| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力地球統計モデル ソース | 解析する地球統計モデル ソース。 | File; Geostatistical Layer |
入力データセット | 出力レイヤーの作成に使用される入力データセット名とフィールド名。 | Geostatistical Value Table |
入力ポイント観測位置 | 感度解析が実行されるポイント位置。 | Feature Layer |
ナゲットのスパン (モデル値の %) (オプション) | ナゲット パラメーターから減算およびナゲット パラメーターに加算され、後続のナゲット パラメーターのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
ナゲットの計算回数 (オプション) | ナゲットのスパンからランダムにサンプリングされたランダム ナゲット値の数。 | Long |
部分シルのスパン (モデル値の %) (オプション) | 部分シル パラメーターから減算および部分シル パラメーターに加算され、部分シルのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
部分シルの計算回数 (オプション) | 部分シルのスパンからランダムにサンプリングされた部分シル値の数。 | Long |
メジャー レンジのスパン (モデル値の %) (オプション) | メジャー レンジ パラメーターから減算およびメジャー レンジ パラメーターに加算され、メジャー レンジのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
メジャー レンジの計算回数 (オプション) | メジャー レンジのスパンからランダムにサンプリングされたメジャー レンジ値の数。 | Long |
マイナー レンジのスパン (モデル値の %) (オプション) | マイナー レンジ パラメーターから減算およびマイナー レンジ パラメーターに加算され、マイナー レンジのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
マイナー レンジの計算回数 (オプション) | マイナー レンジのスパンからランダムにサンプリングされたマイナー レンジ値の数。 [入力地球統計モデル ソース] で異方性が設定されている場合、値は必須です。 | Long |
出力テーブル | 感度の結果を格納したテーブル。 | Table |
Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
サマリー
このツールは、モデルのセミバリオグラム パラメーター (ナゲット、部分シル、メジャー/マイナー レンジ) を元の値の割合内で変化させて、推定値および関連付けられた標準誤差の感度分析を実行します。
このツールは、ナゲット、部分シル、メジャー/マイナー レンジの初期値を入力するため、地球統計モデル ソースを取得します。 このツールでは、使用されたパラメーター値と生成された推定値および標準誤差値を示すテーブルが出力されます。 モデルのパラメーター値の小さな変化で出力が大きく変動する場合、出力の信頼度は低くなります。 一方、出力の変化が小さい場合、モデルの推定値の信頼度は高くなり、その出力に基づいた意思決定を下すことができます。
使用法
地球統計モデル ソースは、地球統計レイヤーまたは地球統計モデル (XML) のいずれかです。
出力テーブルでは、PtID が [入力ポイント観測位置] フィーチャクラスの OID 値に対応し、RndParam フィールドは、ランダムに変更されたセミバリオグラム パラメーターを識別します。
このツールは、操作時に乱数ジェネレーターを使用します。 使用するシード値は、乱数ジェネレーター環境で制御できます。
- シード値 0 (デフォルト値) を使用すると、ツールを実行するたびに異なる乱数セットが使用され、異なる出力が生成されます。
- 乱数シードが 0 を超える固定数に設定されている場合、シード値を変更するまで、ツールを実行するたびに同じ出力が生成されます。
注意:
[メルセンヌ ツイスター] 乱数ジェネレーター タイプのみがサポートされています。[ACM 収集アルゴリズム 599] または [標準 C Rand] が選択されている場合、代わりに [メルセンヌ ツイスター] が使用されます。
Python スクリプトで、GeostatisticalDatasets ArcPy クラスは [入力データセット] パラメーターを設定するのに有効です。
NULL 値をサポートするデータ形式 (ファイル ジオデータベース フィーチャクラスなど) で、NULL 値を入力として使用する場合、その位置の推定を実行できなかったか、値を無視する必要があることを示します。 シェープファイルなどの NULL 値をサポートしないデータ形式の場合、値 -1.7976931348623158e+308 (C++ で定義された定数 DBL_MAX のマイナス値) を使用して、その位置に対する推定が実行できなかったことを示します。
パラメーター
arcpy.ga.GASemivariogramSensitivity(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, {nugget_span_percents}, {nugget_calc_times}, {partialsill_span_percents}, {partialsill_calc_times}, {range_span_percents}, {range_calc_times}, {minrange_span_percents}, {minrange_calc_times}, out_table)| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_ga_model_source | 解析する地球統計モデル ソース。 | File; Geostatistical Layer |
in_datasets | GeostatisticalDatasets オブジェクト。 あるいは、エレメントを表すセミコロン区切りの文字列を指定できます。 各エレメントは、以下のコンポーネントで構成されます。
| Geostatistical Value Table |
in_locations | 感度解析が実行されるポイント位置。 | Feature Layer |
nugget_span_percents (オプション) | ナゲット パラメーターから減算およびナゲット パラメーターに加算され、後続のナゲット パラメーターのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
nugget_calc_times (オプション) | ナゲットのスパンからランダムにサンプリングされたランダム ナゲット値の数。 | Long |
partialsill_span_percents (オプション) | 部分シル パラメーターから減算および部分シル パラメーターに加算され、部分シルのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
partialsill_calc_times (オプション) | 部分シルのスパンからランダムにサンプリングされた部分シル値の数。 | Long |
range_span_percents (オプション) | メジャー レンジ パラメーターから減算およびメジャー レンジ パラメーターに加算され、メジャー レンジのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
range_calc_times (オプション) | メジャー レンジのスパンからランダムにサンプリングされたメジャー レンジ値の数。 | Long |
minrange_span_percents (オプション) | マイナー レンジ パラメーターから減算およびマイナー レンジ パラメーターに加算され、マイナー レンジのランダム選択の範囲を作成する割合。 | Double |
minrange_calc_times (オプション) | マイナー レンジのスパンからランダムにサンプリングされたマイナー レンジ値の数。 [入力地球統計モデル ソース] で異方性が設定されている場合、値は必須です。 | Long |
out_table | 感度の結果を格納したテーブル。 | Table |
コードのサンプル
ナゲット、部分シル、およびレンジ値を変化させて感度解析を実行します。
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga(
"C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE",
"C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp", "", "", "", "", "", "", "", "",
"C:/gapyexamples/output/outtabSS")ナゲット、部分シル、およびレンジ値を変化させて感度解析を実行します。
# Name: SemivariogramSensitivity_Example_02.py
# Description: The semivariogram parameters Nugget, Partial Sill and Range can
# be varied to perform a sensitivity analysis.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
inData = "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE"
inObs = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
nugPercents = ""
nugCalc = ""
sillPercents = ""
sillCalc = ""
rangePercents = ""
rangeClac = ""
minrangePercent = ""
midrangeCalc = ""
outTable = "C:/gapyexamples/output/outtabSS"
# Execute SemivariogramSensitivity
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga(inLayer, inData, inObs, nugPercents, nugCalc,
sillPercents, sillCalc, rangePercents, rangeClac,
minrangePercent, midrangeCalc, outTable)ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
- Standard: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 次のものが必要 Geostatistical Analyst