أكثر

كيف تجد المخزن المؤقت "الفارغ"؟


لذلك لدي خطوط (شبكة طرق) ومخازن حولهم. أحتاج إلى العثور على "bufers فارغة" التي فقدت سطورها (الصورة أدناه). تحتوي الخطوط على سمات عرض المخزن المؤقت ، ولكنها غير صحيحة في بعض الحالات (لا تتطابق مع المخزن المؤقت الفعلي مع). لذا فإن الإنشاء / المسح باستخدام مضلعات جديدة ليس خيارًا ، لأنه سيترك الكثير من مضلعات المهملات. يتم أيضًا حل المخازن المؤقتة في معظم الحالات.


هذه مجرد فكرة ستحتاج إلى مزيد من التجارب لأنها قد تكون معيبة؟

ماذا عن النظر إلى نوع من قيمة نسبة الطول / المحيط؟

تخيل أن لديك خطًا يبلغ طوله 10 أمتار وله مخزنه المؤقت الكامل الذي قمت بتخزينه بمقدار 2 متر ، فسيكون محيط المخزن المؤقت حوالي 20 مترًا. لذلك 10/20 = 0.5.

تخيل الآن أن لديك خطًا يبلغ طوله 25 مترًا في مخزن مؤقت على شكل حرف L تم إنشاؤه بواسطة خط متعدد الخطوط على شكل 50 مترًا ولم يكن لديك سوى جانب واحد منه ، مما يمنحك سيناريو نصف فارغ. سيكون لديك محيط 25 م / ~ 100 م = 0.25.

لذا ، فإن القيم القريبة من 0.5 هي مضلعات بخطوطها المركزية ، وستحتاج إلى اختبار قيمة القطع الجيدة.

مجرد فكرة…


هذه مجرد فكرة أخرى ، من خلال النظر إلى الزاوية المعاكسة لسؤالك ، للعثور على خطوط الوسط أولاً كما هو موضح بإحدى الطرق هنا ثم البحث عن ميزات الخط المطابقة. بالطبع سيعطي هذا النهج نتائج قوية إذا كانت خطوط الطريق في "مركز" المضلعات. ربما تساعدك إضافة المخازن المؤقتة الرقيقة ("مدى النحافة" مشكلة أخرى بالطبع) إلى ميزات الطريق الحالية ، والتي ستقدم تفاوتًا زائفًا ، في العثور على ميزات مماثلة من خلال النظر في مقدار الخط المركزي الذي يتم احتوائه بواسطة المخزن المؤقت .


الخلفية: غالبًا ما تستخدم الدراسات التي تُقدِّر الآثار الصحية للتعرض طويل الأمد لتلوث الهواء نهجًا من مرحلتين: بناء نماذج التعرض لتعيين حالات التعرض على المستوى الفردي ، والتي تُستخدم بعد ذلك في تحليلات الانحدار. يتطلب ذلك نمذجة تعرض دقيقة ومعالجة دقيقة لخطأ قياس التعرض.

الهدف: لتوضيح أهمية المحاسبة لخصائص نموذج التعرض في دراسات تلوث الهواء على مرحلتين ، نظرنا في دراسة حالة تستند إلى بيانات من دراسة متعددة الأعراق لتصلب الشرايين (MESA).

الطرق: قمنا ببناء نماذج التعرض المكاني الوطنية التي استخدمت المربعات الصغرى الجزئية و kriging العام لتقدير متوسط ​​التركيزات السنوية لأربعة مساءً2.5 المكونات: الكربون الأولي (EC) ، الكربون العضوي (OC) ، السيليكون (Si) ، والكبريت (S). توقعنا PM2.5 التعرض للمكونات لمجموعة MESA والارتباطات المقطعية المقدرة بسمك الطبقة الداخلية للشريان السباتي (CIMT) ، مع ضبط المتغيرات المشتركة الخاصة بالموضوع. قمنا بتصحيح خطأ القياس باستخدام طرق تم تطويرها مؤخرًا والتي تراعي البنية المكانية للتعرضات المتوقعة.

النتائج: كان أداء نماذجنا جيدًا ، مع التحقق من صحتها ص 2 قيم تتراوح من 0.62 إلى 0.95. أشارت تحليلات Naïve التي لم تأخذ في الاعتبار خطأ القياس إلى وجود ارتباطات ذات دلالة إحصائية بين CIMT والتعرض لـ OC و Si و S. أظهر EC و OC ارتباطًا مكانيًا ضئيلًا ، ولم يتغير الاستدلال المصحح من التحليل الساذج. عرض سطوح التعرض Si و S ارتباطًا مكانيًا ملحوظًا ، مما أدى إلى فترات ثقة مصححة (CIs) كانت أكبر بنسبة 50 ٪ من CIs الساذجة ، لكنها لا تزال ذات دلالة إحصائية.

الخلاصة: إن تأثير تصحيح خطأ القياس على استدلال التأثير الصحي متوافق مع درجة الارتباط المكاني في أسطح التعرض. يجب مراعاة خصائص نموذج التعرض عند إجراء التحليلات الوبائية لتلوث الهواء على مرحلتين لأن استنتاج التأثير الصحي الساذج قد يكون غير مناسب.

الاقتباس: Bergen S، Sheppard L، Sampson PD، Kim SY، Richards M، Vedal S، Kaufman JD، Szpiro AA. 2013. نموذج تنبؤ وطني للجسيمات الدقيقة2.5 التعرض للمكونات وقياس الخطأ - استدلال الأثر الصحي المصحح. منظور الصحة البيئية 121: 1017-1025 http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1206010

مقدمة

تم توثيق العلاقة بين تلوث الهواء والنتائج الصحية الضارة بشكل جيد (بوب وآخرون ، 2002 Samet وآخرون ، 2000). تركز العديد من الدراسات على الجسيمات ، وخاصة الجسيمات 2.5 ميكرومتر في القطر الديناميكي الهوائي (PM2.5) (Kim et al. 2009 Miller et al.2007). الآثار الصحية ل PM2.5 قد تعتمد على خصائص الجسيمات ، بما في ذلك الشكل ، أو القابلية للذوبان ، أو الأس الهيدروجيني ، أو التركيب الكيميائي (Vedal et al. ، في الصحافة) ، ويمكن أن يساعد فهم أعمق لهذه التأثيرات التفاضلية في إرشاد السياسة. أحد التحديات في تقييم تأثير المكونات الكيميائية المختلفة للجسيمات الدقيقة2.5 في دراسة علم الأوبئة هو الحاجة إلى تعيين حالات التعرض للمشاركين في الدراسة بناءً على بيانات المراقبة من مواقع مختلفة (أي البيانات غير المتوافقة مكانياً). عند القيام بذلك للعديد من المكونات ، يجب تبسيط إجراء التنبؤ ليكون عمليًا. مهما كانت خوارزمية التنبؤ ، فإن استخدام التعرضات المقدرة بدلاً من التعرض الحقيقي يؤدي إلى حدوث خطأ في القياس في التحليل الوبائي اللاحق. نحن هنا نصف نموذج تنبؤ مرن وفعال يمكن تطبيقه على نطاق وطني لتقدير مستويات التعرض طويل المدى للملوثات المتعددة والتي تنفذ الطرق الحالية لتصحيح خطأ القياس في النموذج الصحي.

تتضمن الأساليب الحالية لتعيين حالات التعرض انحدار استخدام الأراضي (LUR) مع المتغيرات المشتركة لنظام المعلومات الجغرافية (GIS) (Hoek et al. 2008) و kriging الشامل ، والذي يستغل أيضًا البنية المكانية المتبقية (Kim et al. 2009 Mercer et al. 2011) . غالبًا ما تتوفر المئات من المتغيرات المشتركة لنظم المعلومات الجغرافية المرتبطة بالمرشح ، مما يستلزم إجراء تقليل الأبعاد. تشمل طرق الاختيار المتغيرة التي تم أخذها في الاعتبار في الأدبيات البحث الشامل والاختيار التدريجي والانكماش بواسطة "اللاسو" (Mercer et al. 2011 Tibshirani 1996). ومع ذلك ، تميل طرق الاختيار المتغيرة إلى أن تكون مكثفة من الناحية الحسابية ، وربما تكون مجدية عند النظر في ملوث واحد ولكن سرعان ما تصبح غير عملية عند وضع تنبؤات لملوثات متعددة. البديل الأكثر انسيابية هو انحدار المربعات الصغرى (PLS) الجزئي (Sampson et al. 2009) ، والذي يجد عددًا صغيرًا من التوليفات الخطية لمتغيرات GIS التي تفسر بشكل أكثر فاعلية التباين في التركيزات المقاسة. تقلل هذه المجموعات الخطية من المساحة المتغيرة إلى بُعد أصغر بكثير ويمكن استخدامها بعد ذلك كبنية متوسطة في LUR أو نموذج kriging العالمي بدلاً من المتغيرات المشتركة GIS الفردية. يوفر هذا مزايا استخدام جميع المتغيرات المشتركة لنظام المعلومات الجغرافية والقضاء على عمليات الاختيار المتغيرة التي قد تستغرق وقتًا طويلاً.

يؤدي استخدام التعرضات المتوقعة من البيانات المكانية المنحرفة بدلاً من التعرض الحقيقي في النماذج الصحية إلى حدوث خطأ في القياس قد يكون له آثار على ^ βx، معامل الفائدة التقديري للنموذج الصحي (Szpiro et al. 2011b). قد يؤدي خطأ بيركسون الذي ينشأ من تجانس سطح التعرض الحقيقي إلى تضخيم SE لـ ^ βx. ينتج الخطأ الشبيه بالخطأ الكلاسيكي عن تقدير معلمات نموذج التنبؤ وقد ينحاز إلى ^ βx بالإضافة إلى تضخيم SE الخاص به. تمت مناقشة طرق Bootstrap لضبط تأثيرات خطأ القياس بواسطة Szpiro et al. (2011 ب).

نقدم هنا دراسة حالة لتوضيح نهج شامل للنمذجة الوبائية لتلوث الهواء على مرحلتين ، والتي تتضمن نمذجة التعرض في المرحلة الأولى والنمذجة الصحية التي تتضمن تصحيح أخطاء القياس في المرحلة الثانية. نحن نبني نماذج التعرض الوطنية باستخدام PLS و kriging الشامل ، ونستخدمها لتقدير متوسط ​​التركيزات طويلة الأجل لأربعة أنواع كيميائية من الجسيمات الدقيقة.2.5- الكربون العنصري (EC) ، والكربون العضوي (OC) ، والسيليكون (Si) ، والكبريت (S) - تم اختياره ليعكس مجموعة متنوعة من PM2.5 المصادر وعمليات التكوين (Vedal et al. ، تحت الطبع). بعد تطوير نماذج التعرض ، نشتق تنبؤات للدراسة متعددة الأعراق لتصلب الشرايين (MESA). تُستخدم هذه التنبؤات كمتغيرات مشتركة ذات أهمية في التحليلات الصحية لتقييم الارتباطات بين سماكة الطبقة الداخلية للشريان السباتي (CIMT) ، وهو مقياس تحت الإكلينيكي لتصلب الشرايين ، والتعرض للجسيمات الدقيقة.2.5 عناصر. نحن نطبق طرق تصحيح أخطاء القياس لمراعاة حقيقة أن التعرضات المتوقعة بدلاً من التعرض الحقيقي يتم استخدامها في هذه النماذج الصحية. نناقش نتائجنا وآثارها فيما يتعلق بتأثير الارتباط المكاني في أسطح التعرض على الارتباطات المقدرة بين حالات التعرض والنتائج الصحية.

بيانات المراقبة. تم جمع بيانات عن EC و OC و Si و S لبناء النماذج الوطنية. تتألف هذه البيانات من متوسطات سنوية من 2009-2010 كما تم قياسها بواسطة المراقبة المشتركة بين الوكالات للبيئات المرئية المحمية (IMPROVE) وشبكة الأنواع الكيميائية (CSN) التابعة لوكالة حماية البيئة الأمريكية (US EPA 2009). شاشات IMPROVE هي شبكة وطنية تقع في الغالب في المناطق النائية. توجد شاشات CSN في مناطق حضرية أكثر. توفر هاتان الشبكتان بيانات موزعة بالتساوي في جميع أنحاء الولايات الـ 48 الأدنى (الشكل 1).

شكل 1 مواقع شاشات IMPROVE و CSN وتوقع المتوسط ​​الوطني للجسيمات2.5 تركيزات المكون من نماذج التنبؤ النهائي. (أ) EC ، (ب) OC ، (ج) سي و (د) S. Insets تظهر توقعات لسانت بول ، مينيسوتا.

تم تضمين جميع شاشات IMPROVE و CSN التي تحتوي على 10 نقاط بيانات على الأقل كل ربع سنة وبحد أقصى 45 يومًا بين القياسات في تحليلاتنا. تم حساب متوسط ​​قياسات Si و S خلال 1 يناير 2009-31 ديسمبر 2009. تتألف مجموعة بيانات EC / OC من قياسات من 204 شاشات IMPROVE و CSN متوسطها خلال 1 يناير 2009-31 ديسمبر 2009 ، وقياسات من 51 مراقب CSN متوسطها خلال 1 مايو 2009-30 أبريل 2010. استخدمنا الفترة الأخيرة لأن بروتوكول القياس المستخدم من قبل شاشات CSN قبل 1 مايو 2009 كان غير متوافق مع بروتوكول شبكة IMPROVE. مقارنة القيم المتوسطة خلال 1 مايو 2009 - 30 أبريل 2010 مع متوسطها خلال 1 يناير 2009 - 31 ديسمبر 2009 تشير إلى اختلاف بسيط بين الفترات الزمنية (البيانات غير معروضة). تم تحويل المتوسطات السنوية إلى الجذر التربيعي قبل النمذجة.

المتغيرات الجغرافية. كان ما يقرب من 600 LUR متغيرًا متاحًا لجميع مواقع المراقبة والموضوعات. تضمنت هذه المسافات إلى الطرق A1 و A2 و A3 [رموز فئة ميزات التعداد (CFCCs US Census Bureau 2013)] ، والتي تقيس مستوى الغطاء النباتي في محيط جهاز الرصد. طرق CFCC A1 هي طرق سريعة محدودة الوصول A2 و A3 هي طرق رئيسية أخرى مثل الطرق السريعة في المقاطعات والولاية بدون وصول محدود (Mercer et al. 2011). بالنسبة لـ NDVI ، تم الحصول على سلسلة من 23 صورة أقمار صناعية مركبة خاصة بالشاشة لمدة 16 يومًا ، وتم حساب متوسط ​​وحدات البكسل داخل مخزن مؤقت معين لكل صورة. أدرجت PLS النسب المئوية 25 و 50 و 75 من هذه المتوسطات الـ 23. تم أيضًا تضمين متوسط ​​متوسطات صورة "موسم الغطاء النباتي المرتفع" (المُعرَّفة على أنها 1 أبريل - 30 سبتمبر) ومتوسطات "موسم الغطاء النباتي المنخفض" (1 أكتوبر - 31 مارس). تمت معالجة المتغيرات الجغرافية مسبقًا للتخلص من المتغيرات المشتركة LUR التي كانت متجانسة جدًا أو أكثر عرضة للاستخدام. على وجه التحديد ، استبعدنا المتغيرات ذات القيم المتطابقة & gt 85٪ ، والمتغيرات ذات القيم المتطرفة الأكثر تطرفًا و GT 7. قمنا بتسجيل جميع متغيرات المسافة واقتطاعها عند 10 كم ، وقمنا بحساب متغيرات المسافة "المجمعة" الإضافية مثل الحد الأدنى للمسافة إلى الرئيسي الطرق والمسافة إلى أي ميناء. ثم خضعت هذه المتغيرات المجمعة لنفس معايير الاشتمال. تم توسيط جميع المتغيرات المشتركة المختارة وقياسها بواسطة SDs الخاصة بها.

مجموعة MESA. MESA هي دراسة سكانية بدأت في عام 2000 ، مع مجموعة تتكون من 6814 مشاركًا من ست مدن أمريكية: لوس أنجلوس وكاليفورنيا سانت بول ومينيسوتا شيكاغو وإلينوي ونستون سالم ونورث كارولينا نيويورك ونيويورك وبالتيمور ، ماريلاند. تم استهداف أربع مجموعات عرقية / عرقية: أبيض ، أمريكي صيني ، أمريكي من أصل أفريقي ، وهسباني. كان جميع المشاركين خاليين من أمراض القلب والأوعية الدموية التي تم تشخيصها من قبل الطبيب عند الدخول. [للحصول على تفاصيل إضافية حول دراسة MESA ، انظر Bild et al. (2002).] تم استخدام هؤلاء المشاركين أيضًا في الدراسة متعددة الأعراق لتصلب الشرايين وتلوث الهواء (MESA Air) ، وهي دراسة ثانوية لـ MESA بتمويل من وكالة حماية البيئة الأمريكية لدراسة العلاقة بين التعرض المزمن لتلوث الهواء وتطور المرض تحت الإكلينيكي. أمراض القلب والأوعية الدموية (كوفمان وآخرون 2012). تمت الموافقة على دراسات MESA و MESA Air من قبل مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) في كل موقع ، بما في ذلك IRBs في جامعة كاليفورنيا ، لوس أنجلوس (لوس أنجلوس ، كاليفورنيا) ، جامعة كولومبيا (نيويورك ، نيويورك) ، جون هوبكنز الجامعة (بالتيمور ، ماريلاند) ، وجامعة مينيسوتا (مينيابوليس سانت بول ، مينيسوتا) ، وجامعة ويك فورست (وينستون سالم ، نورث كارولاينا) ، وجامعة نورث وسترن (إيفانستون ، إلينوي). أعطت جميع المواد موافقة خطية مستنيرة.

اخترنا نقطة نهاية CIMT في MESA كنتيجة صحية لدراسة الحالة الخاصة بنا. تم قياس CIMT ، وهو مقياس تحت الإكلينيكي لتصلب الشرايين ، عن طريق الموجات فوق الصوتية من النوع B باستخدام ماسح GE Logiq (GE Healthcare ، Wauwatosa ، WI) ، وتم تحديد نقطة النهاية كمقاييس CIMT للجدار الأيمن البعيد التي أجريت خلال اختبار MESA 1 ، والذي استغرق مكان خلال 2000-2002 (Vedal وآخرون ، في الصحافة). لقد أخذنا في الاعتبار 5،501 مشاركًا في MESA الذين خضعوا لمقاييس CIMT أثناء الاختبار 1 ، استند تحليلنا إلى 5298 مشاركًا في MESA الذين لديهم مقاييس CIMT أثناء الاختبار 1 وبيانات كاملة لجميع المتغيرات المشتركة النموذجية المختارة.

أساليب

تضمنت المرحلة الأولى من نهج المرحلتين بناء نماذج التعرض باستخدام PLS كمتغيرات مشتركة في نماذج kriging العالمية. استخدمنا التحقق المتقاطع (CV) لتحديد عدد درجات PLS ، وتحديد مدى موثوقية التنبؤات من كل نموذج تعرض ، وتقييم مدى وجود الهيكل المكاني لكل ملوث. تضمنت مرحلة النمذجة الصحية للنهج المكون من مرحلتين النماذج الصحية التي نلائمها وطرق تصحيح أخطاء القياس التي استخدمناها. [للحصول على عرض تقني أكثر تفصيلاً ، انظر Bergen et al. (2012).]

نماذج التنبؤ المكاني. الرموز. دع Xر* تشير إلى ن* × 1 متجه للتركيزات المحولة ذات الجذر التربيعي الملحوظة في مواقع المراقبة R * the ن* × ص مصفوفة المتغيرات الجغرافية في مواقع المراقبة Xر ال ن × 1 متجه لتركيزات محولة للجذر التربيعي غير معروف في مواقع الموضوع غير المرصودة و R ن × ص مصفوفة المتغيرات الجغرافية في مواقع الموضوع. لاحظ أنه بالنسبة لنماذج التعريض لدينا ، Xر* و Xر متغيرات تابعة ، و R * و R متغيرات مستقلة. استخدمنا PLS لتحليل R * إلى مجموعة من التركيبات الخطية بأبعاد أصغر بكثير من R *. خاصة،

هنا ، H هو ص × ك مصفوفة الأوزان للمتغيرات الجغرافية ، و T * هو ن* × ك مصفوفة مكونات أو درجات PLS. هذه الدرجات عبارة عن مجموعات خطية من المتغيرات الجغرافية التي تم العثور عليها بطريقة تزيد من التباين بين Xر* وجميع التركيبات الخطية الممكنة لـ R *. قد يلاحظ المرء أوجه التشابه بين تحليل PLS والمكونات الرئيسية (PCA). على الرغم من أن الطريقتين متشابهتان من حيث أنهما طريقتان لتقليل الأبعاد ، إلا أن الدرجات من PLS تزيد من التباين المشترك بين Xر* وجميع التركيبات الخطية المحتملة الأخرى لـ R * ، في حين يتم اختيار الدرجات من PCA لشرح قدر الإمكان التباين المشترك لـ R *. [لمزيد من التفاصيل انظر Sampson et al. (2013)]. ثم يتم اشتقاق درجات PLS في المواقع غير المراقبة على أنها T = RH.

بمجرد الحصول على درجات PLS T و T * للموضوع ومواقع المراقبة ، على التوالي ، افترضنا النموذج المشترك التالي للتعرضات غير المرصودة والملاحظة:

هنا α هو متجه لمعاملات الانحدار لدرجات PLS و و* نكون ن × 1 و ن* × 1 متجهات الأخطاء ، على التوالي. افترضت نماذج التعرض الأولية الخاصة بنا أن مصطلحات الخطأ أظهرت ارتباطًا مكانيًا يمكن نمذجته باستخدام متغير kriging تم تحديده بواسطة متجه من المعلمات θ⊇ = (τ 2 ، σ 2 ، ϕ) (Cressie 1992). الكتلة الكتلة ، τ 2 ، يمكن تفسيرها على أنها مقدار التباين في التعرض للتلوث الذي لا يتم تفسيره من خلال البنية المكانية ، يمكن تفسير العتبة الجزئية ، 2 ، على أنها مقدار التباين الذي يتم تفسيره بواسطة الهيكل المكاني والمدى ، ، يمكن تفسيره على أنه أقصى مسافة بين موقعين لا يمكن اعتبارهما مرتبطين مكانيًا بعدهما. لقد قدرنا هذه المعلمات ومعاملات الانحدار α عبر أقصى احتمال للملف الشخصي. بمجرد تقدير هذه المعلمات ، حصلنا على تنبؤات في مواقع غير خاضعة للمراقبة بأخذ متوسط ​​Xر شرطي على Xر* ومعلمات نموذج التعرض المقدرة. نظرًا لأن طرق تصحيح أخطاء القياس لدينا تعتمد على نموذج تعرض محدد بشكل صحيح ، فقد حرصنا على اختيار أفضل مخطط متغير kriging لنمذجة بياناتنا. قمنا في البداية بملاءمة المتغيرات الأسية لجميع الملوثات الأربعة وفحصنا ما إذا كانت مخططات المتغير المقدر تتناسب مع المتغير التجريبي جيدًا. إذا بدا أنها غير مناسبة بشكل جيد ، فقد قمنا بفحص المتغيرات الكروية والمكعبة. يتناسب المتغير الأسي جيدًا مع EC و OC و S ، ولكنه يوفر ملاءمة سيئة لـ Si (البيانات غير معروضة). لذلك قمنا بفحص المتغيرات المكعبة والكروية ووجدنا أن المتغير الكروي قدم ملاءمة أفضل بكثير واستخدمناه لنمذجة Si في نماذج التعرض الخاصة بنا.

بالمقارنة مع نماذج kriging الأولية الخاصة بنا ، فقد استنتجنا أيضًا تنبؤات من PLS وحدها دون تركيب متغير kriging. هذا مشابه لنموذج LUR الخالص ولكن باستخدام درجات PLS بدلاً من المتغيرات الجغرافية الفعلية. بالنسبة لهذا التحليل ، تم افتراض أن و η * مستقلين ، وتم تقدير α باستخدام المربعات الصغرى المناسبة لانحدار Xر* على T *. ثم تم اشتقاق تنبؤات PLS فقط في المواقع غير المرصودة كقيم ملائمة من هذا الانحدار باستخدام درجات PLS في مواقع الموضوع.

اختيار السيرة الذاتية والطراز. استخدمنا سيرة ذاتية 10 أضعاف (Hastie et al.2001) لتقييم دقة التنبؤ بالنماذج ، لتحديد عدد مكونات PLS لاستخدامها في نماذج التنبؤ النهائية ، ولمقارنة التنبؤات التي تم إنشاؤها باستخدام PLS فقط مع نماذجنا الأولية ، والتي استخدمت كل من PLS و kriging العام. تم تعيين البيانات بشكل عشوائي إلى 1 من 10 مجموعات. تم حذف مجموعة واحدة ("مجموعة اختبار") ، واستخدمت المجموعات المتبقية ("مجموعة تدريب") لتلائم النموذج وتوليد تنبؤات مجموعة الاختبار. لعبت كل مجموعة دور مجموعة الاختبار حتى تم الحصول على تنبؤات لمجموعة البيانات بأكملها. في كل تكرار ، تم اتخاذ الخطوات التالية للتحقق من صحة نماذجنا الأولية (تم اتباع خطوات مماثلة لاشتقاق تنبؤات تم التحقق من صحتها والتي استخدمت PLS فقط):

كان PLS مناسبًا باستخدام مجموعة التدريب ، و ك تم احتساب الدرجات لمجموعة الاختبار ، لـ ك = 1. 10.

تم تقدير معلمات kriging العالمية θ والمعاملات α عبر أقصى احتمال للملف الشخصي باستخدام مجموعة التدريب. الأول ك تتوافق درجات PLS مع T * في المعادلة 1 من أجل ك = 1. 10.

تم اشتقاق التنبؤات باستخدام الأول ك مكونات PLS و kriging العالمي المقابل ، باستخدام معلمات kriging المقدرة من مجموعة التدريب.

استخدمنا حزمة R لتناسب PLS. تم إجراء kriging العالمي باستخدام الحزمة R. تم اختيار أفضل النماذج أداءً من بين النماذج التي استخدمت كل من PLS و kriging بناءً على جذر متوسط ​​الخطأ التربيعي للتنبؤ (RMSEP) وما يقابله من جذر تم التحقق من صحته. ص 2. لمجموعة البيانات مع ن* الملاحظات والتنبؤات المقابلة ، يتم إعطاء الصيغ لمقاييس الأداء هذه بواسطة

هذه المقاييس حساسة للقياس وفقًا لذلك ، فهي مفيدة لتقييم أداء النموذج لملوث معين ولكن ليس لمقارنة النماذج عبر الملوثات.

النمذجة الصحية. نموذج المرض. تم استخدام نماذج الانحدار الخطي متعدد المتغيرات لتقدير تأثيرات كل PM فردي2.5 التعرض للمكونات على CIMT. كل نموذج تضمن PM واحد2.5 المكون جنبًا إلى جنب مع ناقل المتغيرات المشتركة الخاصة بالموضوع. لنفترض أن Y هو الموجه 5298 × 1 للنتائج الصحية للمشاركين البالغ عددهم 5298 مشاركًا في التحليل ، والمتجه 5298 × 1 لتنبؤات التعرض على المقياس غير المحول ، و Z مصفوفة من الإرباكات المحتملة. افترضنا وجود علاقات خطية بين Y ، والتعرضات الحقيقية ، و Z ، ونلائم المعادلة التالية عبر المربعات الصغرى العادية (OLS):

ه(ص) = β0 + دبليوβx + ضβض. [4]

تصحيح خطأ القياس. كان النموذج في المعادلة 4 مناسبًا باستخدام التعريضات المتوقعة W بدلاً من التعريضات الحقيقية كمتغير مشترك للفائدة. يقدم استخدام التنبؤات بدلاً من التعرض الحقيقي في النمذجة الصحية مصدرين لخطأ القياس الذي يحتمل أن يؤثر على سلوك ^ βx. ينشأ خطأ مشابه لـ Berkson من تنعيم سطح التعرض الحقيقي ويمكن أن يؤدي إلى تضخيم SE لـ ^ βx. ينشأ خطأ يشبه الخطأ الكلاسيكي من تقدير معلمات نموذج التعرض α و. من المحتمل أن يؤدي الخطأ الكلاسيكي إلى تضخيم SE لـ ^ βx ويمكن أن يؤدي أيضًا إلى تحيز تقدير النقاط. قمنا بتنفيذ عملية تمهيد المعلمة ، وهي طريقة فعالة لتقييم وتصحيح آثار خطأ القياس. [انظر Szpiro et al. (2011 ب) لمزيد من المعلومات الأساسية والتفاصيل.]

استخدمنا معلمة تمهيد التشغيل في سياق التنبؤات التي تستخدم كل من PLS و kriging العام ، سيكون النهج مشابهًا جدًا إذا تم استخدام PLS وحده (على الرغم من أننا لم ننفذ هذا التصحيح هنا).

تقدير كثافة أخذ العينات لـ ^ α و ^ θ بتوزيع طبيعي متعدد المتغيرات.

إلى عن على ي = 1. ب عينات التمهيد

محاكاة تعرضات التمهيد الجديدة "المرصودة" في مواقع المراقبة من المعادلة 1 والنتائج الصحية من المعادلة 4.

عينة معلمات نموذج التعرض الجديد ومن كثافة أخذ العينات المقدرة في الخطوة 1 ، باستخدام مصفوفة تغاير ثابتة مضروبة في عددية λ ≥ 0. λ يتحكم في تباين (^ αي, ^ θي): كلما كانت أكبر ، زاد تباين (^ αي, ^ θي).

استخدم النتائج الصحية المحاكاة ومعلمات نموذج التعرض المعينة حديثًا لاشتقاق Wي.

احسب ^ βس ، ي باستخدام Wي بواسطة OLS.

دع E.λ(^ βx ب) تشير إلى المتوسط ​​التجريبي لـ ^ βس ، ي. يتم تعريف التحيز المقدر على أنه تحيزλ(^ βx) = هλ(^ βx يكون0(^ βx ب) مع تقدير التأثير المقابل المصحح للانحياز βس ، λ تصحيح = ^ βx-تحيزλ(^ βx).

تقدير bootstrap SE كـ

لتنفيذنا للمعلمة bootstrap ، قمنا بتعيين ب = 30000 و = 1.

الهدف من تمهيد المعلمة هو تقريب خصائص أخذ العينات المتأثرة بخطأ القياس ^ βx سيتم تقدير ذلك إذا أجرينا تحليلنا المكون من مرحلتين مع العديد من الإنجازات الفعلية لملاحظات المراقبة ومجموعات البيانات الصحية للموضوع. وفقًا لذلك ، تقدم لنا الخطوة 2 (أ) ب "الإنجازات" الجديدة لبياناتنا. بالنسبة إلى λ⊇ = 1 ، تفسر الخطوة 2 (ب) الخطأ الكلاسيكي عن طريق إعادة تشكيل معلمات نموذج التعرض. الخطوة 2 (ج) تأخذ في الاعتبار الخطأ الشبيه بـ Berkson من خلال تنعيم سطح التعرض الحقيقي. الخطوة 2 (د) ثم تحسب ب جديد ^ βس ، ي، خصائص أخذ العينات التي تضمنت جميع مصادر أخطاء القياس. مقارنة هذه مع متوسط ​​التمهيد ^ βس ، ي المشتق باستخدام معلمات نموذج التعرض الثابت (أي ، = 0) يعطينا تقريبًا للتحيز الناجم عن الخطأ الشبيه بالخطأ الكلاسيكي (الخطوة 3) ، وتقارب SD التجريبية SE التي تمثل كلا مصدري خطأ القياس (الخطوة 4).

قمنا أيضًا بتنفيذ معلمة تمهيد التشغيل لـ λ = 0. وهذا يعادل "التمهيد المعياري الجزئي" الذي وصفه Szpiro et al. (2011b) ، والذي يفسر الخطأ الشبيه بـ Berkson فقط لأن سطح التعريض لا يزال أملسًا ، ولكن مع معلمات ثابتة.

السمة المرغوبة في تمهيد المعلمة هي القدرة على "ضبط" مقدار الخطأ الكلاسيكي من خلال تغيير ، مما يسمح لنا بالتحقيق في كيفية التباين في توزيع أخذ العينات لـ (^ αي, ^ θي) يؤثر على انحياز ^ βx. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في تحسين تقديرات تحيز التمهيد الخاصة بنا عن طريق استقراء المحاكاة (SIMEX) (Stefanski and Cook 1995). (للحصول على معلومات إضافية حول نهجنا في SIMEX ونتائج تطبيقه على بيانات MESA ، انظر المواد التكميلية ، الصفحات 2-3 والشكل S1.)

نتائج

بيانات. بيانات المراقبة. يوضح الجدول 1. متوسط ​​تركيزات الملوثات الأربعة وفقًا لشبكة المراقبة. تميل تركيزات EC و OC المقاسة بواسطة شاشات CSN إلى أن تكون أعلى من التركيزات المقاسة بواسطة شاشات IMPROVE. كان متوسط ​​تركيزات Si و S التي تم قياسها بواسطة شاشات CSN أعلى أيضًا من متوسطات IMPROVE ، ومع ذلك ، بالنسبة إلى SDs الخاصة بهم ، لم تكن الاختلافات بين شاشات CSN و IMPROVE في تركيزات Si و S كبيرة مثل الاختلافات بين تركيزات EC و OC.

الجدول 1 بيانات موجزة لتركيزات التلوث المرصودة (يعني ± SD) في شبكات المراقبة للتركيزات المتوقعة (يعني ± SD) لمجموعة MESA في الامتحان 1 وملخصات متغيرات LUR المختارة.

المتغيرات المشتركةتحسنCSNكل الشاشاتطيران ميسا
مواقع (ن)190982885501
EC (ميكروغرام / م 3)0.19±0.180.66±0.240.37±0.300.74±0.18
OC (ميكروغرام / م 3)0.93±0.552.23±0.711.43±0.882.17±0.36
سي (نانوغرام / م 3)0.16±0.120.10±0.090.14±0.110.09±0.03
S (ميكروغرام / م 3)0.41±0.270.69±0.250.51±0.290.78±0.15
مواقع & lt150m إلى طريق A1 [ن (%)]4 (2)3 (3)7 (2)249 (6)
مواقع & lt150m إلى طريق A3 [ن (%)]36 (19)43 (44)79 (27)2,763 (50)
متوسط ​​المسافة إلى بالاتصالات (م)4,6961271,235302
أوكار فرقعة متوسطة أ (الأشخاص / ميل 2)3805203,496
NDVI ب150140146137
الاختصارات: مراكز تجارية ، أو مراكز تجارية أو خدمية ، أوكار ، أو كثافة سكانية. أ الأشخاص لكل ميل مربع لمجموعة / مجموعة التعداد التي ينتمي إليها جهاز الرصد / الموضوع. ب القيمة المتوسطة لمتوسطات مؤشر NDVI الصيفي ضمن مساحة عازلة تبلغ 250 مترًا.

المتغيرات الجغرافية. تم سرد المتغيرات الجغرافية التي استخدمناها في الجدول 2. تم استخدام معظم هذه المتغيرات لنمذجة جميع الملوثات الأربعة ، ولكن ليس كلها. تم استخدام المتغيرات التالية لنمذجة Si و S ولكن ليس EC و OC: PM2.5 و PM10 الانبعاثات والجداول والقنوات داخل منطقة عازلة بطول 3 كم ، واستخدامات أخرى للأراضي الحضرية أو المبنية داخل منطقة عازلة تبلغ 400 متر ، وبحيرات داخل منطقة عازلة بطول 10 كم ، ومجمعات صناعية وتجارية داخل منطقة عازلة بطول 15 كم ، ومراعي عشبية داخل عازلة 3 كم. من ناحية أخرى ، تم استخدام المتغيرات التالية لنمذجة EC و OC ولكن ليس Si و S: استخدام الأراضي الصناعية في حدود 1 و 1.5 كم.

الجدول 2 المتغيرات المشتركة LUR (اختصارات الشكل 2) و (عند الاقتضاء) أحجام المخزن المؤقت المتغير الذي جعله من خلال المعالجة المسبقة واعتبرها PLS.

اختصاروصف متغيرأحجام العازلة
المسافة إلى الميزات طريق A1 أغير متوفر
أقرب طريق أغير متوفر
مطار أغير متوفر
مطار كبير أغير متوفر
ميناء أغير متوفر
الساحل أ ، بغير متوفر
مركز تجاري أو خدمي أغير متوفر
طريق السكك الحديدية أغير متوفر
ساحة السكة الحديدية أغير متوفر
وبالتالي2وبالتالي2 الانبعاثات ج30 كم
مساء2.5مساء2.5 ج ، د30 كم
مساء10مساء10 ج ، د30 كم
رقمxرقمx ج30 كم
سكانالكثافة السكانية500 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 2 كم ، 2.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
NDVI - الشتاءمتوسط ​​الشتاء250 م ، 500 م ، 1 كم ، 2.5 كم ، 5 كم ، 7.5 كم ، 10 كم
NDVI - الصيفمتوسط ​​الصيف250 م ، 500 م ، 1 كم ، 2.5 كم ، 5 كم ، 7.5 كم ، 10 كم
NDVI – Q75النسبة المئوية الخامسة والسبعون250 م ، 500 م ، 1 كم ، 2.5 كم ، 5 كم ، 7.5 كم ، 10 كم
NDVI – Q50النسبة المئوية الخمسون250 م ، 500 م ، 1 كم ، 2.5 كم ، 5 كم ، 7.5 كم ، 10 كم
NDVI – Q25النسبة المئوية الخامسة والعشرون250 م ، 500 م ، 1 كم ، 2.5 كم ، 5 كم ، 7.5 كم ، 10 كم
المواصلاتالنقل والمجتمعات والمرافق750 م ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
انتقالالمناطق الانتقالية15 كم
مجرىالجداول والقنوات3 كم د ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
شجيرةشجيرة وفرشاة المراعي1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
سكنيسكني400 م ، 500 م ، 750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
حضرية أخرىحضري أو عمراني آخر400 م د ، 500 م ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
نطاق مختلطالمراعي المختلطة3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
غابة مختلطةأراضي الغابات المختلطة750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
بحيراتبحيرات د10 كم
صناعيصناعي1 كم ه 1.5 كيلومتر ه ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
الصناعة / بالاتصالاتمجمعات صناعية وتجارية د15 كم
نطاق عشبالمراعي العشبية3 كم د ، 5 كم ، 10 كم
أخضرأرض غابات دائمة الخضرة400 م ، 500 م ، 750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
غابةأراضي الغابات المتساقطة الأوراق750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
ا & قتصاصالأراضي الزراعية والمراعي400 م ، 500 م ، 750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
بالاتصالاتتجاري وخدمي500 م ، 750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم ، 10 كم ، 15 كم
أ 23المسافة الإجمالية للطرق A2 و A3 داخل المنطقة العازلة100 م ، 150 م ، 300 م ، 400 م ، 500 م ، 750 م ، 1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم
أ 1المسافة الإجمالية للطرق A1 داخل المنطقة العازلة1 كم ، 1.5 كم ، 3 كم ، 5 كم
تم استخدام معظم المتغيرات في كل من الأربعة PM2.5 نماذج المكونات ومع ذلك ، فقد اختار إجراء المعالجة المسبقة بعض المتغيرات لـ EC و OC التي لم يتم اختيارها لـ Si و S ، والعكس صحيح لأن مواقع مراقبة EC و OC لم تكن متطابقة مع مواقع Si و S. أ مقطوع عند 25 كم وسجل10 تحول. ب سجل10 والقيم غير المحولة على حد سواء متضمنة. ج أطنان في السنة من الانبعاثات من الأكوام الطويلة. د متغير يستخدم لنمذجة Si ، S فقط. ه متغير يستخدم لنمذجة EC و OC فقط.

يتم عرض توزيعات المتغيرات الجغرافية المختارة وفقًا لشبكة المراقبة ومواقع MESA في الجدول 1. على الرغم من وجود عدد قليل نسبيًا من الشاشات التي تنتمي إلى IMPROVE أو CSN ضمن 150 مترًا من طريق A1 ، كانت هناك نسبة أكبر من شاشات CSN ضمن 150 مترًا من طريق A3 (44٪) من شاشات IMPROVE (19٪) ، بما يتوافق مع وضع شاشات CSN في مواقع حضرية أكثر مقارنة بشاشات IMPROVE (الجدول 1). كانت المسافة المتوسطة للمراكز التجارية والخدمية أصغر بكثير بالنسبة لشاشات CSN (127 مترًا مقابل 4696 مترًا) ، وكان متوسط ​​الكثافة السكانية أكبر بكثير لشاشات CSN (805 أشخاص / ميل 2) مقارنة بشاشات IMPROVE (3 أشخاص فقط / ميل 2). كانت قيم NDVI الصيفية المتوسطة في حدود 250 مترًا أصغر قليلاً بالنسبة لشاشات CSN مقارنة بشاشات IMPROVE ، بما يتوافق مع وضع شاشات IMPROVE في مناطق أكثر خضرة. كانت التوزيعات المتغيرة الجغرافية بين مواقع المشاركين في MESA أكثر اتساقًا مع شاشات CSN ، كما هو واضح بشكل خاص بالنسبة لعدد المواقع & lt 150 مترًا من طريق A3 ومتوسط ​​الكثافة السكانية (الجدول 1). أشارت مخططات الكثافة للمتغيرات المشتركة الجغرافية للرصد والمواقع الموضوعية إلى تداخل ملحوظ لجميع المتغيرات الجغرافية (البيانات غير معروضة) ، مما يشير إلى أن الاختلافات في المتغيرات الجغرافية بين المراقبة ومواقع MESA كانت متسقة مع تركيز موضوعات MESA في المواقع الحضرية ، وليس الاستقراء خارج منطقتنا. بيانات.

مجموعة MESA. يتم تلخيص توزيع المتغيرات المشتركة في النموذج الصحي بين المشاركين في مجموعة MESA في الجدول 3. متوسط ​​CIMT (0.68 ± 0.19 مم) متوسط ​​العمر (62 ± 10 سنوات) الجنس (52٪ أنثى) العرق (39٪ أبيض ، 12٪ صيني أمريكي ، 27) تم تحديد النسبة المئوية للأمريكيين من أصل أفريقي ، و 22٪ من أصل إسباني) والحالة (44٪ حالة ارتفاع ضغط الدم و 15٪ استخدام الستاتين) من خلال الاستبيان (بيلد وآخرون ، 2002). أقامت أعلى نسبة من المشاركين في لوس أنجلوس (19.7٪) ، لكن التوزيع عبر المدن الست كان متجانسًا تمامًا. تم تضمين 5298 مشاركًا فقط مع بيانات كاملة لجميع المتغيرات المشتركة النموذجية المحددة المدرجة في الجدول 3 في التحليل.

الجدول 3 المتغيرات المشتركة الخاصة بالموضوع لمجموعة MESA المستخدمة في النمذجة الصحية.

عاملنيعني ± SD أو٪
سيمت5,5010.68±0.19
العمر (بالسنوات)5,50161.9±10.1
الوزن (رطل)5,501173.0±37.5
الطول (سم)5,501166.6±10.0
الخصر (سم)5,50097.8±14.1
مساحة سطح الجسم (م 2)5,5011.9±0.2
مؤشر كتلة الجسم (كجم / م 2)5,50128.2±5.3
DBP5,49971.8±10.3
الجنس
أنثى2,87252.2
ذكر2,62947.8
العنصر
أبيض (قوقازي)2,16839.4
صيني امريكي67512.3
أسود (أمريكي من أصل أفريقي)1,45926.5
أصل اسباني1,19921.8
موقع
وينستون سالم87816.0
نيويورك86715.8
بالتيمور77614.1
سانت بول ومينيابوليس89916.3
شيكاغو99818.1
لوس أنجلوس1,08319.7
تعليم
المدرسة الثانوية غير مكتملة91616.7
أكملت المدرسة الثانوية99118.0
بعض الكليات1,57128.6
الكلية المنجزة2,01036.5
مفقود130.2
الدخل السنوي
& اللفتنانت 12000 دولار56610.3
$12,000–24,9991,02218.6
$25,000–49,9991,54328
$50,000–74,99990116.4
& GT. 75000 دولار1,27123.1
مفقود1983.6
ارتفاع ضغط الدم
رقم3,10656.5
نعم2,39543.5
استخدام الستاتين
رقم4,68185.1
نعم81714.9
مفقود30.1

نماذج التنبؤ المكاني. تقييم النموذج. النماذج المختارة المقابلة لأدنى من التحقق من صحتها ص 2 جميع استخدامات PLS و kriging العالمي. لجميع الأربعة مساء2.5 بالنسبة لجميع أرقام درجات PLS ، فإن kriging يحسن دقة التنبؤ ، كما هو موضح بواسطة ص 2 و RMSEP لنماذج التنبؤ المختارة المطابقة لأفضل أداء PLS فقط ونماذج PLS + kriging العالمية (الجدول 4). مقارنة ص 2 مع أو بدون kriging العام يشير إلى أن EC و OC لم تتحسن كثيرًا عن طريق kriging ، في حين أن kriging العالمي حسّن دقة التنبؤ لـ Si وحتى أكثر من ذلك بالنسبة لـ S. يدعم أيضًا تنبؤات محسنة بالتجانس المكاني عن طريق kriging. بالنسبة للنطاق الثابت ، تشير القيم الأصغر لهذه النسبة إلى أن التركيزات في المواقع القريبة تتلقى وزنًا أكبر عند kriging. نرى هذه العلاقة في الجدول 4 حيث كان τ 2 / σ 2 كبيرًا عندما لم تفعل kriging العالمي القليل لتحسين دقة التنبؤ ، وصغيرة جدًا عندما ساعد kriging العام في تحسين دقة التنبؤ.

الجدول 4 تم التحقق من صحة R 2 و RMSEP لكل مكون من مكونات الجسيمات الدقيقة2.5، لكل من النماذج الأولية ونماذج PLS للمقارنة فقط ، ومعلمات kriging المقدرة من الاحتمالية الملائمة على مجموعة البيانات الكاملة لكل ملوث.

تصحيحنموذجECOCسيس
3 درجات PLS2 نقاط PLS2 نقاط PLS2 نقاط PLS
ص 2 رجاء فقط0.790.600.360.63
PLS + المملكة المتحدة0.820.690.620.95
RMSEPرجاء فقط0.110.220.100.13
PLS + المملكة المتحدة0.100.200.080.05
معلمات المملكة المتحدة المقدرة(τ 2) أ0.00740.02510.00430.0007
(σ 2) ب0.00250.01990.00860.0251
(φ) ج4133042,7892,145
(τ 2/2)2.961.260.50.03
المملكة المتحدة ، kriging العالمي. أ الكتلة الصلبة المستخدمة في kriging. ب عتبة جزئية تستخدم في kriging. ج النطاق المستخدم في kriging.

كتحليل الحساسية ، أجرينا أيضًا السيرة الذاتية باستخدام تقديرات التعرض للشاشة الأقرب. كان أداء هذه الطريقة سيئًا للغاية بالنسبة لـ EC و OC (ص 2 s من 0 و 0.06 ، على التوالي) ، سيئة نسبيًا لـ Si (ص 2 = 0.36) ، ولكن أداؤها جيدًا بالنسبة لـ S (ص 2 = 0.88).

تفسير PLS.يوضح الشكل 2 المتغيرات الجغرافية التي كانت الأكثر أهمية لشرح تنوع الملوثات. على وجه التحديد ، يلخص الشكل 2 ص × 1 متجه م ، المتجه بحيث Rm يساوي 5298 تعريض متنبأ باستخدام PLS فقط. يمثل كل عنصر من عناصر m وزنًا لمتغير جغرافي مطابق. تشير العناصر الإيجابية في m (أي القيم & gt 0 في الشكل 2) إلى أن القيم الأعلى للمتغير الجغرافي كانت مرتبطة بالتعرض المرتفع المتوقع ، وكلما زادت القيمة المطلقة للعنصر بالمتر ، زادت مساهمة المتغير الجغرافي المقابل في التنبؤ بالتعرض.

الشكل 2 معاملات ملاءمة PLS ، حيث تصف المعاملات ارتباطات كل متغير جغرافي مع التعرض لـ (أ) EC ، (ب) OC ، (ج) سي و (د) S. يمثل حجم كل دائرة حجمًا متغيرًا للمخزن المؤقت ، مع وجود دوائر أكبر تشير إلى مخازن مؤقتة أكبر.تمثل كل دائرة مغلقة لـ "المسافة إلى العنصر" ميزة مختلفة (مدرجة في الجدول 2): طريق A1 ، أقرب طريق ، مطار ، مطار كبير ، ميناء ، خط ساحلي ، مركز تجاري أو خدمة ، سكة حديدية ، ساحة سكك حديدية. يشار إلى الاختصارات المتغيرة وأحجام المخزن المؤقت في الجدول 2. تم استخدام معظم المتغيرات الموضحة هنا لنمذجة جميع الملوثات الأربعة ، ولكن ليس كلها. كانت المتغيرات المستخدمة لنمذجة Si و S ولكن ليس EC و OC هي انبعاثات PM2.5 و PM10 ، والجداول والقنوات داخل منطقة عازلة بطول 3 كم ، أو استخدامات حضرية أخرى أو أراضي مبنية داخل منطقة عازلة 400 متر ، وبحيرات ضمن 10- مجمعات عازلة ، صناعية وتجارية داخل منطقة عازلة بطول 15 كم ، ومراعي عشبية داخل منطقة عازلة بطول 3 كم. المتغيرات المستخدمة لنمذجة EC و OC ولكن ليس Si و S كانت استخدامًا صناعيًا للأراضي في حدود 1 و 1.5 كم.

ارتبطت الكثافة السكانية بقيم أكبر متوقعة لجميع الملوثات ، خاصة بالنسبة لـ EC و OC و S. S. NDVI ، استخدام الأراضي الصناعية ، والانبعاثات ، ومتغيرات طول الخط كانت مرتبطة بشكل إيجابي مع جميع حالات التعرض باستثناء Si ، في حين أن جميع متغيرات المسافة إلى الميزات كانت مرتبطة سلبًا بجميع حالات التعرض باستثناء Si. كانت متغيرات NDVI أكثر أهمية للتنبؤ بـ OC و S مما كانت عليه في EC. بالنسبة لـ Si ، يبدو أن NDVI ومتغيرات استخدام الأراضي الانتقالية هي الأكثر إفادة للتنبؤ ، حيث يرتبط مؤشر NDVI بشكل سلبي واستخدام الأراضي الانتقالي بشكل إيجابي مع التعرض للسيليكون. يبدو أن المسافة إلى الميزات مفيدة لجميع الملوثات الأربعة.

تنبؤات التعرض. يوضح الشكل 1 التركيزات المتوقعة في جميع أنحاء الولايات المتحدة ، مع توضيح التفاصيل الدقيقة لسانت بول ، مينيسوتا. كانت تنبؤات EC و OC أعلى بكثير في وسط المناطق الحضرية ، وتشتت بسرعة أكبر من المراكز الحضرية. كانت تنبؤات S عالية عبر ولايات الغرب الأوسط والشرقية وفي منطقة لوس أنجلوس ، وأقل في السهول والجبال. كانت تنبؤات Si منخفضة في معظم المناطق الحضرية ، ومرتفعة في الدول الصحراوية.

كان متوسط ​​تركيزات التعرض EC و OC المتوقعة للمشاركين في MESA 0.74 ± 0.18 و 2.17 ± 0.36 ميكروغرام / م 3 ، على التوالي (الجدول 1). كان متوسط ​​تركيزات التعرض المتوقعة لـ Si و S 0.09 ± 0.03 نانوغرام / م 3 و 0.78 ± 0.15 ميكروغرام / م 3 ، على التوالي.

النماذج الصحية. النتائج من النموذج الصحي الساذج الذي لم يتضمن أي تصحيح لأخطاء القياس ، بالإضافة إلى النتائج من النموذج الصحي الذي تضمن تقديرات النقاط المصححة للتمهيد و SEs لـ ^ βx، في الجدول 5. أشار التحليل الساذج إلى ارتباطات إيجابية مهمة (ص & lt 0.05) من CIMT مع OC و Si و S. كان هناك أيضًا ارتباط إيجابي ولكن غير مهم بين CIMT و EC. لم يتم تغيير SEs للتأثيرات الصحية EC و OC تقريبًا عند تنفيذ تصحيح خطأ القياس ، في حين أن SEs المصححة للتمهيد لـ Si و S كانت أكبر بحوالي 50 ٪ من تقديراتها الساذجة. كانت التحيزات المقدرة الناتجة عن خطأ القياس الشبيه بالكلاسيكية صغيرة جدًا لدرجة أنها غير مثيرة للاهتمام من منظور علم الأوبئة لأن تقديرات النقاط لجميع الملوثات الأربعة بعد تنفيذ تصحيح خطأ القياس لم تتغير إلى ثلاث منازل عشرية.

الجدول 5 تقدر النقاط ± SEs و 95٪ CIs للملوثات المختلفة ، باستخدام تحليل ساذج ومع تصحيح التمهيد لخطأ القياس في المتغير المشترك للاهتمام.

مساء2.5 مكونالتحليل / التصحيحβ̂x أ ± SE95٪ CI
EC (ميكروغرام / م 3)ساذج0.001±0.014–0.03, 0.03
PB ، ب λ = 00.001±0.015–0.03, 0.03
PB ، λ = 10.001±0.015–0.03, 0.03
OC (ميكروغرام / م 3)ساذج0.025±0.0080.01, 0.04
PB ، λ = 00.025±0.0080.01, 0.04
PB ، λ = 10.025±0.0080.01, 0.04
سي (نانوغرام / م 3)ساذج0.408±0.0810.25, 0.57
PB ، λ = 00.408±0.1260.16, 0.66
PB ، λ = 10.408±0.1270.16, 0.66
S (ميكروغرام / م 3)ساذج0.055±0.0170.022, 0.088
PB ، λ = 00.055±0.0250.006, 0.104
PB ، λ = 10.055±0.0250.006, 0.104
تقديرات النقاط هي تقديرات الزيادة في CIMT لزيادة وحدة واحدة في كل ملوث. أ في حالة λ = 1 ، β̂x يشير إلى التقدير المصحح لأي تحيز من الخطأ الكلاسيكي. ب يشير PB إلى النتائج من تمهيد المعلمة الذي تم تنفيذه بقيمة معينة من λ.

مناقشة

ملخص. يتضمن نهجنا الشامل المكون من مرحلتين لتقدير الآثار طويلة المدى للتعرض لتلوث الهواء نموذج تنبؤ وطني لتقدير التعرض للجسيمات الفردية.2.5 مكونات وتصحيح خطأ القياس في التحليل الوبائي باستخدام منهجية تفسر كميات مختلفة من التركيب المكاني في أسطح التعرض. في دراسة حالة لأربعة مكونات للجسيمات الدقيقة2.5 والارتباطات المصححة لخطأ القياس بين هذه المكونات و CIMT في مجموعة MESA ، كانت SEs المصححة المقابلة للملوثات التي أظهرت بنية مكانية كبيرة (أي Si و S) أكبر بنسبة 50 ٪ من التقديرات الساذجة ، في حين كانت تقديرات SE المصححة لـ EC و OC تشبه إلى حد بعيد التقديرات الساذجة.

نماذج التعرض الوطنية. وجدنا أن النهج الوطني لنمذجة التعرض معقول ويعمل بشكل جيد من حيث دقة التنبؤ. أدت نماذجنا العامة PLS + kriging إلى التحقق من صحتها ص 2 ≤ 0.95 (للتنبؤ بتركيزات S) و 0.62 (للتنبؤ Si) لأي من PM2.5 عناصر. أدى استخدام kriging إلى تحسين التحقق من الصحة ص 2 لجميع الملوثات الأربعة مقارنة بالنماذج التي تستخدم PLS فقط ، على الرغم من أن التحسن لم يكن متساويًا في جميع الملوثات الأربعة. هذه النتائج مفيدة من حيث فهم الطبيعة المكانية لأسطح التعرض لدينا. بالنسبة لـ EC و OC ، فإن ص تم تحسين 2 فقط بمقدار 0.09 عند استخدام kriging مقارنةً باستخدام PLS وحده ، مما يشير إلى القليل من البنية المكانية واسعة النطاق في هذه الملوثات. بالنسبة لـ Si ، فإن ص 2 تحسن من 0.36 إلى 0.62 وللحصول S من 0.63 إلى 0.95. يشير هذا إلى أن S (وبدرجة أقل Si) لديها بنية مكانية كبيرة واسعة النطاق كان kriging قادرًا على استغلالها. بالنسبة لجميع الموديلات ، تم تحسين استخدام kriging ص 2 ، مما يشير إلى عدم فقد أي دقة تنبؤ (ومن المتوقع اكتساب قدر كبير جدًا ، عند وجود البنية المكانية) باستخدام PLS + kriging العام بدلاً من استخدام PLS وحده. تشير نتائجنا أيضًا إلى أن نماذج التعريض مثل تلك التي قمنا ببنائها قد تكون مفضلة في كثير من الحالات على الأساليب الأبسط مثل الاستيفاء الأقرب للشاشة. أنتجت نماذجنا عبر التحقق من صحة ص 2 التي كانت أعلى من نهج الشاشات الأقرب ، وتشير نتائجنا إلى أنه ما لم يكن هناك بنية مكانية كبيرة في سطح التعرض ، فقد يتم فقد قدر كبير من دقة التنبؤ عند استخدام نهج الشاشات الأقرب.

استخدمنا النمذجة ذات المرحلتين بدلاً من النمذجة المشتركة للتعرض والصحة لأسباب متنوعة. الأول عملي: النمذجة المشتركة مكثفة من الناحية الحسابية ، لذا فإن نهجنا المكون من مرحلتين مرغوب فيه بشكل خاص عند نمذجة ملوثات متعددة. قد تكون النمذجة المشتركة أيضًا أكثر حساسية للقيم المتطرفة في البيانات الصحية. تستجيب النمذجة ذات المرحلتين أيضًا بشكل حدسي أكثر في سياق نمذجة النتائج الصحية المتعددة لأنها تحدد تعرضًا واحدًا لكل مشارك يمكن استخدامه بعد ذلك لنمذجة عدد من النتائج الصحية المختلفة. من ناحية أخرى ، فإن النمذجة المشتركة ستحدد مستويات مختلفة من الملوث نفسه اعتمادًا على النتيجة الصحية التي يتم نمذجتها.

دراسة حالة وبائية. في دراسة الحالة هذه ، ركزنا على الساعة الرابعة مساءً2.5 المكونات المختارة لاكتساب نظرة ثاقبة لمصادر أو ميزات الجسيمات الدقيقة2.5 التي قد تساهم في تأثيرات PM2.5 على أمراض القلب والأوعية الدموية. تم اختيار EC و OC كعلامات للانبعاثات الأولية من عمليات الاحتراق ، مع تضمين OC أيضًا مساهمات من الأيروسولات العضوية الثانوية المتكونة من التفاعلات الكيميائية الجوية. تشكلت بشكل ثانوي من التفاعلات الكيميائية الجوية (Vedal et al. ، في الصحافة). الآليات التي يتم من خلالها التعرض للجسيمات الدقيقة2.5 أو م2.5 المكونات تنتج تأثيرات القلب والأوعية الدموية مثل تصلب الشرايين ليست مفهومة جيدًا ، على الرغم من اقتراح العديد من الآليات (Brook et al. 2010). [لمناقشة الدراسات الأخرى التي تبحث في تأثيرات هذه الملوثات ، انظر Vedal et al. (في الصحافة).]

يثير الأداء الضعيف نسبيًا لاستيفاء الشاشات الأقرب لـ EC و OC و Si مخاوف بشأن الاستدلالات الوبائية بناءً على التنبؤات المستمدة من تلك الطريقة. بالنسبة إلى S ، الملوث الوحيد الذي أجريت عليه نماذجنا وأقرب جهاز استيفاء بشكل مماثل ، كانت الزيادة المقدرة في CIMT لزيادة التعرض بمقدار وحدة واحدة بناءً على استيفاء الشاشات الأقرب 0.074 ± 0.018 ، مقارنة بالاستدلال الساذج الذي تم إجراؤه باستخدام التنبؤات من نماذج التعريض لدينا (0.055 ± 0.017). ومع ذلك ، لا توجد طريقة لتصحيح خطأ القياس باستخدام هذه الطريقة ، وهي ميزة مهمة أخرى لنماذجنا.

أشارت تحليلات الصحة الساذجة المستندة إلى تنبؤات التعرض من نماذجنا الوطنية إلى ارتباطات مهمة لـ CIMT مع زيادات بمقدار وحدة واحدة في متوسط ​​OC و Si و S ، ولكن ليس EC. أدى استخدام المعلمة التمهيدية لحساب خطأ القياس وتصحيحه إلى وجود SEs أكبر بشكل ملحوظ و CIs أوسع لـ Si و S ومع ذلك ، لا تزال OC و Si و S مرتبطة بشكل كبير بـ CIMT حتى بعد تصحيح خطأ القياس.

تصحيح خطأ القياس. بالنسبة إلى EC و OC ، كان استخدام PLS وحده كافياً لعمل تنبؤات دقيقة ، في حين أن التسوية المكانية من kriging العالمي حسنت بشكل كبير دقة التنبؤ لـ Si و S. وبالتالي فليس من قبيل المصادفة أن تقديرات SE المصححة للتمهيد لـ EC و OC لم تتغير من التقديرات الساذجة ، في حين كانت تقديرات SE المصححة لـ Si و S أكبر بحوالي 50 ٪ (و 95 ٪ CIs الناتجة أوسع بنسبة 50 ٪) من تقديراتها الساذجة. حقيقة أن تنبؤات التعرض EC و OC مستمدة في الغالب من نماذج PLS فقط ، والتي افترضت وجود مخلفات مستقلة ، تشير إلى أن الخطأ الشبيه بـ Berkson كان تقريبًا خطأ Berkson (أي مستقل عبر الموقع) ، والذي تم حسابه بشكل صحيح بواسطة تقديرات SE ساذجة. من ناحية أخرى ، تم تجانس أكثر بكثير لـ Si و S ، مما تسبب في الارتباط المكاني في الفرق المتبقي بين التعرض الحقيقي والمتوقع. وفقًا لذلك ، فإن SEs التي تفسر خطأ بيركسون بشكل صحيح في هذين الملوثين يتم تضخيمها لأن الأخطاء المرتبطة في التنبؤات تترجم إلى مخلفات مرتبطة في نموذج المرض لا يتم حسابها من خلال تقديرات SE ساذجة (Szpiro وآخرون 2011b). حقيقة أن تقديرات SE من تمهيد المعلمة باستخدام λ = 1 (والتي تمثل خطأ بيركسون الشبيه بالكلاسيكي) واستخدام λ = 0 (الذي يفسر فقط خطأ يشبه Berkson) كانت متشابهة جدًا تشير إلى أن كانت تقديرات SE المصححة الأكبر على الأرجح نتيجة لخطأ مشابه لخطأ Berkson. لم يشر أي من تحليلات أخطاء القياس لدينا إلى أن أي تحيز مهم كان ناتجًا عن الخطأ الكلاسيكي.

القيود واعتبارات النموذج. على الرغم من أن نماذج التعرض الخاصة بنا كانت تعمل بشكل جيد ، إلا أنه لا يزال هناك مجال لتحسين دقة التنبؤ ، خاصة بالنسبة لنماذج EC و OC و Si ، التي تم التحقق من صحتها بشكل متقاطع ص 2 التي يمكن تحسينها. بالنسبة لهذه النماذج ، من الممكن أن يساعد تضمين متغيرات جغرافية إضافية في PLS في تحسين أداء النموذج. تشمل الأمثلة مصادر حرق الأخشاب داخل منطقة عازلة معينة لتركيزات EC و OC ، أو مصادر الغبار والرمل للسيليكون. هذه المتغيرات المشتركة غير متوفرة حاليًا في قواعد البيانات الخاصة بنا. علاوة على ذلك ، على الرغم من أنه من الممكن تفسير المتغيرات الفردية في مكونات PLS (الشكل 2) ، يجب النظر إلى هذه التفسيرات بحذر لأن تضمين العديد من المتغيرات المشتركة المترابطة يمكن أن يؤدي إلى ارتباطات واضحة غير بديهية وعكس ما قد يكون متوقع علميا. أخيرًا ، لا تأخذ PLS في الاعتبار التفاعلات أو التركيبات غير الخطية للمتغيرات الجغرافية ، والعوامل التي يمكن أن تحسن أداء النموذج.

التداعيات والتوجهات المستقبلية. تظهر نتائجنا أن التحقيق الدقيق لخصائص نموذج التعرض يمكن أن يساعد في توضيح الآثار المترتبة على التحليلات الوبائية اللاحقة التي تستخدم حالات التعرض المتوقعة. كما لاحظ Szpiro وآخرون. (2011a) ، فإن الإطار الشامل الذي يعتبر الهدف النهائي للنمذجة الصحية يبدو أكثر جاذبية من التعامل مع نماذج التعرض كما لو كانت موجودة من أجلها. يعتبر هذا التحليل بمثابة مثال من شأنه أن يوجه الجهود المستمرة من قبل مجموعتنا والآخرين لبناء واستخدام نماذج التنبؤ بالتعرض الأكثر ملاءمة للدراسات الوبائية.

استند استدلالنا الوبائي على نموذج صحي واحد لكل ملوث. قد يكون المرء مهتمًا بشكل معقول بكيفية تأثير الملوثات المتعددة على الصحة معًا. ومع ذلك ، فإن الأدبيات الحالية لتصحيح أخطاء القياس لا تتناول النماذج التي تستخدم العديد من الملوثات المتوقعة مثل التعرض. تعمل مجموعتنا حاليًا على طرق لمواجهة هذا التحدي.

المواد التكميلية

(2.4 ميجا بايت) PDF انقر هنا للحصول على ملف بيانات إضافي.

نشكر المراجعين الثلاثة على تعليقاتهم المفيدة.

تم دعم البحث في هذا المنشور بمنح T32ES015459 و P50ES015915 و R01ES009411 من المعهد الوطني لعلوم الصحة البيئية التابع للمعاهد الوطنية للصحة (NIH). تم تقديم دعم إضافي من خلال جائزة لجامعة واشنطن في إطار مبادرة سمية مكونات الجسيمات الوطنية لمعهد الآثار الصحية ووكالة حماية البيئة الأمريكية (EPA) ، اتفاقية المساعدة RD-83479601-0 (مراكز أبحاث الهواء النظيف). تم تطوير هذا المنشور بموجب اتفاقية المساعدة البحثية لبرنامج STAR (العلوم لتحقيق النتائج) ، RD831697 ، الممنوحة من وكالة حماية البيئة الأمريكية. الآراء الواردة في هذه الوثيقة هي فقط آراء جامعة واشنطن ، ولا تصادق وكالة حماية البيئة الأمريكية على أي منتجات أو خدمات تجارية مذكورة في هذا المنشور. يتم إجراء الدراسة متعددة الأعراق لتصلب الشرايين (MESA) ودعمها من قبل المعهد الوطني للقلب والرئة والدم (NHLBI) بالتعاون مع محققي MESA. يتم توفير الدعم لـ MESA من خلال عقود NHLBI N01HC-95159 حتى N01HC95169 و UL1RR024156. يتم تمويل MESA Air من خلال منحة STAR RD831697 التي تقدمها وكالة حماية البيئة الأمريكية.

محتوى هذا العمل هو مسؤولية المؤلفين فقط ولا يمثل بالضرورة وجهات النظر الرسمية للمعاهد الوطنية للصحة.

يعلن المؤلفون أنه ليس لديهم مصالح مالية متنافسة فعلية أو محتملة.


& # 39t التحويل من المخزن المؤقت BYTE إلى صورة cv :: Mat

لذلك لدي مشكلة في تحويل المخزن المؤقت BYTE إلى صورة (cv :: Mat). أحاول قراءة فيديو في الوقت الفعلي من كاميرا بعيدة ، وحصلت على عنصرين ، مؤشر إلى المخزن المؤقت وحجم المخزن المؤقت ، وأحتاج إلى تحويل ذلك إلى صورة cv :: Mat حتى أتمكن من عرضها باستخدام السيرة الذاتية :: imshow. حاولت استخدام:

لكنها لا تعمل ولدي هذا الخطأ:

عندما أحاول التحويل مباشرة بدون وظيفة imdecode مثل هذا:

أحصل على صورة ولكن لا يمكنني عرضها ، لذا يستمر البرنامج في العمل دون فعل أي شيء.

هل يمكن لأي شخص مساعدتي من فضلك حول كيفية التحويل من مؤشر BYTE العازلة إلى صورة cv :: Mat

يتم الإعلان عن المخزن المؤقت على النحو التالي: BYTE * Buffer يتم الإعلان عن الوظيفة التي أحصل على المخزن المؤقت منها على هذا النحو

حيث: lRealHandle: معالجة المراقبة في الوقت الحقيقي dwDataType:

pBuffer: المخزن المؤقت لبيانات رد الاتصال. سيتم استدعاء البيانات ذات الطول المختلف وفقًا لنوع البيانات المختلفة. يتم استدعاء البيانات مرة أخرى حسب الإطار لكل نوع ولكن اكتب 0 ، وفي كل مرة يتم استدعاء إطار واحد مرة أخرى.

dwBufSize: طول بيانات رد الاتصال. تختلف مخازن البيانات لأنواع مختلفة. الوحدة هي BYTE

في حالتي ، أحصل دائمًا على نوع البيانات 0 وهذه هي الطريقة التي أحاول بها فك التشفير ثم:

يتوقف البرنامج الخاص بي هنا ، ويستمر في العمل ولكنه لا يفعل أي شيء بعد أن وضعت std :: cout هنا للتحقق مما إذا كان سيمر هذا الخط من imshow أم لا ولكن لا يحدث شيء


محتويات

ربما نشأ مصطلح "الشرق الأوسط" في خمسينيات القرن التاسع عشر في مكتب الهند البريطاني. [6] ومع ذلك ، فقد أصبح معروفًا على نطاق واسع عندما استخدم الاستراتيجي البحري الأمريكي ألفريد ثاير ماهان المصطلح في عام 1902 [7] "لتعيين المنطقة الواقعة بين شبه الجزيرة العربية والهند". [8] [9] خلال هذا الوقت كانت الإمبراطوريتان البريطانية والروسية تتنافسان على النفوذ في آسيا الوسطى ، وهو التنافس الذي أصبح يعرف باسم اللعبة الكبرى. لم يدرك ماهان الأهمية الاستراتيجية للمنطقة فحسب ، بل أدرك أيضًا مركزها ، الخليج الفارسي. [10] [11] وصف المنطقة المحيطة بالخليج العربي بأنها منطقة الشرق الأوسط ، وقال إنه بعد قناة السويس المصرية ، كان هذا الممر الأهم لسيطرة بريطانيا من أجل منع الروس من التقدم نحو الهند البريطانية. [12] استخدم ماهان هذا المصطلح لأول مرة في مقالته "الخليج الفارسي والعلاقات الدولية" ، التي نُشرت في سبتمبر 1902 في المراجعة الوطنية، وهي مجلة بريطانية.

إن الشرق الأوسط ، إذا جاز لي أن أتبنى مصطلحًا لم أره ، سيحتاج يومًا ما إلى مالطا ، وكذلك جبل طارق الذي لا يتبعه أي منهما سيكون في الخليج الفارسي. تتمتع القوة البحرية بنوعية التنقل التي تحمل في طياتها امتياز الغياب المؤقت ، لكنها تحتاج إلى أن تجد في كل مشهد من مواقع العمليات قواعد ثابتة لإعادة التجهيز والإمداد ، وفي حالة وقوع كارثة ، للأمن. يجب أن يكون لدى البحرية البريطانية القدرة على التركيز في القوة إذا نشأت مناسبة ، حول عدن والهند والخليج العربي. [13]

أعيد طبع مقال ماهان في الأوقات وأعقب ذلك في تشرين الأول (أكتوبر) سلسلة من 20 مقالاً بعنوان "مسألة الشرق الأوسط" كتبها السير إغناتيوس فالنتين تشيرول. خلال هذه السلسلة ، وسع السير إغناطيوس تعريف الشرق الأوسط لتشمل "تلك المناطق من آسيا التي تمتد إلى حدود الهند أو التي تسيطر على المناهج مع الهند". [14] بعد انتهاء المسلسل في عام 1903 ، الأوقات إزالة علامات الاقتباس من الاستخدامات اللاحقة للمصطلح. [15]

حتى الحرب العالمية الثانية ، كان من المعتاد الإشارة إلى المناطق المتمركزة حول تركيا والشاطئ الشرقي للبحر الأبيض المتوسط ​​باسم "الشرق الأدنى" ، بينما تركز "الشرق الأقصى" على الصين ، [16] ثم الشرق الأوسط يعني المنطقة من بلاد ما بين النهرين إلى بورما ، أي المنطقة الواقعة بين الشرق الأدنى والشرق الأقصى. [ بحاجة لمصدر ] في أواخر الثلاثينيات ، أنشأ البريطانيون قيادة الشرق الأوسط ، التي كان مقرها في القاهرة ، لقواتها العسكرية في المنطقة. بعد ذلك الوقت ، اكتسب مصطلح "الشرق الأوسط" استخدامًا أوسع في أوروبا والولايات المتحدة ، مع معهد الشرق الأوسط الذي تأسس في واشنطن العاصمة عام 1946 ، من بين استخدامات أخرى. [17]

الصفة المقابلة هي شرق اوسطي والاسم المشتق هو شرق اوسطي.

في حين أن المصطلحات غير المركزية الأوروبية مثل "جنوب غرب آسيا" أو "سواسيا" قد تم استخدامها بشكل ضئيل ، فإن إدراج دولة أفريقية ، مصر ، في التعريف يشكك في فائدة استخدام مثل هذه المصطلحات.[18]

النقد والاستخدام

الوصف وسط كما أدى إلى بعض الالتباس حول تغيير التعريفات. قبل الحرب العالمية الأولى ، تم استخدام كلمة "الشرق الأدنى" في اللغة الإنجليزية للإشارة إلى البلقان والإمبراطورية العثمانية ، بينما كانت كلمة "الشرق الأوسط" تشير إلى إيران والقوقاز وأفغانستان وآسيا الوسطى وتركستان. في المقابل ، يشير مصطلح "الشرق الأقصى" إلى دول شرق آسيا (مثل الصين واليابان وكوريا وغيرها).

مع اختفاء الإمبراطورية العثمانية في عام 1918 ، توقف استخدام "الشرق الأدنى" إلى حد كبير في اللغة الإنجليزية ، في حين تم تطبيق "الشرق الأوسط" على الدول الناشئة من العالم الإسلامي. ومع ذلك ، تم الاحتفاظ باستخدام "الشرق الأدنى" من قبل مجموعة متنوعة من التخصصات الأكاديمية ، بما في ذلك علم الآثار والتاريخ القديم ، حيث يصف منطقة مماثلة للمصطلح الشرق الأوسط، والتي لا تستخدمها هذه التخصصات (انظر الشرق الأدنى القديم).

كان أول استخدام رسمي لمصطلح "الشرق الأوسط" من قبل حكومة الولايات المتحدة في عام 1957 في عقيدة أيزنهاور ، والتي تتعلق بأزمة السويس. عرّف وزير الخارجية جون فوستر دالاس منطقة الشرق الأوسط بأنها "المنطقة الواقعة بين وتشمل ليبيا في الغرب وباكستان من الشرق ، وسوريا والعراق في الشمال وشبه الجزيرة العربية في الجنوب ، بالإضافة إلى السودان وإثيوبيا". [16] في عام 1958 ، أوضحت وزارة الخارجية أن مصطلحي "الشرق الأدنى" و "الشرق الأوسط" قابلان للتبادل ، وعرفت المنطقة على أنها تشمل فقط مصر ، وسوريا ، وإسرائيل ، ولبنان ، والأردن ، والعراق ، والمملكة العربية السعودية ، والكويت ، والبحرين. وقطر. [19]

يقول كتاب ستايل أسوشيتد برس أن الشرق الأدنى كان يشير سابقًا إلى دول الغرب الأبعد بينما أشار الشرق الأوسط إلى الدول الشرقية ، لكن الآن أصبحا مترادفين. يوجه:

يستخدم الشرق الأوسط ما لم الشرق الأدنى يستخدمه مصدر في القصة. الشرق الأوسط مقبول أيضًا ، ولكن الشرق الأوسط مفضل. [20]

على المدى الشرق الأوسط كما تم انتقاده باعتباره مركزًا أوروبيًا ("قائم على تصور غربي بريطاني") بواسطة حنفي (1998). [21]

الترجمات

هناك مصطلحات مشابهة ل الشرق الأدنى و الشرق الأوسط في اللغات الأوروبية الأخرى ، ولكن نظرًا لأنه وصف نسبي ، فإن المعاني تعتمد على البلد وتختلف عن المصطلحات الإنجليزية بشكل عام. في المصطلح الألماني ناهر أوستن (الشرق الأدنى) لا يزال شائع الاستخدام (هذا المصطلح في الوقت الحاضر ميتلر أوستن أكثر شيوعًا في النصوص الصحفية المترجمة من المصادر الإنجليزية ، وإن كان لها معنى مميز) وفي الروسية Ближний Восток أو بليزني فوستوك، البلغارية Близкия Изток، البولندية Bliski Wschód أو الكرواتية Bliski istok (المعنى الشرق الأدنى في جميع اللغات السلافية الأربع) على أنه المصطلح الوحيد المناسب للمنطقة. ومع ذلك ، فإن بعض اللغات لديها معادلات "الشرق الأوسط" ، مثل الفرنسية Moyen-Orient ، السويدية Mellanöstern ، Spanish Oriente Medio أو Medio Oriente ، و Medio Oriente الإيطالية. [ملاحظة 1]

ربما بسبب تأثير الصحافة الغربية ، ما يعادل العربية الشرق الأوسط (عربي: الشرق الأوسط الشرق الأوسط) أصبح استخدامًا قياسيًا في الصحافة العربية السائدة ، ويشتمل على نفس معنى مصطلح "الشرق الأوسط" في استخدام أمريكا الشمالية وأوروبا الغربية. التعيين ، المشرق، أيضًا من الجذر العربي لـ الشرق، يشير أيضًا إلى منطقة محددة بشكل مختلف حول بلاد الشام ، الجزء الشرقي من العالم الناطق باللغة العربية (على عكس المغرب العربي، الجزء الغربي). [22] على الرغم من أن المصطلح نشأ في الغرب ، باستثناء العربية ، تستخدم لغات أخرى في بلدان الشرق الأوسط أيضًا ترجمة له. المكافئ الفارسي للشرق الأوسط هو خاورمیانه (خافار ميانه)، والعبرية המזרח התיכון (هميزراش هاتيخون) والتركية هي Orta Doğu.

تعتبر الأقاليم والمناطق عادة ضمن منطقة الشرق الأوسط

تقليديا المدرجة في الشرق الأوسط هي إيران (بلاد فارس) وآسيا الصغرى وبلاد ما بين النهرين والشام وشبه الجزيرة العربية ومصر. في مصطلحات الدولة الحديثة ، هم كالتالي:

أسلحة علم حالة منطقة
(كم 2)
سكان
(2012) [ يحتاج التحديث ]
كثافة
(لكل كيلومتر 2)
عاصمة اسمى، صورى شكلى، بالاسم فقط
الناتج المحلي الإجمالي ، مليار (2018) [23]
نصيب الفرد (2018) [24] عملة الحكومي الرسمية
اللغات
أكروتيري وديكيليا 254 15,700 غير متاح إبيسكوبي غير متاح غير متاح اليورو بحكم الواقع التبعية الطبقية في ظل ملكية دستورية إنجليزي
البحرين 780 1,234,596 1,582.8 المنامة $30.355 $25,851 دينار بحريني ملكية مطلقة عربى
قبرص 9,250 1,088,503 117 نيقوسيا $24.492 $28,340 اليورو جمهورية رئاسية اليونانية،
اللغة التركية
مصر 1,010,407 82,798,000 90 القاهرة $249.559 $2,573 الجنيه المصري جمهورية رئاسية عربى
إيران 1,648,195 78,868,711 45 طهران $452.275 $5,491 الريال الإيراني جمهورية إسلامية اللغة الفارسية
العراق 438,317 33,635,000 73.5 بغداد $226.07 $5,930 الدينار العراقي جمهورية برلمانية عربى،
كردي
إسرائيل 20,770 7,653,600 365.3 القدس أ $369.843 $41,644 شيكل إسرائيلي جمهورية برلمانية اللغة العبرية
الأردن 92,300 6,318,677 68.4 عمان $42.371 $4,278 دينار أردني الملكية الدستورية عربى
الكويت 17,820 3,566,437 167.5 مدينة الكويت $141.05 $30,839 دينار كويتي الملكية الدستورية عربى
لبنان 10,452 4,228,000 404 بيروت $56.409 $9,257 ليرة لبنانية جمهورية برلمانية عربى
سلطنة عمان 212,460 2,694,094 9.2 مسقط $82.243 $19,302 ريال عماني ملكية مطلقة عربى
فلسطين 6,220 4,260,636 667 رام الله أ غير متوفر غير متوفر شيكل إسرائيلي
دينار أردني
جمهورية شبه رئاسية عربى
دولة قطر 11,437 1,696,563 123.2 الدوحة $192.45 $70,780 ريال قطري ملكية مطلقة عربى
المملكة العربية السعودية 2,149,690 27,136,977 12 مدينة الرياض $782.483 $23,566 الريال السعودي ملكية مطلقة عربى
سوريا 185,180 23,695,000 118.3 دمشق غير متوفر غير متوفر الليرة السورية جمهورية رئاسية عربى
ديك رومى 783,562 73,722,988 94.1 أنقرة $766.428 $9,346 الليرة التركية جمهورية رئاسية اللغة التركية
الإمارات العربية المتحدة 82,880 8,264,070 97 أبو ظبي $424.635 $40,711 درهم إماراتي الملكية الفدرالية المطلقة عربى
اليمن 527,970 23,580,000 44.7 صنعاء ب
عدن (مؤقت)
$26.914 $872 ريال يمني جمهورية رئاسية مؤقتة عربى
أ. ^ ^ القدس هي عاصمة إسرائيل المعلنة ، المتنازع عليها والموقع الفعلي للكنيست والمحكمة الإسرائيلية العليا والمؤسسات الحكومية الأخرى في إسرائيل. رام الله هي الموقع الفعلي لحكومة فلسطين ، في حين أن القدس الشرقية هي عاصمة فلسطين المعلنة ، وهي محل نزاع. ب. ^ يسيطر عليها الحوثيون بسبب الحرب المستمرة. مقر الحكومة انتقل إلى عدن.

تعريفات أخرى للشرق الأوسط

غالبًا ما تتوازى مفاهيم مختلفة مع الشرق الأوسط ، وعلى الأخص الشرق الأدنى والهلال الخصيب والمشرق العربي. الشرق الأدنى والمشرق والهلال الخصيب هي مفاهيم جغرافية تشير إلى أقسام كبيرة من الشرق الأوسط المحدد حديثًا ، والشرق الأدنى هو الأقرب إلى الشرق الأوسط في معناه الجغرافي. يتم تضمين منطقة المغرب العربي في شمال إفريقيا في بعض الأحيان نظرًا لكونها ناطقة باللغة العربية في المقام الأول.

يتم تضمين دول جنوب القوقاز - أرمينيا وأذربيجان وجورجيا - من حين لآخر في تعريفات الشرق الأوسط. [25]

كان الشرق الأوسط الكبير مصطلحًا سياسيًا صاغته إدارة بوش الثانية في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، [26] للإشارة إلى بلدان مختلفة تتعلق بالعالم الإسلامي ، وتحديداً إيران وتركيا وأفغانستان وباكستان. [٢٧] في بعض الأحيان يتم تضمين دول آسيا الوسطى المختلفة. [28]

يقع الشرق الأوسط عند ملتقى أوراسيا وأفريقيا والبحر الأبيض المتوسط ​​والمحيط الهندي. إنها مهد الديانات والمركز الروحي لها مثل المسيحية والإسلام واليهودية والمانوية واليزيدية والدروز والارسان والمندونية ، وفي إيران ، الميثراستية والزرادشتية والمانوية والعقيدة البهائية. كان الشرق الأوسط طوال تاريخه مركزًا رئيسيًا للشؤون العالمية منطقة حساسة من الناحية الاستراتيجية ، والاقتصادية ، والسياسية ، والثقافية ، والدينية. المنطقة هي إحدى المناطق التي تم اكتشاف الزراعة فيها بشكل مستقل ، ومن الشرق الأوسط انتشرت ، خلال العصر الحجري الحديث ، إلى مناطق مختلفة من العالم مثل أوروبا ووادي السند وشرق إفريقيا.

قبل تكوين الحضارات ، تشكلت ثقافات متقدمة في جميع أنحاء الشرق الأوسط خلال العصر الحجري. كان البحث عن الأراضي الزراعية من قبل المزارعين ، والأراضي الرعوية من قبل الرعاة يعني حدوث هجرات مختلفة داخل المنطقة وشكلت تركيبتها العرقية والديموغرافية.

يُعرف الشرق الأوسط على نطاق واسع وأشهر باسم مهد الحضارة. أقدم حضارات العالم ، بلاد ما بين النهرين (سومر وأكاد وآشور وبابل) ومصر القديمة وكيش في بلاد الشام ، نشأت جميعها في مناطق الهلال الخصيب ووادي النيل في الشرق الأدنى القديم. تلتها الحضارات الحثية واليونانية والحورية والأورارتية في آسيا الصغرى عيلام وفارس وحضارات الوسط في إيران ، وكذلك حضارات بلاد الشام (مثل إيبلا وماري وناغار وأوغاريت وكنعان وآرامية وميتاني ، فينيقيا وإسرائيل) وشبه الجزيرة العربية (ماجان ، شيبا ، أوبار). تم توحيد الشرق الأدنى في البداية إلى حد كبير تحت الإمبراطورية الآشورية الجديدة ، ثم الإمبراطورية الأخمينية تلتها لاحقًا الإمبراطورية المقدونية وبعد ذلك إلى حد ما من قبل الإمبراطوريات الإيرانية (أي الإمبراطورية البارثية والساسانية) والإمبراطورية الرومانية والإمبراطورية البيزنطية. كانت المنطقة بمثابة المركز الفكري والاقتصادي للإمبراطورية الرومانية ولعبت دورًا مهمًا بشكل استثنائي بسبب محيطها على الإمبراطورية الساسانية. وهكذا ، تمركز ما يصل إلى خمسة أو ستة من جحافلهم في المنطقة لغرض وحيد هو الدفاع عنها من الغزوات والغزوات الساسانية والبدوية.

منذ القرن الرابع الميلادي وما بعده ، أصبح الشرق الأوسط مركز القوتين الرئيسيتين في ذلك الوقت ، الإمبراطورية البيزنطية والإمبراطورية الساسانية. ومع ذلك ، فإن الخلفاء الإسلاميين المتأخرين في العصور الوسطى ، أو العصر الذهبي الإسلامي الذي بدأ مع الفتح الإسلامي للمنطقة في القرن السابع الميلادي ، من شأنه أن يوحد الشرق الأوسط بأكمله كمنطقة متميزة ويخلق المنطقة الإسلامية المهيمنة. الهوية العرقية العربية التي لا تزال قائمة إلى حد كبير (ولكن ليس حصريًا) اليوم. الخلافة الأربع التي هيمنت على الشرق الأوسط لأكثر من 600 عام كانت الخلافة الراشدة ، الخلافة الأموية ، الخلافة العباسية والخلافة الفاطمية. بالإضافة إلى ذلك ، سيطر المغول على المنطقة ، وستدمج مملكة أرمينيا أجزاء من المنطقة في نطاقهم ، وسيحكم السلاجقة المنطقة وينشرون الثقافة التركية الفارسية ، ووجد الفرنجة الدول الصليبية التي من شأنها أن ترشح نفسها. ما يقرب من قرنين من الزمان. يوشيا راسل يقدر عدد سكان ما يسميه "الأراضي الإسلامية" بحوالي 12.5 مليون في 1000 - الأناضول 8 ملايين وسوريا 2 مليون ومصر 1.5 مليون. [29] منذ القرن السادس عشر فصاعدًا ، سيطر على الشرق الأوسط قوتان رئيسيتان: الإمبراطورية العثمانية والسلالة الصفوية.

بدأ الشرق الأوسط الحديث بعد الحرب العالمية الأولى ، عندما هُزمت الإمبراطورية العثمانية ، المتحالفة مع القوى المركزية ، على يد الإمبراطورية البريطانية وحلفائها وانقسمت إلى عدد من الدول المنفصلة ، في البداية تحت الانتداب البريطاني والفرنسي. ومن بين الأحداث المحددة الأخرى في هذا التحول ، إنشاء إسرائيل في عام 1948 ورحيل القوى الأوروبية في نهاية المطاف ، ولا سيما بريطانيا وفرنسا بحلول نهاية الستينيات. تم استبدالهم في جزء ما بالتأثير المتزايد للولايات المتحدة منذ السبعينيات فصاعدًا.

في القرن العشرين ، أعطتها المخزونات الكبيرة من النفط الخام في المنطقة أهمية استراتيجية واقتصادية جديدة. بدأ الإنتاج الضخم للنفط حوالي عام 1945 ، حيث تمتلك المملكة العربية السعودية وإيران والكويت والعراق والإمارات العربية المتحدة كميات كبيرة من النفط. [30] احتياطيات النفط المقدرة ، خاصة في المملكة العربية السعودية وإيران ، هي من أعلى المعدلات في العالم ، وتهيمن دول الشرق الأوسط على كارتل النفط الدولي أوبك.

خلال الحرب الباردة ، كان الشرق الأوسط مسرحًا للصراع الأيديولوجي بين القوتين العظميين وحلفائهما: الناتو والولايات المتحدة من جهة ، والاتحاد السوفيتي وحلف وارسو من جهة أخرى ، حيث تنافسا للتأثير على الحلفاء الإقليميين. إلى جانب الأسباب السياسية ، كان هناك أيضًا "صراع أيديولوجي" بين النظامين. علاوة على ذلك ، كما تجادل لويز فوسيت ، من بين العديد من مجالات الخلاف المهمة ، أو ربما بشكل أكثر دقة للقلق ، كانت ، أولاً ، رغبات القوى العظمى في الحصول على ميزة استراتيجية في المنطقة ، وثانيًا ، حقيقة أن المنطقة تحتوي على حوالي ثلثي من احتياطيات النفط في العالم في سياق أصبح فيه النفط حيويًا بشكل متزايد لاقتصاد العالم الغربي [. ] [31] ضمن هذا الإطار السياقي ، سعت الولايات المتحدة إلى تحويل العالم العربي عن النفوذ السوفيتي. خلال القرنين العشرين والحادي والعشرين ، شهدت المنطقة فترتي سلام وتسامح نسبيين وفترات صراع خاصة بين السنة والشيعة.

جماعات عرقية

يشكل العرب أكبر مجموعة عرقية في الشرق الأوسط ، تليها مختلف الشعوب الإيرانية ثم المجموعات الناطقة بالتركية (التركية والأذرية والتركمان العراقيون). تشمل المجموعات العرقية الأصلية في المنطقة ، بالإضافة إلى العرب والآراميين والآشوريين والبلوش والبربر والأقباط والدروز والقبارصة اليونانيين واليهود والأكراد واللور والمندائيين والفرس والسامريين والشبك والتات والزازا. تشمل المجموعات العرقية الأوروبية التي تشكل الشتات في المنطقة الألبان ، البوشناق ، الشركس (بما في ذلك القبارديين) ، تتار القرم ، اليونانيون ، الفرنسيون-المشرقون ، الإيطاليون المشرقونو التركمان العراقيون. من بين السكان المهاجرين الآخرين الصينيون والفلبينيون والهنود والإندونيسيون والباكستانيون والباشتون والرومانيون والعرب الأفارقة.

الهجرة

"لطالما وفرت الهجرة منفذًا مهمًا لضغوط سوق العمل في الشرق الأوسط. في الفترة بين السبعينيات والتسعينيات ، وفرت الدول العربية في الخليج العربي على وجه الخصوص مصدرًا غنيًا للتوظيف للعمال من مصر واليمن والبلدان من بلاد الشام ، بينما اجتذبت أوروبا العمال الشباب من دول شمال إفريقيا بسبب القرب وإرث العلاقات الاستعمارية بين فرنسا وأغلبية دول شمال إفريقيا ". [32] وفقًا للمنظمة الدولية للهجرة ، هناك 13 مليون مهاجر من الجيل الأول من الدول العربية في العالم ، 5.8 منهم يقيمون في دول عربية أخرى. يساهم المغتربون من الدول العربية في تداول رأس المال المالي والبشري في المنطقة وبالتالي تعزيز التنمية الإقليمية بشكل كبير. في عام 2009 ، تلقت الدول العربية ما مجموعه 35.1 مليار دولار أمريكي من التدفقات الواردة من التحويلات المالية ، كما أن التحويلات المرسلة إلى الأردن ومصر ولبنان من الدول العربية الأخرى تزيد بنسبة 40 إلى 190 في المائة عن عائدات التجارة بين هذه البلدان والبلدان العربية الأخرى. [33] في الصومال ، أدت الحرب الأهلية الصومالية إلى زيادة حجم الشتات الصومالي بشكل كبير ، حيث غادر العديد من الصوماليين الأفضل تعليماً إلى دول الشرق الأوسط وكذلك أوروبا وأمريكا الشمالية.

كما تخضع دول الشرق الأوسط غير العربية مثل تركيا وإسرائيل وإيران لديناميكيات الهجرة الهامة.

نسبة عادلة ممن يهاجرون من الدول العربية هم من أقليات عرقية ودينية يواجهون الاضطهاد العرقي أو الديني وليسوا بالضرورة إثنيين من العرب أو الإيرانيين أو الأتراك. [ بحاجة لمصدر ] لقد غادر عدد كبير من الأكراد واليهود والآشوريين واليونانيين والأرمن وكذلك العديد من المندائيين دولًا مثل العراق وإيران وسوريا وتركيا لهذه الأسباب خلال القرن الماضي. في إيران ، غادر العديد من الأقليات الدينية مثل المسيحيين والبهائيين والزرادشتيين منذ الثورة الإسلامية عام 1979. [ بحاجة لمصدر ]

الأديان

الشرق الأوسط شديد التنوع عندما يتعلق الأمر بالأديان ، التي نشأ الكثير منها هناك. الإسلام هو الديانة الأكبر في الشرق الأوسط ، لكن الأديان الأخرى التي نشأت هناك ، مثل اليهودية والمسيحية ، ممثلة جيدًا أيضًا. يشكل المسيحيون 40.5٪ من سكان لبنان ، حيث يتبع الرئيس اللبناني ونصف أعضاء مجلس الوزراء ونصف أعضاء مجلس النواب إحدى الطقوس المسيحية اللبنانية المختلفة. هناك أيضًا ديانات أقليات مهمة مثل العقيدة البهائية ، الارسانية ، اليزيدية ، الزرادشتية ، المندائية ، الدروز ، والشبك ، وفي العصور القديمة كانت المنطقة موطنًا لديانات بلاد ما بين النهرين والديانات الكنعانية والمانوية والميثراوية ومختلف الطوائف الغنوصية التوحيدية.

اللغات

اللغات الست الأعلى ، من حيث عدد المتحدثين ، هي العربية والفارسية والتركية والكردية والعبرية واليونانية. تمثل العربية والعبرية عائلة اللغة الأفرو آسيوية. تنتمي الفارسية والكردية واليونانية إلى عائلة اللغات الهندو أوروبية. تنتمي اللغة التركية إلى عائلة اللغة التركية. يتم التحدث أيضًا بنحو 20 لغة من لغات الأقليات في الشرق الأوسط.

اللغة العربية ، بجميع لهجاتها ، هي اللغة الأكثر انتشارًا في الشرق الأوسط ، حيث تعتبر اللغة العربية الأدبية رسمية في جميع شمال إفريقيا وفي معظم دول غرب آسيا. يتم التحدث باللهجات العربية أيضًا في بعض المناطق المجاورة في دول الشرق الأوسط المجاورة غير العربية. وهي عضو في الفرع السامي للغات الأفرو آسيوية. كما يتم التحدث بالعديد من اللغات العربية الجنوبية الحديثة مثل مهري وسقطري اليمن وعمان. لغة سامية أخرى مثل الآرامية ولهجاتها يتحدث بها بشكل رئيسي الآشوريون والمندائيون. يوجد أيضًا مجتمع ناطق باللغة البربرية في مصر حيث تُعرف اللغة أيضًا باسم سيوة. إنها لغة أفرو آسيوية غير سامية.

اللغة الفارسية هي اللغة الثانية الأكثر استخدامًا. في حين يتم التحدث بها في المقام الأول في إيران وبعض المناطق الحدودية في البلدان المجاورة ، فإن البلاد هي واحدة من أكبر الدول وأكثرها اكتظاظًا بالسكان في المنطقة. تنتمي إلى الفرع الهندو-إيراني لعائلة اللغات الهندو أوروبية. تشمل اللغات الإيرانية الغربية الأخرى التي يتم التحدث بها في المنطقة أشومي ، الديلمي ، اللهجات الكردية ، السماني ، اللوريش ، من بين العديد من اللغات الأخرى.

اللغة التركية هي اللغة الثالثة الأكثر انتشارًا ، وهي محصورة إلى حد كبير في تركيا ، وهي أيضًا واحدة من أكبر دول المنطقة وأكثرها اكتظاظًا بالسكان ، ولكنها موجودة في مناطق في البلدان المجاورة. وهي تنتمي إلى اللغات التركية التي تعود أصولها إلى آسيا الوسطى. لغة تركية أخرى ، الأذربيجانية ، يتحدث بها الأذربيجانيون في إيران.

العبرية هي إحدى اللغتين الرسميتين في إسرائيل ، والأخرى هي العربية. يتحدث العبرية ويستخدمها أكثر من 80٪ من سكان إسرائيل ، بينما يستخدم 20٪ الآخرون العربية.

اليونانية هي إحدى اللغتين الرسميتين في قبرص ، واللغة الرئيسية للبلاد. توجد مجتمعات صغيرة من المتحدثين اليونانيين في جميع أنحاء الشرق الأوسط حتى القرن العشرين ، كما تم التحدث بها على نطاق واسع في آسيا الصغرى (كونها ثاني أكثر اللغات تحدثًا هناك ، بعد التركية) ومصر. خلال العصور القديمة ، كانت اليونانية القديمة هي اللغة المشتركة للعديد من مناطق غرب الشرق الأوسط وحتى التوسع الإسلامي كان يتم التحدث بها على نطاق واسع أيضًا. حتى أواخر القرن الحادي عشر ، كانت أيضًا اللغة الرئيسية المنطوقة في آسيا الصغرى بعد ذلك تم استبدالها تدريجيًا باللغة التركية مع توسع الأتراك الأناضول وتم استيعاب الإغريق المحليين ، خاصة في الداخل.

اللغة الإنجليزية هي إحدى اللغات الرسمية في أكروتيري وديكيليا.[34] [35] كما يتم تدريسها واستخدامها بشكل شائع كلغة ثانية ، خاصة بين الطبقات المتوسطة والعليا ، في دول مثل مصر والأردن وإيران وكردستان والعراق وقطر والبحرين والإمارات العربية المتحدة والكويت. [36] [37] وهي أيضًا لغة رئيسية في بعض الإمارات العربية المتحدة.

يتم تدريس اللغة الفرنسية واستخدامها في العديد من المرافق الحكومية ووسائل الإعلام في لبنان ، ويتم تدريسها في بعض المدارس الابتدائية والثانوية في مصر وسوريا. المالطية ، وهي لغة سامية يتم التحدث بها بشكل أساسي في أوروبا ، يستخدمها أيضًا الشتات الفرنسي المالطي في مصر.

المتحدثون الأرمينيون موجودون أيضًا في المنطقة. يتحدث الجورجيون الجورجيون في الشتات. يتحدث جزء كبير من الإسرائيليين اللغة الروسية ، بسبب الهجرة في أواخر التسعينيات. [38] اللغة الروسية اليوم هي لغة شعبية غير رسمية مستخدمة في الأخبار الإسرائيلية ، ويمكن العثور على لوحات الإذاعة والإشارات باللغة الروسية في جميع أنحاء البلاد بعد العبرية والعربية. يتحدث الشركس أيضًا في الشتات في المنطقة وكل الشركس تقريبًا في إسرائيل الذين يتحدثون العبرية والإنجليزية أيضًا. يوجد أكبر مجتمع يتحدث الرومانية في الشرق الأوسط في إسرائيل ، حيث اعتبارًا من عام 1995 [تحديث] يتحدث الرومانيون بنسبة 5٪ من السكان. [الملاحظة 2] [39] [40]

يتحدث المهاجرون البنغالية والهندية والأردية على نطاق واسع في العديد من دول الشرق الأوسط ، مثل المملكة العربية السعودية (حيث 20-25 ٪ من السكان من جنوب آسيا) ، والإمارات العربية المتحدة (حيث 50-55 ٪ من السكان من الجنوب آسيا) ، وقطر ، التي تضم أعدادًا كبيرة من الباكستانيين والبنجلادش والهنود.


كيفية البحث عن & ldquoempty & rdquo المخزن المؤقت؟ - نظم المعلومات الجغرافية

لم يعد Academia.edu يدعم Internet Explorer.

لتصفح Academia.edu والإنترنت الأوسع بشكل أسرع وأكثر أمانًا ، يرجى قضاء بضع ثوانٍ لترقية متصفحك.

ستو هاميلتون هو أستاذ مشارك في الجغرافيا وعلوم الأرض في جامعة سالزبوري بالإضافة إلى كونه مدير برنامج الدراسات العليا في نظم المعلومات الجغرافية. اهتماماته البحثية هي التغيير البيئي العالمي والتفاعل بين الإنسان والبيئة. وهو زميل الجمعية الملكية للجغرافيين (FRGS) وكذلك متخصص في نظم المعلومات الجغرافية (GISP). وهو حاصل على بكالوريوس في الجغرافيا والعلوم الاجتماعية التطبيقية من جامعة كانتربري كريست تشيرش في المملكة المتحدة ، وماجستير في الجغرافيا (GIS) من جامعة ولاية نيويورك في بوفالو ، ودكتوراه في الجغرافيا من جامعة جنوب ميسيسيبي.

تهدف إلى توفير تقديرات عالية الدقة محلية وإقليمية ووطنية وعالمية لأشجار المانغروف السنوية. هدف أكثر
لتوفير تقديرات محلية وإقليمية ووطنية وعالمية عالية الدقة لمنطقة غابات المنغروف السنوية من عام 2000 حتى عام 2012 بهدف توجيه أسئلة أبحاث المنغروف المتعلقة بالتنوع البيولوجي ومخزون الكربون وتغير المناخ والوظائف والأمن الغذائي وسبل العيش ودعم مصايد الأسماك والحفظ الذي أعاقه حتى الآن الافتقار إلى البيانات المناسبة.

موقع
عالمي ، يغطي 99٪ من جميع غابات المنغروف.

أساليب
قمنا بتجميع قاعدة بيانات Global Forest Change وقاعدة بيانات النظم البيئية الأرضية في العالم وقاعدة بيانات غابات المانغروف في العالم لاستخراج غطاء غابات المنغروف بدقة عالية من حيث المكان والزمان. ثم استخدمنا قاعدة البيانات الجديدة لرصد غطاء المنغروف على المستويات العالمية والوطنية والمحمية.

نتائج
تشمل البلدان التي تعاني من خسائر كبيرة نسبيًا في غابات المنغروف ميانمار وماليزيا وكمبوديا وإندونيسيا وغواتيمالا. لا تزال إندونيسيا إلى حد بعيد أكبر دولة تمتلك أشجار المنغروف ، حيث تحتوي على ما بين 26٪ و 29٪ من مخزون المنغروف العالمي بمعدل إزالة للغابات يتراوح بين 0.26٪ و 0.66٪ سنويًا. لقد جعلنا قاعدة بياناتنا الجديدة ، CGMFC-21 ، متاحة مجانًا.

الاستنتاجات الرئيسية
تتواصل إزالة غابات المانغروف العالمية ولكن بمعدل أقل بكثير يتراوح بين 0.16٪ و 0.39٪ سنويًا. تعد منطقة جنوب شرق آسيا من المناطق المثيرة للقلق حيث تتراوح معدلات إزالة غابات المنغروف بين 3.58٪ و 8.08٪ ، وذلك في منطقة تحتوي على نصف مخزون غابات المنغروف العالمي بأكمله. يعد نمط إزالة غابات المنغروف العالمي من عام 2000 إلى عام 2012 أحد معدلات تناقص إزالة الغابات ، مع استقرار العديد من الدول بشكل أساسي ، باستثناء أكبر منطقة تحتوي على أشجار المانغروف في جنوب شرق آسيا. نحن نقدم مجموعة بيانات مكانية موحدة تراقب إزالة غابات المنغروف على مستوى العالم بدقة عالية مكانية وزمنية. يمكن استخدام هذه البيانات لدفع أجندة أبحاث المنغروف ، لا سيما فيما يتعلق برصد مخزونات كربون المنغروف وإنشاء قوائم جرد أساسية لغابات المنغروف المحلية المطلوبة لدفع مبالغ لمبادرات خدمات النظام الإيكولوجي.

750 و 1450 و 4550 م) ذات دلالة إحصائية عند مستوى ثقة 95٪. يشير تحليل Cospectral إلى أن التباين في مورفولوجيا الكثبان الرملية مرتبط بالحواف المستعرضة على الرف الداخلي ، والأراضي الرأسية للحاجز الخلفي ، والاتجاهات التاريخية والمتعلقة بالعواصف في تغيير الخط الساحلي. وقد لوحظت أقسام من الساحل مع وجود القليل من التطور للكثبان الرملية قبل إعصار إيفان في أضيق أجزاء من الجزيرة (بين الأراضي الرئيسية) ، غرب التلال العرضية. تميل تغلغل الإفراط في الغسل إلى أن تكون أكبر في هذه المناطق وكان اختراق الجزر شائعًا ، تاركًا السطح قريبًا من الماء ومغطى بفارق من الصدفة والحصى. على النقيض من ذلك ، لوحظ وجود كثبان كبيرة وكثبان حاجز خلفي في أوسع أقسام الجزيرة (رؤوس الأذرع) وعند قمة التلال المستعرضة. نظرًا للكثبان الرملية الكبيرة ووجود الكثبان الرملية الخلفية ، فقد شهدت هذه المناطق تغلغلًا أقل للفيضان الزائد وترسبت معظم الرواسب من سطح الشاطئ والكثبان الرملية داخل الساحل العلوي. يُقال أن هذه الرواسب تعود إلى سطح الشاطئ من خلال هجرة الشريط القريب من الشاطئ بعد العاصفة وأن المناطق ذات الكثبان الأمامية الكبيرة والكثبان الرملية الخلفية لديها معدلات أقل من تآكل السواحل التاريخية مقارنة بالمناطق ذات الكثبان الرملية الأصغر ونقل أكبر للرواسب إلى شرفة المنحدر. . نظرًا لأن استعادة الكثبان الرملية ستختلف اعتمادًا على توفر الرواسب من المنحدر وشاطئ الشاطئ ، فقد قيل كذلك أن النمط على طول الشاطئ لتشكل الكثبان الرملية واستجابة الجزيرة للعاصفة الشديدة التالية يتم فرضها بواسطة التلال العرضية والجزيرة العرض من خلال الاختلافات على طول الشاطئ في تدرجات تدفق العواصف والفيضان على التوالي. قد تكون هذه النتائج مهمة بشكل خاص لمديري السواحل المشاركين في إصلاح وإعادة بناء البنية التحتية الساحلية التي تضررت أو دمرت خلال إعصار إيفان.

750 و 1450 و 4550 م) ذات دلالة إحصائية عند مستوى ثقة 95٪. يشير تحليل Cospectral إلى أن التباين في مورفولوجيا الكثبان الرملية مرتبط بالحواف المستعرضة على الرف الداخلي ، والأراضي الرأسية للحاجز الخلفي ، والاتجاهات التاريخية والمتعلقة بالعواصف في تغيير الخط الساحلي. وقد لوحظت أقسام من الساحل مع وجود القليل من التطور للكثبان الرملية قبل إعصار إيفان في أضيق أجزاء من الجزيرة (بين الأراضي الرئيسية) ، غرب التلال العرضية. تميل تغلغل الإفراط في الغسل إلى أن تكون أكبر في هذه المناطق وكان اختراق الجزر شائعًا ، تاركًا السطح قريبًا من الماء ومغطى بفارق من الصدفة والحصى. على النقيض من ذلك ، لوحظ وجود كثبان كبيرة وكثبان حاجز خلفي في أوسع أقسام الجزيرة (رؤوس الأذرع) وعند قمة التلال المستعرضة. نظرًا للكثبان الرملية الكبيرة ووجود الكثبان الرملية الخلفية ، فقد شهدت هذه المناطق تغلغلًا أقل للفيضان وتم ترسب معظم الرواسب من سطح الشاطئ والكثبان الرملية داخل الساحل العلوي. يُقال أن هذه الرواسب تعود إلى سطح الشاطئ من خلال هجرة الشريط القريب من الشاطئ بعد العاصفة وأن المناطق ذات الكثبان الأمامية الكبيرة والكثبان الرملية الخلفية لديها معدلات أقل من تآكل السواحل التاريخية مقارنة بالمناطق ذات الكثبان الرملية الأصغر ونقل أكبر للرواسب إلى شرفة المنحدر. . نظرًا لأن استعادة الكثبان الرملية ستختلف اعتمادًا على توفر الرواسب من المنحدر وشاطئ الشاطئ ، فقد قيل كذلك أن النمط على طول الشاطئ لتشكل الكثبان الرملية واستجابة الجزيرة للعاصفة الشديدة التالية يتم فرضها بواسطة التلال العرضية والجزيرة العرض من خلال الاختلافات على طول الشاطئ في تدرجات تدفق العواصف والفيضان على التوالي. قد تكون هذه النتائج مهمة بشكل خاص لمديري السواحل المشاركين في إصلاح وإعادة بناء البنية التحتية الساحلية التي تضررت أو دمرت خلال إعصار إيفان.

تهدف إلى توفير تقديرات عالية الدقة محلية وإقليمية ووطنية وعالمية لأشجار المانغروف السنوية. هدف أكثر
لتوفير تقديرات محلية وإقليمية ووطنية وعالمية عالية الدقة لمنطقة غابات المنغروف السنوية من عام 2000 حتى عام 2012 بهدف توجيه أسئلة أبحاث المنغروف المتعلقة بالتنوع البيولوجي ومخزون الكربون وتغير المناخ والوظائف والأمن الغذائي وسبل العيش ودعم مصايد الأسماك والحفظ الذي أعاقه حتى الآن الافتقار إلى البيانات المناسبة.

موقع
عالميًا ، يغطي 99٪ من جميع غابات المنغروف.

أساليب
قمنا بتجميع قاعدة بيانات Global Forest Change وقاعدة بيانات النظم البيئية الأرضية في العالم وقاعدة بيانات غابات المانغروف في العالم لاستخراج غطاء غابات المنغروف بدقة عالية من حيث المكان والزمان. ثم استخدمنا قاعدة البيانات الجديدة لرصد غطاء المنغروف على المستويات العالمية والوطنية والمحمية.

نتائج
تشمل البلدان التي تعاني من خسائر كبيرة نسبيًا في غابات المنغروف ميانمار وماليزيا وكمبوديا وإندونيسيا وغواتيمالا. لا تزال إندونيسيا إلى حد بعيد أكبر دولة تمتلك أشجار المنغروف ، حيث تحتوي على ما بين 26٪ و 29٪ من مخزون المنغروف العالمي مع معدل إزالة الغابات بين 0.26٪ و 0.66٪ سنويًا. لقد جعلنا قاعدة بياناتنا الجديدة ، CGMFC-21 ، متاحة مجانًا.

الاستنتاجات الرئيسية
تتواصل إزالة غابات المانغروف العالمية ولكن بمعدل أقل بكثير يتراوح بين 0.16٪ و 0.39٪ سنويًا. تعد منطقة جنوب شرق آسيا من المناطق المثيرة للقلق حيث تتراوح معدلات إزالة غابات المنغروف بين 3.58٪ و 8.08٪ ، وذلك في منطقة تحتوي على نصف مخزون غابات المنغروف العالمي بأكمله. يعد نمط إزالة غابات المنغروف العالمي من عام 2000 إلى عام 2012 أحد معدلات تناقص إزالة الغابات ، مع استقرار العديد من الدول بشكل أساسي ، باستثناء أكبر منطقة تحتوي على أشجار المنغروف في جنوب شرق آسيا. نحن نقدم مجموعة بيانات مكانية موحدة تراقب إزالة غابات المنغروف على مستوى العالم بدقة عالية مكانية وزمنية. يمكن استخدام هذه البيانات لدفع أجندة أبحاث المنغروف ، لا سيما فيما يتعلق برصد مخزونات كربون المنغروف وإنشاء قوائم جرد أساسية لغابات المنغروف المحلية المطلوبة لدفع مبالغ لمبادرات خدمات النظام الإيكولوجي.

750 و 1450 و 4550 م) ذات دلالة إحصائية عند مستوى ثقة 95٪. يشير تحليل Cospectral إلى أن التباين في مورفولوجيا الكثبان الرملية مرتبط بالحواف المستعرضة على الرف الداخلي ، والأراضي الرأسية للحاجز الخلفي ، والاتجاهات التاريخية والمتعلقة بالعواصف في تغيير الخط الساحلي. وقد لوحظت أقسام من الساحل لم تتطور فيها الكثبان إلا قليلاً أو معدومة قبل إعصار إيفان في أضيق أجزاء الجزيرة (بين الرؤوس) ، غرب التلال العرضية. تميل تغلغل الإفراط في الغسل إلى أن تكون أكبر في هذه المناطق وكان اختراق الجزر شائعًا ، تاركًا السطح قريبًا من الماء ومغطى بفارق من الصدفة والحصى. على النقيض من ذلك ، لوحظ وجود كثبان كبيرة وكثبان حاجز خلفي في أوسع أقسام الجزيرة (رؤوس الأذرع) وعند قمة التلال المستعرضة. نظرًا للكثبان الرملية الكبيرة ووجود الكثبان الرملية الخلفية ، فقد شهدت هذه المناطق تغلغلًا أقل للفيضان الزائد وترسبت معظم الرواسب من سطح الشاطئ والكثبان الرملية داخل الساحل العلوي. يُقال أن هذه الرواسب تعود إلى سطح الشاطئ من خلال هجرة الشريط القريب من الشاطئ بعد العاصفة وأن المناطق ذات الكثبان الأمامية الكبيرة والكثبان الرملية الخلفية بها معدلات أقل من تآكل السواحل التاريخية مقارنة بالمناطق ذات الكثبان الرملية الأصغر ونقل أكبر للرواسب إلى شرفة المنحدر. . نظرًا لأن استعادة الكثبان الرملية ستختلف اعتمادًا على توفر الرواسب من المنحدر وشاطئ الشاطئ ، فقد قيل كذلك أن النمط على طول الشاطئ لتشكل الكثبان الرملية واستجابة الجزيرة للعاصفة الشديدة التالية يتم فرضها بواسطة التلال العرضية والجزيرة العرض من خلال الاختلافات على طول الشاطئ في تدرجات تدفق العواصف والفيضان على التوالي. قد تكون هذه النتائج مهمة بشكل خاص لمديري السواحل المشاركين في إصلاح وإعادة بناء البنية التحتية الساحلية التي تضررت أو دمرت خلال إعصار إيفان.

750 و 1450 و 4550 م) ذات دلالة إحصائية عند مستوى ثقة 95٪. يشير تحليل Cospectral إلى أن التباين في مورفولوجيا الكثبان الرملية مرتبط بالحواف المستعرضة على الرف الداخلي ، والأراضي الرأسية للحاجز الخلفي ، والاتجاهات التاريخية والمتعلقة بالعواصف في تغيير الخط الساحلي. وقد لوحظت أقسام من الساحل مع وجود القليل من التطور للكثبان الرملية قبل إعصار إيفان في أضيق أجزاء من الجزيرة (بين الأراضي الرئيسية) ، غرب التلال العرضية. تميل تغلغل الإفراط في الغسل إلى أن تكون أكبر في هذه المناطق وكان اختراق الجزر شائعًا ، تاركًا السطح قريبًا من الماء ومغطى بفارق من الصدفة والحصى. على النقيض من ذلك ، لوحظ وجود كثبان كبيرة وكثبان حاجز خلفي في أوسع أقسام الجزيرة (رؤوس الأذرع) وعند قمة التلال المستعرضة. نظرًا للكثبان الرملية الكبيرة ووجود الكثبان الرملية الخلفية ، فقد شهدت هذه المناطق تغلغلًا أقل للفيضان وتم ترسب معظم الرواسب من سطح الشاطئ والكثبان الرملية داخل الساحل العلوي. يُقال أن هذه الرواسب تعود إلى سطح الشاطئ من خلال هجرة الشريط القريب من الشاطئ بعد العاصفة وأن المناطق ذات الكثبان الأمامية الكبيرة والكثبان الرملية الخلفية لديها معدلات أقل من تآكل السواحل التاريخية مقارنة بالمناطق ذات الكثبان الرملية الأصغر ونقل أكبر للرواسب إلى شرفة المنحدر. . نظرًا لأن استعادة الكثبان الرملية ستختلف اعتمادًا على توفر الرواسب من المنحدر وشاطئ الشاطئ ، فقد قيل كذلك أن النمط على طول الشاطئ لتشكل الكثبان الرملية واستجابة الجزيرة للعاصفة الشديدة التالية يتم فرضها بواسطة التلال العرضية والجزيرة العرض من خلال الاختلافات على طول الشاطئ في تدرجات تدفق العواصف والفيضان على التوالي. قد تكون هذه النتائج مهمة بشكل خاص لمديري السواحل المشاركين في إصلاح وإعادة بناء البنية التحتية الساحلية التي تضررت أو دمرت خلال إعصار إيفان.


& ldquoRight & rdquo الطريقة للتعامل مع C6386 في Visual C ++ (تجاوز المخزن المؤقت)؟

لدي مقتطف رمز يؤدي إلى تحذير من تجاوز المخزن المؤقت:

السطر الذي يطلق التحذير هو [صف] [عمود] = 0 حيث يعتقد أن العمود يمكن أن يصبح سالبًا. يختفي التحذير إذا قمت بأي مما يلي:

  • تضمين & amp & amp col & gt = 0 في عبارة for (التي تضيف فحصًا غير ضروري إلى حلقة ، لأنني في الكود الحقيقي قد تحققت بالفعل من حدود المتغير وأعلم أنني لن أتجاوز السعة مطلقًا)
  • احذف الحلقة الدمية في منتصف مقتطف الشفرة (غريب ، أعلم ، وفي الكود الحقيقي الذي تقوم & quotdummy & quot بحلقة التكرار به يعمل فعليًا)
  • تغيير الدمية إلى size_t (غريب ، لا علاقة له بالحلقة مع التحذير)
  • غير n إلى int غير موقع (مرة أخرى ، غريب ، لا علاقة له بالحلقة المعنية)
  • قم بإزالة المتغير الفردي من مُهيئ col (والذي سيجعل الكود غير صحيح)
  • استخدم #pragma لتجاهل المشكلة (التي أفضل تجنبها بشكل عام)
  • تحقق في أي مكان أعلى حلقة for من النطاقات التي يمكن أن تؤدي إلى تجاوز (جربت اختبارات النطاق لـ m و n و x و y وحتى الفردية).
  • قم بتغيير العمود إلى نوع غير موقع مثل size_t ، أو قم بأي نوع من أنواع الإرسال غير الموقعة

لا تجعلني أي من الحلول أشعر بالدفء والغموض. لقد رأيت مثل هذه التحذيرات مؤخرًا ، غالبًا مع تبعيات غريبة على أجزاء غير ذات صلة من التعليمات البرمجية مثل الدمية للحلقة الوهمية التي تظهر هنا ، وتقريباً لا تكشف مشكلة حقيقية. هل هناك أفضل الممارسات لتجنب هذا النوع من التحذير؟


يعتمد حجم المخزن المؤقت للإخراج لجهاز التوجيه على RTT. كيف؟

وفقًا لكتاب عن شبكات الكمبيوتر وموجه الحصة ، يحتاج إلى قدر من التخزين المؤقت يساوي متوسط ​​وقت الرحلة ذهابًا وإيابًا للتدفق الذي يمر عبر جهاز التوجيه ، مضروبًا في سعة واجهة شبكة جهاز التوجيه ، B = RTT * C & quot. هذه هي القاعدة المعروفة.

سؤالي كيف يمكن توفير RTT هذا لجهاز التوجيه قبل تثبيته أو كيف يتم حساب RTT مسبقًا؟ لا يمكن لجهاز التوجيه تقدير RTT هذا من تلقاء نفسه على حد علمي.


هناك اعتقاد خاطئ مستمر بأن الخوارزميات الخالية من القفل أسرع من خوارزميات القفل. ومع ذلك ، قد لا يكون هذا صحيحا. تطبيقات كائن المزامنة الحديثة سريعة للغاية في الحالة غير الخاضعة للرقابة ، وعندما يكون هناك الكثير من الخلاف ، فإنها تستخدم استدعاء نظام يتيح للنواة الانتظار حتى يتم إلغاء قفل كائن المزامنة (mutex). من المؤكد أن استدعاء النظام يحتوي على الكثير من النفقات العامة ، ولكن الحل الخاص بك هو الدوران 255 مرة. العمليات الذرية ليست مجانية ، لذلك في الحالة المتنازع عليها حيث تحاول العديد من الخيوط الوصول إليها ، قد يضيع هذا الكثير من وقت وحدة المعالجة المركزية.

يجب أن تحاول حقًا إثبات نظريتك القائلة بأن التنفيذ الخالي من القفل أسرع من تطبيق يستخدم كائنات المزامنة من خلال تشغيل المعايير.


يشير اسم كورنا إلى "نتوء " أو "نقطة جبل ". [1]

تشير الإشارات إلى القرنة ، والقرنة ، والكورنو ، والقرنة ، والكورنة ، والغرنة ، والأبوعب ، والجورنة أو العديد من المتغيرات الأخرى في أدبيات ما قبل الأربعينيات إلى التوسع الحضري الممتد للمساكن الممتدة من الرامسيوم تقريبًا ( المعبد الجنائزي لرمسيس الثاني) إلى المعبد الجنائزي لستي الأول على الجانب الشرقي من تلال طيبة ، بما في ذلك أسماء الأماكن الحالية لـ شيخ عبد القرنة العساسيف الخوخة درع ابو النجي و القرنة.

خلال القرنين الثامن عشر والتاسع عشر والعشرين ، نادرًا ما يكون الزوار والمسافرون إلى المنطقة متسقين في استخدامهم للاسم وأي شيء يمكن العثور عليه بين مدينة حابو ومقابر الطريف في بعض الأحيان كجزء من مجتمع القرنة.

إشارة إلى "معبد القرنة "أو ما شابه ، هو في معظم الحالات إشارة إلى الرامسيوم ، وبدرجة أقل معبد سيتي الأول ونادراً ما يكون إشارة إلى المعابد الجنائزية التي تم تدميرها بالكامل لرمسيس الرابع ، تحتمس الثالث أو تحتمس الرابع.