Разное

Как посчитать проходимость места: Как правильно рассчитать проходимость людей?

15.01.2020

Содержание

Как правильно рассчитать проходимость людей?

Сколько часов или дней  нужно замерять посещаемость  около предполагаемой локации нового магазина?

  

Каждый ритейлер отвечает на этот вопрос самостоятельно. Для помощи в этом вопросе, компания One by One провела серию исследований, с целью выяснить наиболее оптимальную  схему замеров проходимости.

Базой для исследования послужили данные из 56 коридоров торговых центров формата выходного дня (трафик выходных больше трафика будней), расположенных на территории РФ, где были установлены автоматические счетчики посетителей.  

Данное геомаркетинговое исследование позволило сформировать общие правила, которые мы рекомендуем использовать для принятия решения о том, как считать проходимость магазина или иного объекта. Этими же правилами мы руководствуемся  при замерах трафика для наших заказчиков. 

   

Правило №1. Обеспечить репрезентативность


Выбранный промежуток времени должен занимать 10% от прогнозируемого периода. То есть если цель узнать сколько людей прошло мимо помещения в торговом центре в месяц, то замер 33 часов  будет вполне достаточным (это 10% от общего времени работы ТЦ  в месяце).  

  

Правило №2. Мерить и в будни и в выходные


По данным многочисленных исследований и систем электронного подсчета трафик ТЦ в целом повторяет одну и ту же динамику:  равномерное распределение трафика в зависимости от дня недели: будни, которые составляют 60% посещаемости и выходные, занимающие остальные 40%. Это позволяет сформировать следующее правило: замеры должны происходить обязательно и в будни, и в выходные дни. Рекомендованными днями являются суббота, воскресенье, пятница (как третий по величине день) и понедельник, либо четверг на выбор. Данное разделение  помогает определить и тип торгового центра (выходного дня или нет), и позволяет рассчитать на базе данных замеров весь месяц.

Рис. 1. Распределение коридорного
трафика по дням недели. 2014 год.
56 коридоров ТЦ “выходного дня”.

   

Правило №3. Мерить весь день


Сколько же часов необходимо замерить внутри отдельного дня, для получения репрезентативных результатов?

Идеальным вариантом является подсчет по будущему графику работы торговой точки. Но для реализации такого подсчета, надо учитывать специфику ручных замеров. Сотрудник участвующий в исследовании в состоянии делать качественные замеры 5-6 часов в день с обязательным перерывами. Дальнейшее увеличение нагрузки на одного работника может привести к серьезным ошибкам в подсчетах. Если все таки требуется полный 12 часовой замер, то его необходимо осуществлять 2 специалистами или (что правильно) использовать видео-фиксацию или замер через wi-fi радары. 

Отдельно стоит отметить практику проведения замеров по 15 минут в день — это обратная крайность данных исследований. Полученные результаты нельзя принимать во внимание, так как период слишком мал, из-за этого ошибка может достигать ±95%.

Если потенциальные клиенты активно пользуется мобильными устройствами, возможно рассмотреть замер трафика с помощью переносных wif-fi сенсоров. Тогда вы сможете увеличить период исследования (а значит и повысить точность) без существенный инвестиций.

   

Правило №4. Использовать данные, которые можно проверить


Опыт показывает, что видеосъемка трафика и последующий его независимый подсчет являются обязательным критерием репрезентативного исследования. Принимать решение об открытии магазина на базе данных, которые невозможно проверить, очень рискованно.  

После проведения видеосъемки трафика запись надо обязательно отдать на независимый пересчет специалистам, не участвовавшим в ручном замере. Так замер из рутинного и неконтролируемого процесса превращается в полноценное исследование, по результатам которого можно принимать управленческие решения. Конечно, такие исследования дороже, требуют привлечения внешних специалистов, но и цена ошибки в данном случае слишком высока, чтобы стремиться максимально снизить риски.  

   

Правило №5.  Правильно экстраполировать и интерпретировать данные о посещаемости


Для определения необходимых часов для замера трафика мы используем статистику, позволяющую определить пиковые часы в стандартном торговом центре или данные по средней интенсивности уличного трафика. 

Выбрав интересующие часы и просуммировав их долю, получаем общий вес выбранных промежутков во всей неделе. После получения данных от замеров подсчитывается количество людей прошедших мимо витрин помещения за месяц.   

Например, выбранное время для замеров составляет 10% от требуемого периода (месяца). Если подсчет покажет посещаемость в размере 30 000 человек, то прогноз трафика за месяц составит 30 000 x 100 / 10 = 300 000 человек. Эти данные будут репрезентативны с точностью 90% и погрешностью ±12%. То есть, при проведении 100 исследований с такой выборкой в этом промежутке времени, в 90% случаев получаемые ответы по законам статистики будут находиться в пределах ±12% от исходного. Вы можете самостоятельно подобрать оптимальную длительность подсчета, с помощью  калькулятора размещенного ниже:   

Наложив данные конкретного месяца на сезонность трафика по месяцам, можно получить прогноз по году. Такой подход позволяет повысить  точность произведенных замеров и  не переплачивать за дополнительное время работы персонала.   

Мы постоянно проводим замеры трафика для сетевых ритейлеров, в большинстве случаев для оценки проходимости коридора в торговом центре требуется 4 дня, два будних и два выходных. Часы исследования подбираются индивидуально. Для стрит-ритейла и нетипичных торговых центров чаще применяются 12-ти часовые подсчеты по несколько дней. 

Вопреки мнению многих, количество проходящих мимо локации посетителей не всегда 100% коррелирует с объемом продаж (особенно в стрит-ритейле). В процесс вмешиваются другие факторы, например количество жителей в зоне транспортной доступности. Эти параметры исследуются отдельно, путем геомаркетинговых исследований или экспресс оценки с помощью облачных ГИС решений, таких как ГЕОМАТРИКС или АТЛАС ГЕОМАРКЕТИНГ.

Автор: Григорий Рзянин, управляющий партнер консалтингового агентства One by One.
Евангелист геомаркетинга и научного подхода к выбору помещений для будущего бизнеса.
Более 14 лет на управленческих должностях в маркетинге и продажах федеральной розницы.
Колумист Forbes и автор серий статей по геомаркетингу в различных специализированных изданиях. 

Как посчитать проходимость места: необходимые данные, порядок расчетов, интерпретация результатов

На текущий момент начинающие бизнесмены оказываются в весьма непростой ситуации. Ввиду обилия конкурентов довольно трудно найти место, которое будет обеспечивать достаточную проходимость. Ведь наиболее удачные места уже заняты. Кроме этого, перед начинающим предпринимателем возникает немало других вопросов. Окупятся ли затраты на аренду? Как быстро бизнес начнет приносить прибыль и т.

д. Чтобы на них ответить, нужно составить план и выполнить расчет проходимости места. Эти данные станут ответами на основные вопросы.

Возможные проблемы

К сожалению, потенциальные предприниматели нередко пренебрегают подобными расчетами. В результате недавно открытое заведение не приносит прибыли из-за малого количества посетителей или низкого среднего чека.

Обе эти проблемы имеют общую проблему – отсутствие планирования. В первом случае выбрано непроходимое место. Во втором – расположение таково, что рядом нет достаточного потока заинтересованных клиентов. Вот почему важно знать, как посчитать проходимость места. Это позволит избежать ошибок и дальнейших неприятных последствий для начинающего предпринимателя.

Залог успеха

Зная, как посчитать проходимость места, вы сведете к минимуму вероятность открыть заведение в неудачном районе. Кроме того, важно выбирать такое местоположение, которое обеспечит поток потенциальных клиентов, а не тех, кто просто проходит мимо.

Например, магазин канцелярских товаров можно расположить недалеко от учебных заведений, кафе – рядом с бизнес-центром и т. д. Чем больше потенциальных клиентов рядом, тем выше потенциальная доходность бизнеса.

Необходимые данные для расчета

Многих предпринимателей интересует, как посчитать проходимость места, а также долго ли нужно это делать. Иными словами, продолжительность исследования. Даже маркетинговые агентства не дают четкого и однозначного ответа на этот вопрос, указывая только важные нюансы. Чем дольше проводится исследование проходимости, тем более точные результаты можно получить. Кроме того, важно учитывать, что, например, в торговых центрах в выходные дни посетителей больше, нежели в будние.

В числе необходимых данных окажется не только время подсчета, но и максимально полная информация о потенциальной аудитории. Например, если речь идет о молодежной одежде, нужно обращать внимание на посетителей соответствующего возраста. Чем больше данных вы соберете для исследования, тем более достоверными будут его результаты.

Правила

Если вас интересует вопрос, как посчитать проходимость места, важно уделить его изучению немало времени. А также соблюдать некоторые правила, позволяющие не допускать ошибок. При открытии бизнеса это особенно важно, так как каждый промах может обернуться неприятными последствиями.

Вы сможете правильно рассчитать проходимость, следуя нижеизложенным рекомендациям:

  • продолжительность;
  • подсчет в разные дни;
  • подсчет на протяжении дня;
  • достоверные данные.

Продолжительность

Достаточно проводить расчет проходимости торговой точки на протяжении десяти процентов времени от прогнозируемого периода. Формулировка кажется сложной. Однако на самом деле все просто.

Если ваша цель состоит в том, чтобы оценить трафик торгового центра на протяжении месяца, достаточно узнать, сколько рабочих часов приходится на этот период, а затем вычислить 10 процентов от полученной цифры. Это и будет то количество часов, в течение которых нужно оценивать проходимость торговой точки.

Например, у вас получилось 30 часов при ежедневном 10 часовом режиме работы торгового центра. Однако если ваша цель узнать не только, как посчитать проходимость торговой точки, но и сделать это правильно, продолжайте читать дальше. Особенность состоит в том, что отслеживать поток нужно не на протяжении трех будних дней подряд.

Подсчет в разные дни

На практике это означает, что не нужно проводить в торговом центре несколько суток подряд. Интересуясь, как рассчитать трафик проходимости, постарайтесь выбрать такие дни, которые дадут вам наиболее достоверную информацию. Это должны быть и будние дни, и выходные.

Если верить статистическим данным, проходимость торговых центров распределена таким образом, что на все будние дни приходится 60 процентов посетителей, а на оставшиеся два выходных – всего лишь 40 процентов.

Соответственно, на основе этой информации можно понять, как рассчитать проходимость торговой точки. Исследования нужно проводить в выходные, включая пятницу, а также выбрать один будний. Специалисты рекомендуют понедельник или четверг.

Подсчет на протяжении дня

Если с тем, как рассчитать проходимость точки в будние дни и выходные, все относительно понятно, то теперь для предпринимателя актуален несколько иной вопрос. В течение какого количества часов нужно исследовать трафик?

Идеальный вариант предполагает проведение исследования в том же графике, в котором будет работать предполагаемое заведение. Однако возникает важный нюанс. Один сотрудник не может качественно подсчитывать трафик дольше пяти-шести часов. Даже в период этой смены ему нужно предоставлять перерывы.

Нужно понимать, что непродолжительные исследования, например, на протяжении получаса, не дадут достоверного результата. Период слишком мал и может иметь погрешность, превышающую 90 процентов.

Если нужно проводить замер проходимости на протяжении двенадцати часов, стоит рассмотреть наем дополнительного сотрудника или другие альтернативные варианты, как рассчитать проходимость кафе.

Ими могут стать использование видеофиксаторов или Wi-Fi счетчиков. Второй способ актуален, если потенциальные клиенты будущего заведения активно применяют мобильные устройства. Использование технических устройств для подсчета проходимости позволяет получить более достоверные данные.

Достоверные сведения

Если подсчет трафика проводит специалист, достоверность полученных данных остается спорной. Если использовать видеофиксацию с ее последующим независимым пересчетом, это уже напоминает полноценное маркетинговое исследование.

Конечно, стоимость мероприятия возрастает. Однако важно понимать, что на основе этой статистики принимаются последующие управленческие решения.

Если исследование будет недостоверным, не удастся рассчитать выручку места. Соответственно, вероятность ошибок повышается. В дальнейшем это может иметь неприятные последствия. Например, бизнес будет дольше окупаться или вовсе не принесет ожидаемой прибыли.

Интерпретация результатов

Важно не только правильно выполнить расчеты, но и достоверно интерпретировать результаты. Например, исследования могли проводиться только в пиковые часы. Соответственно, нужно понимать, что на протяжении всего дня трафик не будет стабильно высоким. Кроме того, колебания количества посетителей зависят не только от времени суток, но и от дня недели, сезона и т. д. Даже если подсчет посетителей проводился на протяжении 10 процентов времени от графика торгового центра, нужно понимать, что результаты не будут на 100 процентов достоверны. В среднем погрешность составляет 12 процентов.

При интерпретации результатов исследователи учитывают сезонность. Таким способом можно получить более или менее достоверную информацию за весь год, не затрачивая дополнительных средств на персонал, занимающийся подсчетом.

Еще один важный момент, влияющий на интерпретацию результатов, – количество потенциальных клиентов. Это означает, что далеко не каждый прохожий станет вашим посетителем. Например, молодых девушек не заинтересуют детские отделы, а людям предпенсионного возраста неинтересна молодежная одежда.

Порядок расчетов

Еще до начала подсчета потенциальных посетителей нужно составить приблизительный портрет будущих клиентов, максимально подробно описав вашего покупателя. Также нужно выбрать конкретную точку, в которой будет открыто будущее заведение. Именно рядом с ней будет проводиться исследование количества посетителей.

Все расчеты будут проходить в два этапа:

  • подсчет количества посетителей;
  • расчет потенциального оборота торговой точки.

Подсчет посетителей

Нужно фиксировать всех прохожих на протяжении как минимум трех дней, выбирая для проведения исследований разное время. Необходимо понимать, что чем дольше проводится исследование, тем более достоверные результаты можно получить.

Если место для открытия бизнеса выбрано верно, то большая часть прохожих будет соответствовать портрету потенциального покупателя. Вот почему так важно составить описание целевой аудитории до проведения исследования.

Сотрудник, проводящий подсчет потенциальных посетителей, должен учитывать не только их количество, но и другие характеристики, позволяющие делать вывод о соответствии целевой аудитории. К ним относятся пол и возраст.

Расчет оборота

Проводится на основе данных, полученных на предыдущем этапе маркетингового исследования. Поэтому поясним на примере. Итак, предположим, что в среднем торговый центр посещают восемьдесят человек в течение каждого часа. Если точка открыта на протяжении десяти часов, за весь день пройдет около 800 клиентов. Если правильно расположить собственное заведение и сделать привлекательную вывеску, можно рассчитывать на два с половиной процента от общего потока, а также еще пол процента будут приходиться на незапланированные продажи.

Таким способом удастся вычислить среднее количество посетителей, а затем полученную цифру умножить на средний чек. Это и будет примерный оборот. Однако нужно понимать, что при удачном выборе местоположения проходимость может быть выше. Итак, теперь вы знаете, как выполнить подобный расчет. Он поможет получить реалистичный прогноз, сколько в месяц прибыли сможет принести торговая точка.

6 методов оценки торговых точек

«Самая распространенная и главная ошибка при выборе метода оценки торговой точки — оценивать только одну локацию. Ведь конечная цель всех, даже самых сложных методик, выявить из нескольких различных предложений лучший объект с максимальным потенциалом».
Как не ошибиться при выборе метода рассказывает Григорий Рзянин, управляющий партнер геомаркетингового агентства One by One.

В России огромное количество ритейлеров, которые успешно построили торговые сети на интуитивном подходе. Этот метод работает пока масштаб бизнеса позволяет основателям принимать непосредственное участие в подборе объектов, а территория для экспансии ограничена домашним регионом. Но экономическая ситуация такова, что лучше семь раз отмерить, и в деловой обиход входят методы, призванные снизить риски при принятии решений по открытию новых объектов. Какой из подходов выбрать — не простой вопрос для каждого ритейлера. Наша практика работы над подобными проектами показала, что ответ зависит от того, насколько хорошо менеджмент понимает свой текущий формат, причины успеха и неудач прошлых открытий, какие данные применяются для бизнес-анализа и оценки успешности локаций.

Метод финансового анализа

Состоит в оценке точки безубыточности предполагаемого объекта на базе текущих арендных ставок и экспертной оценки возможности достижения данного показателя. В той или иной форме используется при принятии решения для каждой локации. Одни компании в уме прикидывают отобьется аренда или нет, другие делают для этого бизнес-кейс в форме P&L на 5 лет с учетом большого количества параметров.

Метод контрольного чек-листа

Чаще всего используется для предварительного отбора потенциальных площадок под открытие торгового объекта. Представляет собой набор процедур по оценке местоположения локации относительно заданных параметров: площадь объекта, удобство подъездных путей, близость конкурентов, наличие витрин и места по вывеску и т.д. По сути, это обязательные требования к локации которые можно увидеть на сайтах ритейлеров или в объявлениях ищу «помещения в аренду». Иногда, для принятия решения о выборе наиболее удачных площадок, эксперты компании оценивают каждый пункт путем взвешивания параметров и в дальнейшем ранжируют объекты по набранным баллам.

Аналоговый подход

Метод заключается в том, чтобы рассчитать возможный объем продаж нового объекта путем сравнения (аналогии) с другим объектом той же торговой сети, имеющим схожие характеристики. Это может быть проходимость перед витринами локаций, схожее расположение (этаж, ТЦ, район, город), одинаковый состав посетителей, одинаковый объем рынка в городе и т.д. Конкурентный анализ так же является частным случаем этого подхода, когда решение принимается по принципу «если конкуренту хорошо, мы так же сможем работать».

Метод с использованием гравитационной моделей Хаффа

Основан на гипотезе, что покупатель выбирает магазин для совершения покупки по двум параметрам: площадь магазина (чем она больше, тем лучше) и расстояние до торговой точки (чем меньше, тем лучше). При этом зависимость от данных параметров повторяет закон гравитации Ньютона. Зная темп потребления продукции, количество жителей и географию проживания населения в зоне доступности объекта, площадь и координаты основных конкурентов можно вычислить потенциал локации с точки зрения будущей посещаемости. Это классический инструмент геомаркетинга.

Практика работы агентства One by One показал, что метод востребован при открытии гипермаркетов и торговых центров, но не подходит для малых объектов, не привлекающих трафик и работающих на проходящем потоке. Для расчета потенциала локации проводятся специализированные исследования, используются различные геоинформационные системы. Сетевые игроки, использующие метод Хаффа на протяжении долгого времени, адаптируют и улучшают модель под свой формат, вводя туда дополнительные параметры.

Регрессионный анализ

Строится на определении зависимой переменной, такой как товарооборот и соотношении этой переменной с набором данных, описывающих расположение других точек. Этот метод является статистически более точными, чем методы сравнения «вручную» по контрольным чек-листам и аналогам. Фактически, он объединяет эти подходы на базе математически выявленных зависимостей. Для реализации этого метода необходимо определить факторы, влияющие на показатели успешности магазина, произвести их замер и анализ, выявить степень их влияния на конечный или промежуточный показатель. Самый простой пример подобной зависимости это зависимость посещаемости будущего магазина от коридорного трафика перед его витринами выраженная через коэффициент обращения прохожих в посетители (КОПП). Все понимают, что взаимосвязь есть, но только единицы ритейлеров выражают данную зависимость формулой после проведенных исследований. Часто она оказывается не прямолинейной и без изучения может вносить огромную погрешность при расчете будущих продаж магазина.

От теории к практике

В теории считается, что применение сразу нескольких методов при оценке одной локации повышает эффективность прогноза, когда полученные значения сравниваются между собой. На практике, ритейлеры действительно могут использовать несколько подходов в рамках одного проекта — когда посещаемость считается по гравитационной модели, а средний чек и конвертация по методу аналогов.

Чем больше сеть, тем выше вероятность использования метода Хаффа или регрессионного анализа. Менеджеры по развитию, часто называют последний «черным ящиком» — куда вносятся характеристики объекта и получается прогноз продаж. Что нужно сделать для реализации подобного проекта по геомаркетингу?

Сначала ответить на простой вопрос — от чего зависит успешность ваших текущих объектов? Можно ответить экспертно, но надо подтвердить языком цифр, путем исследования уже работающих и созревших торговых точек. Причем чем их будет больше, тем выше точность прогноза и больше факторов влияния удастся выявить.

Тогда возможен переход от экспертных оценок локаций к принятию решений на научной основе. Однако, считать, что предложенные методы оценки гарантируют конечный результат — будет не правильно. Самая распространенная и главная ошибка при выборе объектов — оценивать под открытие новой торговой точки только одну локацию. Конечная цель всех методик — выявить из пула различных предложений лучший торговый объект, в котором заложен максимальный потенциал.

Основная версия статьи опубликована на сайте геомаркетингового агентства One by One.

Геомаркетинговые исследования (Оценка перспектив торговой точки)

Хотите расширить сеть магазинов и не знаете, в каком районе города лучше расположить новую торговую точку? Не можете решить, как использовать свободный земельный участок наиболее эффективно? Новый инструмент анализа рынка – геомаркетинговые исследования поможет грамотно оценить перспективность размещения бизнеса в интересующем Вас месте.

Что дают бизнесу геомаркетинговые исследования?

От правильно подобранного места зависит, удастся ли торговому объекту удержаться на плаву на годы, а не на месяцы. Даже самый профессиональный торговый персонал не проявит свои возможности, если локация выбрана неудачно (включая плохую проходимость или неоправданно дорогую аренду). Занятие любимым делом не будет похоже на прибыльный бизнес, если есть постоянная необходимость нести издержки на привлечение посетителей при помощи рекламы, акций или долговременного снижения цен.

Компания UkrSocStandart предлагает своим клиентам уникальную официально запатентированную методику оценки перспективности торговых локаций. В основе методики — работа не только с данными об общем размере трафика. Проводя замер потока, мы обязательно фиксируем удельный вес ЦА будущего объекта. Дальнейшие расчеты позволят с 95% точностью определить среднее количество чеков, которое будет приносить торговый объект в день.

Наше геомаркетинговые исследования позволят безошибочно найти удачное место для размещения различных коммерческих объектов, будь-то аптека, супермаркет, кафе, автосалон, ресторан, фитнесс-клуб или отель.

Объединяя статистические и географические данные, геомаркетинг дает возможность:

  • провести исследование перспективности торговых локаций;
  • найти наилучшее применение земельному участку;
  • выявить причины снижения клиентского трафика и объема продаж;
  • оценить влияние конкурентной среды и якорных объектов (остановки, гипермаркеты) на цифры продаж;
  • определить наиболее эффективный вид внешней рекламы.

Распространена ситуация, когда предприниматель уже открыл торговый объект в казалось бы хорошем месте — с высоким трафиком, но при этом выручка едва позволяет выходить в 0. Так бывает в случаях, когда:

  • переоценен масштаб трафика или плотность населения локации;
  • трафик был оценен верно, но при этом не учли слабый удельный вес целевых групп;
  • трафик и доля ЦА оценены верно, но цена аренды не адекватна этим показателям, поэтому
  • издержки на содержание объекта тянут его вниз;
  • недооценено влияние конкурентной среды.

Только грамотный специалист по геомаркетингу диагностирует причину проблем и предложит правильное решение.

Специалисты маркетингового агентства «УкрСоцСтандарт» имеют огромный опыт оказания геомаркетинговых услуг для различных сфер предпринимательства во всех крупных городах Украины. Уникальной особенностью наших услуг является почасовая разбивка трафика, предоставить которую не в силах ни одна геомаркетинговая карта.

В нашем распоряжении — разветвленная сеть специалистов по замерам трафика в большинстве крупных и средних городов Украины. Таких как Киев, Харьков, Днепр, Одесса, Запорожье, Николаев, Львов, Херсон, Кременчуг, Черкассы, Полтава и др.

У вас в планах открыть торговый объект, способный приносить прибыль, и сделать это быстро? На основе нашей методики мы разработаем специально для вас модель изучения перспективности торговых локаций, применение которой доведет открытие торговых точек до автоматизма.

Как мы работаем

Вы говорите нам о своей цели, например, открыть ресторан в городе Днепр по указанному Вами адресу и предоставляете всю необходимую информацию «на входе», как-то:

  •  детальный портрет аудитории
  • предполагаемые средний чек и средняя торговая наценка
  • точный адрес объекта и информация о постоянных издержках на его содержание (аренда, фонд ЗП сотрудникам, налоги и пр. )

Если конкретного объекта на примете нет, нами проводится предварительная стадия работ по подбору локаций. При этом могут применяться методы контрольного чек-листа, аналоговый подход, гравитационная модель Хаффа.

Если клиент дает добро на изучение конкретного объекта, мы приступаем к анализу перспективности соответствующей адресу торговой локации. При этом наши работы проходят такие 7 стадий:

  1. Предварительная стадия

Изучаем портрет целевой аудитории (ЦА) бизнеса клиента и определяем ядро ЦА. Конструируем гипотетическую конверсию (соотношение числа потребителей к возможному трафику). При этом применяется сравнительный метод с использованием опыта, полученного по нашим собственным кейсам. При помощи инструментов статистики определяем ключевые факторы, которые должны предопределить эффективную работу объекта по локации и степень их взаимосвязи.

  1. Общий анализ локации (анализ зоны обслуживания)

Определяем точные границы (радиус) транспортной/пешеходной доступности, в пределах которых расположена территория обслуживания объекта. В зависимости от масштабов объекта выделяются от 1 до 3 зон доступности. Эта стадия работ производится в комплексе  – с использованием современных ГИС-технологий и данных полевых наблюдений, по итогам посещения локации.

  1. Оценка численности населения

Определяем численность населения путем подсчета домохозяйств, размещающихся в пределах зоны обслуживания потенциального объекта. Оценка численности населения выполняется также комплексно – с использованием внутренних и внешних статистических баз, а также данных полевого мониторинга. Полевой мониторинг дает возможность уточнить численность любой интересующей локальной группы. Например, численность компаний по локации и офисных сотрудников.

  1. Мониторинг конкурентов

Анализируем объекты конкурентного окружения, их размещение и дистанцию по отношению к интересующему объекту. Производим расчет уровня насыщенности интересующего рынка по локации. Как правило, также делается в виде комплекса кабинетных и полевых работ. При необходимости осуществляется мониторинг доп. информации о конкурентах (изучение цен, расчет среднего чека, анализ посещаемости и др.).

  1. Замеры трафика

Исходя из доступных нам сроков (2 дня или 7 дней) подбираем оптимальный график наблюдений за пешеходным потоком. Фиксируем поведение пешеходного потока в различное время суток. Определяем количество людей/автомобилей в максимально активной точке локации в течение заданного времени.

      6. Обработка полученных данных

Проводим сегментацию трафика по уровню вовлеченности потребителей. Определяем долю целевой ЦА и ядра ЦА, рассчитываем точку безубыточности объекта и др.

  1. Прогнозирование товарооборота

Адаптировав нашу собственную модель расчета товарооборота к показателям бизнеса клиента, мы проводим специальные математические расчеты. Систематизируем и обобщаем данные в отчете, где приводим сильные и слабые стороны объекта и выдаем конкретное решение относительно перспектив его работы.

В портфолио компании UkrSocStandart имеются такие геомаркетинговые исследования:

  • анализ предельного количества торговых объектов – продуктовых гипермаркетов в г. Харьков (2011 г.),
  • анализ предельного количества фитнес-клубов в г. Харьков (2014 г.),
  • анализ предельного количества швейных ателье в г. Харьков (2012 г.),
  • замер потока (трафика) крупных торговых центров в г. Харьков (2013 г.),
  • замер потока (трафика) сети магазинов детских товаров в г. Днепр (2013 г.),
  • анализ перспективности более чем 50 локаций с целью открытия торговых объектов сети кафе “Франс.Уа” в Харькове, Киеве, Львове и Днепре (2015-2019 гг.),
  • анализ перспективности более чем 350 локаций с целью открытия торговых объектов сети “Море пива” по таким городам, как Киев, Харьков, Днепр, Одесса, Запорожье, Кривой Рог, Николаев, Херсон, Полтава, Кременчуг, Черкассы, Кропивницкий, Александрия, Борисполь, Бровары и др. (2015-2016 гг.),
  • анализ перспективности более чем 50 локаций с целью открытия торговых объектов сети магазинов продуктов питания в таких городах, как Киев, Львов и Херсон (2017 г. ),
  • анализ перспективности 4 локаций в ТРЦ Киева, Днепра и Одессы с целью открытия торговых объектов сети магазинов USUPSO (2018 г.),
  • ТЭО проекта строительства оптового рынка сельхозпродукции в Черкасской области (2013 г.),
  • составление планов продаж и инвестиционных показателей киосков формата сетевой кулинарии (фастфуд) во всех районах г. Харькова (2013 г.),
  • анализ территории городов Кривой Рог, Мариуполь, Каменское, Мелитополь и Белгород-Днестровский с целью обнаружения предельного количества локаций, подходящих под открытие магазинов сети «М’ясна весна» (2018-2019 гг.).
  • анализ перспективности локаций в городах Львов, Тернополь и Луцк с целью открытия продуктовых маркетов сети «23/7» (2018-2019 гг.),
  • анализ перспективности локаций в ТРЦ городов Харьков, Черкассы и Хмельницкий с целью открытия фешн-бутиков ТМ Rica Mare (2018 г.),
  • анализ перспективности локаций в Киеве и Львове в интересах сети «Львівські круасани» (2018-2019 гг. )
  • замер пассажиропотока железнодорожного вокзала «Харьков-Пассажирский» (2019 г.).

Исследование от маркетингового агентства «УкрСоцСтандарт» позволит вам разработать рентабельный бизнес-план, провести конкурентный анализ, определить целевую аудиторию будущего проекта и продумать стратегию размещения наружной рекламы. А главное — получить четкий ответ — открывать или не открывать объект в том или ином месте! Успешный опыт применения собственной методики позволяет нам считаться одним из ведущих геомаркетинговых агентств Украины. Доверьтесь профессионалам, получите точный прогноз и вкладывайте свои деньги грамотно.

Закажите геомаркетинговое исследование у нас и получите максимально точный прогноз.

Какова рентабельность ресторанов SUBWAY, и как быстро они окупаются? Вы помогаете франчайзи рассчитать прибыльность их будущего ресторана? Предоставляете ли вы какой-то бизнес-план?

Определенно (с минимальной погрешностью) ответить на этот вопрос мы сможем, когда будем располагать информацией о стоимости аренды и расчетной проходимости конкретного объекта (помещения). По опросам действующих франчайзи рентабельность бизнесов SUBWAY в России (на начало 2014 года) находится в пределах 15-20% от оборота. Она может быть значительно выше (до 25-30%), если удается найти помещение с хорошим соотношением аренда — расчетная проходимость.

Мы принципиально не предоставляем нашим франчайзи готовых Бизнес-планов. Это связано с тем, что все риски во франчайзинговом бизнесе ложатся на франчайзи (приобретателя франшизы). Дело в том, что, несмотря на достаточно отлаженную и успешную Систему, которую мы предлагаем, существует достаточно много факторов риска, которые объективно зависят только от Вас (досрочное прекращение аренды, человеческий фактор при работе персонала и т.п.). Мы бы не хотели, чтобы Ваше решение о приобретении франшизы основывалось только на наших прогнозах. Мы проконсультируем Вас о том, как составить понятный и доходчивый Бизнес-план для получения кредита. Мы снабдим Вас в достаточном объеме достоверной статистической информацией. Мы научим Вас, как правильно выбрать место для будущего ресторана SUBWAY и как рассчитать доходность. Мы вместе с Вами постараемся свести возможные риски к минимуму. Мы предоставим Вам контакты действующих франчайзи в России, чтобы Вы могли убедиться в достоверности предоставляемой информации и сделать поправки на субъективность разных точек зрения.

Ключевыми данными по расчету прибыльности ресторана являются данные по посещаемости. Иными словами – нужно знать, сколько человек будет к вам приходить. Еще одним условием успешности сетевого ресторана является то, насколько вы готовы придерживаться стандартов SUBWAY, т.е. насколько Вы способны удерживать ваших клиентов, обеспечивая качество продуктов и качество обслуживания. До тех пор, пока мы не будем знать ответы на эти вопросы, мы не сможем рассчитать прибыльность ресторана.

В общем и целом наша политика построения взаимоотношений с будущим франчайзи заключается в том, чтобы не давать никаких прогнозов по успешности конкретного ресторана, дабы не вселять ложную уверенность в успешности предприятия. Если Вам потребуется экспертная оценка независимых специалистов, то мы рекомендуем Вам обратиться в независимые консалтинговые агентства, которые помогут рассчитать проходимость конкретного места и помогут составить бизнес-план.

Для нас очень важно, чтобы решение открыть свой SUBWAY было именно ВАШИМ — продуманным и просчитанным решением. Такой подход не дает легких, ни к чему не обязывающих обещаний, но он является залогом продолжительных и доверительных отношений между нами.

Цифровой дождь | системы безопасности

Одним из важнейших инструментов в работе торговых комплексов являются системы подсчета посетителей. Местом их установки могут быть вход и выход магазина, а также галереи, выставочные залы или библиотеки, то есть все те места, где необходимо высчитать проходимость посетителей за заданный промежуток времени. Кроме этого, устройства для подсчета количества посетителей решают множество задач и способны определить, насколько эффективен бизнес. Также на основе полученной информации легче принимать маркетинговые решения и увеличивать прибыльность дела.

Сегодня счетчики посетителей магазина имеют большую популярность и пользуются нешуточным спросом. Рано или поздно среди многообразия их моделей администрации торговой точки приходится выбирать ту, что оптимально отвечает необходимым требованиям. Данные устройства имеют различия в принципах подсчета, технических параметрах, условиях применения и др.

Если за основную характеристику взять то, как выполняется подсчет посетителей, счетчики можно разделить на горизонтальные и вертикальные. Горизонтальные ИК-сенсоры будут идеальным решением для небольших магазинов, в которых оборудованы узкие проходы (до 2-х метров). Однако в магазинах большого и среднего размера с широкими проходами горизонтальные системы подсчета посетителей будут иметь большую погрешность, определяя несколько одновременно входящих (или выходящих) людей, как одного. В этом случае более целесообразным будет использовать вертикальные счетчики, состоящие из сенсора со встроенным модулем и термокамеры. Они инсталлируются на потолке и ведут вертикальный подсчет посетителей. Поэтому они носят имя потолочные системы подсчета посетителей. Данные системы обладают высокой точностью.

Счетчики посетителей

Горизонтальные счетчики

Для не больших бутиков и магазинов с узкими проходами отлично подходят горизонтальные инфракрасные сенсоры. Такой вид счётчиков посетителей наиболее прост в установке, практически не заметен и не нарушает дизайн торгового помещения.

Каталог Горизонтальные счетчики
Вертикальные счетчики

Для подсчета посетителей в широких входных группах и проходах обычно используются термокамера или инфракрасный сенсор со встроенным модулем аналитики. Оба этих счётчика являются вертикальными и устанавливаются над входной группой, или широкими проходами помещения.

Каталог Вертикальные счетчики

Выбираем помещение для ресторана — Рестконсалт.ру

Помимо очевидных требований, предъявляемых к заведению концепцией, существуют и ГОСТы, регламентирующие размер и состав помещения под заведение общественного питания.

Площадь и ее начинка

Помимо очевидных требований, предъявляемых к заведению концепцией, существуют и ГОСТы, регламентирующие размер и состав помещения под заведение общественного питания. Так, согласно ГОСТ Р 50762-95 «Общественное питание. Классификация предприятий» состав помещений для потребителей в ресторане должен быть таким: вестибюль, гардероб, зал, банкетный зал, мужская и женская туалетные комнаты с помещением для мытья рук, курительная. Это тот минимум, без которого ресторан не может функционировать.

Серьезных ограничений в метраже помещения, по закону, нет. Зато существует установленное соотношение площади кухни к площади зала как 1:2, т. е. при площади зала 200 кв. м (в Москве это средний показатель) под кухню должно быть отведено 100 кв. м. В действительности же высокие арендные ставки и дефицит помещений часто сокращают это соотношение до 1:4. О требованиях к метражу ресторана говорит Марк Векслер, директор по франчайзингу ООО «Бразерс и компания»: «Площадь ресторана должна быть 250-500 кв. м (либо 80-120 кв. м, если ресторан расположен на фуд-корте)».

Другой аспект выбора метража напрямую касается расчета окупаемости. Как показывает опыт, чем больше в зале столов, тем больше ресторан способен вместить посетителей, тем выше и прибыль. Но следует учитывать, что, во-первых, излишняя концентрация посадочных мест может сильно ударить по посещаемости вообще, поскольку превращает ресторан в подобие столовой. Во-вторых, существует ГОСТ Р 50762-95 «Общественное питание. Классификация предприятий», в котором сказано, что на одного посетителя в ресторане должно приходиться не менее 1,8 кв. м либо 2 кв. м, если в ресторане имеется танцпол или эстрада. Это значит, что ресторан с площадью зала 150 кв. м должен иметь не более 83 посадочных мест. Наконец, при выборе помещения нужно правильно оценить потенциальную проходимость заведения, чтобы не перестараться при определении количества посадочных мест. Хорошей считается оборачиваемость стола для небольших ресторанов — на уровне 2-3 посадки в день, для крупных — соответственно 1-2 посадки.

Правила выбора. Принципиальные моменты

Помимо требований к площади, стоит помнить о таких принципиальных моментах, как:

1. Коммуникации. Вентиляция, водоснабжение, электроснабжение, канализация — это ключевые моменты в работе ресторана. В центре Москвы есть дома без горячего водоснабжения, есть дома с нестандартным напряжением в сети, с серьезными и регулярными перебоями в электро- и водоснабжении. «В моей практике был случай, когда человек подыскал отличное помещение для открытия пиццерии: и место очень удачное и бойкое, и арендная плата невысокая, и размер помещения оптимальный, — рассказывает Сергей Ключанский, шеф-повар и шеф-директор ресторана «Каприччо». — Казалось бы, золотая жила, но+ Как потом выяснилось, банально не хватило электричества».

2. Состояние помещения. Этот аспект особенно актуален для старой части города, поскольку именно там строения зачастую требуют серьезного ремонта, реконструкции либо приведения помещения в соответствие с техническими требованиями. В любом случае при выборе помещения стоит проконсультироваться со специалистами. «Опытные консультанты подскажут, сколько будет стоить ремонт и перепланировка доставшегося помещения под планируемую концепцию, — рекомендует Александр Минаев, генеральный директор консалтинговой и дизайнерской компании Art People Group. — Советую к этому вопросу отнестись серьезно, т. к. это достаточно существенная статья расхода: практика показывает, что именно строительные и отделочные работы занимают около 40% инвестиций в открытие ресторана».

3. Тяжелое наследство. Казалось бы, соблазнительно купить под открытие ресторанного дела закрывшийся объект общественного питания: налицо явная экономия в средствах и сроках открытия. Однако в такой ситуации следует выяснить реальные причины закрытия «предшественника».

4. Размещение в жилом доме. Свой отпечаток накладывает расположение ресторана в жилом доме — потребуются дополнительные вложения в шумоизоляцию, систему вентиляции, будут ограничения во времени работы, возможны проблемы с жильцами нижних этажей и т. д.

5. Условия аренды, если недвижимость не покупается в собственность. Наиболее важными факторами являются арендная плата (которая не должна превышать 5-6% от предполагаемой прибыли), ее состав и срок аренды. Арендная плата включает в себя собственно арендную ставку, коммунальные платежи, налоги и эксплуатационные расходы (уборка помещения, охрана и пр.). Часто собственник заранее объявляет лишь арендную ставку, а остальные составляющие предприниматель будет платить сверх этого самостоятельно. Кроме того, арендодатели предпочитают заключать краткосрочные контракты, а для будущего ресторатора это большой риск: полгода-год уйдет собственно на открытие ресторана (проектирование, строительно-отделочные работы и т.д.), еще 2 года на возврат инвестиций и только последующие годы будут приносить дивиденды.

Правила выбора. Место действия

Стоит учесть и специальные требования к месторасположению ресторана. В самых общих чертах, можно выделить 7 основных принципов:

Принцип 1. Помещение должно располагаться в центре города или в одном из нескольких перспективных спальных микрорайонов. Если раньше традиционно беспроигрышным вариантом считался только центр, то сейчас столичные власти пытаются налаживать инфраструктуру новых микрорайонов: строятся крупные торговые и развлекательные центры, первые этажи жилых домов уже при проектировании отводятся под инфраструктуру и т. д. Действительно, в спальных районах проживает огромное количество людей, которые хотят периодически питаться вне дома. По проходимости такие места являются очень хорошими, и арендная плата в этих микрорайонах сравнима с арендной платой в центре города.

Принцип 2. Помещение, особенно под отдельно стоящий ресторан, должно быть расположено недалеко от метро: как ни парадоксально, но практика показывает, что на успех даже дорогого ресторана влияет близость к станциям подземки.

Принцип 3. Помещение должно располагаться на первом этаже — как диктует опыт, ресторан, расположенный на втором этаже даже в первой линии домов, обычно разоряется.

Принцип 4. Помещение должно быть строго в первой линии домов. Здесь нужно быть особенно внимательным, поскольку существуют «псевдопервые» линии, когда здание относительно дороги является первым, но находится от нее на некотором отдалении. И если зимой здание хорошо просматривается, то летом густая зелень может и вовсе скрыть его с глаз проезжающих по дороге потенциальных клиентов.

Принцип 5. Рядом должны проходить активные автомобильные и пешеходные потоки. Нужно учитывать, что клиентам будущего заведения будет трудно попасть на ужин, если на автомобильной трассе напротив заведения в это время стоит регулярная многочасовая пробка. Относительно пешеходных потоков стоит заметить, что концепция заведения должна соответствовать составу потока, т. е. если поток образован студентами соседних вузов, нет смысла открывать здесь элитный ресторан. Важным является также и само направление потока, т. е. потенциальный клиент, решив зайти в ресторан, не должен пересекать встречную часть потока, заведение должно находится на его стороне.

Принцип 6. Удобный подъезд и парковка. Для центра столицы, густо застроенного и плотно заставленного машинами, наличие парковки — очень весомое преимущество.

Принцип 7. Удачными считаются места естественного скопления людей: торговые и развлекательные центры, парки отдыха, а также соседство с крупными офисными центрами, банками, элитными жилыми высотками.

Маргарита Моисеева
www.sob.ru

Использование нечеткой пространственной теории для моделирования проходимости местности

Географическая поддержка процессов принятия решений основана на различных географических продуктах, обычно в цифровой форме, которые поступают из различных источников и источников. Каждый продукт может быть охарактеризован своим качеством или его полезностью для данного типа задачи или группы задач, для которых продукт используется. Они также обычно имеют разные характеристики и поэтому могут очень существенно повлиять на получаемый аналитический материал.Цель статьи — способствовать решению вопроса о том, как можно работать с разнообразной пространственно-географической информацией, чтобы у пользователя было представление о конечном продукте. Понятие нечетких множеств используется для представления классов, границы которых не четко (не четко) установлены, а именно нечеткий подход в операциях наложения, реализованный в среде ESRI ArcGIS. Статья основана на исследовательском проекте, который решается на факультете военных технологий Университета обороны.Исследование посвящено влиянию географических и климатических факторов на деятельность вооруженных сил и Комплексной системы спасения.

1. Введение

Географическая поддержка процессов принятия решений основана на различных географических продуктах, обычно в цифровой форме, которые поступают из различных фондов и источников. Каждый продукт может быть охарактеризован своим качеством [1, 2] или значением полезности для данного типа задачи или группы задач, для которых продукт используется [3, 4].В обоих случаях, среди прочего, позиционная и тематическая точность оценивается либо как точно заданное значение, например, среднеквадратическая ошибка положения, вероятная ошибка и т. Д., Либо как уровень выполнения требований пользователя, выраженный в процентах [5] . Процессы принятия решений основаны на многокритериальном принятии решений, в котором задействовано множество факторов [6]. Благодаря подходящей комбинации различных факторов создаются аналитические продукты. Они служат основой для ответов на такие вопросы, как «Что произойдет, если…?» По этой причине для географической поддержки используются различные фонды.Они также обычно имеют разные характеристики и поэтому могут очень существенно повлиять на получаемый аналитический материал. Цель статьи — способствовать решению вопроса о том, как можно работать с разнообразной пространственно-географической информацией, чтобы у пользователя было представление о конечном продукте. Статья основана на исследовательском проекте, который решается на факультете военных технологий Университета обороны. Исследование посвящено влиянию географических и климатических факторов на деятельность вооруженных сил и Комплексной системы спасения.

В рамках работы над решением проекта решающая группа продолжила разработку моделей влияния географических и климатических факторов на проходимость местности. В оцениваемый период команда сосредоточилась на развитии теории моделей, на способах визуализации неопределенности результатов, вызванной неоднородностью вспомогательных данных, объединении их характеристик в рамках выполненного анализа и т. Д. Для этих целей использовалась нечеткая логика.

2.Неопределенность пространственной информации

Стандартно используемые типы и процедуры геопроцедурного анализа предполагают, что используемые данные создаются с явными резкими границами, ограничивающими положение отдельных объектов.

Техническое качество позиционирования таких границ обычно определяется указанными выше критериями, такими как среднеквадратичная позиционная погрешность ее определения. Техническое качество основано на методах измерения или оцифровке фундамента.

Границы многих географических элементов, однако, являются только результатом человеческого восприятия, а не реальной материи. Даже в случае наличия реальной дискретной границы линия границы может быть неточной из-за нечеткости данных или их интерпретации. Типы растительности или почв являются типичными примерами географических элементов, в которых нет четких естественных границ в пространстве. Традиционные классификации здесь полностью не работают. Однако пространственные единицы обычно представлены резкими границами.Браун и Хеувелинк [7] предлагают 2 типа неопределенности, которые имеют особое значение в ГИС: тематическая неопределенность , и пространственная неопределенность . В первом случае мы не можем подтвердить наличие данной темы в данном месте, а во втором случае это невозможность найти точное размещение данной темы. Формальную концептуальную модель неопределенности полезно создать для эффективного использования ГИС в процессе принятия решений [8]. Несколько авторов пытались классифицировать неопределенность [9–12], но наиболее часто используемую классификацию можно найти в стандарте для пространственной передачи данных [13].

Поскольку люди и рассуждают, и принимают решения с помощью неопределенных геопространственных данных каждый день, важно понимать сложность неопределенности, то, как она распространяется через каждый набор данных и как наилучшим образом визуализировать неопределенность для поддержки рассуждений и принятия решений [14–18 ].

Пространственные и тематические данные не должны оцениваться независимо. Способ решения этих проблем — использование теории «мягких классификаций», к которой относятся также «нечетких» подходов .Нечеткая логика довольно часто используется для определения неопределенности выражения данных ГИС в последние годы и основана на нечеткой теории [19–21].

Нечеткие множества вместе с теорией нечеткой логики предлагают возможности для обработки предикатов, уровень вероятности которых задается в градусах («верно до определенных степеней»), а неопределенность также выражается постепенно. Концепция нечетких множеств связана с представлением классов, границы которых нечетко (нечетко) установлены. При отсутствии резких границ, отделяющих множество от окружения, возникает проблема однозначной установки элемента, принадлежащего множеству и его дополнению [22, 23].

Нечеткие файлы — это файлы или классы, для которых нет четких ограничений. В случае пространственных данных это означает, что в рассматриваемых местах переход между членством и отсутствием членства в файле является постепенным. Нечеткий файл затем может характеризоваться нечеткими уровнями членства в интервале от 0,0 до 1,0, что выражает постепенный рост членства от отсутствия членства до полного членства. Его можно определить с помощью функции принадлежности.

В среде ГИС обычно выделяют три основных типа геоэлементов: точки, линии и области (полигоны).При использовании линий и площадей мы иногда задаемся вопросом, как разграничить границы данного геоэлемента. Если существует слой площади, который отражает экологическую стабильность данной области, то есть только два варианта выражения стабильности: стабильная или нестабильная. Эта классификация очень сложна и зависит от человека, который решает, и от конкретной области.

Одной из основных характеристик, которые можно определить при создании и сохранении географических объектов, является топология .Топологические отношения характеризуют взаимное расположение двух пространственных объектов по отношению к их взаимному положению — например, касаются ли они, накладываются друг на друга или содержат друг друга. В ГИС они особенно важны для определения пространственных вопросов и выборок, и они играют важную роль при использовании языка SQL. Однако в случае нечетких пространственных объектов традиционные топологические предикаты не работают, и их нечеткие варианты принимаются во внимание; они могут ответить на следующие вопросы.(i) Налагаются ли области A и B хотя бы немного? (ii) Содержит ли область A частично область B? (iii) Какие области частично находятся внутри области B?

Тот факт, что принадлежность элемента к нечеткому топологическому предикату выражается набором, однако, усложняет его прямое использование в языке SQL и, следовательно, возможные пространственные запросы.

3. Нечеткое наложение

Конкретной возможностью использования нечеткого подхода является применение в операциях наложения, которые могут быть реализованы в среде ArcGIS [24].Для этого типа операций в настоящее время можно использовать инструменты алгебры карт, а также уже реализованные инструменты в расширении Spatial Analyst. Нечеткая логика в так называемом «анализе наложения» основана на двух основных шагах.

Первый — это так называемая «фаззификация » или «нечеткое членство», , другими словами, процесс внедрения значений в нечеткие наборы, а второй шаг — это фактический анализ-наложение этих наборов. В зависимости от типа распределения значений можно использовать несколько типов функций фаззификации, от линейной до функции Гаусса.

Отношения между созданными нечеткими наборами затем анализируются с помощью операций нечеткого наложения , таких как FuzzyAnd и FuzzyOr. Подробное описание можно найти, например, в файле справки ArcGIS Help.

Практические подходы реализации использования «нечеткого» подхода к анализу геопространственных данных стали предметом разработки процедур поиска оптимального маршрута с помощью алгебры карт, что было предложено как один из результатов указанного проекта. .Это была проверка данных, показавшая неопределенность позиции.

4. Проходимость по местности

Очень частой задачей в процессе принятия решений в вооруженных силах является оценка возможности движения транспортных средств по местности. Эта задача обычно называется кросс-кантри-мобильностью (CCM) на военном языке. Основная цель CCM — оценить влияние географических условий на движение транспортных средств по местности [25, 26]. В целях классификации и квалификации географических факторов СКК необходимо определить (i) конкретные степени СКК, (ii) типологию свойств местности, оцениваемую по типу используемых транспортных средств, (iii) географические факторы и особенности со значительными влияние на СКК.

В результате оценки влияния географических факторов мы получаем три степени ККМ: проходимая местность, проходимая местность с ограничениями или непроходимая местность.

Влияние географического фактора можно оценить как коэффициент замедления «C i » по шкале от 0 до 1. Коэффициент замедления показывает реальную (смоделированную) скорость транспортного средства в пейзаж в противостоянии с максимальной скоростью данного транспортного средства.Влияние всех географических факторов можно выразить следующей формулой:

Основные коэффициенты замедления приведены в таблице 1.


Базовый коэффициент Географическое значение и влияние

Рельеф местности (уклон местности формы рельефа и микрорельефа)
Растительный покров
Почвы и почвенный покров
Погода и климат
Гидрология
Площадь застройки
Дорожная сеть

При поиске оптимального маршрута в рамках проекта была проведена процедура фаззификации для расчета коэффициента замедления (влияние почвы и наземного покрова) искал.Исходный слой данных представлял собой растровый слой коэффициента, где есть 3 значения для проходимой, проходимой с трудом (0,5) и непроходимой местности (0). С точки зрения исходных данных, то есть площади типов и типов почв, было введено предположение, что граница проходимости не будет резкой по исходной базе данных, но изменит свое значение на расстоянии 100 м в обе стороны. Исходя из этого предположения, нечеткие множества были созданы с использованием нескольких растровых методов, и их общее влияние было проанализировано.

На следующем этапе возможности анализа нескольких результирующих наборов были проверены путем их взаимного взаимодействия (комбинезона) различными методами. Однако решение задачи не было завершено таким образом, чтобы можно было доказать изменение курса найденного маршрута из-за нечеткости. Авторы предполагают, что указанные результаты получат дальнейшее развитие в ближайшие годы при решении проекта и их последовательном переносе на модели с учетом неопределенности.Путь решения обсуждается в следующих параграфах.

5. Разработка создания моделей CCM с использованием нечеткой логики

Для поиска пути создано шесть базовых моделей. С помощью этих моделей можно создать так называемую карту стоимости, которая представляет собой растровый файл, который является основной входной информацией для создания файла искомого маршрута. Стоимость карты составляется путем применения операций наложения или, в данном случае, с использованием так называемой алгебры карт, которая предоставляет инструменты для работы с растровыми файлами.Для задания общего коэффициента замедления при движении по местности использовались соотношения, изложенные в разработанной методике.

Модели для расчета индивидуальных коэффициентов были составлены с помощью базовых операций с растровыми данными с помощью реализованных инструментов так называемого Spatial Analyst, являющегося расширением системы ArcGIS, а также с помощью инструмента так называемого Spatial Analyst, который является расширением системы ArcGIS. называется алгеброй карт, то есть набор операторов и функций для работы с растровыми данными.

В качестве входных данных использовались растровые слои.Слои были созданы путем расчета (например, высокоскоростная растровая модель) или путем преобразования векторных данных в соответствии с соответствующими атрибутами. Эта база данных была создана в виде явных данных с четко определенными объектами и их границами.

Еще одним шагом в решении проблемы СКК является внесение некоторой неопределенности, вызывающей большую активность в принятии решений об использовании полученных результатов. Для каждого коэффициента замедления была создана новая модель процесса, в которой были применены принципы нечеткой логики.Для решения отдельных моделей приходилось использовать различные подходы в зависимости от характера входных данных и результата, который должен быть достигнут.

5.1. Создание моделей для индивидуальных коэффициентов

В следующем тексте кратко обсуждаются процедуры расчета индивидуальных коэффициентов замедления, которые были реализованы в среде ArcGIS.

5.1.1. Коэффициент замедления из-за возвышения местности

В качестве исходных данных взяты слои рельефа и объекты микрорельефа.Скомпилированная модель создается из слоя рельефа, рассчитанного с помощью растровой интерполяции, и слоев точек, линий и полигонов.

В случае растрового рельефа значение высоты определяется для каждого отдельного пикселя высокой области. В данном случае для его фаззификации мы использовали данные о диапазоне высот модели высот и установлении границы для определения непроходимости для данного вида транспорта.

Для других уровней процедура состоит из нескольких подшагов.Первый шаг — это преобразование слоя в растр и его редактирование. Данные о высоте и глубине объекта использовались для преобразования высотных объектов в растровый формат. Во время преобразования вектора в растр случается, что отдельные объекты преобразуются в набор пикселей со значением атрибута, в соответствии с которым осуществляется преобразование (например, hgt, который представляет собой высоту объекта). Все окружающие пиксели помечаются атрибутом NoData. Эти пиксели не будут учитываться при вычислении карты стоимости не только этого, но и всех других наложенных растровых слоев.Редактирование — это проверка отдельных пикселей на предмет наличия атрибута NoData (функцией IsNull) и присвоение значения 0 всем найденным пикселям. Таким образом гарантируется, что все пиксели за пределами высотных объектов имеют нулевое значение, которое позже используется при создании «Карты затрат». Эта процедура применяется и к другим входным слоям.

Второй шаг — это преобразование значений «целочисленного» растра в значения в реальной области, чтобы можно было инициировать операцию «фаззификации», то есть преобразование значений растра в «нечеткое множество» с помощью одной из функций «фаззификации».В этих случаях входной растр был разделен на значение 10.0, так что был создан растр с реальными значениями. Для проверки «нечеткого» подхода к этой проблеме до сих пор на всех этапах расчета использовалась только линейная функция.

Третий шаг решения — использование «нечетких» множеств для применения неопределенности в положении заданных типов объектов. Эта проблема решается с помощью расчета «евклидова» расстояния для каждого типа объектов. Помещение значений расстояния в «нечеткие» множества снова использует линейную функцию с установкой различных значений максимального расстояния.Это зависит от значений четырех классов точности, которые дает создатель базы данных [27]: (i) метр для геодезических точек, (ii) метры для стабильных объектов, (iii) метры для других объектов, (iv) метры для нестабильных объектов. .

Помимо этих значений необходимо учитывать также размер пикселя, который используется для преобразования векторного рисунка в растр. Вышеуказанные значения имеют смысл в случае, если размер пикселя не превышает 1 метр.

Для сравнения, карты стоимости были созданы со значением пикселя 5 метров, а размытие расстояния в одном случае было выбрано таким же, как размер пикселя (который на самом деле представляет собой резкую границу и, следовательно, не размывается) и в в другом случае расстояния выбираются в основном равными 100 м, помимо расчета коэффициентов, и где значение было уменьшено до 30 м с учетом характера объектов.

Последним шагом для большинства рассчитываемых коэффициентов является комбинирование полученных результатов с помощью так называемого «нечеткого наложения», то есть взвешенного «нечеткого» наложения отдельных растровых слоев (в рамках расчета коэффициента).

Наложение может быть реализовано с использованием различных логических операций, в случае логической суммы «ИЛИ», которая гарантирует, что в результирующий пиксель записано наибольшее значение из наложенных растров; в большинстве случаев это было значение «1», представляющее практически непроходимую местность (подробно см. рисунки 1 и 2).



5.1.2. Коэффициент замедления из-за растительности

В случае растительности важная информация — это тип растительности. Если это растительность с подросшими деревьями, в качестве параметров берется информация о поперечном сечении ствола и расстоянии между деревьями. Для фаззификации была выбрана такая процедура, которая связана с классификацией растительности по значению этих параметров и введением геометрической нечеткости границ классифицируемой таким образом растительности.Результатом является слой, в котором соответствующие значения присваиваются областям, а их границы размываются с помощью функции расстояния, а их значения меняются в зависимости от типа метода фаззификации (рисунки 3 и 4).



5.1.3. Коэффициент замедления из-за грунта

Для расчета этого коэффициента использовались атрибуты типа почвы, вида почвы и матрицы. Использование логических операторов помогло определить проходимость почв по четырем значениям (1, 2, 3 и 4).Для фаззификации использовалась процедура, основанная на этих значениях, вместе с применением общих шагов, изложенных ранее, при этом различие в растительности заключалось в способе создания нечетких границ отдельных классов полигонов почвы. В этом случае эти классы необходимо было преобразовать в независимые слои, для которых рассчитывались растры расстояний для размытия их границ. В отличие от предыдущих значений точности, которые применялись для всех других факторов замедления, границы размытия с почвами были выбраны равными 100 м с учетом характера этого географического элемента.Рассчитанный растр вводился в другие шаги расчета в зависимости от установленного значения, особенно с сохранением уже рассчитанного нечеткого значения для различных уровней проходимости. Это реализовано с помощью процесса умножения отдельного нечеткого растра расстояний на нечеткий растр проходимости.

В результате получился растр с разными значениями проходимости и размытыми границами полигонов (см. Рисунки 5 и 6).



5.1.4.Коэффициент замедления из-за водотоков и участков воды

Расчет этого коэффициента довольно сложен в связи с тем, что в расчет должно входить довольно много входных слоев различных символов. При моделировании использовался уменьшенный масштаб входных слоев с учетом того, что соответствующие атрибуты не были доступны (например, характер дна или берегов). Для создания модели использовался более широкий набор процессов, и во время расчета также было получено больше полурезультатов, которые вошли в расчет окончательной операции нечеткого наложения.

Сама оценка водных объектов различалась по части их моделирования (линейный объект для ручьев и узкие многоугольники рек для широких рек, озер и прудов и т. Д.). Для линейной воды такие атрибуты, как глубина и ширина трассы, были взяты из значения пикселей, образующих растровую линию, для площади; однако ширина задается общей площадью пикселей, образующих область воды. Затем в каждый пиксель объекта записывается одно и то же значение глубины.

Для расчета расстояний растры расстояний для проточной и слабой воды рассчитывались отдельно.Аналогично можно визуализировать результат расчета.

5.1.5. Коэффициент замедления за счет застройки

Решение расчета модели застроенной территории разделено на две части. Первая часть основана на предположении, что все здания непроходимы, и применяется только принцип нечеткости границ или положения отдельных объектов в слое здания. Вторая часть работает с возможностью разной проходимости по застроенной территории.Он основан на атрибутах слоя блочной застройки и учитывается с разной проходимостью для различных типов застроенной территории.

5.1.6. Коэффициент замедления на коммуникациях

Проблема расчета коэффициента замедления для коммуникаций осложняется тем фактом, что для большинства моторизованных транспортных средств коммуникации хорошо проходимы, и это необходимо учитывать при адаптации расчета таким образом, чтобы значение коммуникационной проходимости оказалось более удобным для объекта коммуникации (выбираются только наземные коммуникации), чем для окружающей местности.Это гарантирует, что для транспорта выбран маршрут через связь, и если пункт назначения находится в свободной местности, то маршрут рассчитывается с учетом всех коэффициентов, уже на местности. Для расчета использовался инструмент переклассификации. В этом случае это более удобно и обеспечивает удобное распределение значений атрибута транспортного использования связи. Неопределенность положения снова обеспечивается растром расстояния.

Представленные результаты — это только начало решения полной проблемы.Демонстрация нечеткой модели показана на рисунке 7. Дальнейшее решение будет идти в двух направлениях. Это использование других функций фаззификации, с одной стороны, и оптимизация выбора расстояния, то есть уровня неопределенности для отдельных типов объектов, с другой. Третья проблема — определение итогового общего коэффициента замедления и построение карты стоимости. После успешного решения третьей задачи состоится тестирование предложенной комбинации параметров фаззификации и предложения методологии принятия решений с использованием нечеткой карты стоимости.


5.2. Проверка результатов

Полученная карта затрат является лишь своего рода основой для принятия решения. С помощью этой карты можно найти оптимизированный маршрут для данного типа транспортного средства от места A до места B и оценить, насколько рассчитанный маршрут подходит для рассматриваемого транспортного средства.

В рамках решения проекта были рассмотрены два варианта расчета маршрута для военного тяжелого автомобиля Tatra 815 [28].Один из них использовал карту затрат, полученную без использования нечетких принципов, а другой использовал эти принципы. Что касается возможности проверить результаты расчетов, был выбран урбанизированный район города Брно и его ближайшие окрестности.

С помощью этих карт были рассчитаны маршруты указанного транспортного средства между идентичными точками. Результаты рассчитанных маршрутов представлены на рисунках. Что касается того, что для расчетов приоритетными были заданы усиленные коммуникации, то в расчетных маршрутах существенных отличий нет.Затем оба рассчитанных маршрута были проверены непосредственно на реальной местности. Цель этой проверки состояла в том, чтобы выяснить, в какой степени на сам расчет влияет использование нечеткого метода и как использование — или неиспользование — нечеткого метода повлияет на данные вычисления. Другой целью проверки была проверка качества используемых входных данных. По результатам исследования местности можно сказать, что в городских агломерациях, где имеется достаточная сеть качественных усиленных коммуникаций, использование нечетких принципов практически не требуется, а при использовании достаточно качественных входных данных более эффективно использовать метод. резких границ для расчета карты стоимости.

Другая ситуация, однако, может произойти за пределами урбанизированных территорий, где сеть усиленных коммуникаций недостаточна и где много лесов, полей и так далее. Этот факт имел место только на краю исследуемой территории. Вот почему команда разработчиков сосредоточит внимание на этом типе сельской местности на следующих этапах.

Выражение признательности

Работа, представленная в этой статье, была поддержана в рамках проекта «Развитие военной географии и метеорологии, а также поддержки математических и физических исследований при поддержке Министерства обороны Чешской Республики».

Morpholio запускает интеллектуальный калькулятор площади заполнения для приложения Trace

Джим Кин / Courtesy Morpholio

Не так давно архитекторы, желающие набросать план, схему или виньетку, обводили распечатку плана этажа или модели здания из программы CAD или BIM в качестве отправной точки для определения масштаба и перспективы. Потребность в этой промежуточной бумажной копии уменьшилась по мере того, как стилусы планшетов становились все более точными, а приложения для цифровых иллюстраций стирали грань между эскизами и черчением.

С момента своего дебюта в 2012 году приложение Trace и его платная версия TracePro (iOS, 7,99 долларов в месяц, 19,99 долларов в год) от Morpholio из Нью-Йорка — одно из приложений, преодолевших этот барьер. Сегодня компания, занимающаяся дизайном и разработкой программного обеспечения, расширила возможности TracePro по созданию приемлемых рабочих чертежей с помощью новой функции Smart Fill. Инструмент пытается предсказать, какие области формы, плана этажа или даже кроны дерева пользователь хочет улучшить с помощью оттенка или штриховки, и вычисляет в реальном времени площадь заполнения, ценную метрику, которую нужно знать для количественных взлетов и Расчеты FAR (коэффициент площади).

SO-IL / Courtesy Morpholio

«Вы не только получаете функцию заливки, но также получаете предварительный просмотр области заливки с квадратными метрами и возможностью подсчета различных областей, чтобы увидеть общую площадь квадратных футов вашего мастер-дизайна. , — рассказывает ARCHITECT сооснователь Morpholio Тору Хасегава.

Чтобы использовать Smart Fill, пользователи TracePro должны установить масштабный коэффициент для своего рисунка, прежде чем касаться области, которую они хотят заполнить и измерить с помощью цели.Результирующее числовое значение, помеченное единицами измерения, может быть размещено на чертеже и автоматически обновляется, если пользователь изменяет форму и размер области. Области заливки можно увеличивать или удалять с помощью стилуса.

Наряду с возможностью отслеживать площади нескольких регионов одновременно, Smart Fill может создавать список значений для экспорта в программу электронных таблиц. «Сегодня мы добавляем слой областей с помощью Smart Fill, но в будущем таких интеллектуальных слоев может появиться множество», — говорит соучредитель Morpholio Марк Коллинз в пресс-релизе компании.

На данный момент Smart Fill лучше всего использовать для 2D-областей, таких как планы этажей, плоскости фасада или участки без изменения высоты. Другими словами, говорит Хасегава АРХИТЕКТУРУ, инструмент предполагает, что рисунок плоский. Но, добавляет он, способность работать с трехмерными поверхностями — это «то, о чем стоит подумать».

SO-IL / Предоставлено Morpholio WORKac / Предоставлено Morpholio

Возможность проходимости, восприятия на масштабе тела и исследовательских движений

Abstract

Теория аффордансов утверждает, что восприятие относится к свойствам окружающей среды, которые имеют отношение к действиям воспринимающих.Настоящее исследование показывает, как концепции и методологические инструменты теории аффордансов могут способствовать развитию исследований в области сенсорной замены. Используемое устройство сенсорной замены (SSD) состояло из двух горизонтальных рядов по 12 монетных двигателей, каждый из которых вибрировал в зависимости от расстояния до ближайшего объекта. Шестьдесят участников с завязанными глазами использовали SSD для исследования виртуальных горизонтальных апертур разной ширины. Их попросили оценить проходимость проемов.Участники с узкими плечами считали проходимыми более узкие отверстия, чем участники с широкими плечами. Эта разница исчезла, когда ширина апертуры была масштабирована до ширины плеч, демонстрируя, что восприятие масштабируется по телу. Фактическая ширина апертуры была тесно связана с аспектами исследовательских движений и с аспектами вибротактильной стимуляции, которая была получена с помощью исследовательских движений. Это подразумевает, что сами исследовательские движения и вибротактильная стимуляция были информативными относительно ширины апертуры, и, следовательно, восприятие проходимости могло быть основано на любом из них или на глобальной переменной, которая охватывает вибротактильную, а также кинестетическую стимуляцию.Аналогичные результаты наблюдались у участников, которые завершили фазу ознакомления с семью испытаниями со зрением или без него, а это означает, что практика со зрением не является обязательной для обучения использованию SSD.

Образец цитирования: de Paz C, Travieso D, Ibáñez-Gijón J, Bravo M, Lobo L, Jacobs DM (2019) Сенсорная замена: возможность проходимости, восприятия в масштабе тела и исследовательских движений. PLoS ONE 14 (3): e0213342. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213342

Редактор: Томас А. Стоффреген, Миннесотский университет, США

Поступила: 5 марта 2018 г .; Одобрена: 20 февраля 2019 г .; Опубликовано: 27 марта 2019 г.

Авторские права: © 2019 de Paz 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: Это исследование было поддержано грантом Министерства экономики и конкурентоспособности Испании (PSI2013-43742). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

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

Введение

Устройства сенсорной замены (SSD) — это устройства, которые заменяют одну модальность восприятия (обычно зрение) другой (обычно слуховой или осязательной) [1–7]. Значительное количество SSD и экспериментов с SSD были ориентированы на распознавание объектов и восприятие свойств объектов, таких как их форма или размер [8–13]. Наши исследования больше связаны с исследованиями на основе SSD, которые решают задачи, связанные с действиями, такие как движение к целям [14, 15], предотвращение столкновений [16, 17], наступление на объекты на уровне земли [18] или восприятие объекта. направление и расположение объектов [19–21].В связи с этим мы считаем, что было бы плодотворным основать исследования в области сенсорной замены на теории аффордансов, изначально связанной с действием. Доступность определяется как свойства окружающей среды, которые предоставляют возможности для действий данному организму [22–25]. Концепция аффорданса является краеугольным камнем экологического подхода к восприятию и действию, который был инициирован Гибсоном [22]. Экологический подход утверждает, что вместо абстрактных, независимых от организма свойств окружающей среды, индивиды воспринимают аффордансы, то есть они воспринимают, какие действия им дает окружающая среда.

Предыдущие исследования в области сенсорного замещения, в которых применялась теория аффордансов, включали исследования о восприятии подъема по лестнице [26] и проходимости проемов [27–30]. Настоящее исследование касается проходимости отверстий. Чтобы описать цель нашего исследования, нам сначала нужно рассмотреть классические исследования визуального восприятия проходимости, основанные на аффордансе (например, [31–35]). В своем новаторском исследовании Уоррен и Ванг [35] попросили две группы людей с узкими и широкими плечами оценить проходимость отверстий (их эксперимент 2).Ширина апертуры, которая была оценена как проходимая в 50% испытаний, была обозначена как критическая ширина апертуры и обозначена как A c . Эта критическая ширина была меньше для групп с узкими плечами, чем для групп с широкими плечами. На следующем этапе своего анализа Уоррен и Ван [35] вычислили безразмерные числа, известные как π-числа, как отношение ширины апертуры к ширине плеч. Критическое значение этого числа, π c , снова было определено как значение, которое приводит к 50% утвердительных суждений.Warren и Whang [35] показали, что различия между людьми с узкими и широкими плечами исчезли при масштабном анализе тела: для обеих групп значение π c составляло 1,16. Это наблюдение оказало большое влияние на литературу по визуальному контролю действия, по крайней мере, отчасти потому, что описания окружающей среды в масштабе тела более полезны для организмов при контроле действий, чем описания во внешних единицах.

Следует ожидать, что описания окружающей среды в масштабе тела будут одинаково важны как для сенсорной замены, так и для визуального контроля действий.Тем не менее, значения в масштабе тела были представлены только в двух исследованиях на основе SSD [26, 29]. Из этих двух только недавно опубликованное исследование Favela et al. [29] обратились к проходимости проемов. Авторы [29] рассчитали значения π c для проходимости, воспринимаемой визуально, с тростью и с SSD (Enactive Torch; на основе одного вибротактильного двигателя). Наблюдалось общее значение π c 1,36. Различия в значениях π c для различных модальностей восприятия не достигли значимости, что позволяет предположить, что восприятие аффорданса с тростью и SSD в некотором смысле эквивалентно восприятию аффорданса через обычное зрение.Авторы [29] не анализировали движения, совершаемые пользователями SSD при восприятии апертур. Исследовательские движения, лежащие в основе восприятия апертур SSD, также не рассматривались в других исследованиях.

Однако важность исследования сенсорного замещения часто демонстрируется с помощью других задач. Примеры этого можно найти в исследованиях, касающихся локализации целей [20, 21], а также ориентации и ходьбы до целей [15, 19].Исследование с помощью SSD имеет решающее значение, среди прочего, потому что оно приводит к богатым сенсорным потокам и потому что позволяет пользователям использовать сенсорно-моторные непредвиденные обстоятельства [36]. Наиболее актуальным исследованием, касающимся изучения восприятия апертур на основе SSD, является исследование Коларик и др. [30]. Эти авторы сравнили ходьбу через отверстие с помощью зрения и использования одного из двух слуховых SSD (K-сонара и Miniguide; на основе эхолокации). Когда участники использовали SSD, они двигались в среднем медленнее и с более низкими пиковыми скоростями, и они больше вращали плечами (см.[37, 38]). Хотя исследование Коларик и соавт. [30] проанализировали переменные движения, эти переменные были связаны с действием прохождения через отверстия в большей степени, чем с перцепционным исследованием отверстий. Учитывая продемонстрированную важность исследования в других задачах сенсорной замены, представляется актуальным проанализировать исследовательские движения, которые лежат в основе восприятия проходимости с SSD.

Еще одна фундаментальная проблема для исследований в области сенсорной замены — это процесс обучения использованию SSD [18, 20, 39, 40].Значительное количество исследований сенсорной замены включало фазы практики, в которых участники использовали SSD вместе с обычным зрением. Учитывая, что твердотельные накопители часто предназначены для использования людьми с ослабленным зрением, уместно спросить, могут ли участники ознакомиться с устройствами во время практики без зрения. Несколько исследований показали, что люди с нарушениями зрения действительно могут использовать SSD [39–42]. Кроме того, в [18] мы представили SSD на голени и показали, что практика без зрения приводит к большему повышению производительности, чем практика со зрением.В конкретном случае восприятия проходимости рассматриваемые исследования включают фазы практики с [30] и без зрения [27–29]. Однако невозможно сравнить эти практические условия из-за различных экспериментальных схем и твердотельных накопителей, используемых в исследованиях.

В настоящем исследовании мы проанализировали три аспекта восприятия проходимости апертур на основе SSD. Сначала мы проанализировали критические значения A c и π c для пользователей SSD с завязанными глазами.Мы предположили, что критические значения диафрагмы, A c , будут разными для людей с узкими и широкими плечами, но что соответствующие значения в масштабе тела, π c , не будут, как в исследованиях визуального восприятия [35] . Более того, основываясь на результатах [29], мы предположили, что значения π c для пользователей SSD не будут существенно отличаться от тех, которые ранее наблюдались для визуальных задач (см. [26]). Во-вторых, мы проанализировали исследовательские движения, лежащие в основе восприятия на основе SSD.В этом смысле уместно отметить, что мы использовали задачу психофизической оценки, не прося людей фактически пройти через отверстия. Это означает, что наблюдаемые движения можно отнести к перцепционному исследованию. Мы ожидали более выраженных исследовательских движений для более широких апертур, потому что с нашим SSD такие более выраженные движения были бы необходимы для обнаружения обоих краев более широких апертур. В-третьих, мы сравнили два кратких практических условия, в которых пользователи изучали отверстия с помощью SSD и обычным зрением или с помощью SSD и короткого деревянного стержня.На основе [18] мы выдвинули гипотезу, что практика со зрением не является обязательной и, следовательно, задача может быть выполнена после практики без зрения.

Материалы и методы

Участников

Шестьдесят участников (53 женщины и 7 мужчин) провели эксперимент. Их возраст составлял от 18 до 23 лет ( M, = 19,8; SD = 1,2). Все они имели нормальное или скорректированное зрение и нормальные двигательные способности. Ни один из участников ранее не имел опыта работы с твердотельными накопителями.Их ширина плеч, измеренная антропометрической линейкой, составляла от 37 до 47 см ( M = 41,5; SD = 2,42). Участники были разделены на две группы с узкими и широкими плечами, используя среднюю ширину плеч 41 см в качестве точки отсечения. Перед экспериментом участники подписали форму информированного согласия. За свое участие они получили зачетные баллы. Протокол исследования был одобрен комитетом по этике исследований Автономного университета Мадрида (CEI 52–957).

Аппарат

Экспериментальная установка показана на рис. 1А. Установка включала разведочный участок размером 200 × 80 см (глубина × ширина). В конце этой области был создан физический проем с двумя картонными препятствиями размером 152 × 35 × 43 см (высота × глубина × ширина). Эта физическая апертура была необходима только в практических испытаниях, предшествовавших настоящему эксперименту, в которых ее исследовали либо с помощью зрения, либо с помощью деревянного стержня. Виртуальная апертура, которая очень похожа на физическую, определяет вибрацию SSD.Виртуальная апертура отличалась от физической в ​​том смысле, что она была двумерной и в том смысле, что она бесконечно расширялась влево и вправо (как и визуальная апертура в условии wall в [43]). Точнее, виртуальный проем был образован двумя виртуальными сегментами стены в конце исследуемой области таким образом, чтобы виртуальные сегменты стены совпадали с поверхностью картонных коробок на стороне участника. Виртуальную апертуру нельзя было увидеть или потрогать; он использовался только для вычисления модели вибрации.Центр апертуры оставался совмещенным с центром исследуемой области на протяжении всего эксперимента. Система захвата движения с четырьмя камерами (Qualisys Inc., Швеция) регистрировала положение и движение участника.

Рис. 1. Экспериментальный материал.

A. Схема экспериментальной установки. B. Слева вверху в правый нижний угол: деревянный стержень, повязка на глаза, светоотражающие маркеры, резинка с моторами и рюкзак с микроконтроллерами и батареей.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0213342.g001

Различные части SSD показаны на рис. 1B. SSD включал в себя эластичную ленту с 6 рядами по 12 вибротактильных монетоприемников (диаметром 12 мм; на рисунке не показаны). Только средние 2 ряда из 12 двигателей были активированы в этом эксперименте (см. [44] для эксперимента, в котором использовались все 6 рядов). Расстояние по горизонтали между последовательными двигателями составляло 1,5 см. Расстояние по вертикали между используемыми рядами составляло 2,5 см. Резинка с моторами крепилась к животу с помощью липучки.Чтобы вычислить уровни активации двигателей, мы проигнорировали тот факт, что резинка изгибалась вокруг живота: предполагалось, что два ряда двигателей лежат в одной плоскости. Используя это предположение, каждый двигатель вибрировал в зависимости от расстояния до объекта первого столкновения вдоль линии, которая указывала от рассматриваемого положения двигателя наружу в горизонтальном направлении, параллельном сагиттальной плоскости. Следовательно, вибрация производилась всякий раз, когда положение и ориентация участника были такими, что линия чувствительности, связанная с двигателем, указывала на один из сегментов стены, образующих виртуальную апертуру.Эта вибрация была более интенсивной, если участник находился ближе к сегменту стены. Напротив, вибрации не происходило, когда двигатель указывал на проем между виртуальными сегментами стены. Во вспомогательной информации (S1 Video) представлено анимированное видео одного испытания, демонстрирующее функционирование устройства и типичное поведение участников.

Чтобы двигатели вибрировали в зависимости от их пространственного отношения к виртуальной апертуре, информация из системы регистрации движения была отправлена ​​на компьютер (ПК Intel Core i7, 3.07 ГГц) и обрабатывались в интерактивном режиме с помощью программного обеспечения MATLAB (The MathWorks, Inc., Natick, 2016). MATLAB вычислил, указывают ли двигатели на виртуальные стены или на проем между ними. Если двигатель указывал на виртуальные стены, определялось расстояние по линии чувствительности между двигателем и стеной. Это расстояние было преобразовано в уровень вибрации по следующему уравнению: VL = 100– c × D препятствие , где VL — уровень вибрации двигателя, выраженный в процентах от максимального уровня вибрации. , D препятствие — это расстояние между двигателем и стеной (в см), а c — параметр, определяющий масштабирование между расстоянием и уровнем вибрации.Мы использовали c = 0,25, что означает, что уровень вибрации снизился примерно на 25% при увеличении расстояния на 100 см. Основываясь на нашем опыте выполнения этой задачи, важнее было, вибрирует двигатель или нет, чем точный уровень вибрации. Связь между уровнем вибрации и эмпирически измеренными частотами вибрации можно найти в [44].

Для управления двигателями использовались микроконтроллеры

Pro-mini Arduino. Информация об уровнях вибрации отправлялась с компьютера на микроконтроллеры с помощью беспроводного устройства Xbee (модель S2).Электроэнергия для двигателей обеспечивала никель-металлгидридная батарея емкостью 4000 мА / ч. Микроконтроллеры и аккумулятор переносились в рюкзаке.

Дизайн

Были использованы две межгрупповые переменные. Первый, ширина плеч, был основан на разделении на группы, описанном в подразделе «Участники». Вторая переменная между субъектами — это тип практики, которую получили участники. Во время практических испытаний, в дополнение к стимуляции, обеспечиваемой SSD, половина участников исследовала отверстие с помощью деревянного стержня длиной 20 см, тогда как другая половина использовала обычное зрение.В результате у нас было 4 группы по 15 участников: 2 (ширина плеч) × 2 (методика практики) x 15 (участников в группе) = 60 участников. Была использована единственная внутрисубъектная переменная: ширина апертуры. Размер отверстий составлял от 30 до 90 см с шагом 10 см. Во время фазы практики каждое из семи отверстий использовалось один раз, что привело к 7 пробной практике. Во время экспериментальной фазы каждая апертура была повторена трижды, что привело к 21 экспериментальной пробе. Порядок испытаний был рандомизирован для каждого участника.

Процедура

В начале эксперимента участники получили следующие письменные инструкции: «Ваша задача в этом эксперименте будет заключаться в том, чтобы оценить, достаточно ли велико расстояние между двумя препятствиями, чтобы вы могли пройти через него без поворотов плеч. Вы получите стимуляцию от нашего SSD. В каждом испытании вы будете начинать с одной и той же начальной позиции, и у вас будет 30 секунд, чтобы свободно исследовать апертуру. Когда это время закончится, вас попросят ответить да или нет.После инструкций участники выполнили семь практических испытаний. У тех, кто выполнял практические испытания с деревянным стержнем, были завязаны глаза, а у тех, кто выполнял практические испытания с обычным зрением, не было. Во время экспериментальных испытаний всем участникам завязывали глаза. Во время этих испытаний участникам давали устную инструкцию останавливаться всякий раз, когда они подходили к отверстию ближе 50 см. Чтобы помочь экспериментатору выполнить эти инструкции, на полу была четко обозначена линия, соответствующая расстоянию 50 см.Участникам было предложено сделать принудительный выбор относительно проходимости апертур через 30 с. Отзывов не было. Перед следующим испытанием один из экспериментаторов помог участникам вернуться в исходное положение. Эксперимент проводился за один сеанс продолжительностью около 45 мин.

Сбор и предварительная обработка данных

Экспериментаторы вручную регистрировали суждения участников о проходимости отверстий. Данные о движении были собраны с помощью системы регистрации движения Qualysis на частоте 120 Гц, с ошибкой положения менее 1 мм.Пять светоотражающих маркеров, прикрепленных к спине участника, использовались для определения твердого тела в программе Qualysis. Сигналы положения и ориентации твердого тела, которые были импортированы из Qualysis, были отфильтрованы в MATLAB с помощью низкочастотного фильтра Баттерворта 4-го порядка с частотой среза 8 Гц.

Наблюдаемые движения обычно состояли из двух качественно различных фаз. Во-первых, фаза трансляции, во время которой участник двигался от начальной точки к апертуре.Во-вторых, фаза исследования, в которой участники вращали верхнюю часть тела вперед и назад перед виртуальной апертурой, с гораздо меньшим перемещением тела, чем на первом этапе. При анализе учитывалась только фаза разведки. С этой целью временные ряды каждого испытания были разделены на фазы перевода и исследования с использованием первого заметного отрицательного пика прямого ускорения после того, как участник переместился на 50 см в направлении апертуры.

Анализ и зависимые переменные

Критические числа.

Чтобы определить критическую ширину апертуры, A c , мы подогнали логистические функции к пропорции утвердительных ответов каждого участника, используя уравнение: где x — ширина апертуры, а a и b — параметры, которые связаны с наклоном и пересечением, соответственно. На этом этапе подгонки модели мы использовали корреляции Пирсона между наблюдаемыми пропорциями утвердительных суждений на ширину апертуры и пропорциями, предсказанными подобранной логистической функцией (т.е.е., высота функции) как показатель согласия функции (см. уравнение 5.8 в [45]). Участники с r 2 с ниже 0,60 ( n = 11) были исключены из всех последующих анализов. Изменение порогового значения r 2 между 0,40 и 0,90 существенно не изменило ни один из статистических результатов, представленных в этой статье.

Критическое значение A c было установлено как ширина апертуры, при которой подобранная логистическая функция достигает пропорции 0.5. Аналитическое выражение критического значения (A c = — a / b ) можно получить из уравнения, установив P ( сносно, ) = 0,5 и решив для x . Чтобы получить измерения в масштабе тела, мы вычислили отношение ширины апертуры к ширине плеч для каждого участника. Для данных в масштабе тела были выполнены те же логистические подгонки, что и для исходных данных, что позволило получить критические значения π c как точки, в которых логистические функции в масштабе тела достигли доли 0.5. Таким образом, основными зависимыми переменными в этом наборе анализов были критические значения A c и π c . Кроме того, мы включили в анализ параметры a и b исходных логистических соответствий.

Исследовательские движения.

Зависимые переменные, связанные с исследовательскими движениями, были рассчитаны на основе временных рядов горизонтального и глубинного положения участников и направления их движения ( x , y и h на рис. 2).Используя эти переменные, мы сначала вычислили полное линейное смещение на этапе разведки проб. Интуитивно понятно, что испытания с большим смещением привели к более высоким значениям этой переменной. С большей точностью, полное линейное смещение было вычислено как интеграл от времени перемещения, без учета размера по высоте и независимо от направления перемещения в плоскости x y . Чтобы охарактеризовать вращательный компонент разведки, мы определили общее угловое смещение как интеграл от времени изменений направления курса.Общие линейные и угловые смещения были выбраны потому, что они обеспечивают простое описание пространственной протяженности исследовательских движений. Связанные измерения этой пространственной протяженности (такие как диапазон поступательного или углового движения или изменчивость движения) привели к аналогичным результатам, что и переменные, указанные в статье.

Другой важный аспект исследовательских движений в этой задаче — насколько близко к апертуре совершались исследовательские колебания. Мы реализовали этот аспект исследования с минимальным расстоянием до апертуры на протяжении всего испытания (т.е.е., наименьшее значение y за 30 с разведки). Наконец, в качестве простой меры, которая фиксирует модели вибрационной стимуляции, вызванные исследованием, мы вычислили среднее количество активных (столбцов) двигателей во время испытания. Теоретический минимум и максимум этой переменной равнялись 0 (все двигатели молчали в течение всего испытания; возможно только в том случае, если участник постоянно указывал бы на промежуток между препятствиями) и 12 (все двигатели были задействованы в течение всего испытания; возможно, только если участник будет постоянно указывать на препятствие).Подводя итог, зависимыми переменными, которые мы использовали в этом наборе анализов, были линейное смещение, угловое смещение, минимальное расстояние до апертуры и среднее количество активных двигателей.

Тип ошибки.

Тип переменной ошибки был определен как категориальная переменная с тремя уровнями: ложноположительные суждения (положительные ответы для апертур, меньших критической ширины), правильные суждения и ложноотрицательные суждения (отрицательные ответы для апертур шире критической ширины) .Мы проверили влияние этой независимой переменной на все четыре зависимые переменные, связанные с разведкой, которые были описаны в предыдущем подразделе. Очевидно, что широкие отверстия не могут приводить к ложноположительным суждениям, тогда как маленькие отверстия не могут приводить к ложно отрицательным суждениям. Эта неинтересная связь между типом ошибки и шириной апертуры может привести к смещению, отчасти потому, что наши зависимые переменные также связаны с шириной апертуры. Чтобы избежать этой ошибки, зависимые переменные были нормализованы.Переменные, которые увеличивались с увеличением ширины апертуры, были разделены на ширину апертуры за испытание, чтобы получить соотношение на сантиметр апертуры (например, для общего смещения это отношение будет указывать, сколько сантиметров было пройдено во время фазы исследования на сантиметр. апертуры). Переменные, которые уменьшались с шириной апертуры, умножались на ширину апертуры. Таким образом, мы получили четыре зависимые переменные, нормированные на апертуру, в наборе анализов, касающихся типа ошибки.

Статистический анализ

Различия в ранее описанных зависимых переменных оценивались с помощью дисперсионного анализа (ANOVA). Все зависимые переменные были усреднены по трем повторениям испытаний на индивидуума перед применением дисперсионного анализа. При необходимости вносились поправки Гринхаус-Гейссера. Полный набор данных можно найти во вспомогательной информации (S1 Dataset).

Результаты

Критические числа

Таблица 1 показывает результаты дисперсионного анализа критических чисел и параметров логистических соответствий.Независимыми переменными в этом анализе были ширина плеч и тип тренировки. Единственным существенным эффектом было влияние ширины плеча на критическую ширину апертуры A c . Значения A c были ниже для участников с узкими плечами ( M = 47,6 см; SD = 9,5), чем для участников с широкими плечами ( M = 53,9 см; SD = 8,8). Этот эффект не был значительным, когда апертуры были масштабированы по телу (т.е. для π c ).На рис. 3 представлены логистические подгонки с усредненными параметрами для исходного анализа и анализа в масштабе тела. Мы провели тест t , чтобы проверить, отличается ли наше общее значение π c ( M = 1,22; SD = 0,23) от значения π c = 1,16 в эксперименте 2 Уоррена и Ванга [ 35]. Разница была незначительной, т ( 48) = 1,82, р, = 0,08. Как видно из таблицы 1, эффект обучения и взаимодействия не были значимыми ни для одной из зависимых переменных.Точно так же не наблюдалось значительного влияния на параметры наклона и пересечения логистических соответствий.

Рис. 3. Логистика соответствует пропорциям утвердительных суждений.

A. Подходящие пропорции для обеих групп ширины плеч в зависимости от ширины проема. B. Подходящие пропорции для обеих групп в зависимости от числа π (ширина апертуры / ширина плеч). Края цветных областей указывают логистические соответствия ± одно стандартное отклонение.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0213342.g003

Исследовательские движения

Рис. 4 представляет собой пробный пример исследовательских движений. На рис. 4A показана координата y в зависимости от координаты x , на рис. 4B — координата y в зависимости от направления курса, а на рис. 4C — направление курса во времени. В целом, рисунок иллюстрирует типичное поведение, при котором участник сначала приблизился к апертуре, а затем показал относительно большие исследовательские колебания в направлении курса (см. Также S1 Video).Помните из раздела «Методы», что наш анализ был сосредоточен на заключительной фазе исследования.

Рис. 4. Исследовательские движения в репрезентативном исследовании.

A. Начальная точка, допустимый лимит в позиции y и перевод участника. B. Временные ряды положения и в зависимости от угла курса. C. Угол курса как функция времени.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213342.g004

В таблице 2 представлены результаты ANOVA по линейному смещению, угловому смещению, минимальному расстоянию до апертуры и среднему количеству активных двигателей.Независимыми переменными в этих анализах были ширина апертуры, ширина плеч и условия практики. Все четыре зависимые переменные показали очень значительную зависимость от ширины апертуры. Единственный другой значимый эффект в Таблице 2 — это условие тренировки на линейное смещение.

На рис. 5 показано направление значительных эффектов. Фиг.5А и 5В показывают, что линейные и угловые смещения увеличиваются с увеличением ширины апертуры. Напротив, рис. 5C и 5D показывают, что минимальное расстояние и среднее количество активных двигателей уменьшались с увеличением ширины апертуры.Взятые вместе, эти эффекты указывают на сильную связь между исследовательскими движениями и шириной апертуры: любая из переменных, которые мы считали характеризующими исследовательские движения (или получаемую с их помощью вибростимуляцию), давала четкое представление о ширине апертуры в перед которым выполнялись исследовательские движения. Кроме того, на рис. 5А показано, что участники, которые использовали стержень в практических испытаниях, преодолели большее линейное расстояние, чем участники, которые выполняли практические испытания с помощью зрения.

Рис. 5. Переменные движения в зависимости от ширины апертуры.

A. Линейное смещение (для групп визуального и тактильного обучения). Б. Угловое смещение. C. Минимальное расстояние. D. Среднее количество активных двигателей. Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки среднего (SEM).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213342.g005

Тип ошибок

В таблице 3 представлены результаты ANOVA с типом ошибки (ложноположительные ошибки, правильные суждения и ложноотрицательные ошибки) в качестве независимой переменной.Зависимыми переменными в этих анализах были нормализованные по апертуре версии линейных и угловых смещений, минимальное расстояние до апертуры и среднее количество активированных двигателей. Как видно из таблицы, все эти переменные в значительной степени связаны с типом ошибки.

На рис. 6 показаны средние значения зависимых переменных для каждого состояния ошибки. Ложноположительные суждения сопровождались более линейным и угловым смещением, чем ложноотрицательные суждения (рис. 6А и 6В).Напротив, ложноположительные суждения сопровождались меньшим минимальным расстоянием до апертуры, чем ложноотрицательные суждения (рис. 6С). Это может быть связано с фиг. 6A и 6B в том смысле, что при дальнейшем приближении к апертуре потребуется более линейное и угловое исследование для обнаружения краев апертуры. Наконец, ложноположительные суждения также сопровождались меньшим средним числом активных двигателей, чем ложноотрицательные суждения (рис. 6D).

Рис. 6. Исследовательские переменные, нормализованные по апертуре, как функция от типа ошибки.

A. Линейное перемещение. Б. Угловое смещение. C. Минимальное расстояние. D. Среднее количество активных двигателей. Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки среднего (SEM).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213342.g006

Обсуждение

Настоящее исследование применяет теорию аффордансов в области сенсорного замещения. Нашей первой целью было продемонстрировать масштабируемую природу восприятия на основе SSD, используя восприятие проходимости в качестве задачи.Мы проанализировали две группы людей с узкими и широкими плечами. Люди с узкими плечами считали проходимыми более узкие отверстия, чем люди с широкими плечами. Эта разница исчезла, когда ширину апертуры увеличили до ширины плеч. Критическое значение безразмерного числа π c , определяемое как значение, которое приводит к 50% утвердительных суждений, не различается для групп с узкими и широкими плечами. Кроме того, общее значение π c 1,22, которое мы получили для восприятия на основе SSD, не сильно отличалось от значения 1.16, о котором Уоррен и Ван [35] сообщили о визуальном восприятии проходимости. Стандартная интерпретация таких результатов заключается в том, что восприятие масштабируется в соответствии с антропометрическими размерами воспринимающего (например, [26, 29, 31–34, 43]).

Вторая цель исследования состояла в том, чтобы проанализировать исследовательские движения, которые лежат в основе восприятия апертур на основе SSD. Объем разведки увеличивался в зависимости от ширины отверстий (рис. 5A и 5B). Этот образец результатов согласуется со стратегией, в которой люди перемещают область чувствительности SSD с одной стороны апертуры на другую сторону, пока они не получат стимуляцию от краев апертуры.Такая стратегия интересна с теоретической точки зрения, поскольку она делает сами исследовательские движения информативными для апертур. Участники, возможно, основывали свои суждения на самих исследовательских движениях, а не на модели вибротактильной стимуляции. В связи с этим ложноположительные ошибки были связаны с более выраженными исследовательскими движениями, а ложноотрицательные ошибки — с менее выраженными исследовательскими движениями (рис. 6А и 6В). Эти эффекты были опосредованы расстоянием, с которого были исследованы отверстия: когда апертуры исследовались с большего расстояния, требовалось менее линейное и угловое исследование для обнаружения краев, что заставляло участников воспринимать отверстия как меньшие, чем они были на самом деле, и наоборот.

Фактическая ширина апертуры также была связана с вибротактильной стимуляцией, которую участники получили в результате исследования. В среднем, при исследовании более широких отверстий двигатели вибрировали меньше (рис. 5D). Как и в случае с исследовательскими движениями, количество вибротактильной стимуляции было связано с типом ошибок (рис. 6D). Это означает, что вместо исследовательских движений или в дополнение к ним участники могли основывать свои суждения на вибротактильной стимуляции, полученной через SSD.Как следствие, наши результаты не позволяют нам разделить точные роли самих исследовательских движений и вибротактильного сенсорного потока, который был получен в результате взаимодействия этих движений и окружающей среды. В любом случае, из предыдущих исследований ясно, что обнаруживаемые информационные переменные связаны с выполняемыми исследовательскими движениями [46], что подчеркивает важность анализа исследовательских движений.

Третьей целью исследования было сравнить эффект двух кратковременных условий практики, в которых люди использовали SSD либо со зрением, либо с коротким стержнем.Единственный значительный связанный с практикой эффект, который наблюдался в экспериментальных испытаниях, был связан с исследованием восприятия (рис. 5A). Наши результаты показывают, что во всяком случае практика без видения ведет к более обширным исследованиям. Открытие того, что знакомство с SSD работает так же хорошо без зрения, как и со зрением (или, лучше, [18]), может быть связано с гипотезой наведения [47, 48]. То есть, если пользователи SSD слишком полагаются на зрение во время ознакомления, они могут продемонстрировать снижение производительности, когда зрение больше не доступно.Это падение производительности, в свою очередь, может быть связано с тем фактом, что пользователи, практикующие зрение, недостаточно концентрируют свое внимание на соответствующих невизуальных переменных, которые доступны через SSD (см. [49, 50]).

Интересно связать наши открытия с теоретической дискуссией в экологической психологии. Эта дискуссия касается теории, предложенной Стоффрегеном и Барди ([51]; ср. [52, 53]). Классическая экологическая позиция заключается в том, что аффордансы могут определяться паттернами окружающей энергии более высокого порядка, которые могут быть ограничены одним типом окружающей энергии (например, светом, звуком или массивом гравито-инерционной энергии) или могут охватывать несколько типов энергии. энергия [22].Стоффреген и Барди [51], напротив, утверждают, что специфичность существует исключительно в глобальном массиве (т.е. в паттернах более высокого порядка, которые охватывают несколько типов окружающей энергии). Эта дискуссия особенно актуальна в области сенсорной замены. Люди с ослабленным зрением имеют доступ к ограниченной части глобального массива, и можно спросить, в какой степени это влияет на их способность обнаруживать информацию, которая определяет их возможности [54].

В нашем эксперименте участники воспринимали ширину апертуры в масштабе тела, делая одно суждение за испытание.Следовательно, возникает вопрос, была ли и каким образом информация о ширине апертуры была обнаружена в течение 30 секунд исследования, которое происходило в каждом испытании. Как упоминалось ранее в этом Обсуждении, Рис. 5 показывает, что сами исследовательские движения (и, следовательно, информация в кинестетической матрице), а также вибротактильная стимуляция были тесно связаны с фактической шириной апертуры. Каким бы правдоподобным ни было использование глобальных информационных паттернов, в нашей интерпретации такие результаты согласуются с традиционным экологическим утверждением, что определение информационных переменных также может быть найдено в индивидуальных массивах энергии (см.[55–56]). Также обратите внимание, что способность людей обнаруживать конкретную информацию была подвергнута сомнению, особенно для новых ситуаций задач, как в настоящем эксперименте [50, 57].

Недавнее исследование Riehm et al. [57] могут быть полезны в отношении дальнейших вопросов, касающихся использования информации (см. [43]). Riehm et al. продемонстрировали, что слуховое восприятие проходимости масштабируется по телу. Кроме того, они описали возможный источник информации о ширине апертуры на основе направления краев апертуры на разных расстояниях (их рисунки 2 и 3).Учитывая, что многие SSD позволяют пользователям определять направление этих краев, источник информации, описанный Riehm et al. также может быть актуальным для исследований на основе SSD. Чтобы проверить использование предложенной информации, Riehm et al. манипулировал усилением слуховой информации относительно поворотов головы. В возможном эксперименте, проводимом с SSD, аналогичным нашему, такая манипуляция соответствовала бы манипулированию усилением между вращениями тела и соответствующим вибротактильным сенсорным потоком.Интересно предположить, что будущие эксперименты с такими манипуляциями могут пролить свет на запутанный вклад исследовательских движений и сенсорных потоков в обнаружение информации.

Как описано выше, настоящее исследование было вдохновлено теорией аффордансов, которая является ключевой частью экологического подхода к восприятию и действию [22–25]. Мы не утверждаем, что наши результаты противоречат альтернативным теориям. Примеры таких альтернативных теорий могут утверждать, что восприятие влечет за собой обогащение неоднозначных паттернов окружающей энергии посредством, скажем, бессознательного вывода, статистического взвешивания или использования внутренних представлений и памяти [58].Фактически, мы считаем, что свидетельств, которые прямо доказывают или опровергают теоретические основы, не существует (см. [59]), и, следовательно, теории следует оценивать с точки зрения их элегантности и экономичности или с точки зрения исследовательских вопросов и гипотез, которые они генерировать. В этом смысле следует отметить, что возможны многие приложения теории аффордансов в сенсорных замещениях. Кстати, в нашей лаборатории мы недавно разработали и протестировали твердотельный накопитель, который крепится к руке.Этот SSD определяет расстояние до ближайших объектов по направлению пальцев и преобразует их в вибрации. Предварительные эксперименты показали, что пользователи этого SSD довольно успешно справляются с поставленными задачами. По аналогии с настоящим исследованием, можно спросить, оцениваются ли суждения о схватывании, сделанные с помощью этого SSD, таким же образом, как визуальные суждения о схватывании (например, [60]).

В более общем плане мы считаем, что эксперименты и SSD, вдохновленные теорией аффордансов, могут продвинуть исследования в области сенсорного замещения как минимум по трем причинам.Во-первых, учитывая, что аффорданс относится к возможностям действия, эксперименты с аффордансами по определению касаются вопросов, относящихся к контролю над действием. Во-вторых, как свойства окружающей среды аффордансы не связаны с конкретными модальностями чувств. На самом деле экологические психологи часто утверждают, что аффордансы могут быть восприняты с помощью различных систем восприятия. Это элегантная отправная точка для попыток проверить, можно ли воспринимать аффорданс с помощью новых систем восприятия, созданных с помощью SSD.Наконец, аффорданс воспринимается посредством исследовательских действий [22]. Это означает, что подход, основанный на аффордансе, естественным образом ведет к повышенному вниманию к исследовательскому поведению, которое, как мы утверждали в этой статье, является важным аспектом сенсорной замены.

Список литературы

  1. 1. Bach-y-Rita P, Collins CC, Saunders FA, White B, Scadden L (1969). Замена зрения на проекцию тактильного изображения. Nature , 221, 963–964. https: // doi.org / 10.1038 / 221963a0 pmid: 5818337
  2. 2. Крейг Дж. С. (1976). Вибротактильное распознавание букв: эффекты маскирующего стимула. Восприятие и психофизика , 20, 317–326. https://doi.org/10.3758/BF03199412
  3. 3. Гелдард Ф.А. (1966). Кожное кодирование оптических сигналов: optohapt. Внимание , Восприятие , и психофизика , 1, 377–381. https://doi.org/10.3758/BF03215810
  4. 4. Линвилл Дж. Дж., Блисс Дж. С. (1966).Помощь при чтении с прямым переводом для слепых. Протоколы IEEE , 54, 40–51. https://doi.org/10.1109/PROC.1966.4572
  5. 5. Дакопулос Д., Бурбакис Н.Г. (2010). Носимые электронные средства передвижения для обхода препятствий для слепых: обзор. Транзакции IEEE в системах , Man , и Cybernetics , Part C : Applications and Reviews , 40, 25–35. https://doi.org/10.1109/tsmcc.2009.2021255
  6. 6. Джонс Л.А., Сартер Н.Б. (2008).Тактильные дисплеи: руководство по их дизайну и применению. Человеческий фактор , 50, 90–111. https://doi.org/10.1518/001872008X250638 pmid: 18354974
  7. 7. Визелл Y (2009). Тактильное сенсорное замещение: модели действия в HCI. Взаимодействие с компьютерами , 21, 38–53. https://doi.org/10.1016/j.intcom.2008.08.004
  8. 8. Амеди А., Стерн В.М., Кампродон Дж. А., Бермпол Ф., Мерабет Л., Ротман С. и др. (2007). Форма, передаваемая посредством визуально-слуховой сенсорной замены, активирует латеральный затылочный комплекс. Nature Neuroscience , 10, 687–689. https://doi.org/10.1038/nn1912 pmid: 17515898
  9. 9. Auvray M, Hanneton S, O’Regan JK (2007). Обучение восприятию с помощью системы зрительно-слухового замещения: локализация и распознавание объектов с помощью «голоса». Восприятие , 36, 416–430. https://doi.org/10.1068/p5631 pmid: 17455756
  10. 10. Бермеджо Ф, Ди Паоло Э.А., Хюг МХ, Ариас С (2015). Сенсомоторные стратегии для распознавания геометрических форм: сравнительное исследование с различными устройствами сенсорной замены. Границы в психологии , 6, 1–20. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00679
  11. 11. Ким Дж.К., Заторре Р.Дж. (2008). Обобщенное обучение замене зрительного на слух у зрячих. Brain Research , 1242, 263–275. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2008.06.038 pmid: 18602373
  12. 12. Meijer PBL (1992). Экспериментальная система для представления слуховых образов. Транзакции IEEE по биомедицинской инженерии , 39, 112–121.https://doi.org/10.1109/10.121642 pmid: 1612614
  13. 13. Ровира К., Гапенне О, Аммар А.А. (2010). Обучение распознаванию форм с помощью системы сенсорной замены: продольное исследование с участием 4 незрячих подростков. В 9-й Международной конференции IEEE по развитию и обучению (ICDL) (стр. 1–6). https://doi.org/10.1109/DEVLRN.2010.5578875
  14. 14. Ван Эрп Дж.Б., ван Вин Х.А., Янсен С., Доббинс Т. (2005). Навигация по путевым точкам с вибротактильным поясом. Транзакции ACM о прикладном восприятии (TAP) , 2, 106–117.https://doi.org/10.1145/1060581.1060585
  15. 15. Лобо Л., Травьезо Д., Джейкобс Д.М., Роджер М., Крейг С.М. (2018). Сенсорное замещение: использование вибротактильного устройства для ориентации и ходьбы к цели. Журнал экспериментальной психологии : Applied , 24, 108–124. https://doi.org/10.1037/xap0000154 pmid: 29595306
  16. 16. Мэн Ф, Хо Ц, Грей Р., Спенс С. (2015). Динамические вибротактильные предупреждающие сигналы для предотвращения лобового столкновения: в сторону туловища, а не в сторону головы. Эргономика , 58, 411–425. https://doi.org/10.1080/00140139.2014.976278 pmid: 25374255
  17. 17. Мэн Ф., Спенс С. (2015) Тактильные предупреждающие сигналы для бортовых систем. Анализ и предотвращение несчастных случаев , 75, 333–346. https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.12.013 pmid: 25569607
  18. 18. Лобо Л., Травьезо Д., Барриентос А., Джейкобс Д.М. (2014). Наступать на препятствия с помощью сенсорного замещающего устройства на голени: практика без зрения более полезна, чем практика со зрением. PLoS ONE , 9: e98801. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098801 pmid: 24

    3
  19. 19. Faugloire E, Lejeune L (2014). Оценка характеристик направления с помощью вибротактильного наведения: преимущества связи информации и движения по сравнению с пространственным языком. Журнал экспериментальной психологии : Applied , 20, 397–410. https://doi.org/10.1037/xap0000032 pmid: 25347406
  20. 20. Lenay C, Gapenne O, Hanneton S, Marque C, Genouëlle C (2003).Сенсорное замещение: пределы и перспективы. В Hatwell Y, Streri A, Gentaz E (Eds.), Прикосновение к знанию (стр. 275–292). Амстердам, Нидерланды: Джон Бенджаминс. https://doi.org/10.1075/aicr.53.22len
  21. 21. Ленэй С., Штайнер П. (2010). За пределами дебатов интернализма / экстернализма: конституция пространства восприятия. Сознание и познание , 19, 938–952. https://doi.org/10.1016/j.concog.2010.06.011 pmid: 20637654
  22. 22. Гибсон Дж. Дж. (1979). Экологический подход к визуальному восприятию . Бостон: Хоутон Миффлин.
  23. 23. Турвей MT (1992). Возможности и предполагаемый контроль: набросок онтологии. Экологическая психология , 4, 173–187. https://doi.org/10.1207/s15326969eco0403_3
  24. 24. Стоффреген Т.А. (2003). Денежные средства как свойства системы животное-среда. Экологическая психология , 15, 115–134. https://doi.org/10.1207/S15326969ECO1502_2
  25. 25.Chemero A (2003). Очерк теории аффордансов. Экологическая психология , 15, 181–195. https://doi.org/10.1207/S15326969ECO1502_5
  26. 26. Травьесо Д., Гомес-Джордана Л., Диас А., Лобо Л., Джейкобс Д. М. (2015). Возможности сенсорного замещения в масштабе тела. Сознание и познание , 38, 130–138. https://doi.org/10.1016/j.concog.2015.10.009 pmid: 26587958
  27. 27. Хьюз Б. (2001). Активная искусственная эхолокация и невизуальное восприятие проходимости проема. Наука человеческого движения , 20, 371–400. https://doi.org/10.1016/S0167-9457(01)00059-8 pmid: 11750669
  28. 28. Дэвис Т.К., Пиндер С.Д., Бернс К.М. (2011). Что это за звук? Определение расстояния и прохождение апертуры по ультразвуковому эхо. Инвалидность и реабилитация : Вспомогательные технологии , 6, 500–510. https://doi.org/10.3109/17483107.2010.542569 pmid: 21184624
  29. 29. Фавела Л. Х., Райли М. А., Шокли К., Чемеро А (2018). Перцептуально эквивалентные суждения, сделанные визуально и с помощью устройств сенсорной замены. Экологическая психология , 30, 326–345. https://doi.org/10.1080/10407413.2018.1473712
  30. 30. Коларик AJ, Тиммис MA, Cirstea S, Pardhan S (2014). Информация о сенсорной замене сообщает о локомоторных изменениях при прохождении через отверстия. Экспериментальное исследование мозга , 232, 975–984. https://doi.org/10.1007/s00221-013-3809-5 pmid: 24370580
  31. 31. Franchak JM, Celano EC, Adolph KE (2012). Восприятие прохода через отверстия зависит от размера движущегося тела. Экспериментальное исследование мозга , 223, 301–310. https://doi.org/10.1007/s00221-012-3261-y pmid: 229

  32. 32. Франчак Дж. М. (2017). Изучение поведения и повторная калибровка: какие процессы разделяют функционально схожие аффордансы? Внимание , Восприятие , и психофизика , 79, 1816–1829. https://doi.org/10.3758/s13414-017-1339-0
  33. 33. Хигучи Т., Чинелли М.Э., Грейг М.А., Патла А.Е. (2006). Передвижение через отверстия, когда необходимо более широкое пространство для передвижения: адаптация к искусственно измененным состояниям тела. Экспериментальное исследование мозга , 175, 50–59. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0525-4 pmid: 16761139
  34. 34. Хигучи Т., Мурай Г., Кидзима А., Сея Ю., Вагман Дж. Б., Иманака К. (2011). Спортивный опыт влияет на вращение плеч при пробеге через проемы. Наука человеческого движения , 30, 534–549. https://doi.org/10.1016/j.humov.2010.08.003 pmid: 21306781
  35. 35. Уоррен WH, Whang S (1987). Визуальное руководство по прохождению через отверстия: информация в масштабе тела для аффордансов. Журнал экспериментальной психологии : Человеческое восприятие и деятельность , 13, 371. https://doi.org/10.1037//0096-1523.13.3.371 pmid: 2958586
  36. 36. Диас А., Барриентос А., Джейкобс Д.М., Травьезо Д. (2012). Вибротактильный поток, обусловленный действием, облегчает обнаружение препятствий на уровне земли с помощью частично виртуального устройства сенсорной замены. Наука человеческого движения , 31, 1571–1584. https://doi.org/10.1016/j.humov.2012.05.006 pmid: 22939849
  37. 37.Коларик AJ, Scarfe AC, Moore BCJ, Pardhan S (2016). Оценка управляемой на слух локомоции в задаче обхода препятствий. Экспериментальное исследование мозга , 234, 1725–1735. https://doi.org/10.1007/s00221-016-4567-y pmid: 26879767
  38. 38. Коларик А.Дж., Скарф А., Мур Б., Пардхан С. (2017). Слепота способствует обходу слуховых препятствий: оценка эхолокации, сенсорная замена и визуальная навигация. PloS ONE , 12: e0175750.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175750 pmid: 28407000
  39. 39. Guarniero G (1974). Опыт тактильного зрения. Восприятие , 3, 101–104. https://doi.org/10.1068/p030101 pmid: 4444915
  40. 40. Guarniero G (1977). Тактильное зрение: личное мнение. Журнал нарушений зрения и слепоты , 71, 125–130.
  41. 41. Бах-и-Рита П (1972). Мозговые механизмы при сенсорном замещении . Нью-Йорк: Academic Press.
  42. 42. Стрим-Амит Э, Гендельман М, Амеди А (2012). «Острота зрения» слепых врожденных людей с использованием сенсорной замены зрительного на слуховой. PloS ONE , 7: e33136. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0033136 pmid: 22438894
  43. 43. Фатх AJ, Fajen BR (2011). Статическая и динамическая визуальная информация о размере и проходимости проема. Восприятие , 40, 887–904. https://doi.org/10.1068/p6917 pmid: 22132505
  44. 44. Канкар Л., Диас А., Барриентос А., Травьезо Д., Джейкобс Д. М. (2013).Тактильное зрение: устройство сенсорной замены, основанное на вибротактильном потоке, зависящем от расстояния. Международный журнал передовых робототехнических систем , 10, 272. https://doi.org/10.5772/56235
  45. 45. Хосмер Д.В., Лемешоу С. (2000). Прикладная логистическая регрессия . Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/0471722146
  46. 46. Арзамарски Р., Изенхауэр Р. В., Кей Б. А., Турви М. Т., Майклс С.Ф. (2010). Влияние намерения и обучения на внимание к информации в динамическом прикосновении. Внимание , Восприятие , и психофизика , 72, 721–735. https://doi.org/10.3758/APP.72.3.721
  47. 47. Салмони А.В., Шмидт Р.А., Вальтер С.Б. (1984). Знание результатов и моторного обучения: обзор и критическая переоценка. Психологический бюллетень , 95, 355–386. https://doi.org/10.1037/0033-2909.95.3.355 pmid: 6399752
  48. 48. Huet M, Jacobs DM, Camachon C, Goulon C, Montagne G (2009). Самоконтролируемая одновременная обратная связь облегчает обучение заключительной фазе захода на посадку в имитаторе полета с фиксированной базой. Человеческий фактор , 51, 858–871. https://doi.org/10.1177/0018720809357343 pmid: 20415160
  49. 49. Fajen FR (2005). Восприятие возможностей для действия: о необходимости калибровки и перцептивного обучения для визуального руководства действием. Восприятие , 34, 717–740. https://doi.org/10.1068/p5405 pmid: 16042193
  50. 50. Джейкобс Д.М., Майклс К.Ф. (2007). Прямое обучение. Экологическая психология , 19, 321–349. https://doi.org/10.1080/10407410701432337
  51. 51. Стоффреген Т.А., Барди Б.Г. (2001). О деталях и чувствах. Поведенческие науки и исследования мозга , 24, 195–213. https://doi.org/10.1017/S0140525X01003946 pmid: 11530542
  52. 52. Стоффреген Т.А., Мантель Б, Барди Б.Г. (2017). Чувства рассматриваются как одна система восприятия. Экологическая психология , 29, 165–197. https: //.doi.org/10.1080/10407413.2017.1331116
  53. 53. Mantel B, Стоффреген Т.А., Кэмпбелл А., Барди Б.Г. (2015).Исследовательское движение генерирует информацию более высокого порядка, достаточную для точного восприятия масштабированного эгоцентрического расстояния. PloS ONE , 10: e0120025. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0120025 pmid: 25856410
  54. 54. Хьюз Б. (2001). Спецификация, информация и потеря рецепторных систем. Поведенческие науки и науки о мозге , 24, 223.
  55. 55. Майклс CF, Oudejans RD (2001). Энергия, информация, обнаружение и действие. Поведенческие и мозговые науки , 24, 230.
  56. 56. Runeson S, Джейкобс DM, Андерссон IEK, Kreegipuu K (2001). Специфика всегда зависит от ограничений; глобальные массивы по сравнению с отдельными массивами — не проблема. Поведенческие науки и науки о мозге , 24, 240–241.
  57. 57. Рим Ч., Чемеро А, Сильва П.Л., Шокли К. (2019). Проходимость виртуальной слуховой апертуры. Экспериментальное исследование мозга , 237, 191–200. https://doi.org/10.1007/s00221-018-5407-z pmid: 30374783
  58. 58. Фодор Я.А., Пилишин З. (1981).Насколько прямое зрительное восприятие? Некоторые размышления об «экологическом подходе» Гибсона. Cognition , 9, 139–196. https://doi.org/10.1016/0010-0277(81)

    -3 pmid: 7196823
  59. 59. Hecht H (1996). Эвристика и инварианты в динамическом восприятии событий: иммунизированные концепции или невысказывания? Psychonomic Bulletin & Review , 3, 61–70. https://doi.org/10.3758/BF03210741
  60. 60. Ван дер Камп Дж., Савелсберг ГДж.П., Дэвис В.Е. (1998). Соотношение по шкале тела как контрольный параметр схватывания у детей от 5 до 9 лет. Психобиология развития , 33, 351–361. pmid: 9846238

Когда идти пешком РСТ

Пасифик-Крест-Трейл может быть прекрасным круглый год, если вы любитель пеших прогулок, который также любит кататься на лыжах или заниматься другими зимними видами спорта. Поистине, ПКТ — это место мирового уровня для зимнего отдыха! Но если вы всего лишь турист, вы обычно стремитесь отправиться в бесснежные месяцы. Снег сложен и может быть опасен. Большинство людей предпочитают сухую тропу в походах.

Погода и снегопад меняются. На этой странице обсуждаются общие тенденции и не полностью отражается ситуация в очень засушливые или снежные годы.

Путешественник пересекает горы южной Калифорнии 21 апреля 2019 года в сильный снежный год. Фото Джошуа Люна.

Обязательно ознакомьтесь с местными условиями и прогнозом погоды перед поездкой. Не думайте, что погода и условия тропы будут хорошими или легкими. Думайте консервативно и убедитесь, что вы будете идти в комфортных для вас условиях.

Если вы отправляетесь в путь в начале сезона, имейте в виду, что вы, скорее всего, доберетесь до места до того, как выйдут трейловые бригады. Вы можете найти много поваленных деревьев или других препятствий.

Вот несколько ресурсов, чтобы проверить условия тропы перед поездкой.

Используйте нашу интерактивную карту и включите / выключите наш снежный слой.

Проверка прогноза — важная часть подготовки.

Бесконечное катание на лыжах и снегоступах по РСТ.

Узнавайте самые свежие новости перед тем, как отправиться в путь.

Слишком мало или слишком много. Как найти, лечить и разобраться.

В случае сомнений обратитесь к дружелюбному сотруднику на стойке регистрации в местном агентстве по управлению земельными ресурсами.

В пустыне жарко. Горы заснеженные. И другие общие обобщения.

Лето и ранняя осень, как правило, лучшее время для походов в горы, в то время как в низменных частях Калифорнии наиболее приятны весной и осенью. Зимний снег покрывает большую часть тропы примерно с октября или ноября до начала июля. Те, кто ищет нормальные условия для сухих трасс, ждут, пока не растает снег.

Южная Калифорния (от мексиканской границы до перевала Уокер)

Не обманывайтесь «пустыней». PCT часто пересекает высокие сезонно заснеженные горы в Южной Калифорнии. Вы пройдете мимо горнолыжных курортов. Между каждым горным хребтом тропа спускается на небольшие возвышения и обычно бесснежная. Более высокие возвышенности обычно покрываются снегом зимой, возможно, к концу октября или ноябрю, но иногда не раньше января.Снег может оставаться препятствием в начале мая, и известно, что в выходные, посвященные Дню поминовения, выпадает новый снег. Зимний снег обычно самый глубокий в горах Сан-Хасинто над Идиллуайлд (широко, но особенно на пике Апач, скале Анцелл и хребте Фуллер), в горах Сан-Бернардино над Биг-Беар (особенно к югу от Кун-Крик-Джампофф) и в горах Сан-Габриэль вдоль шоссе Анхелес-Крест около Райтвуда (особенно на горе Баден-Пауэлл). В южной части горы Лагуна над Сан-Диего периодически выпадает зимний снег.На северной оконечности горы Пиуте между Техачапи и перевалом Уокер регулярно может быть покрыт снегом.

Весна, лето и начало осени в этом разделе варьируются от идеальной температуры до опасно жаркой. Весна, примерно с конца марта по май и осень (сентябрь, октябрь и ноябрь) — самое популярное время для пеших прогулок в Южной Калифорнии. Не стоит недооценивать жару. Идти пешком при очень высоких температурах небезопасно. В то время как зимние походы прекрасны в некоторых низменных частях этого участка, середина лета также удобна на возвышенностях.

Нехватка воды всегда является проблемой в Южной Калифорнии. Планируйте заранее и подготовьтесь к этому факту перед походом.

Сильные ветры также являются нормой жизни в этом регионе. Они могут быть достаточно сильными, чтобы испортить поездку.

Центральная Калифорния и большая часть Сьерра-Невады (от перевала Уокера до перевала Доннера)

Как и везде в горах, лето — лучшее время для сухих трасс в Сьерра-Неваде. Ранняя осень тоже может быть приятной, но ночи холодные.Первые зимние метели могут наступить уже в конце сентября, но обычно случаются где-то в октябре или даже в ноябре. Осень и зима также могут быть очень холодными.

В южной части этого участка, между перевалом Уокер и высокими лугами вокруг Кеннеди-Медоуз, выпадает зимний снег, но обычно он менее глубокий и снежный сезон короче. Это может быть хорошее место для пеших прогулок весной и осенью.

Снежный покров в Сьерра-Неваде 17 июня 2017 г., в год сильного снегопада.Путешествие было трудным, погибло несколько человек.

Снег обычно перестает накапливаться и начинает таять где-то в апреле или мае, но в июне нередки снежные бури; и даже в середине лета выпадает небольшой снег. Май и июнь, как правило, опасное время для походов по Сьерре — большая часть тропы все еще будет покрыта снегом, а ручьи будут полны быстро движущейся водой, что сделает броды опасными.

В обычный год середина июня обычно считается ранним временем для пребывания в высокогорных районах. Вы найдете снежные перевалы и разливные реки, которые станут испытанием для вашего тела и устойчивости к риску. Только после 4 июля погодные условия во всем мире обычно летние. Будьте осторожны, если вы собираетесь путешествовать по Сьерра-части РСТ в мае или первой половине июня. Май часто является главным лыжным сезоном в отдаленных районах. Вы можете оказаться в снегу на всем пути до Канады, в том числе в низинах долины. Условия еще не стали легче — вы на месяц или больше раньше, чем раньше, для обычных походов по сухой тропе.

Не обманывайте себя, полагая, что северная часть Сьерра-Невады находится вокруг Йосемити. Горный хребет продолжается на север еще 350 миль тропы. До начала июля по всему ареалу скорее всего будет снег. Сначала проходят несколько дневных походов, но, поскольку это высокогорный участок, требуется некоторое время, прежде чем поход станет легким. Для ясности: даже на участке от Тахо до Йосемити и на участке озера Тахо в июне и июле может быть сильный снегопад.

В этом регионе есть несколько крутых снежных склонов, которые представляют реальную опасность длительных падений.Назовем несколько печально известных: Перевал Лесника, Перевал Глен, Перевал Мазер, обе стороны перевала Сонора, Пик Раймонд и Перевал Дикс.

Этот регион также является домом для опасных переходов через ручьи при высоком уровне воды. Чтобы назвать некоторые, но не все: Рок-Крик, Тиндалл-Крик, Саут-Форк-Кингс-Ривер, Эволюшн-Крик, Медвежий ручей, верхнее пересечение Норт-Форк-оф-Моно-Крик, Силвер-Пасс-Крик, Уайт-Форк, Ретт-Крик, Спиллер-Крик, Маттерхорн-Крик, Пиут-Крик, Керрик-Крик, Каньон Стаблфилд и Фолс-Крик.

В середине июня со средним или сильным снегопадом вы, вероятно, начнете попадать под снег немного севернее перевала Малки (745 миля). В это время года снег простирается на север вплоть до региона Куинси.

Северная Калифорния (перевал Доннер до границы Калифорнии и Орегона)

В Северной Калифорнии тропа остается в горах, поскольку она переходит от Сьерра-Невады к цепи вулканов Каскад и берет «большой поворот» вокруг горы Шаста в горы Кламат.

Как обычно в горах: зима снежная, снег остается до начала лета , а лето прекрасное на больших высотах и ​​жаркое на низких. Большинство людей ждет сухой летней тропы. По мере того как лето становится более вероятным, воздействие лесных пожаров, например, дыма, становится более вероятным.

PCT, находящаяся на вершине гор, оставалась покрытой снегом на большей части северной Калифорнии во время сильного снегопада в 2017 году. Спутниковый снимок был сделан 17 июня 2017 года.

От перевала Доннер до вулканического национального парка Лассен дорога будет снежной примерно до 1 июля.Лассен, будучи относительно высокой местностью, часто задерживает снег немного дольше. К северу от Лассена, пока он не пересечет межштатную автомагистраль 5, тропа остается на более низком уровне и, скорее всего, не будет иметь снега, по крайней мере, несколькими неделями ранее. В Hat Creek Rim бывает зимой снег, но обычно он держится недолго. Скорее всего, к концу апреля на тропе не будет снега. К северу оттуда, на возвышенностях между Красной горой и пиком Гризли, снег может держаться до конца июня. В противном случае в районе между водопадом Берни и I-5 не будет снега примерно в середине июня.

Весь этот регион, но особенно подъемы на более низкие возвышенности, может быть очень жарким летом.

К северу от I-5, PCT поднимается (очень жаркая середина лета) в горы Кламат и более низкие температуры. До начала июля на тропе, вероятно, будут заснеженные участки. Проблемная зона находится в нескольких милях к северу от вершины Картер Медоуз, когда вы въезжаете в Русскую пустыню. Тропа ведет к северо-западной стороне впечатляющего гранита, где часто остается крутой снег. Аналогичная ситуация наблюдается на северной и южной сторонах вершины Этна.Более легкие путешествия в начале сезона можно найти там, где тропа проходит через долину Сейад, которая находится на значительно более низкой высоте. Этот участок в основном предназначен для пеших прогулок, поэтому поход может быть неинтересным, за исключением части большого путешествия. Подъем на север от долины Сейад очень жаркий в середине лета.

Снег может начать падать на большей части Северной Калифорнии в октябре, а зима по-настоящему начинается в ноябре. Ранняя осень может быть прохладной, но прекрасным временем для изучения этого участка вне пикового сезона.

Орегон

Тропа Тихоокеанского гребня остается на относительно постоянной высоте (обычно между 5000-7000 футов) по всему штату. В нижней части Каскадного хребта, которая начинается в вулканическом национальном парке Лассен в Северной Калифорнии, вы пройдете мимо цепочки вулканов с лесами между ними. В пограничном районе между долиной Сейад и Эшлендом, на высоком гребне Сискию, снег часто держится до конца июня. Дальше к северу на плечах вулканов залегает более глубокий снег и он дольше удерживается летом, особенно вдоль северных хребтов, где глубоко затененных лесов защищают снег от таяния .Снег начинает быстро таять в мае, и тропа обычно почти бесснежная к началу-середине июля . Снег задерживается в высоких горах: Пик Девилс, Пик Юнион, Озеро Кратер, Гора Тильсен, Гора Хаулок, Пик Даймонд, Близнецы, Пик Айриш, Три сестры, Гора Вашингтон, Трехпалый Джек, Гора Джефферсон и Гора Худ. Комары могут быть ужасными в июне и июле. Август и сентябрь — отличные месяцы для отдыха. К тому времени снег должен уйти, и комары станут менее опасными с наступлением лета.Однако это также сезон лесных пожаров, поэтому компромисс — риск густого дыма и закрытия троп.

Ранние летние туристы найдут лучший шанс для бесснежной тропы между вершиной Siskiyou (I-5) и шоссе Lake of the Woods (Hwy 140). К северу оттуда, если вы сможете обойти гору Маклафлин, вы можете найти бесснежную тропу через гору Лютера в пустыне Небесных озер. Дневные туристы могут насладиться походами в начале сезона в июне около перевала Уилламетт (шоссе 58) и перевала Сантиам (шоссе 20). Озеро Олалли до шоссе Маунт-Худ (Hwy 35) тает раньше, а в районе озера Тимоти и в районе ущелья Колумбия самые длинные бесснежные сезоны.Популярная поездка от Маунт-Худ к реке Колумбия вызывает проблемы со снегом в начале сезона до тех пор, пока вы не окажетесь к северу от реки Сэнди.

Снежный покров может наступить в начале октября , но в некоторые годы участки могут быть проходимыми (хотя и холодными!) В течение месяца.

Вашингтон

Сезон пеших прогулок на Северных каскадах короткий. Глубокие снега в Вашингтоне сохраняются даже летом. При большом количестве крутых переходов обычно лучше подождать, пока весь снег растает в середине-конце июля или августа. Даже тогда, возможно, придется пересечь несколько снежных полей. Те, у кого есть стойкость к опасному снегу, могут подумать о начале поездки в период с начала до середины июля, но июнь почти всегда очень ранний на больших высотах.

Снег держится позже в течение сезона вокруг: горы Адамс, козьих скал, хребтов Уильяма О. Дугласа и дикой природы Норс Пик, рядом с горой Рейнир и большей частью пути от перевала Сноквалми до Канады. Крутые снежные поля слишком многочисленны, чтобы упоминать их, но основные моменты включают пустынные районы Козьих скал, Альпийских озер, Ледниковый пик и Пасайтен.

Путешественники в начале сезона будут стремиться совершить короткие поездки вокруг: ущелья реки Колумбия (которое часто бесснежно круглый год), возможно, полностью на север до лагеря Крест к югу от пустыни Indian Heaven Wilderness; дневной поход по обе стороны Лесной дороги 23 к югу от горы Адамс; вокруг речных долин возле Стехекина: на юг вниз по южной развилке реки Агнес-Крик или на север через национальный парк Норт-Каскейдс до шоссе 20.

Недавняя история свидетельствует о том, что снегопады заканчиваются уже в последнюю неделю сентября. Таким образом, несмотря на то, что осенние цвета впечатляют, очень важно следить за прогнозом погоды и тщательно готовиться.

В поисках шаров моки в Национальном памятнике Гранд-Лестница-Эскаланте

На Mile Marker 70, недалеко от Эскаланте, проходит грунтовая дорога. Прекрасная грунтовая дорога. Грунтовая дорога, по которой не всегда можно проехать в дождь или снег. Мы быстро достигли песчаного берега, который остановил нас в нашей маленькой белой Камри. Мой муж, будучи в безопасности, пошел по песчаной отмели и посмотрел на нее со всех сторон.Он вернулся и сказал нам, что это, вероятно, было непроходимо.

Сказать, что я был разочарован, было бы преуменьшением. Мы заводили машину, пока я громко жаловался.

Видите ли, вся причина, по которой мы оказались в Эскаланте, была из-за Moqui Balls. 8 лет назад я нашла шар для моки в шахтах Старого Железного города (я была уверена, что это был большой мушкетный шар, пока муж не убедил меня в обратном), и с тех пор я была одержима. Камни Моки / Мраморы / Марсианская черника формируются из песчаника, а затем обычно покрываются оксидом железа, создавая очень прочный внешний вид, некоторые из которых довольно тяжелые.

Я люблю камни, круглые камни, камни с кристаллами, просто камни в целом. Это становится проблемой. Я много лет видел фотографии Moqui Balls на Pinterest, которые только подпитывали мою одержимость.

Во всяком случае, вернемся к грунтовой дороге. Я убедила мужа, что поворот этой машины изменит мою жизнь и разрушит все мои мечты о мячике для игры в мяч. Он уступил. Мы достигли дна только спереди и сзади. Я всегда говорю ему, что для этого нужны машины, чтобы немного пожить и поехать туда, куда не всегда можно попасть.Дорога после этого была очень проходимой, похоже, ее недавно даже оценивали.

Местный Гал, Шари, дал нам инструкции, как найти шары Моки. Примерно в 4 милях от главной дороги вы наткнетесь на целую кучу гладких скал. Шари объяснила, что в сезон дождей шары моки вымываются из песка и начинают скатываться кучками по гладкой скале.

Некоторые из них все еще были врезаны в гладкую скалу, что показывает, как долго эти камни могут обнажиться.

НЕ СОБИРАЙТЕ

Поскольку у меня уже есть мяч для моки (обратите внимание на общественные места), я не сильно огорчался из-за того, что не смог принести мяч для моки домой. Но следует сказать, что вы не можете их собрать, они находятся на землях национальных парков, в частности, в национальном памятнике Гранд-Лестница. Это незаконно, и это большой штраф. Прочтите эту статью, чтобы узнать, что некоторым из мраморов моки 2–4 миллиона лет. В национальном памятнике «Большая лестница».

Я забыл спросить, можем ли мы потрогать и поднять шары моки, но на самом деле я не мог удержаться от прикосновения к ним.

Мы исследовали некоторые из гладких скал, все время указывая на все шары моки, которые были разных цветов и форм.

Мы провели около 45 минут при 65 градусах, и почему-то все еще было СУПЕР жарко.

Мой муж нашел единственную тень на склоне.

Мои дети тоже любили искать «мячи». Еще мы нашли лишайниковый мох. Моя свекровь думала, что лишайник растет в основном на северной стороне, поэтому он может помочь вам, если вы заблудитесь. Ну, по крайней мере, чтобы вы знали, в каком направлении идете.

Это была идеальная небольшая экскурсия по пустыне, всем она понравилась, особенно МЕНЯ!

Не забывайте, НЕ СОБИРАЙТЕ.

Wire Pass Trailhead to Buckskin Gulch

Начало: трасса для прохода проволоки

Примечание: есть несколько троп, которые обеспечивают доступ к Buckskin Gulch. Wire Pass Trailhead предлагает самый прямой доступ для дневного похода. Это не следует путать с Buckskin Trailhead, который следует за мытьем на протяжении нескольких миль, прежде чем пересечься с тропой Wire Pass, а затем слиться с рекой Пария.

Расстояние: 3,4 мили, туда и обратно

Ориентировочное время похода: 1.5–2 часа, туда и обратно

Сложность: Легкая

Поверхность следа: Мойка маршрута

Доступ к тропе: 4WD рекомендуется, когда дорога мокрая

Лучшее время года: с апреля по начало июня; С сентября по октябрь

г.

Совместимость с собаками: собаки разрешены (перемещение по боулдеринговым заторам с собаками может быть затруднено)

Наличие воды: нет; принеси свой

Опасности: опасность внезапного наводнения

Разрешения: требуется резервирование разрешений на ночлег; туристы, совершающие дневные походы, должны внести соответствующую плату в регистрационной кассе / на станции самообслуживания; плата не взимается с детей до 12 лет и младше

Топографические карты: Каньон Пайн Холлоу (Юта-Аризона) квадроцикл USGS; BLM: карта пустыни Париа-Каньон – Вермилион-Клифс, Путеводитель по каньону Пария или Канаб

.

В поисках тропы: следуйте за U.S. 89 до беззнаковой грунтовой дороги, идущей на юг, которая ответвляется от шоссе в западном конце поворотного поворота на 50 миль в час к западу от The Cockscomb. Найдите поворот в 0,8 милях к западу от мильного столба 25 и в 34 милях к северо-западу от Пейджа, штат Аризона, или в 0,2 милях к югу от верстового столба 26 и в 37,5 милях к востоку от Канаба, штат Юта.

Эта грунтовая дорога (известная как Хаус-Рок-Вэлли-Роуд) проходима для автомобилей в сухую погоду, за исключением серьезных повреждений, вызванных стоком, и на протяжении 2,5 миль ведет вверх к седлу, разделяющему Петушиный гребень и гору Оленьиная кожа.Не обращайте внимания на правую развилку, ведущую к горе Fivemile у седловины, затем спуститесь к перекрестку реки Buckskin Gulch через 4,4 мили, где дорога может быть повреждена наводнением. Подписанный поворот на тропу Buckskin Gulch Trailhead (расположен в 0,2 мили к востоку от дороги), которого вы избегаете, находится недалеко к югу от мытья.

Вы достигнете просторной тропы Wire Pass Trailhead, расположенной на западной стороне дороги, в 8,4 милях к югу от US 89. По пути к тропе можно найти несколько неосвоенных кемпингов.Ямы-туалеты есть как в Buckskin Gulch, так и в Wire Pass Trailheads.

Информация о походе

Buckskin Gulch — это величайший каньон-каньон страны. На протяжении 12,5 миль ущелье окружено очень узким ущельем глубиной от 100 до 200 футов, окруженным сводчатыми стенами из песчаника навахо. Оленьчий Ущелье славится не только своими непрекращающимися сложными узкими проходами, но и тем, что в мире нет другого подобного каньона. Проволочный перевал, ущелье, прорубленное через Петушиный гребень компанией Coyote Wash, является самым популярным входом в Оленье ущелье.Wire Pass короткий, но он еще более узкий, чем у оленьей кожи. Это отличный легкий поход через Wire Pass в знаменитое ущелье Buckskin Gulch. Вы можете продлить дневной поход настолько, насколько захотите, исследуя узкие участки Оленьей кожи вверх или вниз по каньону.

Как и в любом каньоне слотов, не заходите в Wire Pass или Buckskin Gulch, если есть малейшая вероятность дождя. В этих каньонах всего лишь 0,25 дюйма дождя может стекать с гладкого ландшафта и превращать щели в неизбежные смертельные ловушки.Сохраните эту незабываемую поездку только на хорошую погоду.

Северная Вирджиния Снежный: Подробнее — Проекты


Как подготовиться к зимней погоде?

Мы продолжаем внимательно следить за прогнозом с Национальной метеорологической службой и Iteris, и план мобилизации определен.

За несколько дней до начала работы бригады могут обработать критические места, когда температура дорожного покрытия выше 20 градусов и погода не начнется в виде дождя. Обработка против обледенения наиболее эффективна в первый час погодных явлений.

В зависимости от шторма и временного окна мы можем выполнить частичную или полную обработку всех мостов, путепроводов, эстакад, основных и / или второстепенных дорог.

Рассол (77% воды, 23% соли) предотвращает приклеивание льда к поверхности дороги, снижает количество соли, необходимой для растапливания льда, более бережно относится к окружающей среде и может снизить время и затраты на уборку снега.

Мобилизация оборудования
Примерно за 12–18 часов до небольшого мероприятия и за 18–24 часа для крупных мероприятий грузовики сообщают, загружаются и развертываются в северной Вирджинии.Если прогнозируется выпадение двух или более дюймов снега, жители могут увидеть, как грузовики начинают проезжать по окрестностям.

Как расчищать дороги?

В северной Вирджинии бригады работают на межштатных автомагистралях, основных дорогах и основных участках в приоритетном порядке. Бригады начинают пахать, когда падает на два дюйма.

Автомагистрали между штатами и дороги с большим объёмом движения делаются проходимыми, а по возможности — с голым тротуаром. Делаются проходимыми основные дороги участка, далее остальные улицы и тупики.

Окрестности
Дороги Северной Вирджинии разделены на 645 «снежных карт», предназначенных для водителей плугов. Водители проезжают минимум один проезд на каждой дороге.

Что вас ждет после шторма?

Цели очистки после окончания шторма
Для одной проходимой полосы на всех участках:
2-4 дюйма снега: 24 часа
4-6 дюймов снега: 48 часов
6 дюймов или более: Более 72 часов

Что означает «удовлетворительно»?
В микрорайонах: дорога длиной 8–10 футов для проезда автомобилей скорой помощи.На нем управляют с особой осторожностью, но он засыпан снегом, а не по бордюру или по голому тротуару. Экипажи будут шлифовать холмы, кривые и перекрестки, чтобы улучшить сцепление с дорогой.

Тротуары и тропы
В то время как VDOT не может решить проблему с приоритетом расчистки дорог, бригады должны быть внимательны, особенно возле школ. Во время сильных штормов часто бывает мало места, чтобы складывать снег с дорог, чтобы дороги были проходимыми. Жителей и предприятий просят расчистить территорию возле своих владений.Узнайте о таинствах в вашем районе.

Подъездные пути
Плуги отталкивают немного снега, поэтому просмотрите наше видео, чтобы получить советы по работе с лопатой, прежде чем они появятся.

Чем вы можете помочь?
  • Монитор точно прогнозирует
  • Припаркуйтесь на проезжей части или на стороне улицы с нечетным номером, чтобы оставить место для плугов
  • Отрегулируйте поездки, удаленную работу и по возможности избегайте вождения
  • Обеспечьте достаточное количество бензина, жидкости для стеклоочистителя, надлежащих шин, продуктов питания, воды и лекарств
  • Дайте плугам место для работы
  • Будьте терпеливы

Как вы можете оставаться в курсе? .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *