Onde posso encontrar um histograma do grau da superfície da Terra?

Encontrei um histograma da elevação da superfície da Terra na Wikipedia :

Histograma de elevação

No entanto, isso não fornece nenhuma informação sobre a distribuição da nota. Por exemplo, toda a superfície pode ser feita inteiramente de pequenas colinas e ter um alto grau em todos os lugares, ou a superfície pode ser composta inteiramente de platôs perfeitos, colocando o teor médio em 0 °. Obviamente, esses dois cenários não são verdadeiros, mas ilustra como essas informações não podem ser determinadas apenas pelo histograma de elevação. Alguém sabe onde posso encontrar um histograma semelhante para a série?

data

— dlras2
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Diferentemente do histograma de elevação, a inclinação (inclinação) depende da resolução na qual a inclinação é calculada. Qual resolução você precisa? Você também precisa de declives do fundo do oceano?

— whuber

Esse é um ponto muito bom. Idealmente, eu gostaria de uma resolução de um segundo mais ou menos, com um histograma que não inclua o fundo do oceano (mas um separado para o fundo do oceano também seria bom.) No momento, no entanto, aceitarei o que puder começa a me levar na direção certa.

— precisa saber é o seguinte

Se você conseguir se apossar do conjunto de dados, existem ferramentas Rpara fazer isso. Eu tenho o Etopo1 como um GeoTIFF, acho que é o gelo / célula daqui, embora eu possa ter convertido eu mesmo do formato binário.

http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html

Leia os dados (possivelmente com resolução reduzida), calcule a inclinação e o gráfico.

library(rgdal)
library(raster)

## orig dims, reduced 4-fold (choose divisor to suit your needs / system)
x <- readGDAL("Etopo1.tif", output.dim = c(10800, 21600)/4)

## convert to raster format for calculations
r <- raster(x)

g <- slopeAspect(r, out = "slope", unit = "degrees")

## plot histogram
hist(g)

R raster plotagem

Eu uso o readGDAL desde que eu estou mais familiarizado com ele, mas você pode usar o raster como um invólucro em torno do material rgdal para lidar com a redução da resolução e assim por diante, e não exigir o uso da memória.

g
class       : RasterLayer 
dimensions  : 2700, 5400, 14580000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.06666667, 0.06666667  (x, y)
extent      : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 
values      : in memory
min value   : 0 
max value   : 38.11677

Veja ?histpara mais opções de plotagem.

— mdsumner
fonte

Gerar os meus a partir dos dados referenciados parece o melhor caminho a percorrer. Nunca tendo trabalhado com nenhum GIS antes - GeoTIFF, Etopo1 ou R (que o Google provou ser agradavelmente trivial) - levarei um tempo para descobrir, mas você me colocou no caminho certo, eu acho.

— precisa saber é o seguinte

Infelizmente, essa abordagem obtém as inclinações erradas, porque não projeta os dados. Outra complicação é que obter inclinações mundiais em uma resolução razoável é um esforço enorme . As inclinações calculadas em mais de algumas centenas de metros tendem a ser suavizadas para baixo. (A grade ilustrada possui uma resolução de 7 quilômetros !) Cobrir a superfície terrestre com grades de 100m requer milhares de grades (cada uma delas precisa de sua própria projeção para uma precisão razoável), compreendendo aproximadamente 36 bilhões de células. Coletar esses DEMs é muito trabalhoso ...

— whuber