. Analysis of the emission variabil

. Analysis of the emission variability maps in the two Italian
domains
Emission variability maps are here discussed as a whole,
without looking in details around measurement sites. To achieve
the most suitable maps for the interpretation of emission
variability, the “natural breaks” classification of mapped values
(Jenks, 1967), available in GIS environment, was applied. The
analysis of the frequency histograms of the raster datasets, highlighted
non-uniform distributions of emission variability values,
with high frequency of low values, degrading rapidly at higher
values of the plot. Therefore, the natural breaks classification was
chosen in order to use more classes where there is higher occurrence
of values, for better representing the emission variability.
Indeed, the natural breaks classification method is a data clustering
method designed to determine the best arrangement of values into
different classes. Break points are identified by picking the class
breaks that best group similar values and maximize the differences
between classes. The features are divided into classes whose
boundaries are set where there are relatively big jumps in the data
values. The method seeks to reduce the variance within classes and
maximize the variance between classes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

. แผนผังวิเคราะห์ความแปรผันของมลพิษในอิตาลีสองโดเมนแผนที่มลพิษสำหรับความผันผวนจะกล่าวถึงทั้งหมด ที่นี่โดยมองในรายละเอียดรอบ ๆ วัดไซต์ เพื่อให้บรรลุแผนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตีความของมลพิษสำหรับความผันผวน ประเภท "ธรรมชาติแบ่ง" ค่าแมป(Jenks, 1967), พร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อม GIS ถูกนำไปใช้ ที่การวิเคราะห์ความถี่ฮิสโตแกรมของ datasets แบบราสเตอร์ เน้นการกระจายไม่สม่ำเสมอของมลพิษความแปรผันค่ามีความถี่สูงค่าต่ำ ลดอย่างรวดเร็วที่สูงขึ้นค่าของพล็อต ดังนั้น การจัดประเภทแบ่งธรรมชาติเลือกใช้ชั้นเรียนเพิ่มเติมเกิดขึ้นค่า ดีกว่าแสดงความแปรผันเล็ดรอดจริง วิธีธรรมชาติแบ่งประเภทเป็นข้อมูลแบบคลัสเตอร์วิธีการออกแบบมาเพื่อตรวจสอบจัดเรียงค่าในห้องเรียนแตกต่างกัน ระบุจุดหยุดพัก ด้วยการเลือกคลาสสุดค่าคล้ายกันของกลุ่ม และขยายความแตกต่างระหว่างห้องเรียน ลักษณะการทำงานแบ่งออกเป็นชั้นเรียนที่กำหนดขอบเขตมีกระโดดค่อนข้างใหญ่ในข้อมูลค่า วิธีการพยายามลดความแปรปรวนภายในชั้นเรียน และขยายผลต่างระหว่างชั้นเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

. การวิเคราะห์ความแปรปรวนของแผนที่การปล่อยในสองอิตาเลียน
โดเมน
แผนที่แปรปรวน Emission จะกล่าวถึงที่นี่เป็นทั้งที่
โดยไม่ได้มองในรายละเอียดรอบพื้นที่วัด เพื่อให้บรรลุ
แผนที่ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตีความหมายของการปล่อย
แปรปรวน "แบ่งธรรมชาติ" การจัดหมวดหมู่ของค่าแมป
(เจงส์, 1967) ที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อม GIS, ถูกนำไปใช้
การวิเคราะห์ histograms ความถี่ของชุดข้อมูลแรสเตอร์เน้น
การกระจายไม่สม่ำเสมอของค่าความแปรปรวนของการปล่อยก๊าซ
ที่มีความถี่สูงของค่าต่ำย่อยสลายอย่างรวดเร็วที่สูงกว่า
ค่าของพล็อต ดังนั้นการจัดหมวดหมู่แบ่งธรรมชาติ
ได้รับการแต่งตั้งเพื่อที่จะใช้ในชั้นเรียนมากขึ้นที่มีการเกิดที่สูงขึ้น
ของค่าที่ดีกว่าที่เป็นตัวแทนของความแปรปรวนของการปล่อย.
อันที่จริงแบ่งเป็นธรรมชาติวิธีการจัดหมวดหมู่คือการจัดกลุ่มข้อมูล
วิธีการออกแบบมาเพื่อตรวจสอบการจัดเรียงที่ดีที่สุดของค่าลง
เรียนแตกต่างกัน จุดพักจะมีการระบุโดยการเลือกชั้น
แบ่งว่ากลุ่มที่ดีที่สุดค่าที่คล้ายกันและเพิ่มความแตกต่าง
ระหว่างชนชั้น คุณสมบัติที่ถูกแบ่งออกเป็นชั้นเรียนที่มี
ขอบเขตมีการตั้งค่าที่มีการกระโดดที่ค่อนข้างใหญ่ในข้อมูล
ค่า วิธีการพยายามที่จะลดความแปรปรวนภายในชั้นเรียนและ
เพิ่มความแปรปรวนระหว่างเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

. การวิเคราะห์ความแปรปรวนในการแผนที่อิตาเลียนสอง

ปล่อยโดเมนของแผนที่จะมากล่าวถึงทั้ง
โดยไม่ต้องมองรายละเอียดรอบเว็บไซต์วัด เพื่อให้บรรลุ
แผนที่ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตีความของการปล่อย
ความผันแปร , " แตก " ธรรมชาติการแมปค่า
( เจงก์ส , 1967 ) สามารถใช้ได้ในสภาพแวดล้อมต่างๆถูกนำมาใช้
การวิเคราะห์ความถี่ของฮิสโตแกรมของข้อมูลราสเตอร์ เน้นการกระจายไม่สม่ำเสมอของการปล่อยค่า

มีความถี่สูง , ค่าต่ำ , สลายอย่างรวดเร็วที่สูงค่า
ของพล็อต ดังนั้น การแบ่งหมวดหมู่เป็นธรรมชาติ
เลือกเพื่อใช้เรียนเพิ่มเติมที่ไหนมี
เกิดที่สูงขึ้นของค่าสำหรับดีขึ้นของการปล่อย
ความผันแปรแน่นอน การแบ่งหมวดหมู่วิธีธรรมชาติคือการจัดกลุ่มข้อมูล
วิธีออกแบบมาเพื่อตรวจสอบการจัดเรียงที่ดีที่สุดของค่าใน
ชั้นเรียนที่แตกต่างกัน จุดพักมีการระบุโดยเลือกเรียน
แบ่งที่กลุ่มที่ดีที่สุดเหมือนกันค่า และเพิ่มความแตกต่าง
ระหว่างชั้นเรียน คุณสมบัติแบ่งเป็นชั้นเรียนที่มีขอบเขตอยู่ชุดไหนมี

ค่อนข้างใหญ่กระโดดในข้อมูลค่า วิธีการพยายามที่จะลดความแปรปรวนภายในชั้นเรียนและ
เพิ่มความแปรปรวนระหว่างชั้นเรียน