordonnées xy de l'animal lui-même sur la base de ces informations.

Je n'ai pas le relèvement de la boussole d'origine du bateau, ce qui rend cela difficile, mais ce que j'ai, c'est la prochaine coordonnée GPS (xy) du bateau, à partir de laquelle je peux calculer un angle de départ. De cela, il devrait être possible d'ajouter ou de soustraire le relèvement auquel l'animal a été vu pour donner un angle normalisé qui peut être utilisé pour trouver les coordonnées xy de l'animal en utilisant la trigonométrie. Malheureusement, mes compétences en mathématiques ne sont pas tout à fait à la hauteur.

J'ai plusieurs centaines de points, je dois donc le mettre dans un script Python pour passer en revue tous les points.

En résumé, l'ensemble de données a :

X d'origine, Y d'origine, X d'extrémité (suivant), Y d'extrémité (suivant), Relèvement, Distance

EDIT : Désolé, j'étais pressé et je n'ai pas très bien expliqué cela.

Je vois qu'il y a 3 étapes à ce problème.

  1. Trouver le relèvement d'origine du transect
  2. Trouver le relèvement du point par rapport au transect
  3. Trouver les nouvelles coordonnées du point en fonction de cet angle et de cette distance normalisés du bateau au départ xy

Le code Python que j'avais à l'origine est ci-dessous, bien qu'il ne soit pas très utile - les chiffres donnés sont des exemples.


IntersectionObserver ne fonctionne pas dans Safari ou iOS

J'ai un morceau de code qui ajoute une classe CSS différente aux éléments selon qu'ils défilent dans ou hors de la fenêtre de haut ou de bas.

Il utilise l'Observateur d'intersection car il est censé gérer de grandes quantités d'éléments mieux que les événements de défilement.

Cependant, je rencontre deux problèmes avec ce code :

C'est étrange car l'IntersectionObserver devrait fonctionner correctement sur Safari et même les navigateurs mobiles sur iOS.

Vous pouvez trouver le code sur jsFiddle ou voir l'extrait ici :

Jusqu'à présent, j'ai deux indices sur ce qui pourrait causer ces problèmes:

  1. Dans la console du développeur Safari, il est indiqué qu'il y a une erreur de type entre les lignes 10 et 38 dans mon code JS
  2. J'ai remarqué que d'autres scripts définissant root: document ne fonctionnent pas sur iOS. Au lieu de cela, ils fonctionnent lors de la définition de root: null . Cependant, je ne peux pas utiliser root: null à cause de rootBounds . J'ai essayé d'envelopper mon html dans un div et de définir l'ID du div comme élément racine mais cela n'a pas fonctionné (voir ici).

Toute aide pour résoudre les deux problèmes est très appréciée. Cependant, veuillez considérer que je n'ai pas écrit le code ci-dessus et que je ne le comprends pas très bien.


Contexte

La couverture sanitaire universelle a été considérée comme un pilier du développement durable et de la sécurité mondiale [1]. Ainsi, les établissements liés à la santé devraient être universellement disponibles, accessibles, acceptables, appropriés et de bonne qualité (cadre AAAQ) [2]. En santé publique, il existe un lien direct entre la distance parcourue par les patients pour accéder à la santé et la réduction de la mauvaise santé et de la souffrance dans un pays [3]. Les patients ont tendance à utiliser davantage les établissements de santé s'ils sont situés à proximité que s'ils sont éloignés [4]. La question de la distance des patients aux centres est considérée comme l'un des principaux déterminants de l'utilisation des services de santé [5]. Dans les pays du tiers monde, la distance parcourue par les patients est généralement plus importante que dans les pays développés, où les établissements de santé sont plus accessibles. Cela a un impact important sur la qualité de vie de ces pays [5]. L'accessibilité aux soins est la capacité d'une population à obtenir un ensemble spécifié de services de santé [6]. Reflétant l'équilibre entre les caractéristiques et les attentes des prestataires et des clients, les soins de qualité ont été conceptualisés en quatre dimensions d'accès [7] : (1) l'accessibilité géographique - la distance physique ou le temps de trajet jusqu'à l'utilisateur potentiel (2) la disponibilité - avoir le type de soins adéquat pour ceux qui en ont besoin (3) accessibilité financière – volonté et capacité des utilisateurs à payer pour les services (4) acceptabilité – réponse des prestataires de services de santé aux attentes sociales et culturelles individuelles et des communautés en général. L'identification de différents niveaux d'accessibilité spatiale aux services de santé dans une certaine zone permet aux décideurs de comprendre les impacts de l'ouverture, de la fermeture, du changement de localisation ou de la modification des services offerts par les établissements existants [8].

Actuellement, plusieurs approches méthodologiques avancées sont utilisées pour estimer l'accessibilité à la santé, telles que les modèles de gravité, de densité de noyau et de bassin versant [9]. Cependant, les techniques conventionnelles et les plus courantes utilisées pour calculer l'accessibilité dans la recherche en santé publique restent la distance euclidienne et de réseau [4]. Les techniques de distance euclidienne décrivent la relation d'un emplacement à une source ou à un ensemble de sources sur la base de la distance en ligne droite [10]. La distance en réseau est le chemin de déplacement physique ou la route pour atteindre la destination [11]. La contrainte de la distance euclidienne est qu'elle ne prend pas en compte les barrières physiques aux déplacements et aux voies de transport, sous-estimant ainsi la distance réelle de déplacement [12, 13]. En raison du réseau routier clairsemé et des obstacles naturels, tels que l'eau et les montagnes, il n'est pas adéquat d'estimer l'accessibilité à l'aide des distances euclidiennes [14]. Au contraire, lorsque les réseaux routiers sont utilisés, l'accessibilité a tendance à être plus grande dans les endroits où il existe de nombreux bons réseaux routiers en combinaison avec la présence d'établissements de santé [15].

L'Organisation mondiale de la santé (OMS) suggère d'utiliser le temps de déplacement plutôt que la distance pour évaluer les services de santé car cette méthode prend en considération l'état des routes et des moyens de transport [16]. Il n'y a pas de plage de temps universellement acceptée pour permettre aux gens de voyager pour des soins médicaux. Certains auteurs considèrent que la plage de 30 min pour l'accès aux soins des patients est réduite [17]. D'autres affirment que les personnes vivant à plus de 45 min des établissements de santé sont plus susceptibles d'être marginalisées et il existe un groupe d'auteurs qui considèrent qu'une heure est suffisante (ce qui rejoint l'avis des ambulanciers [18]).

L'utilisation des SIG en santé publique a connu une croissance considérable en raison de la disponibilité de divers services et logiciels de technologie de l'information, et est actuellement considérée comme utile pour la compréhension et le traitement des problèmes de santé dans différentes zones géographiques [19]. Un nombre considérable d'études portant sur les mesures d'accès aux services de santé ont été développées en raison de la disponibilité des SIG dans les organisations de santé et de la disponibilité croissante de données spatiales désagrégées [20].

Le Mozambique est situé dans la région sud de l'Afrique et a des frontières avec la Tanzanie (au nord), le Malawi, la Zambie et le Zimbabwe (à l'ouest), ainsi qu'avec l'Afrique du Sud et le Swaziland (au sud). Le pays a une superficie de 799 380 km 2 , avec un long littoral oriental sur l'océan Indien (Fig. 1). La population totale estimée pour 2012 est de 23,4 millions, répartie dans 11 provinces, dont la ville de Maputo, qui a le statut de province [21]. Le Mozambique occupe la 180e position sur 188 pays dans l'indice de développement humain 2015, étant classé comme un pays à faible développement [22]. Plus de 70 % de la population vit en milieu rural et en dessous du seuil de pauvreté. Bien que l'agriculture soit la principale source d'alimentation et de revenus des ménages, la production au niveau des ménages est souvent insuffisante pour maintenir la sécurité alimentaire [23]. Les niveaux de pauvreté élevés du pays, la malnutrition chronique dans un contexte d'insécurité alimentaire marquée, le faible niveau d'éducation des femmes, le faible accès à l'eau potable et à l'assainissement insuffisant, et l'accès limité à des services de santé de qualité sont les principaux déterminants de l'état de santé et la charge de morbidité au Mozambique [24]. La situation épidémiologique du Mozambique est largement pré-transitionnelle, c'est-à-dire dominée par les maladies transmissibles, à savoir le paludisme, le VIH/SIDA, la diarrhée, les infections respiratoires aiguës et la tuberculose, mais avec une augmentation prononcée des maladies non transmissibles (maladies cardiovasculaires, traumatismes, cancers, etc.), notamment en milieu urbain [21].

Le renforcement des systèmes de santé et l'amélioration de l'accès équitable aux services de santé, le renforcement des capacités de gestion dans le secteur de la santé publique ainsi que l'extension de sa couverture sont les principales priorités stratégiques du pays [25]. Le système de santé au Mozambique est organisé en quatre niveaux, à savoir [26] : a) le niveau primaire, comprenant les centres de santé urbains et ruraux b) le niveau secondaire, comprenant les hôpitaux généraux, ruraux et de district c) le niveau tertiaire, comprenant les hôpitaux des capitales provinciales et d) le niveau quaternaire, représenté par les hôpitaux centraux de Beira, Nampula et Maputo et les Hôpitaux spécialisés. Le niveau primaire du système englobe un ensemble d'actions de base pour résoudre les problèmes les plus courants dans la communauté. Entre 70 et 80 % des problèmes qui alimentent la demande de soins de santé peuvent être résolus à ce niveau.

L'objectif de cet article est le niveau primaire des établissements de santé. Le niveau secondaire est plus différencié et développé, supportant les problèmes techniques et organisationnels du niveau primaire. Ce niveau résout des situations plus complexes que le niveau primaire, renvoyant à d'autres niveaux de soins (tertiaire et même quaternaire) la solution de situations qui dépassent le cadre de sa compétence. Les hôpitaux de niveau secondaire ont pour fonction secondaire de dispenser des soins et constituent le premier niveau de référence pour les patients qui ne peuvent trouver de solution à leurs problèmes de santé dans les centres de santé de leur zone d'influence. Les hôpitaux provinciaux fournissent des soins de santé tertiaires et sont le niveau de référence pour les patients qui ne peuvent pas trouver de solutions à leurs problèmes de santé dans les hôpitaux de district, ruraux et généraux, ainsi que pour les patients des HC situés à proximité de l'hôpital provincial, qui n'a ni un hôpital rural ni hôpital général vers lequel ils peuvent être référés. Le niveau quaternaire a une base régionale et nationale et est en charge des trois hôpitaux centraux existants dans les villes de Maputo, Beira et Nampula. Chacun de ces hôpitaux centraux est responsable d'un territoire national et des hôpitaux psychiatriques d'Infulene et de Nampula.

Il est émis l'hypothèse que le manque d'établissements de santé proches des personnes est un obstacle majeur à l'accès aux établissements de santé et peut entraver l'accès [27]. Des temps de trajet longs et des distances plus importantes peuvent amener les patients à ne pas renouveler la visite dans les établissements de santé [28].

La question de la distance et du temps en tant qu'obstacles aux services de santé n'a généralement pas été bien documentée au Mozambique. installations. De plus, il n'y a eu aucune tentative systématique d'analyser les effets des barrières de distance aux soins de santé au Mozambique. Cette étude cherche à combler ce manque de connaissances en mesurant l'accessibilité géographique aux installations de SC au Mozambique. Nous calculons la couverture spatiale du réseau d'installations primaires de HC existant à l'aide de deux scénarios de temps de trajet : la conduite et la marche. Nous estimons également le nombre de personnes à l'intérieur et à l'extérieur de 60 min d'un CS pour comprendre le degré d'accessibilité de la population mozambicaine au réseau de santé.


Évaluation d'un réseau routier animé basé sur le système d'information géographique et la syntaxe de l'espace

Les modèles d'analyse de graphiques axiaux et de visibilité sont combinés avec le SIG et la syntaxe spatiale pour étudier la relation correspondante entre le réseau routier et la vie urbaine spécifique à Hankou, en Chine, sur la base de trois échelles - ville, quartier et communauté, afin d'interpréter la structure cachée. de forme urbaine complexe à travers la logique spatiale du réseau routier. Dans cet article, une analyse quantitative est effectuée sur des paramètres sélectionnés dans la syntaxe spatiale, notamment l'intégration, le choix, la densité de la route et l'indice Ht. Le résultat indique qu'il existe une certaine corrélation entre ces paramètres. De plus, ces paramètres présentent également certains modèles changeants avec l'augmentation du rayon d'analyse. Les résultats révèlent que le réseau routier de Hankou présente une structure multi-hiérarchique et une intégralité spatiale à ces trois échelles. Cette caractéristique crée de la vitalité et de la diversité tout en maintenant la caractéristique d'intégralité de l'espace urbain. La recherche a révélé que le réseau de rues à l'échelle communautaire joue un rôle positif pour maintenir les quartiers en vie. C'est donc une stratégie importante pour maintenir la vitalité de l'espace urbain et réaliser la coordination et l'unification entre les parties et l'ensemble. Il est proposé dans cet article qu'un bon réseau de rues est un facteur clé pour faire avancer le contexte urbain de Hankou. Sans aucun doute, il mérite de réfléchir à la démolition à grande échelle de l'espace urbain existant, en particulier dans les zones historiques. Ensuite, l'article propose une stratégie de planification hiérarchiquement synergique basée sur l'analyse. Une plus grande attention devrait être accordée au réseau routier pour préserver la diversité, la continuité et l'intégrité, et enfin archiver le développement durable de manière holistique au sein d'une ville.

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