Как работает анализ возникновения горячих точек

Инструмент Анализ возникновения горячих точек идентифицирует тренды в данных, такие как новая, последовательная, возрастающая, постоянная, убывающая, спорадическая, колеблющаяся и историческая горячая или холодная точка. В качестве входных данных для анализа используется куб Пространство-Время, в формате NetCDF, который можно создать различными инструментами в наборе Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей. Далее инструмент использует параметр Определение пространственных взаимоотношений для вычисления статистики Getis-Ord Gi* (используя Анализ горячих точек) для каждого бина с помощью коррекции средней доли ложных отклонений гипотезы (FDR). После завершения анализа горячих точек каждому бину во входном кубе NetCDF присваивается связанная с ним оценка z, значение p и классификационная категория горячей точки. Далее, тренды горячих и холодных точек оцениваются с использованием статистики Манна-Кендалла. Основываясь на результирующем тренде по z-оценке и значению P для каждого местоположения с данными, и z-оценке и значению P горячей точки для каждого бина инструмент Анализ возникновения горячих точек присваивает категории каждому местоположению в области изучения следующим образом:

Имя закономерностиОписание
Закономерность не обнаружена

Закономерность не обнаружена

Не соответствует ни одной закономерности горячей или холодной точки, описанной ниже.

Новая горячая точка

Новая горячая точка

Местоположение, являющееся статистически значимой горячей точкой в последнем временном шаге, которое ранее не являлось статистически значимой горячей точкой.

Последовательная горячая точка

Последовательная горячая точка

Местоположение, характеризующееся одной непрерывной серией бинов, где имеются, как минимум, две статистически значимые горячие точки в последних интервалах временных шагов. Это местоположение не являлось статистически значимой горячей точкой до возникновения закономерности в последних временных шагах, кроме того в этом местоположении менее 90% всех бинов являются статистически значимыми горячими точками.

Возрастающая горячая точка

Возрастающая горячая точка

Местоположение, являющееся статистически значимой горячей точкой для 90% интервалов временных шагов, включая последний временной шаг. Кроме того интенсивность кластеризации высоких значений в каждом временном шаге с течением времени возрастает, одновременно с ростом статистической значимости.

Постоянная горячая точка

Постоянная горячая точка

Местоположение, являющееся статистически значимой горячей точкой для 90% интервалов временных шагов, в котором не обнаруживается тенденции к усилению кластеризации с течением времени.

Убывающая горячая точка

Убывающая горячая точка

Местоположение, являющееся статистически значимой горячей точкой для 90% интервалов временных шагов, включая последний временной шаг. Кроме того интенсивность кластеризации в каждом временном шаге с течением времени убывает, одновременно со снижением статистической значимости.

Спорадическая горячая точка

Спорадическая горячая точка

Статистически значимая горячая точка в последнем временном шаге, которая в предыдущих временных шагах возникала и исчезала. Менее 90 процентов интервалов временных шагов были статистически значимыми горячими точками, и ни один из интервалов временных шагов не был статистически значимыми холодными точками.

Колеблющаяся горячая точка

Колеблющаяся горячая точка

Статистически значимая горячая точка в последнем временном шаге, которая в предыдущем временном шаге регистрировалась как статистически значимая холодая точка. Статистически значимыми горячими точками являются менее 90% интервалов временных шагов.

Историческая горячая точка

Историческая горячая точка

В последнем временном периоде не является горячей точкой, но ранее, не менее чем в 90% интервалов временных шагов являлось статистически значимой горячей точкой.

Новая холодная точка

Новая холодная точка

Местоположение, являющееся статистически значимой холодной точкой в последнем временном шаге, которое ранее не являлось статистически значимой холодной точкой.

Последовательная холодная точка

Последовательная холодная точка

Местоположение, характеризующееся одной непрерывной серией бинов, где имеются, как минимум, две статистически значимые холодные точки в последних интервалах временных шагов. Это местоположение не являлось статистически значимой холодной точкой до возникновения закономерности в последних временных шагах, кроме того в этом местоположении менее 90% всех бинов являются статистически значимыми холодными точками.

Возрастающая холодная точка

Возрастающая холодная точка

Местоположение, являющееся статистически значимой холодной точкой для 90% интервалов временных шагов, включая последний временной шаг. Кроме того интенсивность кластеризации низких значений в каждом временном шаге с течением времени возрастает, одновременно с ростом статистической значимости.

Постоянная холодная точка

Постоянная холодная точка

Местоположение, являющееся статистически значимой холодной точкой для 90% интервалов временных шагов, в котором не обнаруживается тенденции к усилению кластеризации с течением времени.

Убывающая холодная точка

Убывающая холодная точка

Местоположение, являющееся статистически значимой холодной точкой для 90% интервалов временных шагов, включая последний временной шаг. Кроме того интенсивность кластеризации низких значений в каждом временном шаге с течением времени убывает, одновременно со снижением статистической значимости.

Спорадическая холодная точка

Спорадическая холодная точка

Статистически значимая холодная точка в последнем временном шаге, которая в предыдущих временных шагах возникала и исчезала. Менее 90 процентов интервалов временных шагов были статистически значимыми холодными точками, и ни один из интервалов временных шагов не был статистически значимыми горячими точками.

Колеблющаяся холодная точка

Колеблющаяся холодная точка

Статистически значимая холодная точка в последнем временном шаге, которая в предыдущем временном шаге регистрировалась как статистически значимая горячая точка. Статистически значимыми холодными точками являются менее 90% интервалов временных шагов.

Историческая холодная точка

Историческая холодная точка

В последнем временном периоде не является холодной точкой, но ранее, не менее чем в 90% интервалов временных шагов являлось статистически значимой холодной точкой.

Выходные данные инструмента

Выходные данные, получаемые в результате работы инструмента. Описанные выше категории более наглядно можно увидеть в 2D-картах. Дополнительно сообщения, в которых суммируются результаты анализа, отображаются в нижней части панели Геообработка во время выполнения этого инструмента. Вы можете получить доступ к сообщениям, переместив курсор мыши на индикатор выполнения, щелкнув на всплывающий элемент Всплывающее окно или развернув раздел сообщений на панели Геообработка. Вы можете получить доступ к сообщениям для выполненного ранее инструмента через историю геообработки.

Пример сообщения инструмента Анализ возникновения горячих точек

Инструмент Анализ возникновения горячих точек добавит некоторые новые переменные ко входному Кубу Пространство-Время. Если эти переменные уже существуют (возможно вы запускали Анализ возникновения горячих точек несколько раз), они будут перезаписаны, то есть куб всегда содержит только самые свежие результаты анализа.

Вы можете визуализировать эти переменные с помощью ArcGIS Pro. См. Визуализация куба Пространство-Время для дополнительной информации.

Окрестность по умолчанию

Чтобы определить, является ли бин в определенном месте и времени, статистически значимой горячей или холодной точкой, каждый бин рассматривается в контексте окружающих его бинов как в пространстве, так и во времени. Хотя бин с высоким значением представляет интерес, если в окружающих его бинах не регистрируется высокие значения, он не будет являться статистически значимой горячей точкой. По умолчанию в этом инструменте используется Фиксированное расстояние для определения пространственных отношений между бинами. Параметры Расстояние окрестности и Временной шаг окрестности определяют экстент окрестности для бина (контекст, на основании которого бин анализируется). Предположим, размерность бина составляет 400 метров на 400 метров, с временным шагом в 1 день. Если вы зададите для Расстояния окрестности 801 метр, а для Временного шага окрестности значение 2, пространство, определяющее окрестность, будет составлять два бина по горизонтали и по вертикали и один бин по диагонали, как показано на рисунке:

Пример пространственной окрестности

Кроме того, окрестность определяется также и во времени. Все бины в одном местоположении, как целевой, так и его соседи во времени (как показано выше), соответствующие двум предшествующим временным периодам, будут включены в окрестность анализа – в этом примере – 3 дня. Во временную окрестность включаются только предшествующие временные шаги и Временной шаг окрестности, установленный на 2 в реальности охватывает 3 временных шага.

Если вы не указываете значение для параметра Расстояние окрестности, то оно рассчитывается по умолчанию. Формула основана на вычислении радиуса поиска по умолчанию для инструмента Плотность ядер. Если вы не указываете Интервал временного шага, - значение по умолчанию - 1.

Дополнительные опции для определения окрестности доступны с помощью параметра Определение пространственных взаимоотношений. Любая опция подразумевает, что инструмент сначала находит пространственных соседей, а затем определяются бины, расположенные в том же местоположении, но в предшествующих временных шагах, где n - значение Временного шага окрестности.

Выбор параметра Определение пространственных взаимоотношений должен отражать внутренние отношения между пространственными объектами, которые вы анализируете. Чем более точно вы сможете смоделировать взаимоотношения пространственных объектов в пространстве, тем более точные результаты вы получите. Рекомендации см. в разделе Выбор определения пространственных взаимоотношений: рекомендации.