Zeit in räumlichen Daten

Zeit wird auf vielfältige Art und Weise in räumlichen Daten unterstützt. Zeitinformationen können als Attribut (Feature-Classes, Standalone-Tabellen und Mosaik-Datasets) oder intern (z. B. in NetCDF-Daten) gespeichert werden. In den folgenden Abschnitten werden die Daten beschrieben, die im Zeitverlauf visualisiert werden können.

Feature-Layer

Mit Feature-Layern können Features auf zwei Arten im Zeitverlauf visualisiert werden:

• Form und Position jedes Features sind konstant, aber die Attributwerte können sich im Laufe der Zeit ändern.
• Form und Position jedes Features ändern sich im Laufe der Zeit.

Features, deren Form oder Position sich im Laufe der Zeit ändert, müssen als separate Features gespeichert werden. Beispielsweise muss für Hurrikan-Spuren, die im Zeitverlauf visualisiert werden, das Punkt-Feature, das die Position eines Hurrikans zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellt, als separates Features gespeichert werden.

Features, deren Form oder Position sich nicht ändert, können auch in der Tabelle als separate Features dargestellt werden (z. B. für Bevölkerungswerte pro Stadt). Jede Stadt kann durch mehrere Features dargestellt werden. Jedes Feature, das dieselbe Stadt darstellt, hat dieselbe Position mit einem anderen Bevölkerungswert für jedes Datum.

Wenn jedoch viele Zeitstempel für dasselbe statische Feature vorhanden sind, können Sie eine Eins-zu-Viele-Verbindung verwenden, bei der die räumlichen Informationen in der Basistabelle und die doppelten Informationen in einer separaten Tabelle gespeichert werden.

Weitere Informationen zum Speichern von Zeitdaten in separaten Tabellen

Standalone-Tabellen

Nicht geographische Änderungen im Zeitverlauf können mit Standalone-Tabellen visualisiert werden.

Hinweis:

Nicht-OID-Tabellen unterstützen keine Zeitvisualisierung.

Wenn in den Tabelleneigenschaften die Zeit für ein Datumsfeld definiert ist, filtert die Tabelle automatisch ihre Datensätze, um nur die Datensätze anzuzeigen, die in den aktuellen Zeitschieberbereich fallen. Zum Beispiel wird eine Tabelle mit den monatlichen Umsatzzahlen der Mitarbeiter mit jedem Monatsschritt des Zeitschiebereglers während des Jahres aktualisiert.

Mosaik-Datasets

Mosaik-Datasets können zum Speichern von Rastern verwendet werden, die eine Änderung im Zeitverlauf darstellen. Zum Beispiel kann ein Mosaik-Dataset Luftbilder enthalten, die Änderungen bei der Flächennutzung im Zeitverlauf darstellen, die dann im Zeitverlauf visualisiert werden können. Ebenso wie für Feature-Layer muss die Attributtabelle Ihres Mosaik-Datasets ein Datumsfeld enthalten, um die gültige Zeit für jedes Raster anzugeben.

NetCDF-Layer

Mit NetCDF-Layern können Sie eine Dimension für die Visualisierung der Daten auswählen. Zeitwerte werden als Dimension des NetCDF-Layers gespeichert. Bei NetCDF-Feature-Layern können Sie die Layer-Zeit über eine Zeitdimension oder über Attributfelder (Startzeit- und Endzeitfelder) angeben, die die Zeitwerte enthalten. Bei NetCDF-Raster-Layern können Sie die Layer-Zeit jedoch nur über die Zeitdimension angeben, die es Ihnen ermöglicht, die Daten im Zeitverlauf zu durchlaufen.