Generar ponderaciones espaciales de red (Estadística espacial)—Nuevas características y mejoras que se han agregado en esta versión.

Resumen

Construye un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm) mediante un dataset de red, que define las relaciones espaciales en términos de la estructura de red subyacente.

Más información sobre cómo funciona Generar ponderaciones espaciales de red

Ilustración

Uso

El dataset de red puede provenir de cualquiera de las siguientes fuentes:
- Un dataset de red guardado en una unidad o red local. Si su organización mantiene sus propios datasets de red de calles, es posible que ya tenga acceso.
- Servicios logísticos y de generación de rutas alojados en ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise. Si realiza un análisis utilizando ArcGIS Online, el solucionador hace referencia a un dataset de red mundial y de alta calidad almacenado en la nube de ArcGIS Online y consume créditos de ArcGIS Online.
- Datasets de red configurados proporcionados por ArcGIS StreetMap Premium. Estos datasets de red se ofrecen en formato SDC y corresponden a Norteamérica, Latinoamérica, Europa, Medio Oriente, África, Japón, Australia y Nueva Zelanda.
Esta herramienta crea un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (*.swm) como salida. Varias herramientas de las cajas de herramientas de Estadísticas espaciales y Minería de patrones en espacio-tiempo cuentan con un parámetro Conceptualización de relaciones espaciales que permite utilizar este archivo para definir las relaciones espaciales de las entidades. El uso de una matriz de ponderaciones espaciales con una fuente de datos en red permite definir relaciones espaciales por su distancia, tiempo de viaje y coste de viaje.
La Clase de entidad de entrada debe ser de puntos. Esta herramienta no admite polígonos ni polilíneas.
El parámetro Campo de Id. único se utiliza para relacionar la salida de esta herramienta con las entidades de entrada. Si no tiene ningún campo que contenga valores de Id. únicos, puede crear uno agregando un nuevo campo de tipo entero a la tabla de clases de entidad y calculando los valores de campo para que equivalgan a los campos FID o OBJECTID. Dado que los valores de los campos FID y OBJECTID pueden cambiar al copiar o editar una clase de entidad, estos campos no se pueden usar directamente para el parámetro Campo de Id. único.
El número de vecinos asociados a cada entidad depende del parámetro Número máximo de vecinos y los tres parámetros de valor límite de impedancia. La herramienta utiliza tantos vecinos más cercanos a la entidad de entrada como sea posible sin rebasar el número máximo de vecinos ni utilizar ninguna entidad cuya impedancia rebase cualquiera de los valores límite. La impedancia puede definirse por la distancia, el tiempo de viaje o el coste. Los tipos de impedancia que pueden utilizarse dependen de las propiedades de la fuente de datos de la red y del valor del parámetro Modo de viaje.
Si el dataset de red tiene una jerarquía, esta se utiliza para definir las relaciones espaciales. La jerarquía clasifica los ejes de la red en carreteras primarias, secundarias y locales. Cuando utiliza la jerarquía de la red para crear relaciones espaciales entre entidades, la preferencia será recorrer las carreteras primarias sobre las secundarias y las secundarias sobre las locales.
Si se especifica Inverso en el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales, se recomienda realizar la estandarización de filas, para lo cual se activa el parámetro Estandarización de filas. Si no se realiza la estandarización de filas, las diferentes unidades de distancia darán lugar a ponderaciones espaciales diferentes.
Todas las entidades de entrada se proyectan en la referencia espacial del dataset de red antes del análisis, y el archivo de matriz de ponderaciones espaciales se creará en esta referencia espacial. Se recomienda realizar todos los análisis posteriores en esta referencia espacial, para así representar adecuadamente las relaciones espaciales.

Sintaxis

arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Spatial_Weights_Matrix_File, Input_Network_Data_Source, Travel_Mode, Impedance_Distance_Cutoff, {Impedance_Temporal_Cutoff}, {Impedance_Cost_Cutoff}, {Maximum_Number_of_Neighbors}, {Time_of_Day}, {Time_Zone}, {Barriers}, {Search_Tolerance}, {Conceptualization_of_Spatial_Relationships}, {Exponent}, {Row_Standardization})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
Input_Feature_Class	La clase de entidad de punto que representa las ubicaciones en la red. Para cada entidad, se calculan los vecinos y ponderaciones y se almacenan en el archivo de la matriz de ponderaciones espaciales de salida.	Feature Class
Unique_ID_Field	Un campo de tipo entero que contiene un valor único para cada entidad de la clase de entidad de entrada. Si no tiene ningún campo que contenga valores de Id. únicos, puede crear uno agregando un campo de tipo entero a la tabla de clases de entidad y calculando los valores de campo para que equivalgan a los campos FID o OBJECTID.	Field
Output_Spatial_Weights_Matrix_File	El archivo de matriz de ponderaciones espaciales de red de salida (.swm) que almacenará los vecinos y las ponderaciones de cada entidad de entrada.	File
Input_Network_Data_Source	El dataset de red usado para encontrar vecinos de cada entidad de entrada. Los datasets de red suelen representar redes de calles, pero también pueden representar otros tipos de redes de transporte, como ferrocarriles o senderos para caminar. El dataset de red debe incluir al menos un atributo relacionado con la distancia, el tiempo de viaje o el coste.	Network Data Source
Travel_Mode	El modo de transporte para el análisis. Un modo de viaje define cómo un peatón, coche, camión u otro medio de transporte se mueve por la red, y representa un conjunto de configuraciones de la red, por ejemplo, restricciones de viaje y políticas de cambio de sentido. También puede utilizar como entrada del parámetro un objeto arcpy.na.TravelMode y una cadena que contenga la representación JSON válida de un modo de viaje.	String
Impedance_Distance_Cutoff	La máxima distancia de impedancia permitida para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuya distancia sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de distancia.	Linear Unit
Impedance_Temporal_Cutoff (Opcional)	El máximo tiempo de viaje de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo tiempo de viaje sea superior a este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite temporal.	Time Unit
Impedance_Cost_Cutoff (Opcional)	El máximo coste de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo coste de viaje sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de coste.	Double
Maximum_Number_of_Neighbors (Opcional)	Un número entero que refleja el número máximo de vecinos de cada entidad. El número real de vecinos utilizado para cada entidad puede ser menor debido a los valores límite de impedancia.	Long
Time_of_Day (Opcional)	Las condiciones de tráfico de la hora del día se tienen en cuenta en el análisis. Las condiciones de tráfico pueden afectar a la distancia que se puede viajar en un tiempo determinado. Si no se indica ninguna fecha u hora, el análisis no tendrá en cuenta el impacto del tráfico. En lugar de usar una fecha determinada, también puede especificar un día de la semana utilizando las siguientes fechas: Hoy-30-12-1899 Domingo-31-12-1899 Lunes-1/1/1900 Martes-2-1-1900 Miércoles-3-1-1900 Jueves-4-1-1900 Viernes-5-1-1900 Sábado-6-1-1900 Por ejemplo, para especificar que el viaje debería empezar a las 5:00 p.m. el martes, especifique el valor de parámetro como 2/1/1900 5:00 PM.	Date
Time_Zone (Opcional)	Especifica la zona horaria para el parámetro Time_of_Day. LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS —Se utiliza la zona horaria en la que se encuentra la Input_Feature_Class. Esta es la opción predeterminada. UTC —Se utiliza la hora universal coordinada (UTC).	String
Barriers (Opcional)	Las entidades que representan intersecciones bloqueadas, cortes de carretera, lugares de accidentes u otras ubicaciones en las que el viaje está bloqueado a lo largo de la red.	Feature Layer
Search_Tolerance (Opcional)	La distancia máxima utilizada para asignar cada entidad de entrada a una ubicación en la red. Si alguno de los puntos de entrada no recae exactamente en una línea de la red, se asigna la ubicación más cercana de la red para el análisis. Sin embargo, si la entidad está más lejos del valor de tolerancia de búsqueda respecto de cualquier ubicación de la red, no se asignará a la red ni se incluirá en el análisis.	Linear Unit
Conceptualization_of_Spatial_Relationships (Opcional)	Especifica cómo se definen los pesos de cada vecino. INVERSE —Las entidades más lejanas en distancia, tiempo o coste tendrán un peso menor que las entidades cercanas. Los pesos disminuyen por el inverso de un exponente. FIXED —Todos los vecinos tendrán el mismo peso. Esta es la opción predeterminada.	String
Exponent (Opcional)	El exponente empleado al especificar INVERSE para el parámetro Conceptualization_of_Spatial_Relationships. Los pesos asignados a cada vecino se calculan elevando la distancia, el tiempo o el coste inversos a la potencia del exponente. El valor predeterminado es 1, y el valor debe estar entre 0,01 y 4. Los pesos caen más rápidamente a medida que el exponente aumenta.	Double
Row_Standardization (Opcional)	Especifica si se aplica estandarización de filas. La estandarización de filas es recomendable si las ubicaciones de los puntos de entrada pudieran estar sesgados debido al diseño de la muestra o a un esquema de agregación impuesto. También se recomienda estandarizar las filas al ponderar los vecinos en función de la distancia, el tiempo o el coste inversos. ROW_STANDARDIZATION —Las ponderaciones espaciales se estandarizan por fila. Cada ponderación se divide por la suma de sus filas. Esta es la opción predeterminada. NO_STANDARDIZATION —No se aplica ninguna estandarización de ponderaciones espaciales.	Boolean

Muestra de código

Ejemplo 1 de GenerateNetworkSWM (ventana de Python)

En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la herramienta GenerateNetworkSWM:

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:\Data"
# Use a network data source hosted on ArcGIS Online.
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital", "MyID", 
                               "Hospital.swm", "https://www.arcgis.com/",
                               "Driving Time", None, None, None, None, None, 
                               "LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters",
                               "FIXED", 1, "ROW_STANDARDIZATION")
# Use a network data source stored on a local drive.
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital", "MyID", "Hospital.swm", 
                               r"Data.gdb\transportation\streets_ND",
                               "Driving Time", None, None, None, None, None, 
                               "LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters", 
                               "FIXED", 1, "ROW_STANDARDIZATION")

Ejemplo 2 de GenerateNetworkSWM (script independiente)

En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la herramienta GenerateNetworkSWM:

# Create a Spatial Weights Matrix based on Network Data
# Import system modules
import arcpy
# Set the environment property to overwrite existing output
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Check out the ArcGIS Network Analyst extension 
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Local variables...
workspace = r"c:\Data"
try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to
    # the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace
    # Create Spatial Weights Matrix based on Network Data
    # Process: Generate Network Spatial Weights...
    arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital","MyID", 
        "Hospital.swm", r"Data.gdb\Transportation\Streets_ND",
        "Driving Time", None, None, None, None, None, 
        "LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters", "FIXED", 
        1,"ROW_STANDARDIZATION")
    # Create Spatial Weights Matrix based on Euclidean Distance
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix...
    arcpy.stats.GenerateSpatialWeightsMatrix(
        r"Data.gdb\Hospital", "MyID", r"Euclidean6Neighs.swm", 
        "K_NEAREST_NEIGHBORS", "EUCLIDEAN", 1, None, 6, 
        "ROW_STANDARDIZATION", None, None, '', None, None)
    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
    # average hospital visit times using Network Spatial Weights
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
    moransINet = arcpy.stats.SpatialAutocorrelation("Data.gdb\Hospital", 
                     "VisitTime", "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                     "EUCLIDEAN_DISTANCE", "ROW", None, "Hospital.swm", None)
    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
    # average hospital visit times using Euclidean Spatial Weights
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
    moransIEuc = arcpy.stats.SpatialAutocorrelation("Data.gdb\Hospital", 
                     "VisitTime", "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                     "EUCLIDEAN_DISTANCE", "ROW", None, r"Euclidean6Neighs.swm", 
                     None)
except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Entornos

Espacio de trabajo actual, Extensión, Espacio de trabajo temporal

Información de licenciamiento

Basic: Requiere Network Analyst
Standard: Requiere Network Analyst
Advanced: Requiere Network Analyst

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