Fonctionnement de l'outil Analyse de points chauds émergents

L’outil Analyse de points chauds émergents identifie les tendances dans les données, telles que les points chauds ou froids nouveaux, s’intensifiant, diminuant et sporadiques. L’outil utilise en entrée un cube netCDF spatio-temporel créé à l’aide de divers outils dans la boîte à outils Exploration des modèles spatio-temporels. Il utilise ensuite les valeurs de conceptualisation de relations spatiales que vous fournissez pour calculer la statistique Getis-Ord Gi* (via l’analyse de points chauds) pour chaque groupe en utilisant une correction FDR. À l’issue de l’analyse des points chauds spatio-temporels, à chaque groupe du cube netCDF en entrée sont ajoutés un score z, une valeur p et une classification de groupes de points chauds. Ensuite, ces tendances de points chauds et froids sont évaluées à l'aide du test de tendance de Mann-Kendall. Avec le score z et la valeur p de la tendance résultante pour chaque localisation avec des données, et avec le score z et la valeur p de point chaud de chaque groupe, l’outil Analyse de points chauds émergents classe chaque localisation de zone d’étude comme suit :

	Nom du modèle	Définition
	Aucun modèle détecté	Aucune correspondance avec les modèles de points chauds ou froids définis ci-dessous.
	Nouveau point chaud	Emplacement représentant un point chaud statistiquement significatif pour l'intervalle temporel final et qui n'a jamais été un point chaud statistiquement significatif auparavant.
	Point chaud consécutif	Localisation représentant une série unique ininterrompue d’au moins deux groupes de points chauds statistiquement significatifs dans les intervalles temporels finaux. La localisation n’a jamais été un point chaud statistiquement significatif avant la série finale de points chauds et moins de 90 pour cent de tous les groupes représentent des points chauds statistiquement significatifs.
	Intensification de point chaud	Localisation ayant représenté un point chaud statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, y compris l’intervalle temporel final. En outre, l'intensité de l'agrégation de nombres élevés dans chaque intervalle temporel augmente globalement et cette augmentation est statistiquement significative.
	Point chaud persistant	Localisation ayant représenté un point chaud statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, sans tendance perceptible de l’intensité de l’agrégation au fil du temps.
	Point chaud diminuant	Localisation ayant représenté un point chaud statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, y compris l’intervalle temporel final. En outre, l'intensité de l'agrégation dans chaque intervalle temporel diminue globalement et cette diminution est statistiquement significative.
	Point chaud sporadique	Point chaud statistiquement significatif pour l’intervalle temporel final avec un historique de point chaud réactivé, puis désactivé. Moins de 90 % des intervalles temporels ont été des points chauds statistiquement significatifs et aucun des intervalles temporels n’a été un point froid statistiquement significatif.
	Point chaud oscillant	Point chaud statistiquement significatif pour l'intervalle temporel final et qui a également été un point froid statistiquement significatif durant un intervalle temporel précédent. Moins de 90 pour cent des intervalles temporels ont été des points chauds statistiquement significatifs.
	Point chaud historique	La période la plus récente n’est pas chaude, mais au moins 90 pour cent des intervalles temporels ont été des points chauds statistiquement significatifs.
	Nouveau point froid	Emplacement représentant un point froid statistiquement significatif pour l'intervalle temporel final et qui n'a jamais été un point froid statistiquement significatif auparavant.
	Point froid consécutif	Localisation représentant une série unique ininterrompue d’au moins deux groupes de points froids statistiquement significatifs dans les intervalles temporels finaux. La localisation n’a jamais été un point froid statistiquement significatif avant la série finale de points froids et moins de 90 pour cent de tous les groupes représentent des points froids statistiquement significatifs.
	Intensification de point froid	Localisation ayant représenté un point froid statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, y compris l’intervalle temporel final. En outre, l'intensité de l'agrégation de nombres faibles dans chaque intervalle temporel augmente globalement et cette augmentation est statistiquement significative.
	Point froid persistant	Localisation ayant représenté un point froid statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, sans tendance perceptible de l’intensité de l’agrégation des nombres au fil du temps.
	Point froid diminuant	Localisation ayant représenté un point froid statistiquement significatif pour 90 pour cent des intervalles temporels, y compris l’intervalle temporel final. En outre, l'intensité de l'agrégation de nombres faibles dans chaque intervalle temporel diminue globalement et cette diminution est statistiquement significative.
	Point froid sporadique	Point froid statistiquement significatif pour l’intervalle temporel final avec un historique de point froid réactivé, puis désactivé. Moins de 90 pour cent des intervalles temporels ont été des points froids statistiquement significatifs et aucun des intervalles temporels n’a été un point chaud statistiquement significatif.
	Point froid oscillant	Point froid statistiquement significatif pour l'intervalle temporel final et qui a également été un point chaud statistiquement significatif durant un intervalle temporel précédent. Moins de 90 pour cent des intervalles temporels ont été des points froids statistiquement significatifs.
	Point froid historique	La période la plus récente n’est pas froide, mais au moins 90 pour cent des intervalles temporels ont été des points froids statistiquement significatifs.

Sorties de l'outil

Cet outil produit plusieurs sorties. La carte 2D, avec les catégories définies ci-dessus, représente le type de sortie le plus utile. En outre, des messages récapitulant les résultats d’analyse apparaissent en bas de la fenêtre Géotraitement pendant le traitement de l’outil. Vous pouvez accéder aux messages en passant le curseur de la souris sur la barre d’avancement, en cliquant sur Ouvrir dans une nouvelle fenêtre contextuelle ou en développant la section de messages dans la fenêtre Géotraitement. Vous pouvez également accéder aux messages d’un outil précédemment exécuté via l’historique du géotraitement.

L’outil Analyse de points chauds émergents ajoute un certain nombre de nouvelles variables à la valeur Cube spatio-temporel en entrée. Si ces variables existent déjà, (vous avez exécuté plusieurs fois l’outil Analyse de points chauds émergents), elles sont remplacées pour que le cube contienne toujours les résultats d’analyse les plus récents.

Vous pouvez visualiser ces variables à l’aide de ArcGIS Pro. Pour plus d’informations, consultez Visualiser le cube spatio-temporel.

Valeurs par défaut du voisinage

Pour déterminer si la valeur de groupe à une localisation dans l’espace et dans le temps fait partie d’un point chaud ou froid statistiquement significatif, chaque groupe est évalué en fonction des groupes spatio-temporels voisins. Alors qu'un groupe comportant une valeur importante peut présenter un intérêt, si ses voisins spatio-temporels ne comportent pas également des valeurs importantes, il ne représentera sans doute pas un point chaud statistiquement significatif. Par défaut, cet outil utilise la méthode Distance fixe pour définir les relations entre les groupes. Les valeurs des paramètres Distance du voisinage et Intervalle temporel de voisinage définissent l'étendue du voisinage de chaque bin (le contexte de l'analyse de chaque bin). Supposons des dimensions de groupes de 400 mètres sur 400 mètres sur un jour. Si vous définissez la valeur Distance du voisinage sur 801 mètres et la valeur Intervalle temporel de voisinage sur 2, les voisins spatiaux s’étendent sur deux groupes horizontalement et verticalement et sur un groupe en diagonale, comme illustré :

En outre, il existera des voisins temporels. Tous les groupes à la même localisation que la cible et ses voisins spatiaux (illustrés ci-dessus) pour les périodes correspondantes ou les deux périodes précédentes, à savoir un total de trois jours dans cet exemple, sont inclus en tant que voisins. Les voisins temporels sont uniquement en arrière dans le temps et une valeur d’Intervalle temporel de voisinage équivalente à 2 englobe trois intervalles temporels.

Si vous n’indiquez pas de valeur pour le paramètre Distance du voisinage, une valeur est calculée. La formule est produite à partir du calcul utilisé pour déterminer un rayon de recherche de densité du noyau par défaut. Si vous n’indiquez pas de valeur pour le paramètre Intervalle temporel de voisinage, la valeur par défaut est égale à 1.

Des options supplémentaires permettent de définir des relations de voisinage sont disponibles à l’aide du paramètre Conceptualisation de relations spatiales. Pour chaque option, l’outil recherche d’abord des voisins spatiaux, puis les groupes se trouvant aux mêmes localisations que les n intervalles temporels précédents, n représentant la valeur d’Intervalle temporel de voisinage que vous spécifiez.

La valeur du paramètre Conceptualization of Spatial Relationships (Conceptualisation de relations spatiales) doit refléter les relations inhérentes entre les entités que vous analysez. Plus la modélisation des interactions entre les entités dans l’espace est réaliste, plus les résultats sont précis. Des recommandations sont présentées dans la section Selecting a conceptualization of spatial relationships: Best practices (Sélection d’une conceptualisation de relations spatiales : meilleures pratiques).