Zusammenfassung
Fasst eine Gruppe von Punkten in einer netCDF-Datenstruktur zusammen, indem sie zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert werden. In jedem Abschnitt werden die Punkte gezählt und die angegebenen Attribute aggregiert. Für alle Abschnittspositionen werden der Trend für die Anzahl sowie die Werte der Zusammenfassungsfelder ausgewertet.
Weitere Informationen zur Funktionsweise von "Raum-Zeit-Würfel erstellen"
Abbildung
Verwendung
Mit diesem Werkzeug werden Punkt-Eingabe-Features zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert. Die dabei erstellte Datenstruktur kann als dreidimensionaler Würfel aufgefasst werden, der aus Raum-Zeit-Abschnitten mit X- und Y-Dimensionen zur Darstellung von Raum und der t-Dimension zur Darstellung von Zeit besteht.
Jeder Abschnitt ist in Raum (x,y) und Zeit (t) fest positioniert. Abschnitte, die sich im selben (x, y)-Bereich befinden, teilen sich dieselbe Positions-ID. Abschnitte, die dieselbe Dauer aufweisen, teilen sich dieselbe Zeitschritt-ID. Da der Würfel stets rechteckig ist, selbst wenn Ihre Punktdaten es nicht sind, werden manche Positionen eine Punktanzahl in Höhe von Null für alle Zeitschritte aufweisen. In vielen Analysen werden lediglich Positionen mit Daten (mit mindestens einem Punkt größer 1 für mindestens einen Zeitschritt) in der Analyse berücksichtigt.
Die Eingabe-Features sollten Punkte sein, die Ereignisdaten wie Verbrechen oder Brände, Krankheiten, Kundenverkaufsdaten oder Verkehrsunfälle darstellen. Mit jedem Punkt sollte ein Datum verknüpft sein. Das Feld mit dem Ereignis-Zeitstempel muss vom Typ "Datum" sein. Für die Ausführung des Werkzeugs sind mindestens 60 Punkte und mehrere verschiedene Zeitstempel erforderlich. Das Werkzeug kann nicht ausgeführt werden, wenn die angegebenen Parameter zu einem Würfel mit mehr als zwei Milliarden Abschnitten führen.
Dieses Werkzeug erfordert projizierte Daten, um Entfernungen präzise zu messen.
Dieses Werkzeug gibt eine netCDF-Repräsentation Ihrer Eingabe-Punkte sowie im Ergebnisfenster Meldungen aus, die eine Zusammenfassung der Würfeleigenschaften enthalten. Die erstellte netCDF-Datei kann als Eingabe für das Werkzeug Trendanalyse von Hot-Spots verwendet werden. Unter Raum-Zeit-Würfel visualisieren werden Strategien beschrieben, wie sich Würfelinhalte interpretieren lassen.
Wählen Sie für den Parameter Zeitfeld ein Feld vom Typ "Datum" aus. Dieses Feld sollte den Zeitstempel enthalten, der jedem Punkt-Feature zugeordnet ist.
Das Zeitschrittintervall definiert, wie die aggregierten Punkte im Zeitverlauf partitioniert werden sollen. Sie können Punkte beispielsweise in Intervallen von einem Tag, einer Woche oder einem Jahr aggregieren. Zeitintervalle sind immer festgelegte Zeiträume, das Werkzeug erfordert mindestens zehn Zeitschritte. Wenn Sie kein Zeitschrittintervall angeben, wird ein Zeitschrittintervall vom Werkzeug berechnet. Unter Weitere Informationen zur Funktionsweise des Werkzeugs Raum-Zeit-Würfel erstellen erfahren Sie Näheres zur Berechnung von Standard-Zeitintervallen. Gültige Zeitintervalle sind Jahre, Monate, Tage, Stunden, Minuten und Sekunden.
Geben Sie als Zeitintervall einen Ganzzahlwert und einen Einheitenwert ein. Einträge für Zeitintervalle lauten zum Beispiel 1 Woche, 2 Wochen, 13 Tage oder 1 Monat.
Wenn der Raum-Zeit-Würfel nicht erstellt werden kann, kann das Werkzeug die bereitgestellten Daten nicht in zehn Zeitschrittintervallen strukturieren. Wenn Sie beim Ausführen dieses Werkzeugs eine Fehlermeldung erhalten, überprüfen Sie die Zeitstempel der Eingabepunkte, um sicherzustellen, dass sie einen Wertebereich enthalten. Die Wertebereiche müssen sich über mindestens zehn Sekunden erstrecken, da dies das kleinste Zeitinkrement ist, die das Werkzeug in Anspruch nimmt. Die Mann-Kendall-Statistik erfordert zehn Zeitschrittintervalle.
Beim Erstellen eines Raum-Zeit-Würfels mit Ereignisdaten ist es je nach ausgewähltem Zeitschrittintervall möglich, einen Abschnitt am Anfang oder am Ende des Würfels zu erstellen, der im gesamten Zeitraum keine Daten aufweist. Wenn Sie beispielsweise ein Zeitintervall von einem Monat auswählen und Ihre Daten nicht gleichmäßig in Intervalle von einem Monat aufgeteilt sind, ist am Anfang oder am Ende ein Zeitschritt vorhanden, der im gesamten Zeitraum keine Daten aufweist. Dadurch können Ihre Ergebnisse verzerrt werden, da der vorübergehend verzerrte Zeitschritt deutlich weniger Punkte aufzuweisen scheint als andere Zeitschritte, was tatsächlich ein künstliches Ergebnis des Aggregationsschemas ist. Die Meldungen geben an, ob eine zeitliche Verzerrung im ersten oder letzten Zeitschritt vorhanden ist. Eine Lösung besteht darin, einen Auswahlsatz Ihrer Daten zu erstellen, sodass sie gleichmäßig im gewünschten Zeitintervall liegen.
Ein Dataset weist häufig eine Zeitverteilung mit regelmäßigen Abständen auf. Sie verfügen beispielsweise über jährliche Daten, die alle auf den 1. Januar jeden Jahres fallen, oder über monatliche Daten, die alle den Zeitstempel des ersten jedes Monats aufweisen. Diese Art von Daten werden häufig als Felddaten bezeichnet. Bei Bereichsdaten zeigen Berechnungen zeitlicher Verzerrung häufig sehr hohe Prozentsätze an. Dies ist zu erwarten, da jeder Abschnitt nur eine bestimmte Zeiteinheit in dem angegebenen Zeitschritt abdeckt. Wenn Sie beispielsweise ein Zeitschrittintervall von einem Jahr auswählen und Ihre Daten auf den 1. Januar jeden Jahres fallen, dann deckt jeder Abschnitt nur einen Tag des Jahres ab. Dies ist durchaus akzeptabel, da es für jeden Abschnitt gilt. Zeitliche Verzerrung wird zum Problem, wenn sie aufgrund der Parameter für Abschnittserstellung statt der tatsächlichen Datenverteilung nur für bestimmte Abschnitte vorhanden ist. Es ist wichtig, die zeitliche Verzerrung in Bezug auf die erwartete Abdeckung in jedem Abschnitt basierend auf der Verteilung Ihrer Daten auszuwerten.
Die zeitliche Verzerrung im Ausgabebericht wird als Prozentsatz der Zeitspanne berechnet, in der keine Daten vorhanden sind. Ein leerer Abschnitt weist beispielsweise eine zeitliche Verzerrung von 100 % auf. Ein Abschnitt mit einer Zeitspanne von einem Monat und eine Zeitschrittausrichtung der Endzeit, die lediglich Daten für die beiden letzten Wochen des ersten Zeitschritts aufweist, hat im ersten Zeitschritt eine zeitliche Verzerrung von 50 %. Ein Abschnitt mit einer Zeitspanne von einem Monat und eine Zeitschrittausrichtung der Startzeit, die lediglich Daten für die ersten beiden Wochen des Zeitschritts aufweist, hat im letzten Zeitschritt eine zeitliche Verzerrung von 50 %.
Nachdem Sie einen Raum-Zeit-Würfel erstellt haben, kann die räumliche Ausdehnung des Würfels niemals ausgedehnt werden. Wenn die weitere Analyse des Raum-Zeit-Würfels die Verwendung eines Untersuchungsgebiets einbezieht (z. B. eine Polygon-Analysemaske im Werkzeug Trendanalyse von Hot-Spots) sollten Sie sicherstellen, dass die Ausdehnung der Polygon-Analysemaske nicht über die Ausdehnung der Eingabe-Features hinausgeht, wenn Sie den Würfel erstellen. Durch die Festlegung der Untersuchungsgebiet-Polygone, die Sie beim Erstellen des Würfels in zukünftigen Analysen als Einstellung für die Ausdehnungsumgebung verwenden möchten, wird sichergestellt, dass die Ausdehnung des Würfels zu Beginn der Analyse die erforderliche Größe aufweist.
Insbesondere, wenn Sie Daten für eine Reihe von Zeiträumen vergleichen, können Sie einen Vorlagen-Würfel erstellen, der bei jeder Ausführung einer Analyse verwendet werden kann. Durch die Bereitstellung desselben Vorlagen-Würfels wird sichergestellt, dass die Ausdehnung Ihrer Analyse, die Abschnittsgröße, das Zeitintervall, die Bezugszeit und der Ausrichtungsbereich des Zeitschritts immer konsistent sind.
Wenn Sie einen Vorlagen-Würfel bereitstellen, werden Eingabepunkte, die außerhalb der Ausdehnung des Vorlagen-Würfels liegen, von der Analyse ausgeschlossen. Wenn der mit den Eingabepunkt-Features verknüpfte Raumbezug sich von dem mit dem Vorlagen-Würfel verknüpften Raumbezug unterscheidet, projiziert das Werkzeug Eingabe-Features, um sie an den Vorlagen-Würfel anzupassen, bevor die Aggregationsverarbeitung gestartet wird. Der mit dem Vorlagen-Würfel verknüpfte Raumbezug überschreibt auch die Einstellungen für das Ausgabe-Koordinatensystem. Außerdem bestimmt der Vorlagen-Würfel (falls angegeben) die verwendete Verarbeitungsausdehnung, selbst wenn eine andere Verarbeitungsausdehnung festgelegt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Funktionsweise von "Raum-Zeit-Würfel erstellen".
Der Zeitreferenz kann ein Datums- und Uhrzeitwert oder nur ein Datumswert, jedoch nicht nur ein Zeitwert sein. Das erwartete Format wird durch die regionalen Zeiteinstellungen des Computers bestimmt.
Mit dem Entfernungsintervall wird die Größe der Raum-Zeit-Abschnitte festgelegt. Die Abschnitte werden für die Aggregierung Ihrer Punktdaten verwendet. Sie können beispielsweise festlegen, dass jeder Abschnitt die Größe 50x50 Meter haben sollte. Falls kein Vorlagen-Würfel angegeben wurde, wird der Abschnitt zentral in der oberen linken Ecke des Würfels der oberen linken Ecke der räumlichen Ausdehnung Ihres Eingabe-Features platziert. Wählen Sie ein Entfernungsintervall aus, das für Ihre Analyse Sinn ergibt. Finden Sie dafür einen ausgewogenen Wert, der nicht zu groß ist (dadurch würden die zugrunde liegenden Muster Ihrer Punktdaten verschwinden) und nicht zu klein (Ihr Würfel könnte gar keine Punkte enthalten). Wenn Sie kein Entfernungsintervall angeben, wird es vom Werkzeug berechnet. Weitere Informationen zum Berechnen von Standard-Entfernungsintervallen finden Sie unter Funktionsweise von "Raum-Zeit-Würfel erstellen". Das Entfernungsintervall unterstützt folgende Einheiten: Kilometer, Meter, Meilen und Fuß.
Die für die aggregierten Anzahldaten und Zusammenfassungsfeldwerte durchgeführte Trendanalyse basiert auf der Mann-Kendall-Statistik.
Mit diesem Werkzeug sind folgende statistische Operationen für die Aggregation von Attributen möglich: Summe, Mittelwert, Minimum, Maximum, Standardabweichung und Medianwert.
Wenn leere Abschnitte mit SPATIAL_NEIGHBORS gefüllt werden, wird eine "Queen's Case"-Kontiguität (Kontiguität basierend auf Kanten und Ecken) der 2. Ordnung verwendet (einschließlich Nachbarn und Nachbarn von Nachbarn). Zum Füllen des leeren Abschnitts mit dieser Option sind mindestens 4 räumliche Nachbarn erforderlich.
Wenn leere Abschnitte mit SPACE_TIME_NEIGHBORS gefüllt werden, wird eine "Queen's Case"-Kontiguität (Kontiguität basierend auf Kanten und Ecken) der 2. Ordnung verwendet (einschließlich Nachbarn und Nachbarn von Nachbarn). Außerdem werden für jeden dieser Abschnitte, die sich als räumliche Nachbarn erweisen, zeitliche Nachbarn verwendet, indem zwei Zeitschritte zurück und vor gegangen wird. Zum Füllen des leeren Abschnitts mit dieser Option sind mindestens 13 Raum-Zeit-Nachbarn erforderlich.
Wenn leere Abschnitte mit einem zeitlichen TrendTEMPORAL_TREND gefüllt werden, müssen die Abschnitte der ersten und letzten beiden Zeiträume an einer bestimmten Position Werte aufweisen, um Werte in anderen Zeiträumen für diese Position zu interpolieren.
Der Fülltyp TEMPORAL_TREND verwendet die Methode "Interpolated Univariate Spline" im Interpolationspaket von SciPy.
NULL-Werte, die sich in den Datensätzen von Zusammenfassungsfeldern befinden, führen dazu, dass diese Features aus der Analyse ausgeschlossen werden. Wenn es Teil Ihrer Analysestrategie ist, dass in jedem Abschnitt die Anzahl der Punkte enthalten ist, können Sie getrennte Würfel erstellen, einen für die Anzahl (ohne Zusammenfassungsfelder) und einen für Zusammenfassungsfelder. Wenn der Satz von NULL-Werten für jedes Zusammenfassungfeld unterschiedlich ist, können Sie auch einen getrennten Würfel für jedes Zusammenfassungsfeld erstellen.
Syntax
CreateSpaceTimeCube(in_features, output_cube, time_field, {template_cube}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {reference_time}, {distance_interval}, summary_fields)| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
in_features | Die Eingabe-Point-Feature-Class kann zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert werden. | Feature Layer |
output_cube | Der zu erstellende Ausgabe-netCDF-Datenwürfel, der die Anzahl und Zusammenfassungen der Punktdaten von Eingabe-Features enthält. | File |
time_field | Das Feld mit Datums- und Uhrzeitangaben (Zeitstempel) für jeden Punkt. Dieses Feld muss vom Typ "Datum" sein. | Field |
template_cube (optional) | Ein referenzierter Raum-Zeit-Würfel zum Definieren der Analyseausdehnung, Abschnittsbemaßungen und -ausrichtung für den output_cube. Die Werte time_step_interval, distance_interval und reference_time werden ebenfalls dem Vorlagen-Würfel entnommen. Dieser Vorlagen-Würfel muss eine netCDF (.nc)-Datei sein, die mit diesem Werkzeug erstellt wurde. | File |
time_step_interval (optional) | Die Anzahl der Sekunden, Minuten, Stunden, Tage, Wochen oder Jahre, die einen Zeitschritt darstellen. Alle Punkte im selben Zeitschrittintervall und Entfernungsintervall werden aggregiert. (Wenn ein Vorlagen-Würfel bereitgestellt wird, wird dieser Parameter ignoriert und der Wert Zeitintervall dem Vorlagen-Würfel entnommen). Gültige Einträge für diesen Parameter sind beispielsweise 1 Woche, 13 Tage oder 1 Jahr. | Time unit |
time_step_alignment (optional) | Definiert, wie die Aggregation basierend auf einem bestimmten time_step_interval auftritt. Wenn eintemplate_cube bereitgestellt wird, überschreibt die time_step_alignment, die mit dem template_cube verknüpft ist, diese Parametereinstellung, und es wird die time_step_alignment für den template_cube verwendet.
| String |
reference_time (optional) | Datum/Uhrzeit, das/die zum Ausrichten des Zeitintervalls verwendet wird. Wenn Sie Ihre Daten in wöchentliche Abschnitte, beispielsweise von Montag bis Sonntag, unterteilen möchten, können Sie eine Bezugszeit von Sonntag bis Mitternacht festlegen, um sicherzustellen, dass die Abschnitte zwischen Sonntag und Montag um Mitternacht unterbrochen werden. (Wenn ein template_cube bereitgestellt wird, wird dieser Parameter ignoriert und die reference_time basiert auf dem template_cube.) | Date |
distance_interval (optional) | Die räumliche Ausdehnung der Abschnitte, die zum Aggregieren der in_features verwendet werden. Alle Punkte, die in dasselbe distance_interval und time_step_interval fallen, werden aggregiert. (Wenn ein template_cube bereitgestellt wird, wird dieser Parameter ignoriert und der Wert für das Entfernungsintervall basiert auf dem template_cube.) | Linear unit |
summary_fields | Das numerische Feld, das Attributwerte enthält, anhand derer die angegebene Statistik beim Aggregieren in einem Raum-Zeit-Würfel berechnet wird. Es können mehrere Statistik- und Feldkombinationen angegeben werden. NULL-Werte sind von allen statistischen Berechnungen ausgeschlossen. Die verfügbaren Statistiktypen lauten:
Die verfügbaren Fülltypen lauten:
Hinweis: NULL-Werte, die sich in den Zusammenfassungsfeldern befinden, führen dazu, dass diese Features aus der Analyse ausgeschlossen werden. Wenn es Teil Ihrer Analysestrategie ist, dass in jedem Abschnitt die Anzahl der Punkte enthalten ist, können Sie getrennte Würfel erstellen, einen für die Anzahl (ohne Zusammenfassungsfelder) und einen für Zusammenfassungsfelder. Wenn der Satz von NULL-Werten für jedes Zusammenfassungfeld unterschiedlich ist, können Sie auch einen getrennten Würfel für jedes Zusammenfassungsfeld erstellen. | Value Table |
Codebeispiel
CreateSpaceTimeCube – Beispiel 1 (Python-Fenster)
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "CreateSpaceTimeCube" verwenden.
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "OccDate", "#", "3 Months",
"End time", "#", "3 Miles", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS")
Werkzeug "CreateSpaceTimeCube" – Beispiel 2 (eigenständiges Python-Skript)
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "CreateSpaceTimeCube" verwenden.
# Create Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature
# classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create Space Time Cube of homicide incident data with 3 months and 3 miles settings
# Also aggregate the median of property loss, no date predicted by space-time neighbors
# Also aggregate the standard deviation of the victim's age, fill the no-data with zeros
# Process: Create Space Time Cube
cube = arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "MyDate", "#",
"3 Months", "End time", "#", "3 Miles", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS")
# Create a polygon that defines where incidents are possible
# Process: Minimum Bounding Geometry of homicide incident data
arcpy.MinimumBoundingGeometry_management("Homicides.shp", "bounding.shp", "CONVEX_HULL",
"ALL", "#", "NO_MBG_FIELDS")
# Emerging Hot Spot Analysis of homicide incident cube using 5 Miles neighborhood
# distance and 2 neighborhood time step to detect hot spots
# Process: Emerging Hot Spot Analysis
cube = arcpy.EmergingHotSpotAnalysis_stpm("Homicides.nc", "COUNT", "EHS_Homicides.shp",
"5 Miles", 2, "bounding.shp")
except arcpy.ExecuteError:
# If any error occurred when running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages())
Umgebungen
Lizenzinformationen
- ArcGIS Desktop Basic: Ja
- ArcGIS Desktop Standard: Ja
- ArcGIS Desktop Advanced: Ja