Сводка
Объединяет точечные объекты в бины пространство-время в файлы данных netCDF. В пределах каждого бина подсчитываются точки и агрегируются указанные атрибуты. Для всех местоположений бинов проводится оценка трендов числа объектов, а также вычисляются суммы значений полей.
Более подробно о работе инструмента Создать куб Пространство-Время по агрегации точек
Иллюстрация
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 ID местоположения. Бины, охватывающие одинаковый временной период, имеют один и тот же идентификатор временного шага. Каждая сторона куба по определению представляет собой квадрат, поэтому, так как экстент ваших точечных данных может быть и не квадратным, некоторые местоположения будут содержать нулевое количество точек для всех временных шагов. Для большинства инструментов анализа, как правило, используются только местоположения с данными – количество точек должно быть больше 1 хотя бы для одного временного шага.
Каждый бин в кубе Пространство-Время содержит LOCATION_ID, time_step_ID, COUNT и значения для любых Полей суммирования, агрегированных при создании куба. Набор бинов, связанный с одним и тем же местоположением, имеет одинаковый идентификатор местоположения и представляет собой временной ряд. Набор бинов, связанный с одним и тем же временным интервалом, имеет одинаковый идентификатор шага времени и представляет собой временной срез. Значение количество в каждом бине представляет число точек, которые присутствуют в определенном местоположении и определенном временном интервале.
Входные объекты должны быть точками, такими как точки преступлений или пожаров, вспышки заболеваний, данные о продажах или дорожные происшествия. 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 бинов.
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 использоваться в качестве входных данных для инструмента Анализ возникновения горячих точек или Анализ локальных выбросов. 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 по агрегации точек 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 куб пространства-времени не может быть создан, инструмент может не структурировать предоставленные данные по 10 интервалам временного шага. Если вы получили сообщение об ошибке при запуске этого инструмента, проверьте метки времени выходных точек, чтобы убедиться, что они содержат диапазон значений. Диапазон значений должен охватывать хотя бы 10 секунд, поскольку это минимальное приращение времени, которое необходимо для инструмента. Для статистики Манна-Кендалла требуется десять интервалов временных шагов.
При создании куба пространство-время с данными инцидентов, в зависимости от выбранного Интервала временного шага, можно создать бин в начале или в конце куба, не имеющего данных за весь временной интервал. Например, если вы выбрали Интервал временного шага в 1 месяц, а данные не могут быть точно распределены по месяцам, появится интервал, либо в начале, либо в конце, не содержащий данных. Это может отразиться на результатах, поскольку этот временный интервал будет содержать значительно меньшее число точек, чем другие, что на самом деле является следствием схемы агрегации. Сообщение указывает, имеется ли временной сдвиг в первом или последнем временном шаге. В качестве решения можно создать выборку данных так, чтобы она была в равной степени распределена по требуемому Интервалу временного шага.
Это не является чем-то необычным, когда в наборе данных имеется регулярное пространственно-временное распределение. Например, у вас могут находиться годовые данные, начинающиеся 1 января каждого года, или месячные данные с временной отметкой на начало каждого месяца. Этот тип данных часто называется панельными данными. С панельными данными, вычисления временного сдвига часто дают очень высокие проценты. Это ожидаемо, т.к. каждый бин покрывает только одну временную единицу в данном временном шаге. Например, если вы выбрали 1 год для Интервала временного шага и дата попадает на 1е января каждого года, каждый бин будет покрывать только один день в году. Это приемлемо, поскольку применяется к каждому бину. Временной сдвиг становится проблемой, когда он присутствует только для определенного бина, из-за параметров его создания, а не для истинного распределения данных. Важно оценить временной сдвиг в терминах ожидаемого покрытия в каждом бине, основанном на распределении в данных.
Временной сдвиг в выходном отчете вычисляется как процент временного промежутка, не имеющего данных. Например, пустой бин будет иметь 100% временной сдвиг. Бин с промежутком в 1 месяц и конечным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за последние две недели первого временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в первом временном шаге. Бин с промежутком в 1 месяц и начальным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за первые две недели последнего временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в последнем шаге.
После создания куба пространства-времени, его пространственный экстент не может быть расширен. Если при дальнейшем анализе куба пространства-времени требуется использование области изучения (например, Полигональной маски анализа в инструменте Анализ возникновения горячих точек), следует убедиться, что Полигон маски для анализа не выходит за экстент Входных объектов на момент создания куба. Задание полигонов области изучения, которые будут использоваться в последующем анализе как параметр среды Экстент , заданный при создании куба, гарантирует, что экстент куба достаточно велик для начала выполнения анализа.
Можно создать Шаблон куба, который можно использовать при каждом анализе, особенно если вы хотите сравнить данные нескольких временных периодов. Указав тот же 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. Дополнительные сведения см. в разделе Как работает инструмент Создать куб Пространство-Время по агрегации точек.
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.
Вы можете выбрать сетку или гексагональную сетку для параметра Тип геометрии для агрегации. Хотя агрегация по сетке используется чаще, гексагональные сетки могут лучше подходить для определенных типов анализа.
Интервал расстояния, определяющий размер пространственно-временного бина. Бины используются для агрегирования точечных данных. Например, можно использовать бин сетки размером 50 на 50 метров. Если агрегация выполняется по гексагональной сетке, Интервал расстояния является высотой каждого шестиугольника, а ширина полученных шестиугольников будет равняться 2 высотам, деленным на квадратный корень из 3. 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 данного 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. Как работает инструмент Создать куб Пространство-Время по агрегации точек 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 и значений суммируемых полей с применением статистики Манна-Кендалла.
Для агрегации атрибутов в этом инструменте доступны следующие статистические операции: Сумма, Среднее, Минимум, Максимум, Среднеквадратическое отклонение и Медиана.
При заполнении пустых бинов с помощью SPATIAL_NEIGHBORS, используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и углам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 4 пространственных окрестности.
При заполнении пустых бинов с помощью SPACE_TIME_NEIGHBORS, используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и углам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Дополнительно, для каждого из этих бинов в качестве пространственных используются временные окрестности, что достигается переходом вперед и назад на 2 интервала. Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 13 окрестностей пространства-времени.
При заполнении пустых бинов с помощью временного тренда 0TEMPORAL_TREND, первые два и последние два временных периода в данном местоположении должны содержать значения в бинах для интерполяции значений в других временных периодах этого местоположения.
Тип заполнения TEMPORAL_TREND использует метод одномерного интерполированного сплина из пакета интерполяции SciPy.
Значения Null, имеющиеся в любых записях суммируемых полей, приведут к исключению таких объектов из анализа. Если вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одного для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.
Синтаксис
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCube(in_features, output_cube, time_field, {template_cube}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {reference_time}, {distance_interval}, summary_fields, {aggregation_shape_type})| 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. | Field |
template_cube (Дополнительный) | 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 (Дополнительный) | 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). | Time unit |
time_step_alignment (Дополнительный) | 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 (Дополнительный) | 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 (Дополнительный) | Размер бинов, используемых для агрегации in_features. Все точки, расположенные в границах одного distance_interval и одного time_step_interval, будут агрегированы. При агрегации в гексагональную сетку, это расстояние используется в качестве высоты для построения гексагональных полигонов. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а значение интервала расстояния берется из template_cube.) | Linear Unit |
summary_fields [[Field, Statistic, Fill Empty Bins with],...] | Числовое поле, содержащее значения атрибута, для которого будет вычислен определенный статистический показатель при агрегации в куб пространства-времени. Могут быть заданы различные комбинации статистических показателей и полей. Пустые значения не включаются в расчет статистики. Доступные типы статистики:
Доступные типы заполнения:
Примечание: Значения Null, имеющиеся в любых суммируемых полях, приведут к исключению таких объектов из анализа. Если вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без полей суммирования) и одного для полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля. | Value Table |
aggregation_shape_type (Дополнительный) | Геометрия полигональных ячеек, в которую будут агрегированы входные данные точечных объектов.
| String |
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", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS")
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
# 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 By Aggregating Points
cube = arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "MyDate", "#",
"3 Months", "End_time", "#", "3 Miles", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS",
"HEXAGON_GRID")
# 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())
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да