Разноуровневые сады — примеры дизайна многоуровневого участка

16.04.2017Рубрика: ЛандшафтАвтор: admin

Создать гармоничный, красивый ландшафтный дизайн на холмистой, рельефной территории – сложнейшая творческая задача даже для опытных профессионалов. Изучая примеры удачного дизайна многоуровневого участка, можно почерпнуть массу интересных идей и находок. Однако обязательно следует учесть индивидуальные особенности своего сада, его планировку, характеристику почвы, а также стилистику дома и личные требования владельцев.

Содержание

1. Проектная часть
2. Геопластика многоуровневого участка
3. Декорирование рельефной территории

Проектная часть

При составлении ландшафтного проекта для многоуровневого участка непременно необходимо увязать в единую композицию все строения, зону отдыха, дорожки, малые архитектурные формы и растения. Такая тщательность подготовки связана с тем, что на рельефной территории отлично просматриваются даже малейшие недочеты и ошибки. Но есть и еще одна особенность неровного участка. Даже небольшая по размерам уклонная или холмистая территория, грамотно спроектированная и качественно выполненная, может стать настоящей изюминкой ландшафтного дизайна, оригинальным творением владельцев, которым они будут наслаждаться и гордиться долгие годы.

Анализируя наиболее яркие примеры удачного дизайна многоуровневого участка, понимаешь, что мелочей в такой работе не бывает. Следует еще на подготовительном этапе подбирать с особым усердием материалы и растения, мебельное убранство и декоративные элементы. И только тогда сад засияет эксклюзивной, неповторимой красотой, которая будет успешно сочетаться с удобством и комфортом. Кстати, для наглядности и большей выразительности можно заранее запечатлеть на фото или видеосъемке участок до начала работ, выполнение каждого этапа и торжественное завершение всех мероприятий.

Геопластика многоуровневого участка

Зачастую исходное состояние и фактический рельеф территории диктуют выбор главной идеи для ландшафтного дизайна. Для неровных, многоуровневых участков специалисты рекомендуют использовать приемы геопластики. Во главу угла ставиться разработка плана обустройства подпорных стенок, используемых для укрепления и перераспределения грунта. Высота и количество конструкций напрямую зависит от перепада высот, рельефа участка и индивидуальных характеристик почвы. Может быть, придется посмотреть различные примеры удачного дизайна многоуровневого участка с аналогичными свойствами, придумать собственные, авторские подходы. Зато полученный результат оправдает все временные и финансовые затраты.

Геопластика сложного участка позволяет сразу разбить его на отдельные зоны, создать эффектную обзорную перспективу и может быть запланировать возведение дополнительных рельефных зон, для компенсации резких перепадов и обустройства нужного уклона.

Самые большие сложности для владельцев дач состоят при проектировании территории сада и огорода. Обычно на многоуровневых участках зачастую присутствуют такие проблемы как эрозия почвы, трудности с поливом и дренажом. Но при грамотном проектировании ландшафта все недостатки пространства можно с легкостью превратить в большие достоинства.

Декорирование рельефной территории

На многоуровневых участках выигрышно смотрятся зоны с использованием натурального камня и качественно выделанной древесины. Эффектно просматриваются каменные пирамиды, альпийские горки и сухие ручьи, а также другие каменистые ландшафтные сооружения, не требующие в дальнейшем тщательного ухода и сложной системы водоснабжения.

Для мощения дорожек и обустройства зоны отдыха в общей концепции также применяются плоские камни или деревянные заготовки. Деревья и растения подбираются с мощной корневой системой, а для полива сразу предусматривается механическая подача воды.

Читайте также:

• как сделать водоем своими руками;
• приусадебный участок своими руками в деревне;
• летний душ из поликарбоната своими руками.

самые оригинальные идеи с фото и пошаговыми инструкциями

Садоводу крайне повезло, если ему достался отличный ровный участок без уклона. К сожалению, такое встречается нечасто. Что же делать, если дача расположена на склоне холма? Не стоит отчаиваться, выход есть.

Стоит начать с того, что некоторые садоводы просто мечтают о даче, находящейся на склоне. На них можно воплотить в жизнь такие решения дизайна на разноуровневых участках, какие и не снилось простому обывателю. Чем же такая, казалось бы, невыгодная земля так нравится умным дизайнерам по ландшафту?

Дело в том, что на участке разноуровнего типа можно воссоздать несколько типов ландшафта, причем успешно сочетая их. Например, водопад с прудом, рокарий или альпинарий, ступеньки и террасы, дорожки и фонтаны. Сочетать несочетаемое в природе – вот в чем прелесть подобных решений.

Фото-пример:

Террасирование участка в ландшафтном дизайне

Террасирование участка – это выравнивание его по горизонтали, попутно превращая склон в четкие ступени. Террасы являются наиболее простым и логичным способом превратить постоянный склон в несколько горизонтальных ступеней, намного более удобных в использовании.

Для создания террас необходим обыкновенный строительный уровень, веревка и деревянные колья. При помощи этого незамысловатого инструмента выверяется горизонт участка. В соответствии с крутизной склона, он делится на несколько ступеней.
Далее придется взяться за лопату или заказывать тяжелую технику в зависимости от той самой крутизны и количества предполагаемых ступеней.

Фото:

Подпорные стены для участка на склоне

Очень эффектные и в то же время необходимые инженерные конструкции на разноуровневых участках представляют собой подпорные стены.

В зависимости от высоты стены и структуры грунта выбирается материал, из которого она будет возводиться. Самые мощные стены заливаются из армированного бетона. Прелесть конструкции заключается в ее прочности и долговечности. При желании бетон можно украсить сверху чем угодно. Главное не нарушать его целостности.

Опорные стены также поднимают из каменной кладки. Правильным компромиссом между прочностью и эстетикой станет кладка из природного камня. Не стоит использовать известняк – он слишком легко разрушается. Природный камень в экстерьере смотрится монументально.

Как использовать ступени для дизайна участка

Самым выгодным решением без перепланировки уровня участка станет применение ступеней в ландшафтном дизайне. Ступени из натурального камня легко впишутся в любой экстерьер и смогут связать между собой все уровни сада.

Самое интересное, что и при террасировании ступени будут применяться повсеместно, но с учетом применения подпорных стен приобретут искусственную прямую форму. Фото:

Какие дорожки лучше выложить?

Садовые дорожки необходимы каждому саду, независимо от его планировки. Красивые извилистые дорожки из натурального камня, кирпича, тротуарной плитки, клинкерной брусчатки – только добавят красоты саду и прекрасно соединят между собой все существующие зоны дачного участка.

Особенно оригинально смотрятся деревянные настилы, слегка ошкуренные или необработанные вовсе. Деревянная доска защищается от гниения обработкой специальными веществами.

Ручей — отличное решение для покатого склона

Отличным способом использовать естественный уклон участка станет искусственный ручей. Для создания этого элемента нужно укрепить русло, выложив его природным камнем и подвести воду к его истоку. Неплохим дизайнерским решением станет оформление истока ручья. Им может стать кувшин, подходящая статуэтка, бочка, бутыль и прочее.

Логичным инженерным решением станет водоем, в который впадает ручей. Он позволит поместить в искусственный пруд погружной насос, за счет которого будет происходить циркуляция воды в обоих водоемах с минимальными затратами.

Как создать водопад на крутом склоне

Водопад очень схож с ручьем, однако для его создания необходим более крутой склон, который придется соответственно укрепить. Для создания русла водопада нужно снять верхний слой грунта, засыпать дренаж и залить слой бетона. В этот бетон, пока он не застыл, можно заложить основание под русло из натуральных камней.

Сами пороги и перекаты создаются из комбинации крупных и мелких камней, скрепленных между собой цементным раствором, для того, чтобы поток воды не вымывал камни из русла водопада.

Разместите на участке альпинарий

Альпийские горки призваны имитировать определенный участок горной местности Альп. Разно уровневый участок подходит для этих целей как нельзя больше. Можно воссоздать горный склон, скалу, террасы, горную долину, лужайку.

Для создания альпинария нужно немногое: подходящий камень, искать который долго не придется, нужные растения и много терпения, для того, чтобы уложить камни в нужном порядке, разобраться какие растения и на каком уровне следует высаживать и как обо всем этом заботиться.

Видео советы от экспертов

python — Построение многоуровневой/групповой гистограммы с Seaborn

Я пытаюсь воссоздать гистограмму здесь:

Пока у меня есть код:

 Trends = pd.read_csv('8 января-7 февраля, 2019 — Обзор основных тенденций — CSV.csv')
тренды = тренды[['sns2a','sns2b','sns2c','sns2d','sns2e']]
тенденции = тенденции. переименовать (столбцы = {'sns2a':"Twitter",'sns2b':'Instagram','sns2c':'Facebook','sns2d':'Snapchat','sns2e':'Youtube'})
тренды = тренды.melt(value_vars=['Twitter', 'Instagram', 'Facebook', 'Snapchat','Youtube'])
тренды = тренды[тенденции['значение'] != ' ']
тренды = тренды.groupby(['переменная', 'значение']). agg({'значение': 'количество'})
trend_pcts = trend.groupby(level=0).apply(lambda x: 100 * x/float(x.sum()))
Trends_pcts
 

Что дает кадр данных, сгруппированный по социальным сетям, и процент каждого типа ответа:

 значение
переменное значение
Фейсбук
            1 47.960199
            2 23.383085
            3 18.407960
            4 3.880597
            5 5.870647
            8 0,298507
            9 0,199005
Инстаграм
            1 38.945233
            2 20.892495
            3 21.703854
            4 6,896552
            5 11.561866
Снапчат
            1 42.807018
            2 15.087719
            3 18.245614
            4 7.368421
            5 16.491228
Твиттер
            1 24.464832
            2 17.431193
            3 29.051988
            4 11.314985
            5 17.431193
            9 0,305810
YouTube
            1 28.011204
            2 19.047619
            3 33.520075
            4 10.084034
            5 9.150327
            8 0,186741
 

Номер ответа, соответствующий:

 1 Несколько раз в день
2 Примерно раз в день
3 Несколько раз в неделю
4 Каждые несколько недель
5 Реже
8 (ТОМ. ) Не знаю
9 (ТОМ.) Отказался
 

Тем не менее, я все еще очень плохо знаком с пандами и морскими обитателями, и я не понимаю, как построить этот многоуровневый фрейм данных с морскими обитателями?

• питон
• панды
• морской
• гистограмма
• сгруппированная гистограмма

0

Предоставленные данные были частично изменены и введены. Основной фрейм данных и фрейм данных для легенды объединены. В комбинированном фрейме данных мы выбираем гистограмму для графика категорий. Имена и заголовки меток добавляются к созданным объектам.

 импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
импорт io
данные = '''
переменное значение частоты
Фейсбук 1 47.960199
Фейсбук 2 23.383085
Фейсбук 3 18.407960
Фейсбук 4 3.880597
Фейсбук 5 5.870647
Фейсбук 8 0.298507
Фейсбук 9 0.199005
Инстаграм 1 38.945233
Инстаграм 2 20.892495
Инстаграм 3 21.703854
Инстаграм 4 6.896552
Инстаграм 5 11. 561866
Снэпчат 1 42.807018
Снэпчат 2 15.087719
Снэпчат 3 18.245614
Снэпчат 4 7.368421
Снэпчат 5 16.491228
Твиттер 1 24.464832
Твиттер 2 17.431193
Твиттер 3 29.051988
Твиттер 4 11.314985
Твиттер 5 17.431193
Твиттер 9 0.305810
Ютуб 1 28.011204
Ютуб 2 19.047619
Ютуб 3 33.520075
Ютуб 4 10.084034
Ютуб 5 9.150327
Ютуб 8 0.186741
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(данные), delim_whitespace=True)
данные2 = '''
имя частоты
1 «Несколько раз в день»
2 «Примерно раз в день»
3 «Несколько раз в неделю»
4 «Каждые несколько недель»
5 «Реже»
8 "(ТОМ.) Не знаю"
9 "(ТОМ.) Отказался"
'''
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(data2), delim_whitespace=True)
df3 = df.merge(df2, on='freq', как='left')
импортировать Seaborn как sns
g = sns.catplot(data=df3, kind='bar', x='variable', y='value', hue='name', палитра='viridis')
g.despine (слева = Истина)
g.set_ylabels('Процент пользователей в сети(%)')
g.set_xlabels('Социальные сети')
g.legend.set_title('Использовать частоту')
g.fig.suptitle('Большинство пользователей Facebook, Instagram и Snapchat ежедневно посещают эти социальные сети', x=0,5, y=1,01)
 

0

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

р — Как построить многоуровневый метаанализ по исследованию (в отличие от подгруппы)?

Мне непонятно, хотите ли вы агрегировать до Авторский уровень или до уровня Исследование . Если для конкретных исследований имеется несколько строк данных, то модель на самом деле не является полной, и вы захотите добавить еще один случайный перехват для уровня оценок в рамках исследований. По сути, наименьший случайный эффект должен иметь столько значений для nlvls в выходных данных, сколько имеется оценок ( k ).

Давайте сначала рассмотрим случай, когда у нас есть многоуровневая структура с двумя уровнями, исследованиями и множественными оценками внутри исследований (по некоторым техническим причинам некоторые могут назвать это трехуровневой моделью, но не будем вдаваться в подробности). Я буду использовать полностью воспроизводимый пример для иллюстрации, используя dat.konstantopoulos2011 набор данных, где у нас есть районы и школы внутри районов. Подгоняем многоуровневую модель типа как у вас с:

 библиотека(метафор)
dat <- dat.konstantopoulos2011
res <- rma.mv(yi, vi, random = ~ 1 | район/школа, данные=dat)
разрешение
 

Мы можем агрегировать оценки на районный уровень, используя функцию aggregate() , указав предельную матрицу var-cov оценок из модели, чтобы учесть их независимость (обратите внимание, что это использует агрегат. escalc() который работает только с объектами escalc , поэтому, если это не так, вам необходимо преобразовать набор данных в один - см. help(aggregate.escalc) для подробностей):

 agg <- агрегат (dat, cluster=dat$district, V=vcov(res, type="obs"))
агг
 

Вы обнаружите, что если затем применить модель с равными эффектами к этим оценкам на основе агрегированных данных, то результаты будут идентичны тем, которые вы получили из многоуровневой модели (мы используем модель с равными эффектами, поскольку неоднородность, учитываемая многоуровневая модель уже инкапсулирована в vcov(res, type="obs") ):

 rma(yi, vi, method="EE", data=agg)
 

Итак, теперь мы можем использовать эти агрегированные значения на лесном участке:

 with(agg, forest(yi, vi, slab=district))
 

На основании вашего описания я предполагаю, что на самом деле у вас есть дополнительный уровень, который вы должны включить в модель и который вы хотите агрегировать до промежуточного уровня. Это немного сложнее, так как агрегат() не предназначен для этого. Просто для иллюстрации, скажем, мы используем год в качестве другого (более высокого) уровня, и я немного запутаюсь с данными, чтобы все три компонента дисперсии были ненулевыми (опять же, просто для иллюстрации):

 dat$yi[dat$year == 1976] <- dat$yi[dat$year == 1976] + 0,8
res <- rma.mv(yi, vi, random = ~ 1 | год/район/школа, данные=дата)
разрешение
 

Теперь вместо aggregate() мы можем сделать то же самое, используя многомерную модель, включая промежуточный уровень в качестве фактора и снова используя vcov(res, type="obs") как матрица var-cov:

 agg <- rma.mv(yi, V=vcov(res, type="obs"), mods = ~ 0 + factor( район), данные=дата)
агг
 

Теперь коэффициенты модели этой модели представляют собой агрегированные значения, а матрица var-cov коэффициентов модели представляет собой матрицу var-cov этих агрегированных значений:

 coef(agg)
vcov (агг)
 

Не все они независимы (поскольку мы не агрегировали до самого высокого уровня), поэтому, если мы хотим проверить, можем ли мы получить те же результаты, что и в многоуровневой модели, мы должны учитывать эту зависимость:

 rma.