Fonctionnement de l'outil de distance standard

La mesure de la compacité d'une distribution fournit une seule valeur qui représente la dispersion des entités autour du centre. La valeur étant une distance, la compacité d'un ensemble d'entités peut être représentée sur une carte en dessinant un cercle ou une sphère avec un rayon égal à la valeur de la distance standard. L'outil Distance standard génère un polygone circulaire ou une sphère multipatch si vos données sont de type z.

Calculs

La distance standard est calculée ainsi :

Où x _i , y _i et z _i sont les coordonnées de l'entité i , {x̄, ȳ, z̄} représente le centre moyen des entités et n est égal au nombre total d'entités.

La distance standard pondérée est définie comme suit :

Où wi est la pondération à l'entité i et {x _w, y _w, z _w} représente le centre moyen pondéré.

Sortie

Pour les données en deux dimensions, l'outil Distance standard crée une nouvelle classe d'entités contenant un polygone circulaire centré sur le centre moyen (un centre et un cercle par cas, si un champ de récapitulation est spécifié). Le rayon de chaque polygone circulaire est égal à la valeur de la distance standard. Les valeurs attributaires de chaque polygone circulaire sont la coordonnée x du centre moyen du cercle, la coordonnée y du centre moyen et la distance standard (rayon du cercle).

Pour les données en trois dimensions, l'outil Distance standard crée une nouvelle classe d'entités contenant une sphère multipatch centré sur le centre moyen (un centre et une sphère par cas, si un champ de récapitulation est spécifié). Le rayon de chaque sphère multipatch est égal à la valeur de la distance standard. Les valeurs attributaires de chaque sphère multipatch sont la coordonnée x du centre moyen du cercle, la coordonnée y du centre moyen, la coordonnée z du centre moyen, la surface de la sphère, le volume de la sphère et la distance standard (rayon de la sphère).

Applications possibles

• Vous pouvez utiliser les valeurs de deux distributions ou plus pour les comparer. Un analyste de la criminalité, par exemple, peut comparer la compacité des attaques et des vols d'automobiles. Connaître la distribution des différents types de crimes peut aider la police à élaborer des stratégies pour résoudre les problèmes de criminalité. Si la distribution des crimes dans une zone donnée est compacte, positionner une seule voiture à proximité du centre de la zone peut être suffisant. Si la distribution est dispersée, il peut être plus efficace de positionner plusieurs voitures de police pour intervenir.
• Vous pouvez également comparer le même type d'entité sur différentes périodes. Par exemple, un analyste de la criminalité peut comparer les cambriolages de jour et de nuit pour voir s'ils sont plus dispersés ou plus compacts le jour que la nuit.
• Vous pouvez également comparer la distribution des entités aux entités stationnaires. Vous pouvez par exemple mesurer la distribution des appels d'urgence sur plusieurs mois pour chaque caserne de pompiers concernée dans une région et les comparer pour voir quelles casernes couvrent une plus grande zone.

Ressources supplémentaires

Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.