| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入点
| 启用时间的点要素类，用于追踪邻域事件。 | Feature Layer |
实体 ID 字段
| 表示每个实体的唯一 ID 的字段。 | Field |
输出邻域事件 | 包含追踪邻域事件的输出要素类。 | Feature Class |
距离法 | 指定将与空间搜索距离参数一起使用的距离类型。
| String |
空间搜索距离 (可选) | 两点视为邻近时相距的最大距离。满足空间搜索距离和时间搜索距离条件的要素视为彼此邻近。 | Linear Unit |
时间搜索距离 (可选) | 两点视为邻近时相距的最大持续时间。时间搜索距离内满足空间搜索距离条件的要素视为彼此邻近。 | Time Unit |
定义感兴趣实体
(可选) | 指定感兴趣实体。
| String |
感兴趣实体 ID |
感兴趣实体的实体名称和开始时间。仅当为感兴趣实体定义方式参数指定感兴趣实体 ID 时，此参数才受支持。
| Value Table |
感兴趣实体图层 | 包含感兴趣实体的图层或表。仅当为感兴趣实体定义方式参数指定指定感兴趣实体图层中的选定要素时，此参数才受支持。 | Table View |
输出轨迹 (可选) | 包含该指定实体的第一个追踪事件和所有后续要素的输出图层。 | Feature Class |
最大追踪深度 | 感兴趣实体和追踪中更远的实体（下游）之间的最大分离度。 | Long |
属性匹配条件 (可选) | 用于约束邻域事件的字段。 | Field |
摘要
追踪在空间（位置）和时间上彼此邻近的事件。启用时间的点数据必须包含表示时刻的要素。
插图
使用情况
以下是可以通过追踪邻域事件工具执行的用例的示例：
- 组织会监控公司下发给工作人员进行携带的设备。该公司想要确定哪些员工在已知患有新冠肺炎 (COVID-19) 的个人附近。他们使用表示设备位置和时间的点图层来识别距离感染者和其他可能感染员工六米和五分钟范围内的设备。
- NGO 正在使用 GPS 监控鲑鱼种群，并且想要追踪鲑鱼虱在逃逸的养殖鲑鱼和野生种群之间的传播。将追踪一些进行 GPS 示踪的养殖鲑鱼，以查看它们是否与示踪的野生种群紧密邻近，以及这些野生种群如何进一步传播这种疾病。测量还包括一个深度字段，仅供 NGO 用于寻找相似深度的鱼群。
将在追踪邻域事件工具中使用以下术语：
- 实体 - 按周期记录位置的对象，例如动物、人或车辆。实体可以静止或移动。
- 感兴趣实体 - 用于开始追踪的特定实体，例如，感染了 COVID-19 的人员。
- 邻域事件 - 两个实体彼此靠近的时间段，例如，两个人彼此相距 3 米和 1 分钟时间窗之内。
- 深度 - 感兴趣实体和追踪中更远的实体（下游）之间的分离度。例如，感兴趣实体与其他人之间的邻域事件为深度 1。
- 追踪事件 - 感兴趣实体下游的指定实体的第一联系人。
追踪邻域事件时，由您负责了解有关数据敏感性和隐私性的组织、本地和国家指导方针。
下面的逻辑示意图显示了追踪邻域事件工具如何处理数据。在这些逻辑示意图中，时间位于 x 轴上。
在每个逻辑示意图中，有四个实体：A、B、C 和 D。突出显示的文本描述了两个实体（“自”实体和“至”实体）之间发生的追踪事件以及邻域事件的深度。在此示例中，实体 C 是正在向下游追踪的感兴趣实体。
在逻辑示意图 1 中，实体 C 是所选的感兴趣实体。深度为 0。
在逻辑示意图 2 中，实体 C 和 B 之间发生了邻域事件。追踪的深度为 1。如果多个要素是后续邻域事件， 则这是一个持续的邻域事件。
在逻辑示意图 3 中，实体 B 和 A 之间发生了邻域事件。追踪的深度为 2。
在逻辑示意图 4 中，实体 C 和 D 之间发生了邻域事件。追踪的深度为 1。
在下图中，实体 B 是感兴趣实体，并且与实体 A 邻近 3 次，由蓝色圆圈表示。假设时间位于 x 轴上，则第一个邻域事件是 1，之后是接触中断，然后是邻域事件 2 和 3。该工具将返回事件 1 作为追踪事件。邻域事件 2 和 3 不会在输出邻域事件参数图层中返回。邻域事件 1 之后的所有要素都将在输出轨迹参数中返回。
要素必须同时满足空间搜索距离和 时间搜索距离参数条件才能视为彼此邻近。
图 A：这两个要素在彼此的空间搜索距离内。 
图 B：这两个要素在彼此的时间距离内 （时间搜索距离）。 指定的时间搜索距离和空间搜索距离越大，生成的事件越多，并且处理结果所需的时间越长。距离越小，生成的事件越少，并且处理时间越短。
使用领域特定知识可确定用于空间搜索距离和时间搜索距离参数的值。设置距离时，请考虑设备准确性等因素。
感兴趣实体定义方式参数支持以下选项：
- 感兴趣实体 ID - 此选项用于启用感兴趣实体 ID 参数，该参数需要实体 ID 值和可选开始时间时间值才能开始追踪。
- 指定感兴趣实体图层中的选定要素 - 此选项用于启用感兴趣实体图层参数，该参数用于选择包含实体 ID 以及（可选）追踪的开始时间的图层。对于此图层，实体 ID 字段名称必须与输入图层中的实体 ID 字段名称匹配。如果该图层启用了时间，则将在该图层上使用时间。
感兴趣实体是开始邻域追踪的位置。如果指定了开始时间，则将从该时间开始对该实体进行追踪。如果未指定时间，则将从 1970 年 1 月 1 日开始对该实体进行追踪。
可以为邻域事件设置其他要求。例如，可以仅追踪校园中特定建筑物中的个人，也可以仅追踪建筑物的某一楼层内的个人。使用属性匹配条件参数可指定约束属性。例如，要约束同一楼层的实体，指定 Floor 字段。
输出邻域事件图层将包含追踪中实体的第一个邻域事件以及以下字段：
- from_id - 上游实体 ID。
- to_id - 下游实体 ID。
- depth - 感兴趣实体与 to_id 字段的分离度。
- duration_minutes - 追踪事件的持续时间，以分钟为单位。该字段计算为开始时间和结束时间之差。例如，1.5 分钟是 90 秒。值 0 表示只有一个邻域事件（开始时间和结束时间相同）。
- date - 邻域事件的日期和时间。该字段计算为满足邻域事件条件的第一个记录时间。
输出邻域事件图层可以使用时间滑块进行可视化或位于链接图表中以可视化追踪结果。
可以使用可选输出轨迹参数创建包含该实体的第一个追踪事件和所有后续要素的图层。这些结果有助于可视化实体的行驶位置并可以在重新构建轨迹工具中使用。输出轨迹参数将包含以下字段：
- entity_id - 实体 ID。
- depth - 感兴趣实体和追踪轨迹之间的分离度。单条轨迹沿线的深度相同。
- instant_datetime - 每个要素的日期。该日期将与输入要素中的记录的日期相同。
不会在结果中包含没有时间值、几何值或实体 ID 字段的输入点。
当使用邻域追踪来查找传播（例如疾病）时，请注意以下几点：
- 存在追踪事件并不能保证已经发生传播；可能只是偶然遇到。
- 不存在追踪事件并不意味着尚未发生传播。在疾病等情况下，可能通过其他载体传播。
- 如果可能，使用属性匹配条件参数在必要时约束邻域事件。例如，使用属性约束房间、楼层或高程。
如果您对计算所有邻域事件感兴趣，而对从感兴趣实体向下游追踪不感兴趣，使用连接要素工具。
可执行以下一项或多项操作来提高追踪邻域事件工具的性能。
- 为空间搜索距离和时间搜索距离参数提供较小值。
- 使用属性匹配条件参数限制感兴趣实体。
- 指定最大追踪深度值，以限制给定实体和感兴趣实体的下游追踪数。
- 设置范围环境，以便仅分析感兴趣的数据。
- 将本地数据用于分析运行的位置。
此地理处理工具由 Spark 作为支持。可在台式计算机上并行使用多个核来完成分析。要了解有关运行分析的详细信息，请参阅 GeoAnalytics Desktop 工具的注意事项。
运行 GeoAnalytics Desktop 工具时，将在台式计算机上完成分析。为获得最佳性能，应在桌面上提供数据。如果您使用的是托管要素图层，则建议使用 ArcGIS GeoAnalytics Server。如果您的数据不是本地数据，则运行工具需要更长时间。要使用 ArcGIS GeoAnalytics Server 执行分析，请参阅 GeoAnalytics Tools。
参数
arcpy.gapro.TraceProximityEvents(in_points, entity_id_field, out_feature_class, distance_method, {spatial_search_distance}, {temporal_search_distance}, {entities_of_interest_input_type}, entities_interest_ids, entities_interest_layer, {out_tracks_layer}, max_trace_depth, {attribute_match_criteria})| 名称 | 说明 | 数据类型 |
in_points | 启用时间的点要素类，用于追踪邻域事件。 | Feature Layer |
entity_id_field | 表示每个实体的唯一 ID 的字段。 | Field |
out_feature_class | 包含追踪邻域事件的输出要素类。 | Feature Class |
distance_method | 指定将与空间搜索距离参数一起使用的距离类型。
| String |
spatial_search_distance (可选) | 两点视为邻近时相距的最大距离。满足空间搜索距离和时间搜索距离条件的要素视为彼此邻近。 | Linear Unit |
temporal_search_distance (可选) | 两点视为邻近时相距的最大持续时间。时间搜索距离内满足空间搜索距离条件的要素视为彼此邻近。 | Time Unit |
entities_of_interest_input_type (可选) | 指定感兴趣实体。
| String |
entities_interest_ids [entities_interest_ids,...] | 感兴趣实体的实体名称和开始时间。仅当为 entities_of_interest_input_type 参数指定 ID_START_TIME 时，此参数才受支持。
| Value Table |
entities_interest_layer | 包含感兴趣实体的图层或表。仅当为 entities_of_interest_input_type 参数指定 SELECTED_FEATURE 时，此参数才受支持。 | Table View |
out_tracks_layer (可选) | 包含该指定实体的第一个追踪事件和所有后续要素的输出图层。 | Feature Class |
max_trace_depth | 感兴趣实体和追踪中更远的实体（下游）之间的最大分离度。 | Long |
attribute_match_criteria [attribute_match_criteria,...] (可选) | 用于约束邻域事件的字段。 | Field |
代码示例
以下独立脚本演示了如何使用 TraceProximityEvents 工具。
# Name: TraceProximityEvents.py
# Description: Trace proximity events for user1 and user4 with 30 feet
# spatial search distance and 10 minute temporal search distance.
# Import system modules
import arcpy
# Set workspace
arcpy.env.workspace = r"C:/data/TraceData.gdb"
# Use time-enabled big data collection
inFeatures = r"C:/data/Example.bdc/example_tracks"
entityIDField = "user_id"
outFile = "ProximityEvents"
spatialDistance = "30 Feet"
temporalDistance = "10 Minutes"
entitiesOfInterest = "user1 '3/30/2020 9:00:00 AM';user4 '3/30/2020 9:00:00 AM'"
outTracks = "out_tracks"
max_trace_depth = 3
# Execute Trace Proximity Events
arcpy.gapro.TraceProximityEvents(inFeatures, entityIDField, outFile, "PLANAR",
spatialDistance, temporalDistance,
"ID_START_TIME", entitiesOfInterest, None,
outTracks, max_trace_depth)许可信息
- Basic: 否
- Standard: 否
- Advanced: 是