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.
Vorversion:
Die Erweiterung ArcGIS GeoAnalytics Server wird in ArcGIS Enterprise abgekündigt. Die letzte Version von GeoAnalytics Server ist in ArcGIS Enterprise 11.3 enthalten. Dieses Geoverarbeitungswerkzeug steht in ArcGIS Enterprise 11.3 und früheren Versionen zur Verfügung.
Abbildung
Verwendung
Dieses Werkzeug aggregiert Punkt-Layer-Parameterwerte in Raum-Zeit-Abschnitte. Raum-Zeit-Abschnitte können als dreidimensionaler Würfel aufgefasst werden mit X- und Y-Dimensionen zur Darstellung von Raum und der t-Dimension zur Darstellung von Zeit.
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 die 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.
Jeder Abschnitt des Raum-Zeit-Würfels enthält die Feldwerte LOCATION_ID, time_step_ID und COUNT sowie Werte für Felder im Parameterwert Zusammenfassungsfelder, die beim Erstellen des Würfels aggregiert wurden. Abschnitte, die derselben physischen Position zugeordnet sind, besitzen dieselbe Positions-ID und stellen zusammen eine Zeitserie dar. Abschnitte, die demselben Zeitintervall zugeordnet sind, besitzen dieselbe Zeitschritt-ID und stellen ein gemeinsames Zeitintervall dar. Der Zählwert für jeden Abschnitt entspricht der Anzahl der Punkte, die innerhalb des zugeordneten Zeitintervalls an der zugeordneten Position entstanden sind.
Beim Parameterwert Punkt-Layer muss es sich um Punkte handeln, die Ereignisdaten wie Verbrechen oder Brände, Krankheiten, Kundenverkaufsdaten oder Verkehrsunfälle darstellen. Mit jedem Punkt muss ein Datum verknüpft sein. Für die Ausführung dieses 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 2 Milliarden Abschnitten führen.
Dieses Werkzeug erfordert projizierte Daten, um Entfernungen präzise zu messen.
Das Werkzeug gibt eine netCDF-Repräsentation der Eingabe-Punkte aus. Der resultierende Raum-Zeit-Würfel wird direkt auf den Computer heruntergeladen, auf dem die Analyse ausgeführt wird. Die Position wird in den Werkzeugmeldungen angegeben.
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 der zeitlichen Verzerrung häufig hohe Prozentsätze an. Dies ist zu erwarten, da jeder Abschnitt nur eine bestimmte Zeiteinheit in dem angegebenen Zeitschritt abdeckt. Wenn Sie beispielsweise für den Parameterwert Zeitintervall ein Jahr auswählen und die Daten auf den 1. Januar jeden Jahres fallen, würde jeder Abschnitt nur einen Tag des Jahres abdecken. 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 Prozent auf. Ein Abschnitt mit einer Zeitspanne von einem Monat und einem Parameterwert Zeitintervallausrichtung für das Ende, der lediglich Daten für die beiden letzten Wochen des ersten Zeitschritts aufweist, hat am ersten Zeitschritt eine zeitliche Verzerrung von 50 Prozent. Ein Abschnitt mit einer Zeitspanne von einem Monat und einem Parameterwert Zeitintervallausrichtung für den Start, der lediglich Daten für die ersten beiden Wochen des letzten Zeitschritts aufweist, hat am letzten Zeitschritt eine zeitliche Verzerrung von 50 Prozent.
Nachdem Sie einen Raum-Zeit-Würfel erstellt haben, kann die räumliche Ausdehnung des Würfels niemals ausgedehnt werden.
Der Parameterwert Bezugszeit kann ein Datums- und Uhrzeitwert oder ein Datumswert, jedoch nicht ein Uhrzeitwert sein.
Verwenden Sie einen Parameterwert für Entfernungsintervall, der für Ihre Analyse geeignet ist. Finden Sie dafür einen ausgewogenen Wert, der nicht zu groß ist (dadurch würden die zugrunde liegenden Muster der Punktdaten verschwinden) und nicht zu klein (der Würfel könnte gar keine Punkte enthalten).
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 und Standardabweichung.
Der Parameter Zusammenfassungsfelder enthält die folgenden Optionen zum Füllen leerer Abschnitte:
Räumliche Nachbarn: Eine "Queen's Case"-Kontiguität (Kontiguität basierend auf Kanten und Ecken) der 2. Ordnung wird verwendet (einschließlich Nachbarn und Nachbarn von Nachbarn). Zum Füllen eines leeren Abschnitts sind mindestens vier räumliche Nachbarn erforderlich.
Raum-Zeit-Nachbarn: Eine "Queen's Case"-Kontiguität (Kontiguität basierend auf Kanten und Ecken) der 2. Ordnung wird 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 sind mindestens 13 Raum-Zeit-Nachbarn erforderlich.
Zeitlicher Trend: Die ersten beiden Zeiträume und die letzten beiden Zeiträume an einer bestimmten Position müssen Werte in ihren Abschnitten enthalten, um Werte für andere Zeiträume für diese Position zu interpolieren.
Nullen: Leere Abschnitte werden mit Nullen gefüllt.
NULL-Werte in den Datensätzen von Zusammenfassungsfeldern führen dazu, dass diese Features aus der Analyse ausgeschlossen werden. Wenn die Anzahl der Punkte in jedem Abschnitt Teil Ihrer Analysestrategie ist, sollten Sie separate Würfel erstellen, einen für die Anzahl (ohne einen Parameterwert Zusammenfassungsfelder) und einen für den Parameterwert Zusammenfassungsfelder. Wenn der Satz von NULL-Werten für jedes Zusammenfassungsfeld unterschiedlich ist, können Sie auch einen getrennten Würfel für jedes Zusammenfassungsfeld erstellen.
Dieses Geoverarbeitungswerkzeug wird unterstützt durch ArcGIS GeoAnalytics Server. Die Analyse wird auf dem GeoAnalytics Server ausgeführt, und die Ergebnisse werden in den eigenen Inhalten in ArcGIS Enterprise gespeichert.
Bei der Ausführung von GeoAnalytics Server-Werkzeugen wird die Analyse auf dem GeoAnalytics Server ausgeführt. Für eine optimale Performance sollten die Daten GeoAnalytics Server über Feature-Layer zur Verfügung stehen, die auf Ihrem ArcGIS Enterprise-Portal gehostet werden. Alternativ können Big-Data-Dateifreigaben verwendet werden. Daten, auf die GeoAnalytics Server nicht lokal zugreifen kann, werden vor Analysebeginn auf den GeoAnalytics Server verschoben. Dadurch dauert die Ausführung eines Werkzeugs länger. Es kann zudem vorkommen, dass das Verschieben der Daten von ArcGIS Pro zu GeoAnalytics Server fehlschlägt. Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers hängt dabei von der Netzwerkgeschwindigkeit sowie der Größe und Komplexität der Daten ab. Es wird empfohlen, dass Sie Ihre Daten stets freigeben oder eine Big-Data-Dateifreigabe erstellen.
Die Eingabe-Punkt-Feature-Class, die zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert werden soll.
Feature Set
Ausgabename
Der zu erstellende Ausgabe-netCDF-Datenwürfel, der die Anzahl und Zusammenfassungen der Punktdaten von Eingabe-Features enthält.
String
Entfernungsintervall
Die Größe der Abschnitte wird zum Aggregieren des Parameterwerts Punkt-Layer verwendet. Alle Punkte, die innerhalb der gleichen Parameterwerte für Entfernungsintervall und Zeitintervall liegen, werden aggregiert.
Die Entfernung, die die Abschnittsgröße festlegt.
Linear Unit
Zeitintervall
Die Anzahl der Sekunden, Minuten, Stunden, Tage, Wochen oder Jahre, die einen Zeitschritt darstellen. Alle Punkte in den gleichen Parameterwerten für Zeitintervall und Entfernungsintervall werden aggregiert. Gültige Einträge für diesen Parameter sind beispielsweise 1 Woche, 13 Tage oder 1 Monat.
Time Unit
Zeitintervallausrichtung
(optional)
Gibt an, wie die Aggregation basierend auf dem Parameterwert Zeitintervall erfolgt.
Endzeit—Zeitschritte werden auf das letzte Zeitereignis ausgerichtet und in der Zeit zurück aggregiert.
Startzeit—Zeitschritte werden auf das erste Zeitereignis ausgerichtet und in der Zeit vorwärts aggregiert.
Bezugszeit—Zeitintervallewerden an einem bestimmten Datum oder einer bestimmten Uhrzeit ausgerichtet. Wenn alle Punkte in den Eingabe-Features über einen Zeitstempel verfügen, der größer ist als die angegebene Bezugszeit (oder genau auf die Startzeit der Eingabe-Features fällt), beginnt das Zeitschrittintervall mit dieser Bezugszeit und aggregiert vorwärts in der Zeit (wie dies bei einer Startzeit-Ausrichtung der Fall ist). Wenn alle Punkte in den Eingabe-Features über einen Zeitstempel verfügen, der kleiner ist als die angegebene Bezugszeit (oder genau auf die Endzeit der Eingabe-Features fällt), endet das Zeitschrittintervall mit dieser Bezugszeit und aggregiert rückwärts in der Zeit (wie dies bei einer Endzeit-Ausrichtung der Fall ist). Wenn die angegebene Bezugszeit sich in der Mitte des Zeitraums Ihrer Daten befindet, wird ein Zeitintervall erstellt, das mit der angegebenen Bezugszeit endet (wie dies bei einer Endzeit-Ausrichtung der Fall ist). Zusätzliche Intervalle werden sowohl vor als auch nach der Bezugszeit erstellt, bis der Zeitraum Ihrer Daten vollständig abgedeckt ist.
String
Bezugszeit
(optional)
Datum/Uhrzeit, das/die zum Ausrichten des Zeitintervalls verwendet wird. Beispiel: 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.
Date
Zusammenfassungsfelder
(optional)
Das numerische Feld, das Attributwerte enthält, anhand derer die angegebene Statistik beim Aggregieren in einen Raum-Zeit-Würfel berechnet wird. Es können mehrere Statistik- und Feldkombinationen angegeben werden. NULL-Werte sind von allen statistischen Berechnungen ausgeschlossen.
Die Eingabe-Punkt-Feature-Class, die zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert werden soll.
Feature Set
output_name
Der zu erstellende Ausgabe-netCDF-Datenwürfel, der die Anzahl und Zusammenfassungen der Punktdaten von Eingabe-Features enthält.
String
distance_interval
Die Entfernung, die die Abschnittsgröße festlegt.
Die Größe der Abschnitte wird zum Aggregieren des Parameterwertes point_layer verwendet. Alle Punkte, die innerhalb der gleichen Parameterwerte für distance_interval und time_step_interval liegen, werden aggregiert.
Linear Unit
time_step_interval
Die Anzahl der Sekunden, Minuten, Stunden, Tage, Wochen oder Jahre, die einen Zeitschritt darstellen. Alle Punkte in den gleichen Parameterwerten für time_step_interval und distance_interval werden aggregiert. Gültige Einträge für diesen Parameter sind beispielsweise 1 Woche, 13 Tage oder 1 Monat.
Time Unit
time_step_interval_alignment
(optional)
Gibt an, wie die Aggregation basierend auf dem Parameterwert time_step_interval erfolgt.
END_TIME—Zeitschritte werden auf das letzte Zeitereignis ausgerichtet und in der Zeit zurück aggregiert.
START_TIME—Zeitschritte werden auf das erste Zeitereignis ausgerichtet und in der Zeit vorwärts aggregiert.
REFERENCE_TIME—Zeitintervallewerden an einem bestimmten Datum oder einer bestimmten Uhrzeit ausgerichtet. Wenn alle Punkte in den Eingabe-Features über einen Zeitstempel verfügen, der größer ist als die angegebene Bezugszeit (oder genau auf die Startzeit der Eingabe-Features fällt), beginnt das Zeitschrittintervall mit dieser Bezugszeit und aggregiert vorwärts in der Zeit (wie dies bei einer Startzeit-Ausrichtung der Fall ist). Wenn alle Punkte in den Eingabe-Features über einen Zeitstempel verfügen, der kleiner ist als die angegebene Bezugszeit (oder genau auf die Endzeit der Eingabe-Features fällt), endet das Zeitschrittintervall mit dieser Bezugszeit und aggregiert rückwärts in der Zeit (wie dies bei einer Endzeit-Ausrichtung der Fall ist). Wenn die angegebene Bezugszeit sich in der Mitte des Zeitraums Ihrer Daten befindet, wird ein Zeitintervall erstellt, das mit der angegebenen Bezugszeit endet (wie dies bei einer Endzeit-Ausrichtung der Fall ist). Zusätzliche Intervalle werden sowohl vor als auch nach der Bezugszeit erstellt, bis der Zeitraum Ihrer Daten vollständig abgedeckt ist.
String
reference_time
(optional)
Datum/Uhrzeit, das/die zum Ausrichten des Zeitintervalls verwendet wird. Beispiel: 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.
Date
summary_fields
[summary_fields,...]
(optional)
Das numerische Feld, das Attributwerte enthält, anhand derer die angegebene Statistik beim Aggregieren in einen Raum-Zeit-Würfel berechnet wird. Es können mehrere Statistik- und Feldkombinationen angegeben werden. NULL-Werte sind von allen statistischen Berechnungen ausgeschlossen.
Value Table
Abgeleitete Ausgabe
Name
Erläuterung
Datentyp
output
Der aggregierte Raum-Zeit-Würfel.
File
Codebeispiel
CreateSpaceTimeCube (eigenständiges Skript)
Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpaceTimeCube verwendet wird.
# Name: CreateSpaceTimeCube.py
# Description: Create a cube representing the counts of Crimes
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inFeatures = "https://MyGeoAnalyticsMachine.domain.com/geoanalytics/rest/services/DataStoreCatalogs/bigDataFileShares_Crimes/BigDataCatalogServer/Chicago"
outCube = "CrimeCube.nc"
# Run Create Space Time Cube
arcpy.geoanalytics.CreateSpaceTimeCube(inFeatures, outCube, "1 Kilometers",
"1 Weeks", "START_TIME")
Das Koordinatensystem, das für die Analyse verwendet wird. Die Analyse wird im Eingabe-Koordinatensystem ausgeführt, sofern nicht anders durch diesen Parameter angegeben. Für GeoAnalytics Tools werden die Endergebnisse im Data Store vom Typ "spatiotemporal" in WGS84 gespeichert.
