Информация по кадастровому номеру онлайн: Электронные услуги Росреестра | Последние новости

Росреестр справочная информация по объектам

Предоставление сведений, которые содержит Росреестр справочная информация по объектам недвижимости онлайн – это возможность быстрого оформления сделок с землёй и подготовки документации не выходя из дома.

Исполнительная, законодательная власть разработала, систематизировала и упорядочила все сведения о недвижимости на территории РФ и создала общедоступный информационный ресурс — государственный кадастр.

Интересующие сведения предоставляет Росреестр справочная информация по объектам недвижимости онлайн, направляется пользователю в кратчайшие сроки.

Быстрота и удобство привлекает многих соискателей информации о недвижимости использовать не только публичную карту участков, но и сервис справочной информации Росреестра.

Зная кадастровый номер, заявитель может получить остальные данные на недвижимость: уточнённую площадь, адрес, сведения о собственнике, арендаторе, виде права на недвижимость (аренда, собственность, пользование), точные границы и сведения о смежных участках, кадастровую стоимость, обременения, аресты и много другое.

Гражданское законодательство нашего государства, путём многократных изменений, постепенно пришло к предоставлению возможности субъектам земельных отношений приобретать участки в собственность. Причём около 5 лет разрешён выкуп гражданами нашего государства арендованных сельскохозяйственных земель. Разграничением государственных участков занимаются органы муниципальной власти соответствующей территории.

Для продажи своего участка, необходимы документы:

• Кадастровый план, сформированный землеустроительной организацией. Он представляет собой первичный технический документ, составленный по результату анализа всей землеустроительной документации и по итогу проделанных кадастровых работ с установлением границ на местности.
• Кадастровый паспорт. Его выдаёт уполномоченный кадастровый орган, на основании ранее подготовленного специалистами плана участка. Сроки получения определены регламентом органа и составляют 20 дней. Любые сведения, которые включает в себя государственный кадастр или Росреестр справочная информация по объектам недвижимости онлайн, предоставляется в течение 5 дней.
• Заказать документы можно здесь онлайн запросом.
• Договор, составить который вправе любой юрист, нотариальному удостоверению он не подлежит.
• Оплата государственной пошлины, сумма которой определена НК РФ. Для её расчёта лучше обратиться к государственному регистратору, так как она зависит от количества покупателей и продавцов.
• Заявление на регистрацию. Форма указанного документа также установлена государством. Бланк выдаётся регистрирующим сделку органом на бесплатной основе.

Обращаем внимание заинтересованных лиц, что начиная с января 2017 года, произошли изменения в законе о кадастре, и данные кадастрового паспорта на объект имущественного права представлен в новом формате выписки ЕГРН, в соответствии с законом РФ ФЗ-218.

Указанный перечень документов необходим для перехода прав на участок любой категории: земель населённых пунктов, сельскохозяйственных и т. д.

При покупке свободных государственных участков либо при оформлении права аренды установлена процедура торгов: конкурс, аукцион.

Разница заключается в открытой либо закрытой форме подачи заявки, и выбор процесса проведения торгов лежит на распорядительном органе – администрации муниципального образования.

Сделка продажи участка приобретает легитимный статус после её регистрации в органах Росреестра.

Росреестр информирует ⁄ Калтайское сельское поселение

27 сентября 2019

Как узнать кадастровую стоимость своей недвижимости с помощью онлайн-сервисов Росреестра

 

Управление Росреестра по Томской области сообщает о возможности получения информации о кадастровой стоимости объекта недвижимости с помощью онлайн-сервисов, размещенных на официальном сайте  Росреестра  (www.rosreestr.ru) в разделе: «Электронные услуги и сервисы» или в «Личном кабинете правообладателя». 

Получение информации о кадастровой стоимости имущества требуется в первую очередь для расчета налоговых платежей.

         С помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online».

Чтобы получить справочную информацию по объекту недвижимости в режиме online, можно использовать специальный сервис в разделе «Электронные услуги и сервисы» или в «Личном кабинете правообладателя». По кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости можно получить справочную информацию об объекте недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости.

С помощью сервиса «Публичная кадастровая карта».

Публичная кадастровая карта содержит сведения Единого государственного реестра недвижимости. Нужный объект можно найти на карте по кадастровому номеру, а также использовать расширенный поиск. По каждому объекту недвижимости, данные о котором содержит сервис, можно узнать общую информацию, в том числе площадь и кадастровую стоимость объекта, а также характеристики объекта и кто его обслуживает. Информация сервиса является справочной и не может быть использована в качестве юридически значимого документа.

С помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки» можно также узнать информацию о кадастровой стоимости объектов недвижимости, содержащуюся в фонде данных государственной кадастровой оценки.

В данном случае можно узнать включенные в фонд данных государственной кадастровой оценки сведения о кадастровой стоимости в случаях, если:

1) кадастровая стоимость объектов недвижимости определена в рамках государственной кадастровой оценки;

2) кадастровая стоимость объекта недвижимости определена в размере его рыночной стоимости.

Поиск информации о кадастровой стоимости в сервисе осуществляется по кадастровому номеру интересующего объекта в поле поиска. После ввода кадастрового номера нужно нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или надпись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). Можно также скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.

Узнать кадастровую стоимость можно также обратившись в любой офис «Мои документы» ОГКУ «Томский областной многофункциональный центр по предоставлению государственных и муниципальных услуг» (МФЦ) с запросом о предоставлении сведений о кадастровой стоимости объекта недвижимости.

Адреса офисов размещены на Официальном сайте Росреестра (https://rosreestr.ru/).

 

 

Начальник отдела ведения ЕГРН,

повышения качества данных ЕГРН                                                  Т.А. Фёдорова 

Как узнать кадастровую стоимость объекта недвижимости

1. На портале Росреестра с помощью сервиса «Получение сведений из ЕГРН». Сведения о кадастровой стоимости можно получить на портале Росреестра, заказав выписку из Единого государственного реестра недвижимости. Для этого нужно с главной страницы сайта перейти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам». Выбрать сервис «Получение сведений из ЕГРН», заполнить форму и сформировать заявку. Поля, отмеченные восклицательным знаком, обязательны для заполнения. Далее нужно убедиться, что заявка принята, и запомнить ее номер (по нему можно будет отслеживать статус заявки).
2. На портале Росреестра с помощью сервиса «Публичная кадастровая карта»: http://pkk5.rosreestr.ru/.
Публичная кадастровая карта содержит сведения государственного реестра недвижимости. Нужный объект можно найти на карте по кадастровому номеру, а также используя расширенный поиск. По каждому объекту недвижимости, данные о котором содержит сервис, можно узнать общую информацию, в том числе площадь и кадастровую стоимость объекта, а также характеристики объекта. Информация сервиса является справочной и не может быть использована в виде юридически значимого документа.

3. На портале Росреестра с помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online».
Чтобы получить справочную информацию по объекту недвижимости в режиме online, можно использовать специальный сервис в разделе «Электронные услуги и сервисы». По кадастровому номеру или адресу объекта недвижимости можно получить справочную информацию об объекте недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости.
4. На портале Росреестра с помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки».
С помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки» можно ознакомиться с результатами государственной кадастровой оценки, которую проводят органы власти субъектов Российской Федерации. Для этого надо зайти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам», выбрать «Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки». Для получения сведений об объекте недвижимости достаточно ввести кадастровый номер интересующего объекта в поле поиска и нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или надпись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). Можно также скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.
5. В офисе МФЦ, обратившись с запросом о предоставлении выписки из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости.
Таким образом, воспользовавшись одним из перечисленных способов, можно бесплатно узнать кадастровую стоимость объекта недвижимости

Специалисты рассказали, как узнать кадастровую стоимость объекта и оспорить ее в случае несогласия

Специалисты Росреестра представили пошаговую инструкцию как в онлайн-режиме узнать кадастровую стоимость объекта, а также как ее оспорить в случае несогласия.

Получить информацию о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно несколькими способами:

На портале Росреестра c помощью сервиса «Получение сведений из ЕГРН».

С главной страницы Росреестра перейти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам». Выбрать сервис «Получение сведений из ЕГРН», заполнить форму и сформировать заявку. Поля, отмеченные восклицательным знаком, обязательны для заполнения. Убедиться, что заявка принята, запомнить ее номер (по нему можно будет отслеживать статус заявки). Сведения из ЕГРН будут предоставлены не позднее 5 рабочих дней с момента приема документов.

На портале Росреестра с помощью сервиса «Публичная кадастровая карта».

Публичная кадастровая карта содержит сведения ЕГРН. Нужный объект можно найти на карте по кадастровому номеру, а также использовать расширенный поиск. По каждому объекту можно узнать общую информацию, в том числе площадь и кадастровую стоимость объекта, а также характеристики объекта и кто его обслуживает. Информация сервиса является справочной и не может быть использована в виде юридически значимого документа.

На портале Росреестра с помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online».

Чтобы получить справочную информацию по объекту недвижимости в режиме online, можно использовать специальный сервис в разделе «Электронные услуги и сервисы». По кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости можно получить справочную информацию об объекте недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости.

На портале Росреестра с помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки».

Чтобы ознакомиться с результатами государственной кадастровой оценки надо зайти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам», выбрать «Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки». Для получения сведений об объекте недвижимости достаточно ввести кадастровый номер интересующего объекта в поле поиска и нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или надпись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). Можно также скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.

В офисе филиала ФГБУ «Федеральная кадастровая палата Росреестра» по Республике Коми или МФЦ.

Если по каким-либо причинам не удалось получить сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости, расположенного на территории Республики Коми, на портале Росреестра, можно запросить кадастровую справку о кадастровой стоимости из ЕГРН. Для этого надо обратиться в филиал ФГБУ «Федеральная кадастровая палата Росреестра» по Республике Коми или многофункциональный центр (МФЦ, «Мои документы») лично, либо направить запрос по почте. Если в ЕГРН есть сведения о кадастровой стоимости объекта, кадастровая справка будет предоставлена бесплатно не позднее чем через пять рабочих дней со дня получения запроса. При подаче запроса надо указать способ получения готового документа: при личном посещении или по почте.

При несогласии с определенной оценщиками кадастровой стоимости объекта ее можно оспорить.

Оспорить кадастровую стоимость можно в суде и специальной комиссии.

Комиссия по рассмотрению споров о результатах определения кадастровой стоимости при Управлении Росреестра по Республике Коми функционирует с 2014 года.

Оспорить результаты могут как физические, так и юридические лица в случае, если результаты определения кадастровой стоимости затрагивают права и обязанности этих лиц. Оспорить кадастровую стоимость могут органы госвласти, местного самоуправления в отношении объектов недвижимости, находящихся в государственной или муниципальной собственности.

Причем для оспаривания физическими лицами результатов определения кадастровой стоимости в суде предварительное обращение в комиссию не является обязательным. Однако для юридических лиц и органов государственной власти, органов местного самоуправления оспаривание результатов в суде возможно только в случае отклонения комиссией заявления о пересмотре кадастровой стоимости, либо в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости не рассмотрено комиссией в течение месяца с даты его поступления.

Оспорить результаты в комиссии возможно только в период с даты внесения в ЕГРН результатов определения кадастровой стоимости по дату внесения в ЕГРН результатов, полученных при проведении очередной государственной кадастровой оценки или при оспаривании результатов определения кадастровой стоимости, но не позднее чем в течение пяти лет с даты внесения в ЕГРН оспариваемых результатов.

Сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно получить бесплатно в виде кадастровой справки​, обратившись в филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Республике Коми с запросом.

В Комиссиях кадастровая стоимость может быть оспорена по следующим основаниям:

— недостоверность сведений об объекте недвижимости, использованных при определении его кадастровой стоимости;

— установление в отношении объекта недвижимости его рыночной стоимости на дату, по состоянию на которую была установлена его кадастровая стоимость.

Для обращения в Комиссию необходимо оформить заявление о пересмотре кадастровой стоимости. Заявление подается по адресу: г.Сыктывкар, Сысольское шоссе, ¼.

В целях выявления оснований для пересмотра заявитель вправе обратиться к заказчику работ в случае, если кадастровая стоимость определена в ходе проведения государственной кадастровой оценки, или в филиал ФГБУ «Федеральная кадастровая палата» по Республике Коми, если стоимость определена в ходе осуществления кадастрового учета объекта недвижимости или кадастрового учета изменений объекта недвижимости, с запросом о предоставлении сведений об объекте недвижимости, использованных при определении его кадастровой стоимости.

Минимущество и Кадастровая палата должны предоставить заявителю сведения в течение семи рабочих дней со дня получения запроса.

К заявлению о пересмотре кадастровой стоимости необходимо приложить:

— кадастровую справку о кадастровой стоимости объекта с сведениями об оспариваемых результатах определения кадастровой стоимости;

— нотариально заверенную копию правоустанавливающего или правоудостоверяющего документа на объект;

— документы, подтверждающие недостоверность сведений об объекте;

— отчет, составленный на бумажном носителе и в форме электронного документа, в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости подается на основании установления в отношении объекта недвижимости его рыночной стоимости;

Заявление о пересмотре кадастровой стоимости без приложения указанных документов к рассмотрению не принимается.

К заявлению о пересмотре кадастровой стоимости также могут прилагаться иные документы.

Заявление о пересмотре кадастровой стоимости рассматривается комиссией в течение одного месяца с даты его поступления.

В семидневный срок комиссия направляет уведомление о поступлении заявления и принятии его к рассмотрению в орган местного самоуправления, на территории которого расположен объект недвижимости.

Председатель комиссии вправе обратиться с запросом к исполнителю работ по определению кадастровой стоимости и (или) к оценщикам, составившим отчет.

Если основанием подачи заявления о пересмотре кадастровой стоимости была недостоверность сведений об объекте, комиссия вправе принять решение об отклонении или о пересмотре результатов определения кадастровой стоимости.

В случае если заявление о пересмотре подано на основании установления в отчете рыночной стоимости объекта недвижимости, комиссия принимает решение об определении кадастровой стоимости объекта в размере его рыночной стоимости или отклоняет заявление.

Владелец объекта уведомляется о принятом решении в течение пяти рабочих дней. Решения комиссии могут быть оспорены в суде.

Результаты могут быть оспорены юридическими лицами и органами госвласти, муниципалами в суде по основаниям недостоверности сведений, использованных при определении кадастровой стоимости объекта, а также если была установлена его рыночная стоимость на дату, по состоянию на которую установлена его кадастровая стоимость, и только в случае отклонения комиссией заявления о пересмотре либо в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости не рассмотрено комиссией в установленный срок.

***

Кадастровая стоимость – стоимость объекта недвижимости, сведения о которой внесены в Единый государственный реестр недвижимости (далее — ЕГРН). Этот показатель определяется в ходе государственной кадастровой оценки независимыми оценщиками. При осуществлении учета ранее не учтенных объектов недвижимости, влекущем за собой изменение их кадастровой стоимости, определение стоимости таких объектов осуществляет филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Республике.

Решение о проведении государственной кадастровой оценки в Коми принимает Министерство имущественных и земельных отношений. Оно выбирают оценщика и заключает с ним договор. Переоценка проводится не реже одного раза в пять лет и не чаще одного раза в три года.

Для проведения государственной кадастровой оценки объектов недвижимости филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по запросу министерства формирует перечень подлежащих оценке объектов недвижимости на территории Коми или муниципалитета. Определение кадастровой стоимости в рамках государственной кадастровой оценки осуществляют независимые оценщики, которых на конкурсной основе выбирают региональные и местные власти.

Оценщики сами выбирают методику определения кадастровой стоимости объектов недвижимости. Министерство утверждает результаты оценки и передает их в филиал ФГБУ «ФКП Росреестра», который вносит эти сведения в ЕГРН.

 Источник: ИА «Комиинформ» https://komiinform.ru/news/145594/

Какую информацию об объектах недвижимости можно получить бесплатно и не выходя из дома? — Новости

1. Получить консультацию по операциям с объектами недвижимости или узнать статус своего обращения в учетно-регистрационный орган
Для повышения качества оказания госуслуг Федеральная кадастровая палата развивает кол-центр. Позвонив, вы сможете узнать статус своего обращения или заявления, получить консультацию по операциям с объектами недвижимости или учетно-регистрационным услугам, а также записаться на прием к специалистам учреждения. Ведомственный центр телефонного обслуживания (ВЦТО) является подразделением Кадастровой палаты. Операторы ВЦТО отвечают на любые вопросы, связанные с недвижимостью, в режиме 24/7.
2. Составить перечень необходимых для операций с недвижимостью документов
Если вы хотите совершить какие-либо операции с недвижимостью: купить или продать, переоформить объект недвижимости, зарегистрировать ипотеку, внести данные о ранее учтенном объекте и т.д., с помощью сервиса «Регистрация просто» вы сможете составить полный и правильный пакет документов, необходимых для любой, даже самой нестандартной и сложной операции с недвижимостью.
Чтобы им воспользоваться, нужно зайти на официальный сайт Кадастровой палаты в раздел «Сервисы и услуги» и выбрать вкладку «Регистрация просто», далее нажать на кнопку «Перейти к сервису» и выполнить необходимые действия.
3. Узнать кадастровый номер объекта недвижимости, площадь земельного участка, вид разрешенного пользования и т. д.
Поможет сервис, который в интерактивной форме предоставляет общедоступные сведения из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН) в режиме онлайн, – Публичная кадастровая карта. Также, зная только адрес или кадастровый номер многоэтажного дома, можно узнать его кадастровую стоимость, год постройки, материал стен, количество этажей, назначение.
4. Узнать кадастровую стоимость объекта
С помощью сервиса Росреестра «Фонд данных государственной кадастровой оценки» вы сможете в режиме реального времени ознакомиться с отчетами об определении кадастровой стоимости, отчетами об оценке рыночной стоимости, на основании которых оспорены результаты определения кадастровой стоимости, а также с систематизированными сведениями об объектах оценки. Для этого вам нужно зайти на сайт Росреестра в раздел «Физическим лицам», далее выбрать пункт «Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки», затем нажать «Узнать больше».  
Важно. Чтобы посмотреть кадастровую стоимость объекта недвижимости, в сервисе «Фонд данных государственной кадастровой оценки» необходимо воспользоваться поиском объектов недвижимости по кадастровому номеру.
5. Проверить подлинность выписки из Единого госреестра недвижимости (ЕГРН)
Сервис позволяет сформировать печатное представление выписки, полученной в электронном виде, и проверить корректность электронной подписи, которой она подписана. Для этого необходимо загрузить xml-файл и нажать на кнопку «Проверить», затем выбрать функцию «Показать файл».
Если вам необходимо проверить корректность электронной подписи, необходимо прикрепить файл формата xml, полученный вместе с ним файл формата sig и нажать на кнопку «Проверить».
6. Получить справочную информацию по объектам недвижимости в режиме online
Сформировать запрос по кадастровому номеру или адресу объекта недвижимости и узнать кадастровую стоимость, статус, площадь, адрес и дату постановки на кадастровый учет объекта недвижимости можно в режиме online с помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости».
Подобная информация может понадобиться вам при покупке недвижимости. Советуем перепроверять данные, полученные от продавца. Так вы обезопасите себя от мошеннических действий и будете точно знать параметры приобретаемого земельного участка или квартиры.

Администрация сельского поселения Междуречье Кольского района Мурманской области

18 декабря 2020

ПРЕСС-РЕЛИЗ

КАДАСТРОВАЯ ПАЛАТА ПО МУРМАНСКОЙ ОБЛАСТИ ИНФОРМИРУЕТ

_____________________________________________________________

Хотите узнать кадастровый номер объекта недвижимости?

Филиал Кадастровой палаты по Мурманской области напоминает гражданам о возможности получения государственных услуг Росреестра в электронном виде. Используя электронные способы получения государственных услуг Росреестра, заявитель существенно экономит как временные, так и финансовые затраты.

В настоящее время на официальном сайте государственных услуг Росреестра (https://rosreestr. gov.ru) доступны практически все базовые услуги ведомства: получение сведений из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН), государственная регистрация прав, постановка на государственный кадастровый учет.

Потенциальные покупатели могут найти общедоступную информацию по интересующему объекту недвижимости на сайте Росреестра с помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online».

Данный сервис предназначен для поиска общедоступных сведений по объектам недвижимости в режиме онлайн. Поиск осуществляется по одному из критериев:

— кадастровому номеру;

— условному номеру;

— адресу или номеру права.

В результате оформления запроса в режиме онлайн вы получите следующие сведения по объекту недвижимости:

— кадастровый номер;

— статус объекта;

— дата постановки на кадастровый учет;

— площадь;

— кадастровую стоимость;

— адрес и т.д.

Также с помощью онлайн-сервиса «Публичная кадастровая карта» (https://pkk. rosreestr.ru) можно получить справочную информацию об объектах недвижимости. Достаточно выбрать на карте нужный объект, чтобы узнать его кадастровый номер, адрес, координаты, год постройки и другие сведения общего доступа. На карте можно делать различные замеры, например, расстояние и площадь. Также можно получать координаты точки и формировать ссылки для соцсетей. Можно распечатывать фрагменты карты со своими комментариями.

В случае, если гражданину необходимо получить общедоступные сведения из ЕГРН в виде документа, имеющего юридическую силу, то можно подать запрос на следующий вид выписок из ЕГРН:

— выписка об основных характеристиках и правах на объект недвижимости;

— выписка об объекте недвижимости.

Подать запрос на предоставление сведений из ЕГРН по интересующему вас объекту недвижимости можно зная его точный адрес и площадь и (или) по кадастровому номеру.

Заказать выписку из ЕГРН вы можете в личном кабинете Росреестра (https://lk.rosreestr. ru), а также на официальном онлайн-сервисе по выдаче сведений их ЕГРН (https://spv.kadastr.ru) Федеральной кадастровой палаты.

Филиал Кадастровой палаты по Мурманской области обращает внимание, что для входа в «Личный кабинет» Росреестра и онлайн-сервис по выдаче сведений их ЕГРН необходимо иметь подтвержденную учетную запись на сайте Единого портала государственных услуг (ЕСИА, gosuslugi.ru). В случае отсутствия регистрации на ЕСИА подтвержденную учетную запись ЕСИА можно получить, обратившись в любое отделение Многофункционального центра предоставления государственных и муниципальных услуг (контактную информацию, а также график приема заявителей в МФЦ можно уточнить на официальном сайте ГОБУ «МФЦ МО» https://mfc51.ru).

Получить более подробную информацию сервисах Росреестра можно по единому многоканальному телефону 8-800-100-34-34 (звонок по РФ бесплатный, круглосуточно).

__________________________________________________________________

Кадастровая палата по Мурманской области:

Адрес: 183025, г. Мурманск, ул. Полярные Зори, д. 44

Приемная: 8(8152) 40-30-00

Официальный сайт: https://kadastr.ru

Вконтакте: https://vk.com/fkpmurmansk

Дата создания: 18-12-2020
Дата последнего изменения: 18-12-2020

Как узнать кадастровую стоимость объектов недвижимости

Справочная информация о кадастровой стоимости находится в свободном доступе для всех заинтересованных лиц на портале Росреестра (www.rosreestr.ru). Получить информацию о кадастровой стоимости объекта недвижимости бесконтактным методом можно несколькими способами:

Рассмотрим все варианты получения сведений на сайте Росреестра:

Получить информацию в режиме Online можно в разделе «Электронные услуги и сервисы». Далее необходимо перейти на сервис «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме Online» (https://rosreestr.ru/wps/portal/online_request). Поиск объектов недвижимости способом Online осуществляется по кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости. В справочной информации об объекте недвижимости содержатся, в том числе, сведения о кадастровой стоимости.

Выбрав способ «Заказать выписку из ЕГРН» о кадастровой стоимости объектов недвижимости, Вам необходимо обратиться к сервису «Выписка из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости». Для этого нужно перейти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам». Затем надо выбрать сервис «Получить выписку из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости» (https://rosreestr.ru/wps/portal/p/cc_present/EGRN_2), заполнить электронную форму и сформировать запрос. Сервис автоматически отобразит основные характеристики объекта недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости. Сведения из ЕГРН по запросу, направленному посредством электронного сервиса, предоставляются в течение 3 дней.

Также можно воспользоваться сервисом «Публичная кадастровая карта». В данном случае, информацию о кадастровой стоимости объекта можно найти с помощью кадастрового номера. Отметим, что информация сервисов является справочной и не может быть использована в виде юридически значимого документа.

Если же вы решили получить сведения с помощью сервиса «Личный кабинет», Вам необходимо зарегистрироваться на сайте www.gosuslugi.ru. Зарегистрировавшись (https://esia.gosuslugi.ru/registration/), Вы получаете доступ к информации о принадлежащих Вам объектах недвижимости, в частности, и о кадастровой стоимости объекта.

Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки можно, обратившись к разделу «Физическим лицам» или «Юридическим лицам» (https://rosreestr.ru/site/fiz/poluchit-svedeniya-kadastrovoy-otsenki/). Вам необходимо набрать номер объекта недвижимости в поисковую строку. После этого, Вы увидите, ссылку на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или запись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). В данном разделе можно скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется в режиме реального времени.

Если по каким‑либо причинам не удалость получить сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости на портале Росреестра, можно обратиться в любой многофункциональный центр предоставления государственных и муниципальных услуг лично, либо направить запрос почтой.

Выписка о кадастровой стоимости объекта недвижимости предоставляется бесплатно.

Филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Белгородской области

Налоговая администрация | Округ Дуплин, Северная Каролина: Округ Дуплин, Северная Каролина,

Оплата налогов округа Он-лайн

Цель:
Налоговый отдел отвечает за получение, разработку, анализ и ведение записей, необходимых для оценки, оценки, выставления счетов, сбора и составления списков налогов, связанных с недвижимым и движимым имуществом в пределах юрисдикции округа и муниципалитетов. в соответствии с Общим статутом штата Северная Каролина. Налоговый департамент обязан предоставлять информацию и исследования, а также вести записи для налогового департамента Северной Каролины.

G Общие услуги:
Налоговый департамент имеет три функциональных отдела, состоящих из отдела оценки, сбора и регистрации земель.

Офис оценки отвечает за оценку всего недвижимого имущества, расположенного в округе Дюплин. Переоценка всего недвижимого имущества по требованию государства проводится не реже одного раза в восемь лет, а в 2017 году Совет уполномоченных проголосовал за проведение переоценки в масштабах округа каждые 4 года. Каждый год разрешения на строительство пересматриваются на предмет нового строительства и пристройки к существующим сооружениям.Персонал по оценке помогает владельцам собственности и общественности с вопросами о стоимости. Они также несут ответственность за обработку заявок на получение стоимости землепользования. Следующая переоценка на уровне округа снова будет проведена сертифицированными государственными оценщиками и вступит в силу с 1 января 2022 года.

Аттестационная служба также отвечает за надлежащий перечень и обнаружение всей личной собственности, служебной личной собственности и автомобилей, находящихся в округе Дуплин или облагаемых налогом в нем. Оценочная служба несет ответственность за определение справедливой рыночной стоимости (розничной) такой собственности для целей выставления налоговых счетов.Оценка сотрудников может помочь вам с вопросами, касающимися владения, местонахождения, описания и стоимости личного имущества. Наряду с составлением списка и оценкой имущества, Офис по оценке обрабатывает заявления на исключение пожилых граждан / инвалидов / ветеранов, как указано в Общем статуте Северной Каролины; проводит аудит всех счетов личного и служебного личного имущества; и поддерживает почтовые адреса, предоставленные налогоплательщиками или Департаментом транспортных средств для всех счетов личного имущества, служебного личного имущества и транспортных средств.

Управление по сбору платежей отвечает за сбор всех налогов на недвижимость, взимаемых округом Дюплин. Они также несут ответственность за все принудительные меры по взысканию задолженности со всех просроченных счетов, включая, помимо прочего, удержание заработной платы, вложение платежей производителям, вложение банковских счетов, взыскание возмещения подоходного налога штата Северная Каролина и обращение взыскания на имущество. Они выдают разрешения на перемещение мобильных домов.

Теперь мы собираем городские налоги для следующих городов: Калипсо, Гриневер, Кенансвилль и Варшава.С июля 2021 года мы также будем собирать Rose Hill.

Отдел земельной документации налогового департамента отвечает за ведение базовой карты собственности округа Дуплин и данных о владении недвижимым имуществом. Базовая карта собственности была построена с использованием цифровой орто-фотографии 2006 года округа Дуплин. Кадастровая информация включает границы собственности, названия дорог, полосы отчуждения, площади, размеры участков, границы районов и информацию о собственности. Мы управляем Географической информационной системой (ГИС), используя ESRI «ARCMap» версии 10.8 программ. Идентификация местоположения собственности доступна через наши онлайн-картографические службы .

Налоговые формы

Заявление об освобождении от уплаты налога на имущество
Справка об инвалидности
Справка для ветерана-инвалида
Заявление на продление 2021 года
Форма частного грузовика (справка)
Заявление о текущей стоимости использования (землепользование)

Информация об оценке недвижимости

По вопросам, касающимся оценки недвижимости, нового строительства, проверки продаж или переоценки, отправьте электронное письмо специалистам по оценке по адресу taxreval @ duplincountync.com

Форма апелляции на 2021 год для недвижимого имущества
Форма улучшенного листинга
Анкета продажи

Дополнительная информация:

Стоимость недвижимого и движимого имущества, выставленная налоговой службой за 2020 год, составила 4 126 547 605 единиц, а стоимость зарегистрированного автотранспортного средства, выставленная NCVTS за 2020 год, составила 498 163 049.

По состоянию на январь 2020 года в округе Дуплин насчитывалось 39199 посылок, не подлежащих освобождению от уплаты налогов.

Последняя переоценка была проведена 1 января 2017 г., а следующая переоценка состоится 1 января 2022 г.Эта переоценка была перенесена на 2022 год из-за урагана Флоренс и атаки вредоносного ПО на компьютерные системы округа.

Годовые налоговые ставки

Оплата налогов округа он-лайн

Налоговая выкупа Продажа / Продажа избыточного имущества

См. Список ниже выставленных на продажу объектов недвижимости, находящихся в собственности округа.

1. Список отчужденного имущества, находящегося в уездной собственности
2. Предложение о покупке собственности округа

Просьба лично доставить заполненную форму заявки и задаток по номеру:

Налоговая служба округа Дуплин
118 Beasley Street
Kenansville, NC

Если у вас есть какие-либо вопросы, позвоните Джоан Барнетт по телефону 910-372-9352.

Географические информационные системы (ГИС) | Округ Галифакс, Северная Каролина

Веб-сайт сопоставления ГИС

Чтобы получить доступ к веб-сайту ГИС и налоговой оценки в Интернете, щелкните ссылку Поиск в налоговой документации слева. Данные налоговой оценки и данные карты ГИС (шейп-файлы) доступны для загрузки, щелкнув ссылки в разделе «Файл данных» ниже.

Тип (ы) файлов и информация ГИС

Все данные ГИС предоставляются в формате шейп-файла ESRI, сжатого в zip-файлы (плоскость состояний NAD 1983 HARN).Эти данные доступны для скачивания бесплатно. Любые особые запросы данных могут потребовать дополнительной оплаты.

Из-за большого размера изображений цифровая ортофотография недоступна для загрузки. Пожалуйста, свяжитесь с GIS округа Галифакс для получения дополнительной информации о том, как получить эти данные. Другие картографические слои могут быть доступны на этом сайте в будущем.

Загрузка заявления об отказе от ответственности

Загрузка заявления об отказе от ответственности

Загрузка данных ГИС округа Галифакс с этой веб-страницы означает принятие следующего заявления об отказе от ответственности.

Кадастровые данные округа Галифакс подготовлены для инвентаризации недвижимого имущества, находящегося в пределах этой юрисдикции, и составлены из зарегистрированных документов, плат и других публичных записей и данных. Пользователи этих данных настоящим уведомляются о том, что вышеупомянутые общедоступные источники первичной информации должны быть проконсультированы для проверки юридической ответственности за информацию, содержащуюся в данных, или за любое ее ненадлежащее использование. Некадастровые данные, представленные на этом сайте, собраны для использования сотрудниками округа Галифакс в различных целях.Данные размещены здесь только в информационных целях. Округ Галифакс не несет юридической ответственности за информацию, содержащуюся в данных, или за ее ненадлежащее использование.

Файлы данных

Файл Halifax_GIS_Data (ZIP) включает несколько наиболее часто запрашиваемых шейп-файлов. Будут приложены все усилия, чтобы регулярно обновлять этот файл, и в будущем могут быть добавлены дополнительные шейп-файлы. Пожалуйста, свяжитесь с налоговым отделом округа Галифакс по адресу taxhelp @ halifaxnc.com с вопросами.

• citylim — шейп-файл многоугольника муниципальных границ, поддерживаемый персоналом округа Галифакс
• cline — шейп-файл линий осевых линий дорог, поддерживаемый персоналом округа Галифакс
• contours_02, contours_10 & contours_20 — шейп-файлы линий размером 2 фута, 10 футов и 20 футов как получено через Программу составления карт наводнений Северной Каролины; эти данные предназначены для общего отображения данных о высоте, и пользователям не следует ожидать, что изолинии будут точными; используется вертикальная система координат NAVD 88, но точность LIDAR составляет около 25 см или около 10, однако использование двух контуров может привести к выходу данных за пределы предполагаемой точности (см. метаданные)
• county_boundary — файл формы многоугольника из CGIA
• county_commissioner_districts — многоугольный шейп-файл трех округов Комиссара округа, обслуживаемый персоналом округа Галифакс (остальные 3 уполномоченных занимают большие должности в округе)
• esn — многоугольный шейп-файл областей номеров службы экстренной помощи, поддерживаемый персоналом округа Галифакс (EMS, закон и пожарная служба) flood_panels — шейп-файл многоугольника MapFIRMPan из программы картирования поймы Северной Каролины (см. метаданные)
• flood_zones — шейп-файл многоугольника MapFldHazAr из программы картирования поймы Северной Каролины (см. метаданные)
• parcels_2021_gon21 shape_map окончательный год налогообложения вместе с данными по налоговой оценке, которые ведутся персоналом округа Галифакс; см. файл «Parcels_tax_data_field_descriptions.xlsx »для получения дополнительной информации о включенных данных оценки.
• parcels_2021_final_map_only — полигональный шейп-файл последней карты участков 2021 налогового года, поддерживаемый персоналом округа Галифакс; данные налоговой оценки не объединяются.
• избирательных участков — многоугольный шейп-файл избирательных участков, обслуживаемый персоналом округа Галифакс.
• school_districts — многоугольный шейп-файл налоговых округов для школ округа Галифакс. Средние школы Роанок-Рэпидс и школы Велдон-Сити, обслуживаемые персоналом округа Галифакс
• tax_charge_codes — многоугольный шейп-файл комбинаций налоговых округов, поддерживаемый персоналом округа Галифакс; эти многоугольники отражают комбинации муниципалитетов, пожарных округов и школьных округов.
• поселков — шейп-файл многоугольника 12 поселков, обслуживаемый персоналом округа Галифакс.

Файл налоговых данных Галифакса (ZIP) включает данные, экспортированные из базы данных налоговой оценки.Этот ZIP-файл содержит несколько файлов и включает гораздо больше данных, чем ограниченный объем данных оценки, присоединенных к шейп-файлу участка. Файл Excel с описанием данных, включенных в файлы оценки, также включен в ZIP-файл.

Для получения дополнительной информации

Пожалуйста, свяжитесь с Дорис Хокинс, если у вас есть вопросы относительно этих данных.

Государство Биг Скай находит золото в общегосударственной кадастровой базе данных

Государство Биг Скай находит золото в общегосударственной кадастровой базе данных

Кадастр на основе ГИС Монтаны, богатый богатствами

Особенности

• Монтана создала первую в стране кадастровую систему на базе ГИС.
• Годовая рентабельность инвестиций в кадастровую систему составляет более 9 миллионов долларов США.
• Кадастровые данные Монтаны широко доступны в Интернете.

Как четвертый по величине штат в Соединенных Штатах, Монтана является синонимом границы . Под знаменитым «большим небом» штата находится 145 552 квадратных миль малонаселенной открытой местности. Континентальный водораздел, проходящий по диагональной линии с северо-запада на юг и центральную часть Монтаны, разделяется и примерно определяет топографию штата Биг-Скай.К западу от водораздела находятся северные и центральные Скалистые горы, а к востоку от водораздела — в основном прерии и равнины. Между тем реки; озера; леса; национальные парки и памятники; длинные одинокие шоссе; Канада; и четыре других штата США разделяют, расставляют точки и граничат с 56 округами Монтаны.

Обзор кровельного материала, полученный из данных налоговых участков.

Управление всеми географическими данными, связанными с такой огромной территорией, как Монтана, — непростая задача. Штат осознал эту проблему и впервые создал кадастровую базу данных на основе ГИС.Инфраструктура пространственных данных Монтаны, признанная Советом по земельной информации штата Монтана, состоит из 14 уровней, причем кадастровый слой является одним из наиболее зрелых. Слой основан на налоговом кадастре, юридическом хранилище записей о земле, в котором указаны владелец, местоположение, границы, описание и права собственности, связанные с земельным участком. Кадастровый слой штата Монтана наиболее тесно связан с процессами оценки собственности, но использование данных выходит далеко за рамки Департамента доходов штата (DOR).

«Более половины государственных бизнес-процессов связаны с земельными участками», — говорит Стюарт Киркпатрик, глава Монтанского центра картографического обслуживания (BMSC). Такие вопросы, как «Кому принадлежит этот участок?» Или «Какие особенности связаны с этим участком?» Являются постоянными на местном уровне и уровне штата. Было логично, что у нас, в штате Монтана, была стандартизированная система цифрового кадастра, к которой мог получить доступ каждый. »

Согласно структуре архитектуры федерального предприятия Управления по управлению и бюджету США, Киркпатрик прав.В структуре указано, что 74 процента правительственных данных основаны на местоположении, и это число еще выше на уровне штата и на местном уровне. Еще в 1996 году Монтана наняла Киркпатрика в качестве менеджера проекта, чтобы изучить концепцию кадастра в масштабе штата, составить план проекта и получить финансирование для сбора и ведения данных о налоговых участках в стандартизированном формате с использованием технологии ArcGIS в качестве платформы. Осознавая, как их организации могут извлечь выгоду из общегосударственного кадастра, Burlington Northern, Montana Dakota Utilities, Montana Power и Министерство внутренних дел США по управлению земельными ресурсами (BLM) — все они приняли участие в качестве основных участников проекта.

При наличии начального финансирования преобразование бумажных документов в цифровой формат началось в 1998 году, а в 2003 году, когда была завершена разработка новой системы цифровых налоговых участков, в Монтане была единственная в штате кадастровая база данных в стране. Хотя к тому времени данные были доступны, полная выгода, такая как возврат инвестиций государства в кадастровую базу данных в размере 3 миллионов долларов, была реализована только в 2005 году. Эти первоначальные инвестиции включали разработку кадастровой базы данных. Он также включал пятилетнюю задачу по оплате подрядчикам и государственному персоналу за преобразование, стандартизацию и интеграцию в основном бумажных данных из примерно 900 000 участков в новую кадастровую базу данных на основе программного обеспечения ArcGIS.

К 2009 году штат оценил минимальную годовую стоимость своих цифровых земельных участков и кадастровых данных в чуть более 10 миллионов долларов. По его данным, годовая рентабельность инвестиций (ROI) составляет 9 335 700 долларов. Показатели рентабельности инвестиций получены из исследования штата Монтана, в котором основное внимание уделялось стоимости и затратам, связанным с кадастровой системой, включая оценку инвестиций в ИТ на кадастровом уровне; определение бизнес-процессов, пользователей и бенефициаров, зависящих от кадастрового уровня; определение взаимосвязи между кадастровым каркасом и другими 12 уровнями каркаса; и разработка финансового анализа, который документирует текущие и текущие затраты и выгоды кадастрового слоя.

Множество государственных учреждений предоставляют данные системе. DOR и восемь округов собирают данные о налоговых участках, в то время как другие агентства и интересы собирают вспомогательные данные о сервитутах по сохранению; границы муниципальных образований и школьных округов; специальные районы, такие как водоснабжение, канализация и борьба с комарами; и другие данные, которые передают права и интересы на землю. BMSC несет ответственность за ежемесячную интеграцию налоговых посылок и связанных с ними данных в общегосударственную базу данных и привязку налоговых посылок к компьютерной системе массовой оценки DOR ORION.BMSC также интегрирует базу данных географических координат BLM в качестве цифрового представления данных государственной съемки земель (PLS) в Монтане, поскольку PLS является основой землевладения в штате.

Все кадастровые данные, включая участки и другие пространственно совпадающие классы пространственных объектов, хранятся в базе геоданных Esri с помощью BMSC, а табличные данные DOR перемещаются в базу данных Oracle, связанную с участками. Данные размещаются в ArcGIS Server, а затем распространяются в виде шейп-файлов и баз геоданных, где предприятия, организации и другие заинтересованные стороны могут обращаться за кадастровыми данными и картами.

Затерянное озеро в Монтане.

Граждане, частные организации и различные агентства штата и округа используют кадастровую информацию самыми разными способами. BMSC распространяет информацию среди общественности через веб-сайт приложения для кадастрового картирования штата Монтана, а веб-страница портала GIS библиотеки штата Монтана является точкой распространения метаданных, описывающих кадастровую базу данных штата.

Esri Partner POWER Engineers Inc., глобальная инжиниринговая фирма, базирующаяся в Хейли, штат Айдахо, является примером частной организации, которая ценит простоту и скорость получения данных с кадастровых веб-сайтов Монтаны.За прошедшие годы фирма загрузила огромные объемы данных для различных инфраструктурных проектов Монтаны, таких как маршрутизация линий передачи и телекоммуникаций и последующее управление приобретением прав на отвод.

Недавний бизнес

POWER Engineers в Монтане включает замену старых линий электропередачи 115 кВ на более крупные линии 230 кВ. В новой системе электропередачи может использоваться тот же коридор, но в некоторых случаях модернизация требует приобретения большего количества прав отвода для размещения более крупных сооружений.При прокладке предлагаемого коридора электропередачи кадастровые данные могут использоваться для минимизации затрат на приобретение сервитута.

«Мы получаем данные прямо с веб-сайтов кадастра штата Монтана и подключаем их к нашей собственной ГИС», — говорит консультант POWER Engineers Скотт Чапман. «Это так же просто, как зайти на веб-сайт и выбрать округ, в котором мы работаем, а затем загрузить данные».

Государственные, окружные и местные муниципалитеты могут получить доступ к системе и могут связать свои собственные ГИС-решения.Кадастр на основе программного обеспечения ArcGIS оказался значительной экономией времени для всех видов малых и крупных государственных задач. Кроме того, BMSC ежегодно предоставляет сотни часов помощи местным органам власти в ведении их собственных кадастровых баз данных и проводит образовательные семинары и семинары для расширения кадастровых знаний.

Монтана Батт-Серебряный лук — лишь одно из многих местных органов власти, которые пожинают плоды цифрового кадастра. Джон Сессо, директор отдела планирования в Бьютт-Сильвер Боу, курирует программу борьбы с выбросами металлов в жилых домах.Наличие легкодоступных кадастровых данных в ГИС важно для правительства города-уезда, особенно при продаже недвижимости. Высоким приоритетом является проверка и уменьшение присутствия токсинов, особенно на объектах, где живут дети, потому что молодежь чрезвычайно восприимчива к опасным химическим веществам, таким как свинец, которые можно найти в доме или вокруг него.

Когда недвижимость продается, она регистрируется в ГИС округа, которая затем уведомляет отдел Sesso. Если свойство уже было протестировано, никаких действий не предпринимается.Однако, когда собственность, которая не была протестирована, меняет владельца, выполнение теста становится высокоприоритетной задачей, поскольку у новых владельцев могут быть дети.

говорит Sesso. «Оцифровка этих земельных записей в кадастровой системе оказала нам огромную помощь. У нас есть юридическое обязательство отслеживать, где мы проверяли, где мы сокращали выбросы, а где нет».

Для получения дополнительной информации по телефону свяжитесь с руководителем центра обслуживания карт базы Монтана Стюартом Киркпатриком (электронная почта: skirkpatrick @ mt.gov) или посетите gis.mt.gov.

Использование географической информационной системы и кадастровых данных 1860-х годов для моделирования сельскохозяйственной пригодности до начала тяжелой механизации. Пример из Мальты

Abstract

Настоящее исследование направлено на понимание факторов, определяющих пригодность земель для сельского хозяйства на Мальте до появления тяжелой механизации. Модель логистической регрессии на основе ГИС построена на основе данных кадастровых карт середины 1800-х годов (cabreo). Такие данные используются для построения прогнозной модели впервые.На картах указано сельскохозяйственное качество участков (от хорошего до самого низкого), которое представлено разными цветами. В исследовании качество сельскохозяйственной продукции рассматривается как зависимая переменная с двумя уровнями: оптимальное (соответствующее хорошему классу) и неоптимальное качество (посредственное, плохое, низкий и самый низкий классы). Семнадцать предикторов выделены на основе обзора литературы и имеющихся данных. Логистическая регрессия используется для выделения предикторов, которые можно рассматривать как детерминанты качества сельского хозяйства.Наша модель имеет оптимальную дискриминационную способность (AUC: 0,92). Рассматривается и обсуждается положительное влияние на сельскохозяйственное качество земель следующих предикторов: синуса аспекта (отношение шансов 1,42), расстояния до побережья (2,46), коричневого Рендзинаса (2,31), карбонатно-сырой почвы (2,62) и почвы Ксерорендзинас (9,23), расстояние до второстепенных дорог (4.88). Предикторы, оказывающие отрицательное влияние: высота местности (0,96), уклон (0,97), расстояние до ближайших линий геологического разлома (0,09), грунт Terra Rossa (0.46), расстояние до второстепенных дорог (0,19) и пешеходных дорожек (0,41). Модель выделяет множество топографических и культурных переменных, последние связаны с мобильностью людей и доступностью ландшафта, которые по-разному способствовали сельскохозяйственной пригодности, обеспечивая основу для создания фрагментированного и чрезвычайно разнообразного сельскохозяйственного ландшафта, который является отличительной чертой мальтийского Острова. Наши результаты также полезны, чтобы предложить новые вопросы, которые могут быть поставлены перед более скудными доказательствами из более ранних периодов.

Образец цитирования: Alberti G, Grima R, Vella NC (2018) Использование географической информационной системы и кадастровых данных 1860-х годов для моделирования сельскохозяйственной пригодности до начала тяжелой механизации. Пример из Мальты. PLoS ONE 13 (2): e0192039. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039

Редактор: Уго Ребело, Университет Порту, ПОРТУГАЛИЯ

Поступила: 3 апреля 2017 г .; Принята к печати: 16 января 2018 г .; Опубликовано: 7 февраля 2018 г.

Авторские права: © 2018 Alberti et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Исследование, приведшее к этим результатам, получило финансирование от Европейского исследовательского совета в рамках Седьмой рамочной программы Европейского союза (FP / 2007-2013) / Соглашения о гранте ERC n.323727 (Проект FRAGSUS, профессор Каролина Мэлоун, Королевский университет Белфаста, Великобритания — http://www.qub.ac.uk/sites/FRAGSUS/). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи. Цифровая модель местности была получена на основе данных LiDAR, доступных в рамках соглашения, подписанного между Мальтийским университетом и Управлением по окружающей среде и планированию Мальты в 2013 г. (данные ERDF LIDAR, 2012 г., ERDF156 «Развитие национальной инфраструктуры мониторинга окружающей среды и возможностей, Управление по окружающей среде и планированию Мальты ).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Изучение прошлых ландшафтов и того, как они развивались в течение длительных периодов времени, является ключом к пониманию меняющихся отношений между людьми и окружающей их средой. Подходы к изучению долгосрочных изменений ландшафта все чаще используют постоянно растущий набор различных инструментов и наборов данных, начиная от реконструкции окружающей среды и заканчивая этнографическим сравнением, от наземной съемки до регрессии карты.Настоящее исследование было проведено в контексте пятилетнего проекта FRAGSUS, финансируемого ERC, который исследует уязвимость и устойчивость в условиях малых островов с акцентом на взаимодействие человека и окружающей среды на доисторической Мальте. Высокая плотность человеческой деятельности на Мальте за последние 7000 лет делает реконструкцию окружающей среды прошлого чрезвычайно сложной задачей, поскольку доказательства в лучшем случае фрагментарны и часто стираются последующей эрозией и антропогенной деятельностью [1–3]. Проблема возрастает экспоненциально для более отдаленных периодов времени.

В то время как основное внимание FRAGSUS уделяется доисторической среде, правильное понимание последующей эволюции ландшафта считалось важным и полезным по ряду ключевых причин: во-первых, потому что они составляют часть одного и того же ландшафтного палимпсеста, который можно понять только в диахронических терминах; во-вторых, чтобы позволить более обоснованные предсказания того, где могут быть сохранены свидетельства более ранних ландшафтов; в-третьих, потому что различные культурные реакции в более документированные периоды могут предложить новые вопросы, которые могут быть поставлены перед более скудными свидетельствами из более ранних периодов, и обогатить их интерпретации.

Архивные записи, сохранившиеся с раннего современного периода, включают записи переписи населения и кадастровые карты, которые могут содержать подробные записи о собственности, продуктивности и урожайности земли, ассортименте сельскохозяйственных культур и размере стада, а также демографии населения. Эта запись, которая в последние века становится все более богатой по охвату и деталям, предлагает широкие возможности для исторической реконструкции ландшафтов раннего Нового времени. В исследовании другого средиземноморского контекста малых островов [4] было отмечено, как неравномерный характер таких записей может привести к форме аналитической исключительности, которая отдает предпочтение лучше задокументированным периодам, что существует очевидный риск того, что необычно подробные исторические и этнографические данные, доступные для конца восемнадцатого — двадцатого веков, приведут к некоторым грубым методологическим различиям по сравнению с более ранними периодами , которые могут исказить наши практические интерпретации .Несмотря на эти риски, те же исследователи заключают, что многочисленные исторические записи и сохранившиеся останки конца восемнадцатого — двадцатого веков являются ресурсом, который было бы глупо игнорировать [4].

Принимая во внимание вышеупомянутые ловушки, но также учитывая возможности, представленные ранними современными архивными документами, в настоящем исследовании изучается всестороннее исследование, проведенное британским колониальным правительством на Мальте в 1860-х годах для получения высокоточного и детализированного терьера, или кабрео. .Он состоит из около 750 рисунков тушью и акварелью всего имущества Короны на Мальте [5]. Эти кадастровые записи, объединенные в три крупноформатных тома с планами государственной собственности на острове Мальта и четвертый том с недвижимостью на острове Гозо, в совокупности именуются cabreo, сегодня хранятся в Национальном архиве Мальты. в Рабате. Записи о сельских владениях, содержащиеся в кабрео, дают редкий и подробный взгляд на организацию продуктивного ландшафта в период раннего Нового времени.Подробная документация продуктивности или качества земли на различных земельных участках, подробно описанная ниже, представляет исследователю ряд интересных проблем и возможностей. Как различные условия, преобладающие в разных частях ландшафта, повлияли на зарегистрированную продуктивность земли? И можно ли обобщить информацию о продуктивности, зарегистрированную для земель, находящихся в государственной собственности, на более широкий ландшафт? Насколько стойким было влияние этих факторов на пригодность земли для сельского хозяйства? Или, другими словами, может ли более глубокое понимание изменчивости качества земли в ландшафте раннего Нового времени пролить свет и поставить полезные вопросы для изучения более ранних ландшафтов?

Представленная здесь работа представляет собой попытку обеспечить основу для решения этих вопросов путем разработки модели на основе ГИС, которая направлена ​​на понимание того, в какой степени (если таковые имеются) топографические и культурные факторы могли повлиять на качество сельскохозяйственной продукции, зарегистрированное в кабрео, таким образом позволяя историческая информация должна быть обобщена для всего ландшафта.Процесс, необходимый для достижения этого, также повлек за собой некоторые новаторские применения ГИС и статистических методов для размещения исторических данных с пространственной привязкой, которые также интересны с методологической точки зрения. Фактически, насколько известно авторам, настоящая работа является первой попыткой использования данных cabreo для целей построения моделей в среде ГИС.

Район исследования

Мальтийский архипелаг расположен в центральной части Средиземного моря, примерно в 90 км к югу от Сицилии (рис. 1).

Рис. 1. Мальтийский архипелаг.

Цифровая модель местности Мальтийских островов со вставкой, показывающей их положение относительно Сицилии и южной Италии. Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g001

Общая площадь архипелага составляет всего 316 квадратных километров, в основном это два основных острова Мальта и Гозо. Настоящее исследование сосредоточено на Мальте, самом большом острове в группе.Несмотря на небольшие размеры острова, ландшафт очень разнообразен и фрагментирован. Северо-запад Мальты характеризуется серией параллельных хребтов, разделенных защищенными долинами, которые были основными сельскохозяйственными угодьями, по крайней мере, с раннего современного периода. Запад острова характеризуется продуваемыми ветрами возвышенностями, а центр и юго-восток представляют собой пологие холмы, которые более благоприятны для сельского хозяйства. Некоторые из факторов, которые могут повлиять на качество земли, подробно обсуждаемые ниже, очевидно, являются устойчивыми характеристиками ландшафта, которые также могли влиять на землепользование в гораздо более ранние периоды.

Материалы: данные Cabreo и карты GIS

Cabreo [6,7] были предоставлены в цифровом формате (файлы . tiff ) благодаря любезности Национального архива Мальты. Материал датируется серединой 1800-х годов и документирует собственность государства. Земельные участки различаются по размеру и последовательно закрашены разными цветами (рис. 2).

Рис. 2. Карта Cabreo.

Пример кадастровой карты 1800-х годов (любезно предоставлен Национальным архивом Мальты), показывающей размеры и особенности государственного земельного участка.Цвета указывают на разные сельскохозяйственные качества. Написанная от руки легенда находится в правой части карты и описывает такие особенности, как водоемы, типы сельскохозяйственных культур, а также наличие фермерских домов и животных. См. Также рис. 3. Перепечатано по лицензии CC BY с разрешения доктора Чарльза Фарругиа (генеральный директор и национальный архивист Национального архива Мальты).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g002

После тщательного изучения было установлено, что цвета соответствуют различным классам качества сельскохозяйственной продуктивности, как это разработано agrimensori (землеустроители), которые отвечали за создание кадастровых карт [8].Продуктивность земель оценивалась либо на основе письменных отчетов, предоставленных землевладельцами, либо самими землеустроителями. Путем довольно сложного расчета соотношения между количеством посеянных культур и количеством собранных в конечном итоге урожайности [9] геодезисты смогли классифицировать продуктивность с помощью 5-уровневой схемы, которая использовалась при составлении кадастровых карт. . Зеленый цвет всегда использовался для участков, урожайность которых оценивалась как хорошая, а темно-коричневый — для участков с обнаженными скалистыми берегами и помечен как плохой.Полная качественная шкала, используемая в cabreo, располагается в следующем порядке в порядке убывания: buona (хорошее), mediocre (посредственное), cattiva (плохое), inferiore (нижнее), infima (самое низкое). . Помимо ключа к классификации цветов, сопровождающая рукописная подпись на полях каждой карты записывала информацию о типе выращиваемых культур, наличии фермерских домов и конюшен, количестве и типах водных объектов, а также о присутствии животных.

В качестве предварительного шага набор данных был тщательно изучен, чтобы иметь общее представление о качестве самой документации. Полный набор данных включал 550 участков, включая карты ( a ) очень маленьких многоквартирных домов, ( b ) многоквартирных домов, которые больше не существуют из-за современной урбанизации, и ( c ) изолированные здания или фермерские дома. К сожалению, некоторые изображения ( d ) показали цвета, которые отличались от цветов в цветовом коде, указанном выше для качества продуктивности земли.После исключения карт, попадающих в упомянутые четыре категории ( и ), общая выборка оставшихся карт составила 250. Из-за нехватки времени, а также из-за того, что карты должны были иметь географическую привязку и оцифровывать, было решено создать более управляемую подгруппу. -пример, в котором карты каждого из трех основных географических регионов Мальты могли иметь одинаковую вероятность выбора (а именно, низко лежащие холмы и равнины от юго-востока до центральной части Мальты, параллельные хребты и долины на северо-западе Мальты). остров и возвышенности в западном регионе).Произведена случайная выборка, стратифицированная по трем регионам, и таким образом было получено 20 случайных карт для каждой макро-области. Доля подвыборки относительно родительского набора данных была произвольно установлена ​​на уровне 25%. Общая площадь, охватываемая подвыборкой cabreo, составляет 6,70 кв. Км, что соответствует 2,72% площади острова Мальта, самого большого острова Мальтийского архипелага (246 кв. Км). Этот процент возрастает до 3,56%, если вычесть площадь современных урбанизированных территорий (58 кв. Км) из общей площади исследуемого региона.Картам была предоставлена ​​пространственная привязка (с использованием ESRI ArcGIS 10.1) к геопривязанным геодезическим листам 1940-х годов, используемым в качестве базовой карты (масштаб: от 6 дюймов до 1 мили), и они были оцифрованы с использованием полигонов (рис. 3).

Рис. 3. Географическая привязка и оцифровка карт Cabreo.

Пример географической привязки и оцифровки кадастровой карты в ГИС. Оцифрованная версия карты находится на врезке. Полигоны представляют собой сектора, имеющие различное сельскохозяйственное качество. Качество варьируется от buona (хорошее, по-итальянски) до inferiore (низкое, по-итальянски).Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались (см. также рис. 2).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g003

В таблице атрибутов многоугольного слоя хранится различная информация, наиболее важной для целей настоящего исследования является сельскохозяйственный класс качества, зарегистрированный для каждую посылку или ее часть. Всего было использовано 318 полигонов (рис. 4).

Рис. 4. Пример карт Cabreo.

Пример карт cabreo, используемых для построения модели. Также показаны городские районы в их масштабе 1895 года и в наши дни. Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g004

Метод

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия (далее LR) широко используется в различных областях исследований, от социальных до точных [10–16]. Он находит широкое применение в исследованиях на основе ГИС [10–11,17–19], поскольку позволяет моделировать взаимосвязь между номинальной зависимой переменной и независимыми переменными (т.е., предикторы) разных типов (номинальные и / или непрерывные). Читателю предлагается обратиться к существующей литературе для более глубокого изучения этой темы [20–22]. LR позволяет оценить вероятность того, что конкретный результат зависимой номинальной переменной ( y ) произойдет, на основе информации от одного или нескольких предикторов ( x _m ). В конечном итоге метод находит уравнение, которое наилучшим образом предсказывает вероятность p получения определенного значения y , при этом p принимает значения от 0.От 0 до 1.0. Если м — количество предикторов, общая форма модели логистической регрессии будет следующей:

В отличие от метода наименьших квадратов, используемого в линейной регрессии, логистическая регрессия находит точку пересечения ( β ₀ ) и наклоны (также называемые коэффициентами логистической регрессии; β ₁ , β ₂ … β _m ) наиболее подходящего уравнения с помощью метода максимального правдоподобия, который представляет собой вычислительно-ресурсоемкий метод, который находит значений параметров, при которых вы с наибольшей вероятностью получите наблюдаемые результаты [23 ].Уравнение LR состоит из значений предикторов плюс веса, оцененные моделью для прогнозирования результата зависимой переменной [24]. После запуска логистической регрессии и нахождения точки пересечения и коэффициентов можно рассчитать вероятность результата y , подставив эти параметры и любое известное значение предикторов в уравнение логистической регрессии.

Коэффициенты модели могут быть интерпретированы значимо, если они возведены в степень и, таким образом, выражены в терминах отношения шансов [22].Возведенный в степень коэффициент 1 оставляет шансы на положительный результат зависимой переменной неизменными, в то время как коэффициент больше или меньше 1 увеличивает или уменьшает шансы соответственно. Например, если наличие, скажем, оползня моделируется как зависящее от уклона местности и предполагая, что последний имеет оценочный коэффициент 0,1871, его отношение шансов будет 1,206 (то есть e ^0,1871 ). Это указывает на то, что увеличение уклона на 1 единицу увеличивает вероятность оползня в 1 раз.206. В случае категориальных предикторов справедлива следующая интерпретация. Предположим, что наличие оползней моделируется как зависящее также от типа почвы, а последний категориальный предиктор имеет три уровня: почва A, B и C. Обычно один из уровней используется в качестве эталонной категории и используется в качестве базового уровня. для сравнения. Другими словами, если исходным уровнем является почва A, возведенный в степень коэффициент, скажем, 1,5 для почвы B и 0,50 для почвы C указывает, что B увеличивает вероятность оползня на 1.5 относительно почвы A, тогда как C снижает вероятность на 0,50 относительно того же контрольного уровня.

В данном исследовании анализ площади под кривой ROC используется для оценки дискриминирующей способности модели [20,25–27]. Он отображает долю случаев, правильно классифицированных как положительный результат зависимой переменной (чувствительность , ), по сравнению с долей случаев, неправильно классифицированных как отрицательный результат ( 1 минус специфичность ) для всего диапазона возможных пороговых значений. вероятность модели.Площадь под кривой ROC (AUC) обеспечивает общую меру способности модели различать два результата зависимой переменной [20] в наборе данных, на котором была обучена модель: чем больше кривая отклоняется от 45 °, тем выше мощность модели. Как показывает практика, значение AUC можно классифицировать следующим образом [20]: дискриминационная способность не лучше, чем шанс (0,5), плохо (0,5–0,7), приемлемо (0,7–0,8), отлично. (0.8–0,9), в обращении (0,9–1,0).

Обоснование выбора переменных модели

Был сделан выбор в отношении того, какие переменные можно значимо использовать в этом исследовании. Хотя, как упоминалось ранее, зависимой переменной является качество продуктивности земли, классифицированное в данных cabreo, необходимо сделать критический выбор в отношении использования всей качественной шкалы cabreo. Было решено разделить классы кабрео на два широких, т.е.е. оптимальное (соответствует классу хорошее ) или неоптимальное качество (включая классы посредственное , плохое , низкое и низшее классы). Эта дихотомия была сочтена подходящей для цели данного исследования, заключающейся в понимании того, какие предикторы, вероятно, способствовали оптимальной урожайности в сельском хозяйстве. Конечно, модель может быть дополнительно доработана на будущих этапах этого исследования, используя всю классификацию cabreo или сворачивая категории другим способом.

Всего в модели использовалось 17 предикторов. Мы должны признать, что моделирование сельскохозяйственной пригодности — непростая задача, и не существует уникального набора критериев, который следует учитывать при изучении сельскохозяйственного потенциала [28]. Сложное взаимодействие, по крайней мере, между социально-культурными, экономическими, климатическими, экологическими и топографическими факторами действительно может повлиять на неотъемлемые свойства земли в контексте ее использования, а также отказа от нее [28,29]. Хотя они не могут считаться единственными детерминантами сельскохозяйственной пригодности, предикторы, использованные в этом исследовании, были сочтены полезными на основе обзора литературы и наличия данных (Таблица 1 и Рис. 5).

Рис. 5. Модель логистической регрессии: предикторы.

Выбор предикторов, используемых в модели cabreo: (A) наклон, (B) высота, (C) синус аспекта, (D) косинус аспекта, (E) индекс топографической влажности, (F) расстояние до ближайшая геологическая линия разлома, (G) расстояние до береговой линии, (H) расстояние до ближайшей магистрали, (I) второстепенная, (J) второстепенная дорога 1895 г. и (K) до ближайшей пешеходной дорожки, (L) расстояние до ближайшего городского округа 1895 г. См. Также Таблицу 1. Изображение, созданное авторами в ESRI ArcGIS 10.1; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g005

В то время как такие факторы, как соленость и содовость, текстура почвы, глубина почвы, ветры, осадки и изменчивость климата, могут влиять на качество земли с точки зрения пригодности для сельского хозяйства [28,30–33] первые восемь переменных, перечисленных в таблице 1, считаются потенциально важными для моделирования сельскохозяйственной пригодности из-за их связи с влажностью почвы и доступностью воды.Действительно, они широко используются в доступной литературе [28,34–36]. Влажность и доступность воды являются ключевыми факторами для понимания закономерностей распределения растительности и деятельности человека на Мальтийском архипелаге [37,38]. Как показано в таблице, некоторые из предикторов влияют на поток воды, который влияет на процессы эрозии и осаждения почвы, которые, в свою очередь, влияют на глубину и плодородие почвы. Признаки местности могут способствовать предсказанию значительной части пространственной организации отложений и микроклимата [39], влажности почвы [40] и свойств почвы [41].Как указывают разные авторы [26,31–33,42–48], изменение уклона, формы, относительной высоты и кривизны влияет на распределение влаги у поверхности земли, а уклон влияет на инфильтрацию, дренаж и сток. Более крутые склоны, вероятно, будут суше, чем равнины, из-за более низкой скорости инфильтрации и более высокого поверхностного стока, а также, вероятно, будут иметь более мелкие почвы. Количество солнечной энергии также выше на крутых склонах, поскольку количество солнечной радиации на единицу площади поверхности суши уменьшается по мере уменьшения уклона.Очевидно, что более крутые склоны труднее обрабатывать по сравнению с более пологими склонами [28,49]. Подъем связан с более низкими температурами и более низким содержанием влаги [28,42,44]. Фактически, высота над уровнем моря может повлиять на удержание воды, поскольку на местности на большей высоте может стекать больше воды из почвы, и они могут получать меньше воды с подъемов [44,46]. Аспект (т.е. ориентация склона) влияет на солнечную радиацию и, следовательно, на суммарное испарение, влажность почвы и питательные вещества почвы [41,42,46,50].Склоны с разной ориентацией по-разному подвержены влиянию солнечного света и преобладающих ветров. По этим причинам аспект принимается во внимание как критерий оценки при выборе земли для использования в сельском хозяйстве [28,49]. Кривизна, которая может быть далее охарактеризована как форма в плане (т. Е. Перпендикулярная направлению склона) и профиль (т. Е. В направлении склона) [51], влияет на схождение / расхождение и ускорение / замедление потока дождевой воды, поскольку последнее связано с к выпуклости или вогнутости местности.Там, где происходит ускорение потока (выпуклая кривизна профиля), эрозия будет выше, а влажность почвы ниже, тогда как на участках с вогнутой кривизной профиля эрозия будет ниже [52], а замедление потока приведет к накоплению воды [43]. Также учитывался индекс топографической влажности (TWI). Комбинация таких параметров, как накопление потока и наклон данной ячейки, использовалась для указания тенденции накопления воды в любой точке исследуемой области [43,51].Высокие значения соответствуют сходящимся равнинам, а низкие значения типичны для крутых и расходящихся участков [53–55].

Евклидово расстояние от основных геологических разломов использовалось в качестве показателя наличия пресной воды. Линии разломов могут способствовать проникновению дождевой воды в землю [56], а также создавать трещины и микротрещины, по которым вода, удерживаемая геологическими глинистыми пластами, может уйти [57]. Связь между пружинами и линиями разлома была проверена на предварительном этапе настоящего исследования.Расстояние до ближайшей линии разлома из 49 топонимов Ghajn (топонимов, указывающих на фактическое наличие источника; обнаружено на основе более ранней работы [58]) сравнивалось с расстоянием в 49 случайных точек. Топонимы демонстрируют тенденцию быть ближе к линиям разломов (среднее расстояние: 251 м) по сравнению со случайными точками (среднее расстояние: 423 м). Средняя разница в расстоянии (172 м) является статистически значимой (переставленное значение p на основе 999 перестановок: 0,011).Что касается расстояния от береговой линии, то оно рассматривается как прогнозирующий фактор, поскольку земли, расположенные рядом с побережьем, могут быть более подвержены негативному воздействию морских брызг и соленого воздуха [37].

Тип почвы (рис. 6) был выбран в качестве предиктора (включает 5 уровней), поскольку почвы обеспечивают растения необходимыми питательными веществами, а их различные физические характеристики позволяют воде и воздуху проникать, корням — исследовать, а биоте — процветать [59].

Рис. 6. Типы почв.

Объем и распространение типов почв на Мальте.Изготовлено путем географической привязки и оцифровки карты, опубликованной в [60]. Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g006

Почвы различаются по своей способности отводить и удерживать воду и питательные вещества с разной скоростью, и поэтому они по-разному подходят для сельского хозяйства. Классификация почв, использованная для этого исследования, разработана Лангом [60,61] в его подробном анализе почв Мальтийских островов.Он представил описания почв и их распределения, нанес на карту различия в химии, физике и биологии. Его работа была задумана как помощь в сельскохозяйственном планировании и развитии в изучаемой области. Интересно, что он также сделал несколько замечаний о пригодности различных типов почв для сельского хозяйства, основываясь на своих наблюдениях на собственном знании мальтийского антропогенного ландшафта [60,62].

Чтобы оценить возможное влияние доступности земли на качество сельского хозяйства, расстояния до ближайшей дороги (классифицируемой как основная, второстепенная или второстепенная) и до ближайшей пешеходной дорожки также были приняты во внимание в качестве предикторов (рис. 5 и 7). ).

Рис. 7. Дорожная сеть 1895 г. на Мальте.

Дорожная сеть на Мальте в 1895 году с разбивкой по типам дорог. Также показаны пешеходные дорожки и городская территория 1895 года. Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g007

Дорожные сети могут стать важной движущей силой в формировании взаимосвязи между деятельностью человека и пространственными явлениями, такими как рост городов [63], вырубка лесов и сельское хозяйство. заброшенность [12,64,65], изменения в землепользовании и динамика растительности [66,67], а также пространственная организация землепользования [68].Использование этих предикторов позволяет сравнить важность этого культурного фактора с экологическими и топографическими факторами [64]. По той же причине [68] расстояние до ближайшего города (как оно было в 1895 г.) также было включено в качестве предиктора. Наконец, географические координаты были введены в качестве предикторов (см. Ниже).

Стратегия моделирования и размер выборки

Каждая независимая переменная была введена в ArcGIS (10.1) как растровый слой. Слой высот — это цифровая модель местности (размер ячейки 1 м), полученная на основе данных LiDAR [69], доступных в рамках соглашения, подписанного между Мальтийским университетом и бывшим Управлением по окружающей среде и планированию Мальты в 2013 году.Слои уклона, аспекта и кривизны были получены из ЦММ с использованием соответствующих инструментов в ArcGIS Spatial Analyst . Аспект был разделен на две составляющие: аспект-косинус и аспект-синус [46,51,70], давая значения от 1 до -1. На склонах, обращенных на север, аспектный косинус стремится к 1, а на склонах, обращенных на юг, — к -1. На склонах, обращенных на восток, синусоида аспекта стремится к 1, а на склонах, обращенных на запад, — к -1. Растр TWI был создан в ArcGIS с использованием набора инструментов Geomorphometry and Gradient Metrics , созданного Джеффри Эвансом и его коллегами [71].Растровые слои, отражающие расстояние от береговой линии, геологические разломы, типы дорог и городские районы 1800-х годов, были созданы на основе векторных данных, созданных путем оцифровки этих объектов по разным геодезическим листам, которые были предварительно привязаны к местности. Геологическая карта Мальтийских островов 1993 г. (масштаб 1:25 000) [57] использовалась для оцифровки линий разломов, геологических образований (которые не использовались в качестве предикторов по причинам, объясненным ниже в этом параграфе), и береговая линия.Для дорожной сети и городских районов использовалась карта острова Мальта (зарисованная и составленная капитаном Э.М. Вудвордом, Лестерширский полк DAAG) (масштаб 1:21 120), датируемая 1895 годом. Наконец, карта Ланга (масштаб 1: 31 680), показывающая распределение и протяженность типов почв на Мальте, использовалась для ввода информации о почвах в ГИС.

Набор случайных точек (n = 16643) с минимальным интервалом 20 м был сгенерирован в многоугольном слое, представляющем карты cabreo. Каждая точка использовалась как место выборки [11], и ей были присвоены значения как зависимой переменной, так и предикторов.Расстояние между точками было выбрано для уменьшения пространственной автокорреляции [72], что создает проблемы для традиционных статистических методов с точки зрения вывода, оценки коэффициентов и оценки относительной важности предикторов [72–76]. Помимо 20-метрового расстояния между точками, были предприняты два дополнительных шага. Во-первых, 25% случайная подвыборка точек (n = 3 897) была взята из большей совокупности точек выборки для дальнейшего увеличения расстояния между точками по сравнению с полным набором данных [63]. Субъективный выбор 25% -ной фракции был сделан в попытке найти баланс между: a) работой с более управляемой выборкой, которая также могла бы быть менее склонной к обеспечению статистической значимости небольших и незначительных эффектов, просто в результате увеличение мощности из-за очень большого размера выборки [20,22]; б) обеспечение адекватного размера выборки для правильного выполнения LR (как обсуждается ниже).Во-вторых, географические координаты каждой точки отбора проб были введены в модель в качестве предикторов. Помимо использования автоковариантного члена в качестве предиктора [72–74,76,77], добавление географических координат в качестве дополнительных предикторов хорошо задокументировано в литературе как метод уменьшения пространственной автокорреляции [63,78–83]. Тем не менее, наличие пространственной автокорреляции в остатках модели было протестировано [84–88], чтобы формально проверить, можно ли считать подобранную модель и оцененные коэффициенты надежными.

Предикторы были предварительно проверены на наличие сильной корреляции (т. Е. Коллинеарности) между ними [89]. Коэффициент r Пирсона был рассчитан между парами предикторов, и 0,70 считается критическим порогом [89–91]. Таблица 2 показывает, что между предикторами нет критической коллинеарности.

Фактор инфляции дисперсии также учитывался, поскольку ни одна пара предикторов не коррелирует критически, но есть несколько переменных, связанных взаимозависимостями [90].VIF показывает , насколько дисперсия оценки коэффициента раздувается мультиколлинеарностью [90]. В нашем случае (Таблица 3) ни один предиктор не имеет VIF больше 10, что является критическим значением, предложенным в литературе [89,90].

Геология не использовалась в качестве предиктора, поскольку на предварительном этапе настоящего исследования было доказано (как и ожидалось) сильная корреляция с типами почв (Таблица 4).

Это было оценено с помощью критерия хи-квадрат (хи-квадрат: 2864,67, df: 12, p: <0.0001) и коэффициент Пирсона phi (0,86) [92].

Что касается размера выборки для LR [20], мы следовали Peduzzi et al. [93], которые предоставляют рекомендации по расчету минимального размера выборки: рассмотрение не менее 10 наблюдений на один предиктор, разделенных на долю отрицательных («неоптимальное» качество; n = 2965) или положительных случаев («оптимальное» качество; n = 932), в зависимости от того, что меньше. В нашем случае минимальный размер составляет 708 наблюдений (т.е. 10×17: 0,24). Выборка, использованная в этом исследовании, более чем в пять раз превышает минимум, необходимый для модели с 17 предикторами.Набор данных, на основе которого была построена модель, доступен в файле tab-delimited.txt (который можно легко импортировать в любую статистическую программу), предоставленном как вспомогательная информация (S1 Text. Dataset).

Выбор предикторов и проверка модели

«Лучшая» модель была выбрана с помощью пошаговой обратной процедуры, реализованной в ботинке Д. Ризопулоса . StepAIC R пакет [94]. Хотя существуют противоречивые мнения о пошаговых процедурах [20,95–97], цель такого подхода — выделить экономную модель.Принцип экономности предлагает избегать моделей с ненужной сложностью и отдавать предпочтение более простым моделям (в сравнительных терминах), которые объясняют наибольшую изменчивость данных с наименьшим уровнем сложности [98,99]. Пакет реализует выбор модели, разработанный Остином и Ту [100], широко используемый в литературе [101–104]. Оценка того, насколько выбранная модель способна обобщать за пределами обучающих данных (т. Е. Проверка модели [20,27,105,106]), была выполнена посредством внутренней проверки по методу, описанному Арборетти Джанкристофаро-Салмазо [27], который был реализован в R [107,108].Дополнительные сведения об обеих процедурах представлены в качестве вспомогательной информации (текст S2. Выбор предикторов и проверка модели).

Результаты

Одиннадцать предикторов из 17 кандидатов можно считать действительно независимыми, поскольку они были выбраны практически во всех 1000 повторных выборок бутстрапов (таблица 5).

Шесть исключенных предикторов (кривизна формы в плане, TWI, кривизна профиля, расстояние до ближайшей городской зоны, косинус аспекта, расстояние до ближайшей главной дороги) были выбраны только в крошечной части выборки, и их оценочные коэффициенты были нестабильными, указывая, что они не способствуют прогнозированию результата зависимой переменной (таблица 6).

Модель, содержащая выбранные предикторы, является статистически значимой: значение p разницы между нулевой и полной моделью значительно ниже 0,01, что указывает на то, что предикторы значительно влияют на результат зависимой переменной. Дискриминационная способность модели может быть оценена как отличная / выдающаяся согласно пятиуровневой шкале, описанной ранее: значение AUC составляет 0,92. Что касается проверки модели (рис. 8A), аппроксимирующее распределение AUC отличное, со средним значением, которое практически идентично AUC для исходного полного набора данных, и минимальным значением 0.91, что по-прежнему указывает на превосходную / выдающуюся дискриминационную способность.

Рис. 8. Диагностика модели логистической регрессии.

(A) Внутренняя проверка в соответствии с процедурой, разработанной [27] и реализованной в R [108]; «Обучение AUC» обеспечивает оценку производительности модели в совокупности всех теоретических обучающих выборок; «Тестирование AUC» представляет собой оценку эффективности модели на новых и независимых данных. Последнее говорит о том, что модель отлично различает как на исходном образце, так и за его пределами.(B) Пространственная коррелограмма, возвращенная программой SAM (версия 4.0), демонстрирующая незначительную пространственную автокорреляцию между остатками модели.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g008

Распределение валидации AUC отличное, около 50% значений попадают между 0,91 и 0,92, а почти 25% из них больше 0,89. . Это говорит о том, что модель отлично различает как на исходном образце, так и за его пределами. В остатках модели отсутствует пространственная автокорреляция.Пространственная коррелограмма, полученная программой SAM 4.0 [109], показывает, что значения I Морана чрезвычайно близки к 0 по всем 22 классам расстояний (рис. 8B). Их статистическая значимость — результат очень большого размера выборки.

Детали подобранной модели приведены в Таблице 7.

Расчетные коэффициенты и константа были загружены в ArcGIS через средство Raster Calculator для создания растра, представляющего подобранную модель.Растру присвоена цветовая шкала, отражающая вероятность «оптимального» качества земли, в диапазоне от самого низкого (красный = 0,0 вероятность) до самого высокого (зеленый = 1,0 вероятность) (рис. 9).

Рис. 9. Подгоняемая модель логистической регрессии.

Встроенная модель кабрио; цвета представляют вероятность (от 0,0 до 1,0) оптимального качества сельскохозяйственной продукции. Значения вероятности были разделены на пять классов от очень низкого до очень высокого. Также показано расположение и размер общественных мест на Мальте середины 1800-х годов, а также расположение фермерских домов, в которых записаны конюшни.Последняя информация получена из образца карт cabreo, описанного в тексте. Изображение, созданное авторами в ArcGIS 10.1 от ESRI; материалы, защищенные авторским правом, не использовались.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192039.g009

Что касается предикторов, связанных с топографией, высота и уклон отрицательно влияют на шансы на оптимальное качество сельского хозяйства: когда они увеличиваются на 1 единицу, вероятность оптимального качества сельскохозяйственной продукции снижается в 0,96 и 0 раз.97 соответственно (или, другими словами, шансы в 0,96 и 0,97 раза меньше для дополнительного метра высоты и степени наклона соответственно). Согласно модели, синус аспекта имеет положительный эффект: по мере его увеличения (т. Е. При повороте с запада на восток) вероятность оптимального качества сельскохозяйственной продукции увеличивается на 1,42. Расстояние до береговой линии и ближайшего геологического разлома оказывает противоположное влияние на результат зависимой переменной. По мере того, как расстояние до береговой линии увеличивается на 1 единицу, шансы на оптимальное качество сельскохозяйственной продукции увеличиваются на 2.42, тогда как увеличение расстояния до ближайшей линии разлома на 1 единицу снижает вероятность на 0,09.

Подобранная модель также позволяет оценить влияние различных типов почв на результат зависимой переменной. Коричневые почвы Рендзинаса связаны с повышением шансов на оптимальное сельскохозяйственное качество в 2,31 раза, и то же самое верно для карбонатных сырых и ксерорендзинасских почв в 2,62 и 9,23 раза соответственно. С другой стороны, почвы Terra Rossa ассоциируются с уменьшением шансов на 0.46. ​​

Что касается культурных предикторов, связанных с доступностью земли (то есть расстоянием до дорожной сети), то расстояние до ближайшей второстепенной дороги и ближайшей пешеходной дорожки, как было установлено, отрицательно влияет на шансы на оптимальное качество сельского хозяйства. Как показывает модель, увеличение этих переменных на 1 единицу приводит к уменьшению шансов на 0,19 и 0,41 соответственно. С другой стороны, увеличение расстояния до ближайшей второстепенной дороги на 1 единицу связано с увеличением шансов на оптимальное качество сельского хозяйства в 4 раза.88.

Обсуждение

Модель позволила выделить множество переменных, которые оказали влияние, положительное или отрицательное, на пригодность для сельского хозяйства в то время, когда создавалась кабрео. Литература, рассмотренная ранее в этой работе, дает основание понять негативное влияние высоты и уклона. По крайней мере, три фактора могут объяснить отрицательный вклад возвышения. Как уже упоминалось, относительная высота влияет на удержание воды: рельеф на более высокой высоте более легко дренируется и получает меньше воды с подъема.Кроме того, местность на более низких высотах, как правило, лучше защищена от негативного воздействия ветра [37]. Кроме того, изменения высоты идут рука об руку с изменениями температуры. Негативное влияние уклона на качество сельского хозяйства согласуется со многими аспектами рассмотренной литературы. Крутые склоны могут фактически считаться препятствием для сельскохозяйственных угодий [32] не только потому, что они затрудняют использование механических устройств [30], но также потому, что уклон влияет на солнечную радиацию, скорость инфильтрации воды, поверхностный сток, влажность, эрозию и т. Д. и глубина почв.Практика террасирования направлена ​​на уменьшение некоторых из этих негативных эффектов [110,111]. Смоделированное увеличение шансов на оптимальное качество сельского хозяйства по мере того, как местность начинает плавно спускаться вниз, согласуется с замечаниями Роле [38], описывающими повышение продуктивности при перемещении от среднего склона к долине, которая также характеризуется более глубокими почвами [38]. 62]. Это уже подчеркивал Ланг [61], который отметил, что на Мальте обычно интенсивно возделывались аллювиальные равнины, более плоские земли и (особенно) демпфер днища долины.Интересная параллель проводится, например, с северо-западом Кеоса (в районе Эгейского моря), где в начале 1900-х годов сельскохозяйственная пригодность определялась различными факторами, в том числе физическими. Как Cherry et al. [68] утверждают, что днище долин было предпочтительнее, потому что они были более доступными, легче орошались и характеризовались более глубокими почвами.

Интересным результатом оказывается влияние восточных аспектов в отличие от западных, которые больше подходят для сельского хозяйства.На основании того, что было рассмотрено ранее в этом исследовании, можно утверждать, что склоны, обращенные на восток, были более благоприятными из-за того, что они были относительно прохладнее, чем склоны, открытые для юга и запада, поэтому они сохраняли больше влаги в почве. Это можно считать решающим фактором для сельского хозяйства, особенно в климате, подобном климату Мальтийского архипелага, где лето жаркое и сухое, а весна характеризуется дефицитом осадков [62], что приводит к высокой скорости эвапотранспирации [112] . С другой стороны, снижение шансов на оптимальное качество сельского хозяйства, связанное с западными склонами, согласуется с тем фактом, что склоны, обращенные на запад и юго-запад, получают большее количество солнечного излучения [43], что приводит к более сухим условиям и другим микроклимат на уровне земли.Учитывая, что молодые растения и проростки погибают от теплового стресса [31], например из-за температуры, превышающей 38 градусов по Цельсию [37], совершенно очевидно, что более прохладные склоны положительно влияют на шансы на оптимальное качество сельскохозяйственных культур. Восточная экспозиция также выигрывает от утреннего солнца, которое позволяет растениям высыхать от росы или дождя раньше, чем растения на западных склонах. Кроме того, в районе исследования склоны, обращенные на восток, более защищены от преобладающих ветров. Метеорологические данные, собранные в период 1997–2006 гг., Показывают, что наиболее частое направление — с северо-запада, за которым следуют западные ветры [113].

Положительное влияние расстояния до береговой линии можно объяснить в свете того, что было затронуто ранее. Относительное расстояние от побережья означает меньшую подверженность воздействию морской воды и соленого воздуха. С другой стороны, модель показывает, что расстояние до ближайшей линии геологического разлома отрицательно сказывается на шансах на оптимальное качество сельского хозяйства. Поскольку этот предиктор использовался в качестве косвенного показателя наличия пресной воды, модель, кажется, последовательно указывает на то, что постепенное удаление от линии разлома приводит к уменьшению шансов получить доступ к пресной воде.Это можно легко считать решающим фактором для развития сельского хозяйства в засушливом климате, таком как мальтийский [62].

Еще одним интересным достижением исследования является возможность оценки вклада различных типов почв в качество сельского хозяйства, зафиксированного в cabreo. Модель подтверждает многие эмпирические наблюдения, сделанные Лангом в 1960-х годах, и, похоже, существует хорошее соответствие между его замечаниями о продуктивности земель и пригодностью для сельского хозяйства, как это было предсказано подобранной моделью.Почвы, определяемые Лангом как дающие удовлетворительные урожаи, — это Ксерорендзинас, Браун Рендзинас и Карбонатная сырая [61]. Первые две относятся к тем почвам Рендзина, которые в других частях Европы [114,115] считаются имеющими благоприятные физические свойства, характеризующиеся высокой степенью инфильтрации воды во влажном состоянии и высокой водоудерживающей способностью, что приводит к высокой биологической активности и высокому естественному плодородию. Согласно модели, они связаны с увеличением шансов на оптимальное качество сельскохозяйственной продукции, что согласуется с замечаниями Лэнга.Последние согласуются с результатами модели также в отношении почв Terra Rossa, которые были довольно сухими , компактными , и трудными для возделывания и обычно оставались невозделанными или использовались для ловли птиц или овец / коз. выпас [61]. Примечательно, что модель, предложенная в этом исследовании, указала на этот тип почвы как на негативный фактор для оптимального качества сельского хозяйства. Стоит подчеркнуть, что районы, для которых модель оценила низкую вероятность оптимального качества сельского хозяйства, тем не менее, могут рассматриваться как потенциально полезные для целей, отличных от сельского хозяйства.Действительно, исторические и этнографические источники с Мальты и других мест показывают, что малозагрязненные и заросшие кустарником карстовые земли использовались для различных целей, что превратило явно непродуктивный ландшафт в важную часть аграрной экономики. Они фактически предоставляли пастбища для овец и коз, добытый камень для строительства, хворост для топлива, помимо трав, зелени, дичи и цветущих растений для пчелиного пастбища [116–118]. Также стоит отметить, что в нашем образце cabreo фермерские дома с загонами для тягачей и других животных ( stalle или конюшни), как правило, располагаются в районах с прогнозируемой низкой вероятностью для оптимального ведения сельского хозяйства или на окраине хороших сельскохозяйственных зон (см. вышеупомянутый Рис. 9).Кроме того, среди таких невозделываемых территорий встречаются общественные места ( spazi pubblici ) или пустыри. Если эту форму оппортунистической эксплуатации общего ресурса и вытекающую из этого экономическую отдачу часто трудно оценить, трудно не заметить вложения в демаркацию таких явно непродуктивных территорий каменными стенами и обеспечение доступа к ним для людей и стад через обнесенные стеной тропы или тропы. Фактически, наши данные показывают, что конюшни обычно располагаются близко к общественным местам.Рандомизированный тест, выполненный с помощью программы PASSaGE v.2 [119], показывает, что среднее минимальное расстояние составляет 635 м, что значительно меньше ( p : <0,01), чем рандомизированное среднее минимальное расстояние 1141 м. , рассчитано для 999 перестановок. Таким образом, может показаться, что существует «симбиоз» между расположением фермерских домов с конюшнями, с одной стороны, и этими местами общего пользования, с другой. Действительно, в настоящее время мы исследуем последний аспект в рамках того же проекта, о котором упоминалось ранее в этом исследовании.Используя подобранную модель кабрео в качестве ограничения, мы будем использовать ГИС, чтобы изолировать потенциальные маршруты кормодобывания от конюшен к тем местам, которые из этнографических отчетов известны как пастбища. Среди прочего, вероятные маршруты (сгенерированные с помощью анализа наименее затратного пути ) будут сравниваться с информацией, полученной из опросов местных пастухов, и с данными о пространственном распределении исчезнувших деревень, изначально связанных с перемещением стад по ландшафту [ 120].В целом, наше исследование пастбищного кормового ландшафта будет направлено на изучение способов, которыми зоны, отмеченные моделью cabreo как неоптимальные для сельского хозяйства, могли быть использованы для других аспектов экономической эксплуатации мальтийского ландшафта.

Интересны также результаты модели относительно доступности земли. Анализ формально показывает, что доступность повлияла на сельскохозяйственную пригодность; в частности, чем дальше участок находился от второстепенных дорог, тем меньше шансы на оптимальное качество сельскохозяйственной продукции.Это имеет смысл, поскольку второстепенную дорожную сеть можно рассматривать как возможность постепенного перехода от урбанизированных районов к более периферийным зонам, углубляясь в ландшафт по сравнению с основной дорожной системой (которая, что примечательно, не оказала существенного влияния на модель), и обеспечение доступа к сельской местности. С этой точки зрения, это не случайно, если удаленность от второстепенных дорог (то есть нахождение на менее доступных участках земли) снижает шансы на оптимальное качество сельского хозяйства, согласно модели.Хотя это доказывает, что это новое интересное приобретение для исследуемой территории, это то, что подчеркивалось в этноархеологических исследованиях сельских поселений и землепользования в других частях Средиземноморья. Например, Cherry et al. [68] подчеркнули, что доступность земли на северо-западе Кеоса была одним из факторов, повлиявших на решение возделывать ту или иную землю в начале 1900-х годов, до того, как использование моторизованного транспорта стало широко распространенным. Эта ситуация теперь находит интересную параллель на Мальте середины 1800-х годов.

Проблема доступности земли и ее интерпретация актуальны для расстояния до ближайшей пешеходной дорожки, что имеет аналогичный негативный эффект: как видно, увеличение расстояния до пешеходных дорожек связано с уменьшением шансов на оптимальное качество земли. Следует отметить, что результаты модели для расстояния до ближайшей второстепенной дороги кажутся нелогичными и заслуживают комментариев. Если смотреть с точки зрения сети второстепенных дорог и их способности сделать ландшафт доступным, можно ожидать, что второстепенные дороги будут иметь эффект, аналогичный влиянию второстепенных дорог.Однако, в отличие от второстепенных дорог, расстояние до ближайшей второстепенной дороги связано с увеличением шансов, т.е. чем больше расстояние, тем больше шансы на оптимальное качество. Обзор литературы показывает, что близость к дорогам может изменить химический состав прилегающих почв, что приведет к снижению плодородия [121–123]. Помимо химических факторов, физические факторы также могут объяснить снижение пригодности для сельского хозяйства: С. Велла [62], например, утверждает, что дороги увеличивают количество и скорость стока, увеличивая эрозию почвы и разрушая стены из щебня.Она продолжает говорить, что сыпучие материалы, используемые для дорожных покрытий, выделяют гравий, который может увеличить эрозионную способность стока. С этой точки зрения результат модели относительно расстояния до ближайшей второстепенной дороги может оказаться менее противоречивым и может помочь объяснить смоделированное увеличение шансов на оптимальное качество сельского хозяйства при удалении от второстепенных дорог. Такой сценарий может объяснить происходящее в непосредственной близости от дороги. Однако вполне возможно, что второстепенные дороги проходят в районах гарриги и карстовых земель, которые в модели соответствуют районам, менее благоприятным для сельского хозяйства.Оптимальное качество земли будет найдено дальше от этих участков, на склоне или в низовьях долин, областей, выделенных моделью из-за их сельскохозяйственной пригодности.

В целом, наши результаты пролили новый свет на некоторые вопросы, поставленные во введении к этой статье. Одной из поразительных характеристик, демонстрируемых как архивными свидетельствами, так и полученной моделью, является широкая изменчивость качества земли, которая очевидна даже на небольших расстояниях. Изрезанный профиль острова представляет собой резко различающуюся микросреду, которая обычно варьируется от обнаженных плато до хорошо обводненных, но крутых глинистых склонов, до более защищенных днов долин с богатыми и глубокими аллювиальными и коллювиальными насыпями.Каждая из этих микросред может иметь очень разные возможности для ведения сельского хозяйства. Как подчеркивалось, некоторые из них могут быть непригодными для выращивания сельскохозяйственных культур, но идеально подходят для выпаса овец и коз. Фрагментированный и изменчивый характер мальтийского пейзажа, что интересно, является устойчивой характеристикой, которая была бы не менее изменчивой в более отдаленные периоды и даже в доисторические времена. Каждая из этих сред, конечно, могла претерпевать значительные изменения за длительные периоды времени, что привело к очень разным сельскохозяйственным возможностям в разные периоды.Однако это не меняет того основного факта, что мальтийский ландшафт, как и многие небольшие островные среды, представляет ряд различных сельскохозяйственных возможностей в непосредственной близости. Стратегии смешанного жизнеобеспечения, например, сочетающие выпас животных и сбор пищи на более негостеприимных территориях с выращиванием сельскохозяйственных культур в более защищенных и благоприятных зонах, по-видимому, лучше подходят для такой среды. Эту характеристику следует принимать во внимание при любых исследовательских усилиях по реконструкции доисторических и древних стратегий существования в таких ландшафтах.

Выводы

В этой работе впервые была предпринята попытка использовать карты cabreo середины 1800-х годов в качестве основы для разработки статистической модели в среде ГИС, чтобы понять возможные детерминанты качества сельского хозяйства на Мальте до начала тяжелой механизации. Моделирование логистической регрессии позволило оценить влияние множества топографических и культурных факторов на качество сельского хозяйства, что позволило нам построить прогностическую модель для всей исследуемой территории. Таким образом, оказалось возможным выделить отрицательный вклад некоторых топографических факторов, таких как высота, уклон, расстояние до ближайшей линии геологического разлома (используемой в качестве косвенного показателя наличия пресной воды).Другие факторы, такие как расстояние до побережья, оказали положительное влияние на шансы на оптимальное качество сельскохозяйственной продукции. Модель также показала, что разные типы почв по-разному влияют на качество сельского хозяйства, при этом Terra Rossa оказывает отрицательное влияние на сельское хозяйство по сравнению с другими типами почв. Это подтвердилось наблюдениями, опубликованными почти столетие спустя, что указывает на интересную преемственность в некоторых ограничениях для оптимального ведения сельского хозяйства в мальтийском ландшафте.Примечательно, что анализ также показал, что культурные факторы, такие как сеть дорог и связанная с ними мобильность и доступность ландшафта, также играли сдерживающую роль, что согласуется с выводами, сделанными на других островах Средиземноморья. Также подчеркивалось, что широкие зоны, отмеченные моделью как неоптимальные для сельского хозяйства, должны были, тем не менее, подходить для множества других видов деятельности, таких как выпас скота, разработка карьеров, закупка топлива, как документальное свидетельство, так и расположение фермерских домов с конюшнями. действительно указывают.Таким образом, они были частью более широкой экономической картины. В целом, наша модель показала, что сельскохозяйственный ландшафт Мальтийских островов, вероятно, сформировали различные факторы. Множество топографических и культурных факторов, последние из которых связаны с мобильностью людей и доступностью ландшафта, действительно способствовали дифференцированной сельскохозяйственной пригодности. Они послужили основой для создания того фрагментированного и чрезвычайно разнообразного сельскохозяйственного ландшафта, который является визитной карточкой Мальтийских островов.

Благодарности

Мы выражаем благодарность ERC Advanced Grant 323727 FRAGSUS, поддержавшему эту работу. Мы хотим выразить нашу искреннюю благодарность академическому редактору д-ру Уго Ребело за компетентность и терпение, проявленные в ходе длительного редакционного процесса, через который прошло это исследование. Мы также благодарим анонимных рецензентов за их конструктивные и обнадеживающие комментарии, которые позволили нам значительно улучшить качество и структуру окончательной версии статьи.Мы благодарны д-ру Чарльзу Фарругиа, национальному архивисту (Мальта), за разрешение приобретения копий документации cabreo для исследования, представленного здесь, и за предоставление (23 ноября 2017 г.) разрешения на использование карты cabreo, представленной на рис. Профессор Савиор Формоза и д-р Тимми Гамбин, оба из Мальтийского университета, способствовали передаче данных LiDAR и ортофотопланов вместе с компьютерным оборудованием в рамках европейского проекта ERDF156 Развитие национальной инфраструктуры мониторинга окружающей среды и потенциала , из бывшее Управление по окружающей среде и планированию Мальты.Мы также хотели бы поблагодарить главного исследователя проекта FRAGSUS, профессора Кэролайн Мэлоун (Королевский университет, Белфаст, Великобритания) за ее интерес и поддержку в проведении этого исследования до публикации. Авторы несут полную ответственность за любые возможные ошибки или недоразумения.

Ссылки

1. 1. Фенек К. Изменения окружающей среды и ландшафта Мальтийских островов, вызванные деятельностью человека, от неолита до 15 века нашей эры, согласно результатам научного исследования отложений в Марсе, Мальта.Оксфорд: Археопресс; 2007.
2. 2. Моттерсхед Д., Фаррес П., Пирсон А. Изменение среды мальтийских почв: свидетельства древних повозок в Сан-Павл-Тат-Тарджа, Наксар. Geol Soc London, Spec Publ. 2010; 331: 219–229.
3. 3. Марринер Н., Гамбин Т., Джамали М., Морханж К., Спитери М. Геоархеология Бурмаррадского рифа и антропогенные воздействия в раннем голоцене на западе Мальты. Palaeogeogr Palaeoclimatol Palaeoecol. 2012; 339–341: 52–65.
4. 4. Беван А., Конолли Дж.Средиземноморские острова, уязвимые сообщества и устойчивые ландшафты. Кембридж: Издательство Кембриджского университета; 2013.
5. 5. Велла, Северная Каролина, Спитери М. Документальные источники для изучения мальтийского пейзажа. Сторя: 16–29.
6. 6. Джинори Лиски Л. Кабрей в Тоскане. Raccolte di mappe prospetti e vedute sec. XVI-сек. XIX. Фиренце: Касса ди Риспармио ди Фиренце; 1978.
7. 7. Caucci von Saucken P, Critien JE, Dean M, Eroli G, Sottani R, Velatta A.Cabrevatio Bonorum. Priorati, Baliaggi e Commende dell’Ordine di Malta. Перуджа: Бенуччи Эдиторе; 1997.
8. 8. Спитери М., Борг Д. Формирование архитектора-инженера, перито и агрименсора, и их регулирование Орденом Святого Иоанна на Мальте восемнадцатого века. J Baroque Stud. 2015; 1: 129–173.
9. 9. Филонзи Ф.А. Pratiche matematiche divise in tre trattati. Анкона: Стамприя ди Микеланджело Сартори; 1775.
10. 10. Есилнакар Э, Топал Т.Картирование подверженности оползням: сравнение методов логистической регрессии и нейронных сетей в среднемасштабном исследовании, регион Хендек (Турция). Eng Geol. 2005. 79: 251–266.
11. 11. Ван Л., Савада К., Моригути С. Картирование предрасположенности к оползням с использованием модели логистической регрессии с анализом микрорайона: пример из города Мизунами. Int J Geomate. 2011; 1: 99–104. Доступно: http://www.gi-j.com/serial2/99-104-2c-wang.pdf
12. 12. Арехи С. Моделирование пространственной структуры обезлесения с использованием ГИС и логистической регрессии: тематическое исследование северных лесов Илам, провинция Илам, Иран.Африканский J Biotechnol. 2011; 10: 16236–16249.
13. 13. Альберти Г. Моделирование размера группы и скалярного напряжения с помощью логистической регрессии с археологической точки зрения. PLoS One. 2014; 9: e91510. Доступен: pmid: 24626241
14. 14. Весткотт К.Л., Брэндон Р.Дж. Практическое применение ГИС для археолога. Набор для прогнозного моделирования. Лондон: Тейлор и Фрэнсис; 2000.
15. 15. Порчич М. Площадь дома как коррелят семейного проживания: подход логистической регрессии.Межкультурный Res. 2010; 44: 405–424.
16. 16. Уоррен Р., Аш Д. Прогностическая модель расположения археологических раскопок на полуострове Восточные прерии. Практическое применение ГИС для археологов Набор для прогнозного моделирования. Лондон: Тейлор и Фрэнсис; 2000. С. 7–36.
17. 17. Чжан ZX, Чжан Х.Й., Чжоу DW. Использование пространственного анализа ГИС и логистической регрессии для прогнозирования вероятности антропогенных пожаров на пастбищах. J Arid Environ. Elsevier Ltd; 2010. 74: 386–393.
18. 18. Аялев Л., Ямагиши Х. Применение логистической регрессии на основе ГИС для картирования подверженности оползням в горах Какуда-Яхико, Центральная Япония. Геоморфология. 2005; 65: 15–31.
19. 19. Костанцо Д., Чакон Дж., Коносченти К., Иригарей С., Ротильяно Э. Прямая логистическая регрессия для оценки восприимчивости земных оползней в бассейне реки Платани (южная Сицилия, Италия). Оползни. 2013;
20. 20. Хосмер Д.В., Лемешоу С., Стердивант Р.Прикладная логистическая регрессия. В третьих. Хобокен, штат Нью-Джерси, США: John Wiley & Sons, Inc.; 2000.
21. 21. Эллисон П.Д. Логистическая регрессия с использованием системы SAS: теория и применение. Кэри: Вили-Блэквелл; 2001.
22. 22. Пампел ФК. Логистическая регрессия: учебник. Лондон: SAGE; 2000.
23. 23. Макдональд Дж. Справочник по биологической статистике. Балтимор: издательство Sparky House; 2009.
24. 24. Коклюк О. Логистическая регрессия: понятие и применение.Педагогическая наука, практика. 2010; 10: 1397–1407. Доступно: http://eric.ed.gov/?id=EJ919857
25. 25. Пэн СиДжей, Ли К.Л., Ингерсолл GM. Введение в логистический регрессионный анализ и отчетность. J Educ Res. 2002; 96: 3–14.
26. 26. Парк HA. Введение в логистическую регрессию: от основных понятий до интерпретации с особым вниманием к области сестринского дела. J Korean Acad Nurs. 2013; 43: 154–64. pmid: 23703593
27. 27. Арборетти Джанкристофаро Р., Сальмазо Л.Анализ производительности модели и проверка модели в логистической регрессии. Statistica. 2003. 63: 375–396. Доступно: http://rivista-statistica.unibo.it/index.php/rivista-statistica/article/view/358
28. 28. Акынджы Х., Озалп А.Ю., Тургут Б. Анализ пригодности использования сельскохозяйственных земель с использованием методов ГИС и AHP. Comput Electron Agric. 2013; 97: 71–82.
29. 29. Прищепов А.А., Мюллер Д., Дубинин М., Бауманн М., Раделов В. Детерминанты заброшенности сельскохозяйственных земель в европейской постсоветской России.Политика землепользования. Elsevier Ltd; 2013; 30: 873–884.
30. 30. Ван Оршовен Дж., Террес Дж. М., Тот Т. Обновлены общие биофизические критерии для определения естественных ограничений для сельского хозяйства в Европе [Интернет]. ams.jrc.it. Люксембург; 2013. Доступно: http://ams.jrc.it/publications/Updated-ANC-biophysical.pdf
31. 31. Ван Оршовен Дж., Террес Дж., Элиассон А. Общие биофизические критерии для определения естественных ограничений для сельского хозяйства в Европе. Люксембург; 2008.
32. 32.Смит А., Брауэр Ф. Естественные недостатки в сельскохозяйственных районах Нидерландов: оценка менее благоприятных районов на основе биофизических критериев. Альтерра-отчет. Вагенинген; 2009.
33. 33. Кларк MJ. Аха Пир. В: Дитлер М., Хайден Б., редакторы. Праздники с археологической и этнографической точки зрения на еду, политику и власть. Вашингтон-Лондон; 2001. С. 144–167.
34. 34. Абдель Рахман МАЭ, Натараджан А., Хегде Р. Оценка пригодности и возможностей земли путем интеграции дистанционного зондирования и ГИС для сельского хозяйства в районе Чамараджанагар, Карнатака, Индия.Египет J Remote Sens Sp Sci. 2016; 19: 125–141.
35. 35. Bandyopadhyay S, Jaiswal RK, Hegde VS, Jayaraman V. Оценка потенциала пригодности земель для сельского хозяйства с использованием подхода на основе дистанционного зондирования и ГИС. Int J Remote Sens. 2009; 30: 879–895.
36. 36. Ахмед Г.Б., Шариф АРМ, Баласундрам С.К., Фикри бин Абдулла А. Анализ пригодности сельскохозяйственных земель на основе множественных критериев и подхода ГИС. IOP Conf Ser Earth Environ Sci. 2016; 37: 12044.
37. 37.Шембри П. Мальтийские острова: климат, растительность и ландшафт. GeoJournal. 1997. 41: 115–125.
38. 38. Роле А. Террасные пейзажи Мальтийских островов Мальта. В: Pedroli B, Van Doom A, De Blust G, Paracchini M, Wescher D, Bunce F, редакторы. Живой пейзаж Европы Очерки о нашей идентичности в сельской местности. КННВ Уитгеверий; 2007. С. 405–420.
39. 39. Коллертон Х., Хок Б., Хоук Р., Пейн Т. Цифровое моделирование ландшафта для оценки продуктивности участков и управления древостоями в лесных плантациях.J Для. 2008; 53: 33–41.
40. 40. Western AW, Grayson RB, Blöschl G, Willgoose GR, McMahon TA. Наблюдается пространственная организация влажности почвы и ее связь с показателями рельефа. Water Resour Res. 1999; 35: 797–810.
41. 41. Бегум Ф., Баджрачарья Р.М., Шарма С., Ситаула Б.К. Влияние склона на физико-химические и биологические свойства почвы в средних холмах в центральном Непале. Int J Sustain Dev World Ecol. 2010. 17: 438–443.
42. 42. Фамиглиетти Дж., Рудницки Дж., Роделл М.Изменчивость содержания влаги на поверхности вдоль разреза на склоне холма: Гремучая змея, штат Техас. J Hydrol. Эльзевир; 1998. 210: 259–281.
43. 43. Сулебак Дж. Р., Таллаксен Л. М., Эриксен Б. Оценка поверхностной влажности почвы с использованием данных о местности. Geogr Ann Ser A, Phys Geogr. 2000. 82: 89–105. Доступно: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.0435-3676.2000.00009.x/abstract
44. 44. Тагизаде Мехрджарди Р., Акбарзаде А., Бинияз М., Махмуди С., Заре Чахуки М.Изучение влияния высотных и почвенных переменных на состав растительности в Хезрабадских пастбищах с использованием анализа главных компонентов (PCA). Analele Univ di Oradea, Fasc Biol. 2009. 16: 155–161. Доступно: http://www.bioresearch.ro/bioresearch/2009-2/155-161 Taghizadeh.pdf
45. 45. Тромп-ван Меервельд HJ, Макдоннелл JJ. О взаимосвязи между топографией, глубиной почвы, влажностью почвы, скоростью транспирации и распределением видов в масштабе холма. Adv Water Resour.2006; 29: 293–310.
46. 46. Цю Ю., Фу Б., Ван Дж., Чен Л. Пространственная изменчивость содержания влаги в почве и ее связь с экологическими показателями в полузасушливом водосборе балки на Лессовом плато, Китай. J Arid Environ. 2001; 49: 723–750.
47. 47. Чанг JH. Климат и сельское хозяйство. Экологическое обследование. Нью-Брансуик-Лондон: сделка Aldine; 2009.
48. 48. Розенберг, штат Нью-Джерси, Блад БЛ, Верма С.Б. Микроклимат: биологическая среда. Нью-Йорк: Уайли; 1983 г.
49. 49. Руководство Стюарта К. Стори по выращиванию органических овощей и трав для продажи на рынке — выбор сельскохозяйственных культур — посадка, уход и сбор урожая — основы бизнеса. Этажное издательство; 2013.
50. 50. Рейд И. Влияние ориентации склонов на режим влажности почвы и его гидрогеоморфологическое значение. J Hydrol. 1973; 19: 309–321.
51. 51. Батлер Д., Малансон Дж., Уолш С., Фагре Д. Изменяющаяся альпийская лесная линия: пример национального парка Глейшер, штат Массачусетс, США.Первый. Амстердам: Elsevier Science; 1 издание; 2009.
52. 52. Сенсой Х., Кара О. Влияние формы откоса на сток и эрозию почвы в условиях естественных дождевых осадков. iForest — биогеологические науки для. 2014; 7: 110–114.
53. 53. Пальмизано А. Модели поселений и взаимодействия на высокогорье Западного берега в период I железного века. Университетский колледж Лондона. 2009.
54. 54. Андресен Дж. Топографический индекс влажности и доисторическое землепользование. В: Послушный А., Ламберс К., Герцог И., ред.Слои восприятия Труды 35-й Международной конференции по компьютерным приложениям и количественным методам в археологии (CAA). Бонн: д-р Рудольф Хабельт ГмбХ; 2008. С. 405–410. Доступно: http://proceedings.caaconference.org/files/2007/128_Andresen_CAA2007.pdf
55. 55. Каррер Ф. Этноархеологическая индуктивная модель для прогнозирования местоположения археологических раскопок. Тематическое исследование пасторальных поселений в Валь-ди-Фьемме и Валь-ди-Соле (Трентино, итальянские Альпы).J Anthropol Archaeol. 2013; 32: 54–62.
56. 56. Де Кетелаере Д., Спитери А., Велла Дж. Природное наследие острова Гоцо, Мальта. В: Evelpidou N, de Figueiredo T, Mauro F, Tecim V, Vassilopoulos A, редакторы. Природное наследие от Востока до Запада Кейс из 6 стран ЕС. Берлин-Гейдельберг: Шпрингер; 2010. С. 231–256.
57. 57. Педели М., Хьюз Кларк М., Галеа П. Известняковые острова в кристально чистом море. Геология Мальтийских островов. Сан-Гванн: издательская группа предприятий; 2002 г.
58. 58. Грима Р. Памятники в поисках пейзажа: ландшафтный контекст монументальности Мальты позднего неолита. Университетский колледж Лондона. 2005.
59. 59. Шаецл Р.Дж., Андерсон С. Почвы: генезис и геоморфология. Кембридж: Издательство Кембриджского университета; 2005.
60. 60. Lang DM. Почвы Мальты и Гозо. Лондон: Канцелярия Ее Величества; 1960.
61. 61. Lang DM. Почвы Мальты и Гозо. В: Bowen-Jones H, Dewdney J, Fisher W., редакторы.Предпосылки развития Мальты. Дарем: Департамент географии, Колледжи Дарема; 1961. С. 83–98.
62. 62. Велла С. Информация о почвах на Мальтийских островах. В: Zdruli P, Steduto P, Lacirignola C, Montanarella L, редакторы. Почвенные ресурсы стран Южного и Восточного Средиземноморья. Бари: CIHEAM; 2001. С. 171–191. Доступно: http://om.ciheam.org/om/pdf/b34/01002093.pdf
63. 63. Ху Z, Lo CP. Моделирование роста городов в Атланте с помощью логистической регрессии.Comput Environ Urban Syst. 2007. 31: 667–688.
64. 64. Флинн К.М., Велленд М, Маркс ПЛ. Экологические причины и последствия вырубки лесов и заброшенности сельскохозяйственных угодий в центре Нью-Йорка, США. J Biogeogr. 2005. 32: 439–452.
65. 65. Людеке А.К., Маджио Р.С., Рид Л.М. Анализ антропогенной вырубки лесов с использованием логистической регрессии и ГИС. J Environ Manage. 1990; 31: 247–259.
66. 66. Фостер Р. История землепользования (1730–1990) и динамика растительности в центральной части Новой Англии, США.J Ecol. 1992; 80: 753–771. Доступно: http://www.jstor.org/stable/2260864.
67. 67. Сернелс С., Ламбин Э.Ф. Ближайшие причины изменения землепользования в районе Нарок, Кения: пространственная статистическая модель. Сельское хозяйство Ecosyst Environ. 2001; 85: 65–81.
68. 68. Черри Дж. Ф., Дэвис Дж. Л., Манцурани Э. Ландшафтная археология как долгосрочная история. Северный Кеос на Кикладских островах. Лос-Анджелес: Институт археологии Калифорнийского университета; 1991.
69. 69. Шан Дж., Тот CK.Топографическая лазерная локация и сканирование. Принципы и обработка. Бока-Ратон: CRC Press; 2008.
70. 70. Дженнесс Дж. Некоторые мысли по анализу топографических характеристик среды обитания. Флагстафф; 2007.
71. 71. Эванс Дж., Оклиф Дж., Кушман С., Теоблад Д. Набор инструментов для моделирования поверхностного градиента. Джеффри С. Эванс, веб-сайт пространственной экологии [Интернет]. 2014. Доступно: http://evansmurphy.wix.com/evansspatial
72. 72. Миллер Дж., Франклин Дж., Аспиналл Р.Включение пространственной зависимости в прогностические модели растительности. Ecol Modell. 2007. 202: 225–242.
73. 73. Dormann CF. Эффекты включения пространственной автокорреляции в анализ данных о распределении видов. Glob Ecol Biogeogr. 2007. 16: 129–138.
74. 74. Бо И-С, Сонг С, Ван Дж-Ф, Ли Х-В. Использование модели аутологичной регрессии для определения пространственных факторов риска и пространственных моделей риска заболеваний рук, ящура (HFMD) в материковом Китае. BMC Public Health.2014; 14: 358. pmid: 24731248
75. 75. Бил С.М., Леннон Дж. Дж., Йерсли Дж. М., Брюэр М. Дж., Элстон Д. А. Регрессионный анализ пространственных данных. Ecol Lett. 2010. 13: 246–264. pmid: 20102373
76. 76. Ван Ф. Количественные методы и социально-экономические приложения в ГИС. Бока-Ратон: CRC Press; 2014.
77. 77. Огюстин NH, Магглстон Массачусетс, Бакленд ST. Автологистская модель пространственного распределения диких животных. J Appl Ecol. 1996. 33: 339–347.
78. 78.де Фрутос Á, Олеа П.П., Вера Р. Анализ и моделирование пространственного распределения летней малой пустельги: роль пространственной автокорреляции. Ecol Modell. 2007; 200: 33–44.
79. 79. Мацуи Т., Ягихаси Т., Накая Т., Танака Н., Таода Х. Климатический контроль распространения лесов Fagus crenata в Японии. J Veg Sci. 2004. 15: 57–66.
80. 80. Preisler HK, Rappaport NG, Wood DL. Методы регрессии для пространственно-коррелированных данных: пример использования атак жуков в семенном саду.1997. 43: 71–77.
81. 81. Франклин Дж. Прогнозирование распространения видов кустарников в южной Калифорнии на основе климатических и ландшафтных переменных. J Veg Sci. 1998. 9: 733–748.
82. 82. Бустаманте Дж., Сеоан Дж. Прогнозирование распространения четырех видов хищных птиц (Aves: Accipitridae) на юге Испании: статистические модели работают лучше, чем существующие карты. J Biogeogr. 2004. 31: 295–306.
83. 83. Йост А.С., Петерсен С.Л., Грегг М., Миллер Р.Прогнозное моделирование и картирование мест гнездования шалфейного тетерева (Centrocercus urophasianus) с использованием максимальной энтропии и долгосрочного набора данных из Южного Орегона. Экол Информ. 2008. 3: 375–386.
84. 84. Диниз-Филхо ЯФ, Бини Л.М., Хокинс Б.А. Пространственная автокорреляция и отвлекающие факторы в географической экологии. Glob Ecol Biogeogr. 2003. 12: 53–64.
85. 85. Уоррен Т.Л., Беттс М.Г., Даймонд А.В., Forbes GJ. Влияние местной среды обитания и ландшафтной композиции на гнездящихся птиц в лесной мозаике.Для Ecol Manage. 2005; 214: 331–343.
86. 86. Мишель Дж. Ф., Дрей С., Де Ла Рок С., Дескнес М., Солано П., Де Виспелаер Дж. И др. Моделирование пространственного распределения трипаносомоза крупного рогатого скота с помощью ГИС в агро-пасторальной зоне Буркина-Фасо. Ранее Vet Med. 2002; 56: 5–18. pmid: 12419596
87. 87. Клют Д.С., Ловалло MJ, Цилковски WM. Аутологистическая регрессия Моделирование использования среды обитания американского вальдшнепа с пространственно-зависимыми данными. В: Скотт Дж. М., Хеглунд П., Моррисон М. Л., редакторы.Прогнозирование появления видов: вопросы точности и масштаба. Island Press; 2002. С. 335–343.
88. 88. Нуньес М.А., Медли К.А. Инвазии сосен: климат предсказывает успех инвазии; что-то еще предсказывает неудачу. Divers Distrib. 2011; 17: 703–713.
89. 89. Дорманн С.Ф., Элит Дж., Бахер С., Бухманн С., Карл Дж., Карре Дж. И др. Коллинеарность: обзор методов, позволяющих справиться с этим, и имитационное исследование, оценивающее их эффективность. Экография (Мент). 2013; 36: 027–046.
90. 90.Midi H, Sarkara SK, Ranaa S. Диагностика коллинеарности модели бинарной логистической регрессии. J Междисциплинарная математика. 2010. 13: 253–267.
91. 91. Табачник Б.Г., Фиделл Л.С. Использование многомерной статистики. 6-е изд. Река Аппер Сэдл: Пирсон; 2013.
92. 92. Мьюир С.В., Берг К., Чесворт Б., Клар Н., Спичли М. Нарушение равновесия как фактор риска падений у пожилых людей, живущих в сообществе, с высоким уровнем функционирования: проспективное исследование. Phys Ther. 2010; 90: 338–347.pmid: 20056721
93. 93. Педуцци П., Конкато Дж., Кемпер Э., Холфорд Т.Р., Файнштейн А.Р. Имитационное исследование количества событий на переменную в логистическом регрессионном анализе. Дж. Клин…. 1996; 49: 1373–1379. Доступно: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435696002363
94. 94. Ризопулос Д. Пакет «bootStepAIC» [Интернет]. 2009. Доступно: https://cran.r-project.org/package=bootStepAIC
95. 95. Hilbe JM. Модели логистической регрессии.Бока-Ратон: CRC Press; 2009.
96. 96. Агрести А. Категориальный анализ данных. Второй. Хобокен: Уайли; 2002.
97. 97. Менар С. Прикладной логистический регрессионный анализ. Второй. Таузенд-Оукс: шалфей; 2002.
98. 98. Ева SJ, Crema ER. Дом с видом? Многомодельный вывод, поля видимости и точечный анализ поселения бронзового века на холме Лескерник (Корнуолл, Великобритания). J Archaeol Sci. 2014; 43: 267–277.
99. 99. Бех Э.Дж., Ломбардо Р.Анализ корреспонденции: теория, практика и новые стратегии [Интернет]. Чичестер: Уайли; 2014. Доступно: http://scholar.google.com/scholar?hl=ru&btnG=Search&q=intitle:Correspondence+Analysis:+Theory,+Practice+and+New+Strategies#0
100. 100. Остин П.С., Ту Дж. В. Практика статистических методов начальной загрузки для разработки прогнозных моделей. Am Stat. 2004. 58: 131–137.
101. 101. Людер М.Т., Питте И., Берхтольд А., Акре С., Мишо П.А., Сурис Дж. Связь между онлайн-порнографией и сексуальным поведением подростков: миф или реальность? Arch Sex Behav.2011; 40: 1027–1035. pmid: 212
102. 102. Питте И., Берхтольд А., Акре С., Мишо П., Сурис Дж.С. Подвержены ли подростки с хроническими заболеваниями особому риску издевательств? Arch Dis Child. 2010; 95: 711–716. pmid: 19307194
103. 103. Кук CR, Шах С. В., Галлоп Р., Беллами С., Анчукевич М., Эйснер М. Д. и др. Простой клинический прогностический индекс для объективной оценки смертности при остром повреждении легких. Crit Care Med. 2009; 37: 1913–1920. pmid: 19384214
104. 104.Данн, округ Колумбия, Стюарт К., Бьоркленд Р.Х., Хотон М., Сингх-Рентон С., Льюисон Р. и др. Региональный анализ прибрежного и внутреннего рыболовства в Карибском бассейне. Fish Res. 2010. 102: 60–68.
105. 105. Харрелл Ф.Е., Ли К.Л., Марк ДБ. Учебное пособие по многомерным прогностическим моделям биостатистики: вопросы разработки моделей, оценки допущений и адекватности, измерения и уменьшения ошибок. Stat Med. 1996; 15: 361–387. pmid: 8668867
106. 106. Штейерберг Э. У., Харрелл Ф. Э., Борсбум ГДЖМ, Эйкеманс МДЖ, Вергоув Й., Хаббема JDF.Внутренняя проверка прогнозных моделей. J Clin Epidemiol. 2001; 54: 774–781. pmid: 11470385
107. 107. R Team Core. R: Язык и среда для статистических вычислений. [Интернет]. Вена: Фонд R для статистических вычислений; 2013. Доступно: https://www.r-project.org/
108. 108. Альберти Г. «model.valid»: функция R для перекрестной проверки AUC. 2016. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4636.6480
109. 109. Рангель Т.Ф., Диниз-Филхо ЯФ, Бини Л.М.SAM: комплексное приложение для пространственного анализа в макроэкологии. Экография (Мент). 2010; 33: 46–50.
110. 110. Доррен Л., Рей Ф. Обзор влияния террасирования на эрозию. Soil Conserv Prot Eur. 2004; 97–108. Доступно: http://139.191.1.96/projects/scape/transf/Dorren_Rey.pdf
111. 111. Сандор Дж. А., Хоули Дж. В., Скиовиц Р. Х., Гершпер П. Л.. Почвенно-геоморфологическая обстановка и изменение доисторических сельскохозяйственных террас в районе Мимбрес, Нью-Мексико. В: Mack G, Witcher J, Lueth V, редакторы.Геология дикой природы Хила — район Серебряного города. Сокорро: Геологическое общество Нью-Мексико; 2008. С. 167–176. Доступно: https://nmgs.nmt.edu/publications/guidebooks/downloads/59/59_p0167_p0175.pdf
112. 112. Андерсон EW. Вид: типичная средиземноморская форма рельефа. GeoJournal. 1997. 41: 111–114.
113. 113. Галди С. Климат Мальты: статистика, тенденции и анализ 1951–2010 гг. Валлетта; 2011.
114. 114. Шишков Т., Колев Н. Почвы Болгарии.Дордрехт Гейдельберг Нью-Йорк Лондон: Спрингер Нидерланды; 2014.
115. 115. Башич Ф. Почвы Хорватии. Дордрехт Гейдельберг Нью-Йорк Лондон: Спрингер; 2013.
116. 116. Веттингер Г. Сельское хозяйство на Мальте в позднем средневековье. В: Бухагиар М., редактор. Материалы Недели истории. Мальта: Историческое общество; 1981. С. 1–48.
117. 117. Блуэ Б. Меняющийся ландшафт Мальты во время правления Ордена Святого Иоанна Иерусалимского 1530–1798 гг.Университет Халла. 1963.
118. 118. Форбс Х. Использование невозделываемого ландшафта в современной Греции: указатель на ценность дикой природы в древности? В: Шипли Дж., Салмон Дж., Редакторы. Человеческие пейзажи в античности: окружающая среда и культура. Лондон-Нью-Йорк: Рутледж; 1996. С. 68–97.
119. 119. Розенберг М.С., Андерсон CD. ПАССАЖ: Анализ закономерностей, пространственная статистика и географическая экзегеза. Версия 2. Методы Ecol Evol. 2011; 2: 229–232.
120. 120.Далли К. От средневекового дар аль-ислама до современной Мальты: рахальная топонимия в более широком контексте западного Средиземноморья. Айл Стад Дж. 2016; 11: 369–380.
121. 121. Park SJ, Cheng Z, Yang H, Morris EE, Sutherland M, McSpadden Gardener BB и др. Различия в химических свойствах почв в зависимости от расстояния до дорог и возраста застройки в городских районах. Городской Экосист. 2010. 13: 483–497.
122. 122. Акбар К.Ф., Хейл WHG, Шера Б., Ашраф И. Фитометрическая оценка плодородия придорожных почв и его взаимосвязи с основными питательными веществами.2012; 21: 1141–1145.
123. 123. Ивара А.И., Гани Б.С., Адейеми Дж.А., Ева Э. Влияние строительства дороги на свойства прилегающей почвы на курорте Тинапа, юг-юг Нигерии. Откройте J Adv Eng Tech. 2013; 1: 42–48.

Уезд Пима — Поиск участков

Уезд Пима — Поиск участков

Географические информационные системы уезда Пима

Информация об участках получена из записей оценщика округа Пима и других источников.Увидеть Эксперт по оценке уезда Пима Обыск участков для официальной информации оценщика.

Поиск по имени налогоплательщика	Введите фамилию (пробел) и имя. При поиске регистр не учитывается. Данные вводятся в качестве получателя гранта в документе. Например: doe john . Может использоваться частичная запись. I.E. Доу Дж
Поиск по номеру адреса улицы	Введите просто номер дома.Затем нажмите кнопку рядом с нужным почтовым адресом в результатах поиска. Это самый простой и точный способ поиска посылки по адресу.
Поиск кода посылки	Введите 8-значное число и последнюю буквенно-цифровую цифру для всего 9 мест в коде посылки {BookMapParcelSplit}. Также можно использовать 11-символьное значение с дефисами. Например: 11711001B или 117-11-001B.

Подробный поиск адреса Номер (а) улицы и направление (N, S, E, W) указывать необязательно. Название улицы является обязательным и не чувствительно к регистру. Можно использовать первую часть названия улицы. Названия улиц должны соответствовать официальному адресному справочнику округа Пима. Обычно лучше не указывать тип конечной улицы (AV, RD, ST и т. Д.), Поскольку у вас может не быть стандартного двухсимвольного типа улицы. Если вы не получили того, чего ожидали, попробуйте только первую часть названия улицы.

Как получить доступ к кадастровым данным

Бесплатный онлайн-доступ

Цифровые кадастровые данные доступны для просмотра онлайн, загрузки напрямую и подключения через сервис онлайн-карт (WMS).

Просмотр цифровых кадастровых данных в режиме онлайн

Вы можете просматривать кадастровые данные вместе с более чем 600 слоями пространственных данных через Queensland Globe. Выполните следующие действия:

1. Откройте «Глобус Квинсленда».
2. Щелкните вкладку Темы .
3. Прокрутите список тем и откройте тему Свойство .
4. Увеличьте интересующую вас область, чтобы просмотреть границы кадастровых данных и информацию о земельных участках.

Загрузить цифровые кадастровые данные

Примечание. Вы также можете загрузить эти кадастровые данные с портала открытых данных.

Картографические веб-сервисы (WMS)

Условия данных

Все цифровые кадастровые данные, как бесплатно, так и за плату, поставляются с лицензионным соглашением.

• Данные, загруженные через QSpatial в качестве открытых данных, предоставляются по лицензии Creative Commons CC-BY.
• Приобретенные данные доступны в рамках лицензий на единицу или ограниченного использования в зависимости от ваших требований.

Для получения дополнительной информации обращайтесь по электронной почте [email protected].

Пользовательские продукты для цифровых кадастровых данных

Правительство Квинсленда может предоставить вам пользовательские кадастровые данные за определенную плату (цены указаны ниже).Пользовательские данные предоставляются в различных форматах через наш FTP-сайт.

Кадастровые данные обновляются ежемесячно и могут быть:

• для каждого района местного самоуправления, для всего штата или в виде инкрементальных обновлений
• с правами пользователя, дистрибьютора или разработчика на разовой или постоянной основе
• предоставляется в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Напишите по электронной почте [email protected], чтобы разместить заказ.

Доступные форматы для поставки

Пользовательские кадастровые данные предоставляются через наш FTP-сайт в следующих форматах:

• Квинслендский формат обмена (QIF)
• MapInfo (ВКЛАДКА с атрибуцией в слоях)
• Экспорт ArcInfo (EOO)
• Шейп-файл (SHP).

Данные также доступны на CD / DVD.

Цены на пользовательские кадастровые данные

Таблица 1. Комплексное предоставление цифровых кадастровых данных (извлекается ежемесячно)

Предоставляемые данные	Цена
Ежемесячная поставка (для всего штата)	{{pass_6555}} в год
Разовая поставка (на весь штат)	{{pass_6554}}
Разовая поставка (для каждого района самоуправления)	{{pass_30874}}

Электронная почта SiProductDelivery @ dnrme.qld.gov.au, чтобы запросить расценки на следующие продукты с персонализированными данными:

• Цифровые кадастровые данные с указанным форматом данных и датумом. Эти данные будут актуальными на дату поставки и лицензирования с правами пользователя и на разовой основе.
• Наборы цифровых данных о границах для территорий местного самоуправления. Доступно в форматах MapInfo и ArcView. Действуют лицензионные условия.

Спецификация формата обмена данными

Информация о пространственных компонентах и ​​компонентах атрибутов представлена ​​в словаре данных цифровой кадастровой базы данных Квинсленда (QIF).Клиенты получают файл метаданных при загрузке или покупке цифровых кадастровых данных.

Свяжитесь с нами

Также рассмотрите…

Картография и ГИС — Официальный веб-сайт округа Хаббард, Миннесота

Онлайн-просмотрщик участков округа Хаббард
29 декабря 2020 г.
С начала 2021 года округ Хаббард хотел бы представить нашу онлайн-карту участков * NEW * , которая будет использоваться в будущем.Наша старая система картографирования участков (ССЫЛКА) удаляется из-за устаревшей технологии и больше не будет доступна.

Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы об этой новой карте, пожалуйста, свяжитесь с нашим офисом.

---

Данные ГИС округа Хаббард доступны в Интернете

В центре ГИС округа Хаббард есть множество интерактивных картографических приложений, которые обеспечивают доступ к огромному количеству информации, связанной с земельными участками, земельными записями, налогом на имущество, оценочной информацией, дорогами, правительственными уголками и многим другим.Он также позволяет пользователям просматривать и загружать официальные данные округа Хаббард. Эти наборы данных включают участки, дороги, кадастровые данные и многое другое. Эти данные предоставляются бесплатно, поступают непосредственно из источника и являются наиболее актуальными.

Более высокая доступность данных позволяет принимать более обоснованные решения об инвестициях и улучшениях в наших сообществах, обеспечивая поддержку многих видов экономической деятельности. Этот сайт является единственным официальным авторитетным источником геопространственных данных, предоставленных округом Хаббард.

---

Что мы делаем

Округа используют географическую информационную систему или ГИС для хранения, управления и отображения всех видов полезной информации. Один из простейших примеров — подумать об объединении Google Maps с планшетом. Мы используем ГИС-технологии для отображения, анализа и взаимодействия с информацией об объектах недвижимости. Мы также используем ГИС, чтобы помочь сотрудникам округа отслеживать и выполнять задачи в офисе или в поле, такие как измерение зданий и неудач, установка дорожных знаков или управление лесозаготовками.

Кроме того, офис ГИС отвечает за планирование, проектирование, внедрение, обслуживание и техническую поддержку данных, информации и продуктов ГИС округа, а также за администрирование программы адресации Enhanced 911 (E911) округа, которая включает присвоение свойствам новых физических адресов.