Краткая информация
Объединяет точечные объекты в группы (bin) пространство-время в файлы данных netCDF. В пределах каждого бина выполняется подсчет количества точек. Будет произведена оценка тренда числа объектов во времени для всех местоположений групп (bin).
Более подробно о работе инструмента Создать куб пространство-время
Рисунок
Использование
Этот инструмент объединяет ваши точечные Входные объекты в группы пространства-времени. Структуру данных, которая будет создана, можно представить в виде трехмерного куба, который состоит из пространственно-временных бинов, где x,y-измерения представляют пространство, а t-измерение представляет время.
Каждый бин имеет определенное положение в пространстве (x,y) и во времени (t). Бины, расположенные в одном и том же фрагменте пространства (x, y) имеют один и тот же идентификатор местоположения (location ID). Бины, охватывающие одинаковый временной период, имеют один и тот же идентификатор временного шага (time-step ID). Каждая сторона куба по определению представляет собой квадрат, поэтому так как экстент ваших точечных данных может быть и не квадратный, некоторые местоположения будут содержать нулевое количество точек для всех временных шагов. Для большинства инструментов анализа как правило используются только местоположение с данными – количество точек должно быть больше 1 хотя бы для одного временного шага.
Входные объекты должны быть точками, которые представляют данные событий, например, точки преступлений или пожаров, точек вспышки заболевания или дорожных происшествий. У каждой точки должна быть связанная с ней дата. Поле со значением времени для события должно иметь тип Date. Для данного инструмента требуется наличие, как минимум, 60 точек с различными значениями времени. Данный инструмент прекратит работу, если в ходе работы будет создан куб с числом элементов, превышающим два миллиарда элементов (bin).
Для точного измерения расстояний этому инструменту требуются проецированные данные.
Выходными данными этого инструмента является входные точки в формате netCDF, а также сообщения, в которых отражены итоговые характеристики куба, которые отображаются в окне Результаты. Созданный файл netCDF может быть использован в качестве входных данных инструмента Анализ возникновения горячих точек. См. Визуализация куба Пространство-Время для информации о том, как можно увидеть внутреннюю структуру куба.
Укажите поле типа Date для параметра Поле времени. Это поле должно содержать значение времени, связанное с каждой точкой.
Параметр Интервал временного шага определяет то, как вы хотите сгруппировать объединенные точки во времени. Вы можете решить агрегировать точки с интервалом, например, в один день, одну неделю или один год. Значение интервала временного шага всегда фиксировано, и для инструмента требуется наличие, как минимум, десяти временных шагов. Если вы не укажете Интервал временного шага, то инструмент рассчитает это значение для вас. См. Более подробно о том, как работает инструмент Создать куб Пространство-Время для информации о том, как рассчитываются интервалы временных шагов по умолчанию. Корректные единицы измерения временных шагов – Годы, Месяцы, Дни, Часы, Минуты и Секунды.
Введите целочисленные значения Интервала временного шага и единицы измерения. Например, 1 Неделя, 2 Недели, 13 Дней или 1 Месяц.
Если вы хотите сравнить данные для нескольких временных периодов, вам нужно создать Шаблон куба, чтобы использовать его каждый раз при запуске вашего анализа. Указав шаблон куба, вы всегда сможете использовать один и тот же экстент анализа, размер бина, интервал временного шага, базовое время и выравнивание временного шага.
Если вы укажете Шаблон куба, то входные точки, расположенные за пределами экстента шаблона куба, будут исключены из анализа. Если пространственная привязка входных точечных объектов будет отличаться от пространственной привязки шаблона куба, то инструмент произведет проецирование Входных объектов, чтобы они имели одинаковую привязку до начала процесса группировки. Пространственная привязка шаблона куба также будет иметь приоритет над параметром Выходная система координат. Кроме того, если указан Шаблон куба, то он будет также определять используемый экстент обработки, даже если вы указали другой экстент обработки.
Для параметра Базовое время может быть указана дата и время или только дата; только значение времени не может быть указано. Используемый формат даты зависит от региональных настроек компьютера.
Интервал расстояния, определяющий размер пространственно-временного бина. Бины используются для агрегирования точечных данных. Например, можно использовать размер 50 метров на 50 метров. Если не указан Шаблон куба, бин в верхнем левом углу куба центрируется на верхнем левом углу пространственного экстента ваших Входных объектов. Вы можете указать интервал расстояния, соответствующий требованиям вашего анализа. Следует найти баланс между слишком большим интервалом расстояния, что может привести к смазыванию определенных закономерностей в ваших данных, и слишком малым интервалом, в результате чего вы можете получить бины с нулевым количеством точек. Если вы не укажете Интервал расстояния, то инструмент рассчитает интервал расстояния по умолчанию. См. Более подробно о том, как работает инструмент Создать куб Пространство-Время для информации о том, как рассчитываются интервалы расстояния по умолчанию. В качестве единиц измерения интервала расстояний используются Километры, Метры, Мили и Футы.
Анализ трендов выполняется для агрегированных данных по количеству точек с применением статистики Манна-Кендалла.
Синтаксис
CreateSpaceTimeCube_stpm (in_features, output_cube, time_field, {template_cube}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {reference_time}, {distance_interval})| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_features | Входной класс точечных объектов, которые будут объединены в группы элементов пространство-время. | Feature Layer |
output_cube | Выходной куб данных netCDF, который будет создан, содержит расчеты и отчетную информацию для точечных данных входных объектов. | File |
time_field | Поле, содержащее значения даты и времени (временная метка) для каждой точки. Это поле должно иметь тип Дата (Date). | Field |
template_cube (дополнительно) | Базовый куб Пространство-Время, используемый для определения output_cube глубины анализа, а также размеров бинов и их выравнивания. Значения time_step_interval, distance_interval и reference_time также берутся из шаблона куба. Для шаблона куба должен использоваться файл netCDF (.nc), созданный с помощью этого инструмента. | File |
time_step_interval (дополнительно) | Число секунд, минут, часов, дней, недель или лет, которое будет представлять один временной шаг. Все точки в одном Интервале временного шага и Интервале расстояния будут сгруппированы. (Когда используется Шаблон куба, этот параметр игнорируется, а значение Интервал шага времени берется из шаблона куба). Для примера, допустимыми записями для этого параметра являются 1 неделя(и), 13 дней, 1 год(ы). | String |
time_step_alignment (дополнительно) | Задает способ агрегации, основанный на данном time_step_interval. Если указан параметр template_cube, time_step_alignment, связанный с template_cube, будет иметь приоритет над этим параметром, и используется time_step_alignment template_cube.
| String |
reference_time (дополнительно) | Дата/время для выравнивания интервалов временных шагов. Например, если вы хотите сгруппировать ваши данные по неделям (с понедельника по воскресенье), то вы можете выбрать для базового времени разделения элементов полночь воскресенья. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а reference_time берется из template_cube.) | Date |
distance_interval (дополнительно) | Пространственный экстент бинов, используемых для агрегации in_features. Все точки, расположенные в границах одного distance_interval и одного time_step_interval, будут агрегированы. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а значение интервала расстояния берется из template_cube.) | Double |
Пример кода
CreateSpaceTimeCube, пример 1 (окно Python)
Пример скрипта окна Python, демонстрирующий использование инструмента CreateSpaceTimeCube.
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "OccDate", "#", "3 Months",
"End time", "#", "3 Miles")
CreateSpaceTimeCube, пример 2 (автономный скрипт Python)
Пример автономного скрипта Python, демонстрирующий использование инструмента CreateSpaceTimeCube.
# 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
# Process: Create Space Time Cube
cube = arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "MyDate", "#",
"3 Months", "End time", "#", "3 Miles")
# 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())