时空立方体的可视化显示主题

在 2D 模式下显示时空立方体在 3D 模式下显示时空立方体工具可用于显示和探索存储在 netCDF 立方体中的变量和分析结果,这些 netCDF 立方体通过通过聚合点创建时空立方体通过已定义位置创建时空立方体通过多维栅格图层创建时空立方体工具创建。 输出会根据每个工具中指定的立方体变量显示主题参数值而有所不同。 下表包含简要说明,并直接链接到以下每个显示主题值的详细信息:

3D 显示主题描述

将显示立方体变量参数的数值。

热点和冷点结果

将显示基于运行于新兴时空热点分析中空间时间热点分析的每个条柱的统计显著性。

估算立方图格

将显示具有估计值的立方图格。

聚类和异常值结果

将显示由局部异常值分析确定的每个条柱的聚类或异常值类型 (COType)。

时间聚合计数

将显示聚合到每个时空立方图格中的记录计数。

预测结果

将显示时间序列预测工具中的输入时间步和生成的预测值。

时间序列变化点

将显示变化点检测工具的结果。 输出中所包含的字段用于指示每个时间步长是否是一个变化点,以及当前和上一个时间步长的均值、标准差的估算值。

时间序列异常值结果

将显示时间序列预测工具中的异常值选项参数的结果。

2D 显示主题描述

带有数据的位置

将显示所有包含立方体变量参数数据的位置。

趋势

将显示使用 Mann-Kendall 统计确定的每个位置的值趋势。

热点和冷点趋势

将显示使用 Mann-Kendall 统计确定的每个位置的 z 得分趋势。

新兴时空热点分析结果

将显示指定立方体变量参数值的新兴时空热点分析的结果工具的结果。

本地异常值分析结果

将显示指定立方体变量参数值的局部异常值分析工具的结果。

局部异常值百分比

将显示每个位置的总异常值百分比。

最近时间段内的局部异常值

将显示最近时间段内发生的异常值。

时间序列聚类结果

将显示指定立方体变量参数值的时间序列聚类工具的结果。

无空间邻域的位置

对于最后一次分析运行,将显示无空间邻域的位置。 这些位置仅依赖时间邻域进行分析。

估算的立方图格数量

将显示为每个位置估算的立方图格数量

从分析中排除的位置

将显示因含有不符合估算条件的空立方图格而从分析中排除的位置。

预测结果

将显示指定分析变量参数值所使用的时间序列预测工具的结果。

时间序列变化点

变化点检测工具的结果。 输出要素显示每个位置的变化点数量,以及显示原始时间序列、变化点和每条线段平均值或标准差的估算值的弹出图表。

时间序列异常值结果

将显示时间序列预测工具中的异常值选项参数的结果。

3D 显示主题

全局场景中可显示以下主题。 以下列出了在 3D 模式下显示时空立方体工具中可用的每个显示主题的描述:

使用选项,将为时空立方体中的每个条柱显示所选立方体变量值的原始数值。 如果您选择在立方体创建过程中将点聚合到条柱中或临时聚合到位置,则这上述选项对于可视化将十分重要。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“值”显示主题的输出

此外,还将创建一个图表,以显示整个时空立方体随时间变化的“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的

热点和冷点结果

热点和冷点结果选项用于显示基于运行于新兴时空热点分析中时空热点分析的每个条柱的统计显著性。 该工具将根据工具运行中设置的邻域计算每个条柱的 Getis-Ord Gi* 统计数据。 2D 模式下新兴时空热点分析结果用于识别这些结果的趋势。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“热点和冷点结果”显示主题的输出

此外,还将创建一个图表,以绘制整个立方体随时间变化的 z 得分。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“热点和冷点结果”显示主题的输出图表

聚类和异常值结果

聚类和异常值结果选项用于显示为在局部异常值分析工具中运行的时空分析中的每个条柱分配的 COType。 该工具将根据工具运行中设置的邻域计算每个条柱的 Anselin Local Moran's I 统计数据。 在 2D 模式下的局部异常值分析结果可以将这些结果按位置进行分类。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“聚类和异常值结果”显示主题的输出

此参数选项还包括 Moran 散点图,可用于识别异常值或异常的时空条柱。

工具的“聚类和异常值结果”显示主题的Moran 散点图

估算立方图格

创建立方体后,可能已使用摘要字段用以下内容填充空条柱参数估计了某些条柱的值。 具有估计值的条柱将与此显示选项一起显示。 对于在一个位置时间序列的起点或终点处依次有大量估计条柱的位置,这可能是十分有用的信息,因为您可能无法信任这些特定位置的预测结果。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“估计条柱”显示主题的输出

时间聚合计数

时间聚合计数选项显示聚合到每个时空条柱中的记录计数。 这有助于评估在创建时空立方体时输入到每个条柱中的记录密度。

预测结果

预测结果选项显示所选立方体变量值的预测方法的结果。 将显示输入时空立方体参数的原始时间步长和从时间序列预测中添加的预测值。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“预测结果”显示主题的输出

此选项还包括一个图表,该图表显示了整个立方体随时间变化的预测结果值。

工具的“预测结果”显示主题的输出

时间序列变化点

时间序列变化点选项在 3D 模式下显示检测到的变化点。 检测为变化点的时间步长用紫色绘制并标记为变化点,未检测为变化点的时间步长用浅灰色绘制并标记为非变化点。 输出中所包含的字段用于指示每个时间步长是否是一个变化点,以及当前和上一个时间步长的均值、标准差的估算值。

工具的时间序列变化点显示主题的输出

时间序列异常值结果

时间序列异常值结果选项显示使用时间序列预测工具中的异常值选项参数指定立方体变量值时发现的时态异常值。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“时间序列异常值结果”显示主题的输出

2D 显示主题

地图中可显示以下主题。 以下列出了在 2D 模式下显示时空立方体工具中可用的每个显示主题的描述:

带有数据的位置

具有数据的位置主题允许您查看包含所选立方体变量值的数据的所有位置,并删除未聚合任何点的区域的位置。 此选项始终适用于通过聚合点创建的每个立方体。

工具的“具有数据的位置”显示主题的输出

趋势

趋势主题用于显示时空立方体中的值随时间增加或减少的位置。 使用针对每个位置选择的指定立方体变量值的 Mann-Kendall 统计数据计算这些趋势结果。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“趋势”显示主题的输出

热点和冷点趋势

热点和冷点趋势显示主题用于显示每个位置的 z 得分随时间增加或减少的位置。 使用针对每个位置选择的指定立方体变量值的 z 得分的 Mann-Kendall 统计数据计算这些趋势结果。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“热点和冷点趋势”显示主题的输出

新兴时空热点分析结果

使用新兴时空热点分析结果选项,可以重新创建并显示存储在每个位置的时空立方体中的新兴时空热点分析工具的结果。 这些结果可以确定立方体中每个位置的趋势,包括新增的、加强的或缩减的热点和冷点。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“新兴时空热点分析结果”显示主题的输出

本地异常值分析结果

使用局部异常值分析结果选项,可以重新创建并显示局部异常值分析工具的结果。 这些结果表示您的时空立方体中的重要聚类和异常值,然后根据随时间变化的结果对每个位置进行分类

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“局部异常值分析”显示主题的输出

局部异常值百分比

局部异常值百分比显示主题显示了每个位置随时间变化的异常值总数。 对于识别和调查与其邻域相比具有更多的异常值的位置,这将十分有用。

最近时间段内的局部异常值

最近时间段内的局部异常值选项用于显示最近被视为异常值的所有位置。

“在 3D 模式下显示时空立方体”工具的“最近时间段内的局部异常值”显示主题的输出

时间序列聚类结果

时间序列聚合结果选项将针对指定的立方体变量值重新创建并显示时间序列聚类工具的结果。 时间序列聚类工具可标识时空立方体中最为相似的位置,并将这些位置划分为不同的聚类,其中每个聚类的成员具有的时间序列特征均相似。 时间序列相似性可以通过多种方式进行聚类,例如跨时间的相似值或跨时间的相似周期性模式。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“时间序列聚类结果”显示主题的输出

无空间邻域的位置

对于最后一次分析运行,无空间邻域的位置选项将显示无空间邻域的所有位置,因此,这些位置将依赖于时态邻域进行分析。 由于它指示分析中比其邻域依赖更少信息的位置,因此这可能十分有用。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“无空间邻域的位置”显示主题的输出

估算的立方图格数量

估计条柱数选项的结果显示每个位置估计的条柱数。 应调查具有大量估计条柱的位置的分析结果,以确保分析结果可信任。

从分析中排除的位置

从分析中排除的位置选项用于显示不满足指定分析的估计要求的位置。

“在 2D 模式下显示时空立方体”工具的“从分析中排除的位置”显示主题的输出

时间序列变化点

时间序列变化点选项显示在每个位置检测到的变化点数。

每个位置的变化点数输出

输出要素包括显示原始时间序列的弹出图表,其中橙色圆圈表示变化点,绿色虚线表示分段平均值。

变化点的弹出图表

时间序列异常值结果

将显示指定立方体变量值的时间序列预测工具中的异常值选项参数的结果。 这些位置指示包含时空条柱的位置,这些时空条柱被视为所选立方体变量值和运行分析的时态异常值。 时间序列异常值可以是与时间序列中其他值的模式和趋势明显不同的值,或者可能指示数据输入错误。 在时间序列中,即使是某个位置存在很少的异常值也会降低预测的准确性和可靠性。 具有异常值的位置(尤其是在时间序列开始或结束时的异常值)可能会生成误导性的预测。 这些位置可帮助您确定每个位置的预测值的可靠性。

此选项还会输出一个条形图,用于显示每个时间步长的时态异常值。

条形图显示了时空立方体中每个时间步长的时态异常值

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