Update HQ (including graphs) to reflect change in MAX_DIST units (InVEST #1252) #161
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emilyanndavis
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Feb 25, 2025
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Updated the graph legend to display max distance in m instead of km. (See HQ-exponential-decay.png for the result.)
emilyanndavis
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Feb 25, 2025
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The Spanish-language version contained a different version of this graph (graph.png) that was much smaller/lower-res and harder to read. I used the Excel source to export a new image to match the English-language version, labelled in Spanish where appropriate. The legend title ("Distancia máxima de la amenaza") comes from the old graph (graph.png) and is equivalent to "Max Distance of Threat". The chart title ("Disminución exponencial de amenazas") is based on the phrase "disminución exponencial", already used in the Spanish-language discussion of HQ, and is equivalent to "Exponential Decay of Threats".
emilyanndavis
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Feb 25, 2025
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Replaced graph.png with HQ-exponential-decay_es.png.
emilyanndavis
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Feb 25, 2025
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Changed km to m (line 58) and 1km to 1000m (line 75). All other changes are auto-removal of trailing spaces.
… into feature/1252-hq-max-dist-meters
emilyanndavis
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Feb 25, 2025
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| El impacto de las amenazas sobre el hábitat en una celda de la cuadrícula está mediado por cuatro factores. | ||
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| 1. El primer factor es **el impacto relativo de cada amenaza**. Algunas amenazas pueden ser más perjudiciales para el hábitat, en igualdad de condiciones, y una calificación de impacto relativo lo tiene en cuenta (véase la Tabla 1 para una lista de posibles amenazas). Por ejemplo, las zonas urbanas pueden considerarse dos veces más degradantes para cualquier hábitat cercano que las zonas agrícolas. El peso de una fuente de degradación, :math:`w_r`, indica la destructividad relativa de una fuente de degradación para todos los hábitats. El peso :math:`w_r` puede tomar cualquier valor entre 0 y 1. Por ejemplo, si la zona urbana tiene un peso de amenaza de 1 y el peso de amenaza de las carreteras se fija en 0,5, entonces la zona urbana causa el doble de perturbación, en igualdad de condiciones, a todos los tipos de hábitat. Para reiterar, si hemos asignado calificaciones de idoneidad de hábitat específicas para cada grupo de especies a cada LULC, entonces las amenazas y sus pesos deben ser específicos para el grupo de especies modelizado. | ||
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| 2. El segundo factor de mitigación es **la distancia entre el hábitat y la fuente de la amenaza y el impacto de la amenaza en el espacio**. En general, el impacto de una amenaza sobre el hábitat disminuye a medida que aumenta la distancia de la fuente de degradación, de modo que las celdas de la cuadrícula que están más próximas a las amenazas experimentarán mayores impactos. Por ejemplo, supongamos que una cuadrícula está a 2 km del borde de una zona urbana y a 0,5 km de una autopista. El impacto de estas dos fuentes de amenaza en el hábitat de la celda de la cuadrícula dependerá en parte de la rapidez con la que disminuyan, o decaigan, en el espacio. Usted puede elegir una función lineal o exponencial de disminución de la distancia para describir cómo decae una amenaza en el espacio. El impacto de la amenaza :math:`r` que se origina en la celda de la cuadrícula :math:`y`, :math:`r_y`, sobre el hábitat en la celda de la cuadrícula :math:`x` viene dado por :math:`i_{rxy}` y está representado por las siguientes ecuaciones: | ||
| 2. El segundo factor de mitigación es **la distancia entre el hábitat y la fuente de la amenaza y el impacto de la amenaza en el espacio**. En general, el impacto de una amenaza sobre el hábitat disminuye a medida que aumenta la distancia de la fuente de degradación, de modo que las celdas de la cuadrícula que están más próximas a las amenazas experimentarán mayores impactos. Por ejemplo, supongamos que una cuadrícula está a 2000 m del borde de una zona urbana y a 500 m de una autopista. El impacto de estas dos fuentes de amenaza en el hábitat de la celda de la cuadrícula dependerá en parte de la rapidez con la que disminuyan, o decaigan, en el espacio. Usted puede elegir una función lineal o exponencial de disminución de la distancia para describir cómo decae una amenaza en el espacio. El impacto de la amenaza :math:`r` que se origina en la celda de la cuadrícula :math:`y`, :math:`r_y`, sobre el hábitat en la celda de la cuadrícula :math:`x` viene dado por :math:`i_{rxy}` y está representado por las siguientes ecuaciones: |
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Changed 2 km to 2000 m and 0,5 km to 500 m.
emilyanndavis
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Feb 25, 2025
| @@ -72,11 +72,11 @@ El impacto de las amenazas sobre el hábitat en una celda de la cuadrícula est | |||
| :label: (hq. 2) | |||
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| donde :math:`d_{xy}` es la distancia lineal entre las celdas de la cuadrícula :math:`x` y :math:`y` y :math:`d_{r}` es la distancia efectiva máxima del alcance de la amenaza :math:`r` en el espacio. La Figura 1 ilustra la relación entre la tasa de decaimiento de la distancia de una amenaza en función de la distancia efectiva máxima de la misma (lineal y exponencial). Por ejemplo, si se selecciona una disminución exponencial y la distancia máxima de impacto de una amenaza se establece en 1 km, el impacto de la amenaza en el hábitat de una celda de la cuadrícula disminuirá en un ~ 50% cuando la celda de la cuadrícula esté a 200 m del origen de :math:`r`. Si :math:`i_{rxy} > 0` entonces la celda de la cuadrícula :math:`x` está en la zona de perturbación de la fuente de degradación :math:`ry` (si se utiliza la función exponencial para describir el impacto de la fuente de degradación :math:`r` en el paisaje, entonces el modelo ignora los valores de :math:`i_{rxy}` que están muy cerca de 0 para agilizar el proceso de modelización). Para reiterar, si hemos asignado calificaciones de idoneidad de hábitat específicas para cada grupo de especies a cada LULC, entonces el impacto de la amenaza en el espacio debería ser específico para el grupo de especies modelizado. | |||
| donde :math:`d_{xy}` es la distancia lineal entre las celdas de la cuadrícula :math:`x` y :math:`y` y :math:`d_{r}` es la distancia efectiva máxima del alcance de la amenaza :math:`r` en el espacio. La Figura 1 ilustra la relación entre la tasa de decaimiento de la distancia de una amenaza en función de la distancia efectiva máxima de la misma (lineal y exponencial). Por ejemplo, si se selecciona una disminución exponencial y la distancia máxima de impacto de una amenaza se establece en 1000 m, el impacto de la amenaza en el hábitat de una celda de la cuadrícula disminuirá en un ~ 50% cuando la celda de la cuadrícula esté a 200 m del origen de :math:`r`. Si :math:`i_{rxy} > 0` entonces la celda de la cuadrícula :math:`x` está en la zona de perturbación de la fuente de degradación :math:`ry` (si se utiliza la función exponencial para describir el impacto de la fuente de degradación :math:`r` en el paisaje, entonces el modelo ignora los valores de :math:`i_{rxy}` que están muy cerca de 0 para agilizar el proceso de modelización). Para reiterar, si hemos asignado calificaciones de idoneidad de hábitat específicas para cada grupo de especies a cada LULC, entonces el impacto de la amenaza en el espacio debería ser específico para el grupo de especies modelizado. | |||
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Changed 1 km to 1000 m.
3 tasks
phargogh
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Feb 25, 2025
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