Объединяет точечные объекты в бины пространство-время в файлы данных netCDF. В пределах каждого бина подсчитываются точки, и агрегируются указанные атрибуты. Для всех местоположений бинов проводится оценка трендов числа объектов, а также вычисляются суммы значений полей.
Иллюстрация
Использование
Этот инструмент агрегирует точечные объекты в бины пространства-времени . Структуру данных, которая будет создана, можно представить в виде трехмерного куба, который состоит из пространственно-временных бинов, где x,y-измерения представляют пространство, а t-измерение представляет время.
Каждый бин имеет определенное положение в пространстве (x,y) и во времени (t). Бины, расположенные в одном и том же фрагменте пространства (x, y) имеют один и тот же ID местоположения. Бины, охватывающие одинаковый временной период, имеют один и тот же идентификатор временного шага. Каждая сторона куба по определению представляет собой квадрат, поэтому, так как экстент ваших точечных данных может быть и не квадратным, некоторые местоположения будут содержать нулевое количество точек для всех временных шагов. Для большинства инструментов анализа, как правило, используются только местоположения с данными – количество точек должно быть больше 1 хотя бы для одного временного шага.
Каждый бин в кубе Пространство-Время содержит значение LOCATION_ID, time_step_ID и поле COUNT и значения для любых Полей суммирования, агрегированных при создании куба. Набор бинов, связанный с одним и тем же местоположением, имеет одинаковый идентификатор местоположения и представляет собой временной ряд. Набор бинов, связанный с одним и тем же временным интервалом, имеет одинаковый идентификатор шага времени и представляет собой временной срез. Значение количество в каждом бине представляет число точек, которые присутствуют в определенном местоположении и определенном временном интервале.
Параметр Точечный слой должен быть точками, такими как точки преступлений или пожаров, вспышки заболеваний, данные о продажах или дорожные происшествия. У каждой точки должна быть связанная с ней дата. Для данного инструмента требуется наличие, как минимум, 60 точек с различными метками времени. Данный инструмент прекратит работу, если в ходе работы будет создан куб с числом элементов, превышающим два миллиарда бинов.
Для точного измерения расстояний этому инструменту требуются проецированные данные.
Этот инструмент создает представление входных точек в формате netCDF. Результирующий куб Пространство-Время будет загружен непосредственно на компьютер, на котором вы запустили анализ. Местоположение указывается в сообщении инструмента.
Это не является чем-то необычным, когда в наборе данных имеется регулярное пространственно-временное распределение. Например, у вас могут находиться годовые данные, начинающиеся 1 января каждого года, или месячные данные с временной отметкой на начало каждого месяца. Этот тип данных часто называется панельными данными. С панельными данными, вычисления временного сдвига часто дают высокие проценты. Это ожидаемо, т.к. каждый бин покрывает только одну временную единицу в данном временном шаге. Например, если вы выбрали Временной шаг в один год и данные начинаются с 1 января каждого года, каждый бин будет покрывать только один день в году. Это приемлемо, поскольку применяется к каждому бину. Временной сдвиг становится проблемой, когда он присутствует только для определенного бина, из-за параметров его создания, а не для истинного распределения данных. Важно оценить временной сдвиг в терминах ожидаемого покрытия в каждом бине, основанном на распределении в данных.
Временной сдвиг в выходном отчете вычисляется как процент временного промежутка, не имеющего данных. Например, пустой бин будет иметь 100% временной сдвиг. Бин с промежутком в 1 месяц и конечным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за последние две недели первого временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в первом временном шаге. Бин с промежутком в 1 месяц и начальным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за первые две недели последнего временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в последнем шаге.
После создания куба пространства-времени, его пространственный экстент не может быть расширен.
Для параметра Базовое время может быть указана дата и время или только дата; только значение времени не может быть указано.
Используйте Интервал расстояния, который имеет смысл для вашего анализа. Найдите баланс между настолько большим интервалом расстояний, что базовые особенности в ваших точечных данных будут потеряны, и таким интервалом расстояний, который настолько мал, что куб окажется заполнен нулями.
Анализ трендов выполняется для агрегированных данных по количеству точек и значений суммируемых полей с применением статистики Манна-Кендалла.
Для агрегации атрибутов в этом инструменте доступны следующие статистические операции: сумма, среднее, минимум, максимум, среднеквадратическое отклонение и медиана.
При заполнении пустых бинов с помощью SPATIAL_NEIGHBORS, используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и углам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 4 пространственных окрестности.
При заполнении пустых бинов с помощью SPACE_TIME_NEIGHBORS, используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и углам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Дополнительно, для каждого из этих бинов в качестве пространственных используются временные окрестности, что достигается переходом вперед и назад на 2 интервала. Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 13 окрестностей пространства-времени.
При заполнении пустых бинов с TEMPORAL_TREND, первые два и последние два временных периода в данном местоположении должны содержать значения в бинах для интерполяции значений в других интервалах этого местоположения.
Значения Null, имеющиеся в любых записях суммируемых полей, приведут к исключению таких объектов из анализа. Если вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одного для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.
Этот инструмент геообработки работает на ArcGIS GeoAnalytics Server. Анализ выполняется на вашем GeoAnalytics Server, а результаты сохраняются в ресурсы на вашем ArcGIS Enterprise.
При работе инструментов GeoAnalytics Server, анализ выполняется на GeoAnalytics Server. Для оптимальной производительности сделайте данные доступными для GeoAnalytics Server через векторные слои, размещенные на вашем портале ArcGIS Enterprise или через файловое хранилище больших данных. Данные, которые не являются локальными для GeoAnalytics Server, будут перемещены на GeoAnalytics Server до начала анализа. Это означает, что для запуска инструмента потребуется больше времени, а в некоторых случаях перемещение данных с ArcGIS Pro на GeoAnalytics Server может завершиться ошибкой. Порог сбоя зависит от скорости сети, а также от размера и сложности данных. Соответственно рекомендуется всегда предоставлять доступ к данным или создавать файловое хранилище больших данных.
Входной класс точечных объектов, которые будут объединены в группы элементов пространство-время.
Feature Set
Выходное имя
Выходной куб данных netCDF, который будет создан, содержит расчеты и отчетную информацию для точечных данных входных объектов.
String
Интервал расстояния
Размер бинов, используемых для группировки Точечных слоев. Все точки в одном Интервале расстояния и Интервале времени будут сгруппированы.
Расстояние, определяющее размер бина.
Linear Unit
Временной интервал
Число секунд, минут, часов, дней, недель или лет, которое будет представлять один временной шаг. Все точки в одном Интервале времени и Интервале расстояния будут сгруппированы. Примером этого параметра может быть значение 1 неделя, 13 дней или 1 месяц.
Time Unit
Выравнивание временного интервала
(Дополнительный)
Указывает, как будет происходить агрегирование, на основании Временного интервала (time_step_interval в Python).
Конечное время—Временные шаги выравниваются по последнему событию и агрегируются во времени назад.
Начальное время—Временные шаги выравниваются по первому событию и агрегируются во времени вперед.
Базовое время—Временные шаги выравниваются по определённой дате или времени. Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая больше, чем указанное Базовое время (или точно соответствует начальному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени вперед (так, как это происходит с выравниванием Начальное время). Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая меньше, чем указанное базовое время (или точно соответствует конечному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени назад (так, как это происходит с выравниванием Конечное время). Если указанное Базовое время будет находиться в середине временного экстента ваших данных, то интервал временного шаг создается по окончанию базового времени (так, как это происходит с выравниванием Конечное время); дополнительные интервалы будут создаваться до и после базового времени, пока не будет охвачен весь временной экстент ваших данных.
String
Базовое время
(Дополнительный)
Date
Поля суммирования
(Дополнительный)
Числовое поле, содержащее значения атрибута, для которого будет вычислен определенный статистический показатель при агрегации в куб пространства-времени. Могут быть заданы различные комбинации статистических показателей и полей. Пустые значения не включаются в расчет статистики.
Доступны следующие типы статистики:
Sum – Вычисляет суммарное значение указанного поля в каждом бине.
Mean – вычисляет среднее значение для указанного поля в каждом бине.
Minimum – находит наименьшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
Maximum – находит наибольшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
Standard deviation – вычисляет значение среднеквадратичного отклонения для значений данного поля в каждом бине.
Значения Null, имеющиеся в любых суммируемых полях, приведут к исключению таких объектов из анализа. Если вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одному для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.
Входной класс точечных объектов, которые будут объединены в группы элементов пространство-время.
Feature Set
output_name
Выходной куб данных netCDF, который будет создан, содержит расчеты и отчетную информацию для точечных данных входных объектов.
String
distance_interval
Расстояние, определяющее размер бина.
Размер бинов, используемых для агрегации point_layer. Все точки, расположенные в границах одного distance_interval и одного time_step_interval, будут агрегированы.
Linear Unit
time_step_interval
Число секунд, минут, часов, дней, недель или лет, которое будет представлять один временной шаг. Все точки, расположенные в пределах одного time_step_interval и одного distance_interval, будут агрегированы в бин. Примером этого параметра может быть значение 1 неделя, 13 дней или 1 месяц.
Time Unit
time_step_interval_alignment
(Дополнительный)
Указывает, как будет происходить агрегирование, на основании Временного интервала (time_step_interval в Python).
END_TIME—Временные шаги выравниваются по последнему событию и агрегируются во времени назад.
START_TIME—Временные шаги выравниваются по первому событию и агрегируются во времени вперед.
REFERENCE_TIME—Временные шаги выравниваются по определённой дате или времени. Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая больше, чем указанное Базовое время (или точно соответствует начальному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени вперед (так, как это происходит с выравниванием Начальное время). Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая меньше, чем указанное базовое время (или точно соответствует конечному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени назад (так, как это происходит с выравниванием Конечное время). Если указанное Базовое время будет находиться в середине временного экстента ваших данных, то интервал временного шаг создается по окончанию базового времени (так, как это происходит с выравниванием Конечное время); дополнительные интервалы будут создаваться до и после базового времени, пока не будет охвачен весь временной экстент ваших данных.
String
reference_time
(Дополнительный)
Дата или время , которые будут использоваться для выравнивания интервалов временного шага. Например, чтобы распределить данные по бинам еженедельно, с понедельника по воскресенье, установите начало отсчета времени воскресенья на полночь, чтобы обеспечить разбиение бинов между воскресением и понедельником в полночь. .
Date
summary_fields
[summary_fields,...]
(Дополнительный)
Числовое поле, содержащее значения атрибута, для которого будет вычислен определенный статистический показатель при агрегации в куб пространства-времени. Могут быть заданы различные комбинации статистических показателей и полей. Пустые значения не включаются в расчет статистики.
Доступны следующие типы статистики:
Sum – Вычисляет суммарное значение указанного поля в каждом бине.
Mean – вычисляет среднее значение для указанного поля в каждом бине.
Minimum – находит наименьшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
Maximum – находит наибольшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
Standard deviation – вычисляет значение среднеквадратичного отклонения для значений данного поля в каждом бине.
Значения Null, имеющиеся в любых суммируемых полях, приведут к исключению таких объектов из анализа. Если вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одному для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.
Value Table
Производные выходные данные
Имя
Описание
Тип данных
output
Агрегированный куб пространства-времени.
Файл
Пример кода
CreateSpaceTimeCube, пример 1 (окно Python)
В следующем скрипте окна Python показано, как используется инструмент CreateSpaceTimeCube.
#-------------------------------------------------------------------------------
# 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"
# Execute Create Space Time Cube
arcpy.geoanalytics.CreateSpaceTimeCube(inFeatures, outCube, "1 Kilometers",
"1 Weeks", "START_TIME")
Система координат, используемая при анализе. Если данный параметр не указан, анализ будет выполнен во входной системе координат. Для GeoAnalytics Tools готовые результаты будут храниться в пространственно-временном хранилище данных в системе координат WGS84.
