Daten zum Sauerstoffgehalt mithilfe von Diagrammen in Karten darstellen und untersuchen
Zunächst erkunden Sie die Eigenschaften und Merkmale Ihrer Daten mithilfe von Linien- und Histogrammdiagrammen. Die Erkundung der Daten ist ein wichtiger erster Schritt bei praktisch jedem Analyse-Workflow. Anschließend ermitteln Sie mithilfe dieser Diagramme, ob die Daten für einen Interpolations-Workflow geeignet sind. Wenn Sie ein Liniendiagramm verwenden, um zu erkennen, wie sich der Gehalt an gelöstem Sauerstoff im Laufe der Zeit verändert, können Sie für die Analyse geeignete Zeitfenster auswählen. Nach der Auswahl von Zeitfenstern können Sie mithilfe des Histogrammdiagramms die verschiedenen Gehalte an gelöstem Sauerstoff in der Bucht erkennen.
Das Projekt herunterladen und öffnen
In einem Ordner wird ein ArcGIS Pro-Paket bereitgestellt, das in den Flussmündungen von Chesapeake Bay gesammelte Daten zur Wasserqualität sowie verschiedene Daten-Layer enthält. Diese Daten werden vom Chesapeake Bay Program zur Verfügung gestellt.
- Laden Sie die Datei Chesapeake_WaterQuality.zip herunter.
- Suchen Sie die heruntergeladene Datei auf Ihrem Computer.
Hinweis:
Je nach Web-Browser wurden Sie möglicherweise vor dem Herunterladen aufgefordert, den Speicherort der Datei auszuwählen. In den meisten Browsern werden heruntergeladene Dateien standardmäßig im Ordner "Downloads" gespeichert.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei, und extrahieren Sie den Inhalt an einem geeigneten Speicherort auf Ihrem Computer, beispielsweise im Ordner "Dokumente".
- Öffnen Sie den entpackten Ordner, um den Inhalt anzuzeigen.
- Wenn Sie ArcGIS Pro auf Ihrem Computer installiert haben, doppelklicken Sie auf Chesapeake_WaterQuality.ppkx, um das Projekt zu öffnen.
Hinweis:
Wenn Sie über keinen Zugriff auf ArcGIS Pro oder über kein ArcGIS-Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Melden Sie sich mit Ihrem lizenzierten ArcGIS-Konto an, falls Sie dazu aufgefordert werden.
Das Projekt enthält eine Karte mit dem Namen Chesapeake Bay Dissolved O2, die eine topografische Grundkarte sowie die folgenden Daten-Layer enthält:
- Der Layer DissolvedO2 zeigt Orte, an denen gelöster Sauerstoff und zahlreiche andere Verbindungen seit 1984 kontrolliert wurden. Auf der Karte sind zwar nur 131 Punkte zu sehen, aber jeder Ort enthält Hunderte oder Tausende von historischen Messungen.
- Der Layer Bay stellt ein vereinfachtes Polygon der Buchtküste dar.
Hinweis:
Gelöster Sauerstoff wird in Milligramm pro Liter Wasser (mg/L) gemessen. Laut National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)[1] gilt ein Gehalt an gelöstem Sauerstoff von unter 5,0 mg/L als gesundheitsschädlich, und Orte, an denen der Gehalt dauerhaft unter 0,2 mg/L liegt, gelten als Todeszone, in der Fische und Pflanzen nicht überleben können.
- Aktivieren Sie im Bereich Inhalt für die Karte Chesapeake Bay Dissolved O2 den Layer Bay.
Hinweis:
Je nach Ihrer Standardkonfiguration von ArcGIS Pro wird der Bereich Inhalt möglicherweise nicht automatisch geöffnet. Klicken Sie bei Bedarf auf dem Menüband auf die Registerkarte Ansicht. Klicken Sie in der Gruppe Fenster auf Inhalt.
- Klicken Sie in der Gruppe Navigieren auf der Registerkarte Karte auf das Werkzeug Erkunden.
- Klicken Sie auf die Karte und schwenken Sie sie auf die nördliche Spitze der Chesapeake Bay.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Bay, um ihn auszuwählen. Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Feature-Layer. Klicken Sie in der Gruppe Vergleichen auf Ausblenden.
Wenn Sie auf die Karte zeigen, verändert sich der Mauszeiger.
- Klicken Sie auf die Karte, und ziehen Sie den Mauszeiger nach oben und unten oder von links nach rechts, um den Layer Bay auszublenden.
Hinweis:
Die Ausdehnung des Polygons des Layers Bay entspricht nicht exakt der darunter liegenden Grundkarte Topografisch. Der Layer Bay wurde aus der tatsächlichen Grenze der Chesapeake Bay vereinfacht und generalisiert. Durch die Generalisierung werden zukünftige Analysen beschleunigt.
- Klicken Sie auf der Registerkarte Karte auf Erkunden. Vergrößern Sie die Ansicht mithilfe des Mausrads, sodass wieder die gesamte Chesapeake Bay angezeigt wird.
Wenn Sie das Werkzeug Erkunden aktivieren, ist der Ausblendeffekt inaktiv und Sie können normal schwenken und zoomen.
- Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Bay, und aktivieren Sie den Layer DissolvedO2.
Hinweis:
Der Layer DissolvedO2 stammt aus einer aus der Datenbank Chesapeake Bay Program Water Quality Database (1984 – present) heruntergeladenen .csv-Datei. Diese Daten wurden geokodiert, projiziert und gefiltert, um zwischen Anfang 2014 und Ende 2015 erfasste Daten zu gelöstem Sauerstoff zu speichern.
- Verwenden Sie das Werkzeug Erkunden, um die Verteilung der Messungen von gelöstem Sauerstoff in der gesamten Chesapeake Bay zu visualisieren.
Tipp:
Über den Link Chesapeake Bay Program Water Quality Database (1984 – present) können Sie weitere über mehrere Jahre erfasste Nährstoffdaten herunterladen, die Sie in Eigenregie untersuchen können.
Ein Liniendiagramm erstellen
Nachdem Sie die Daten erkundet haben, erstellen Sie ein Liniendiagramm für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff. Bei einem Liniendiagramm handelt es sich um ein Diagramm, aus dem ersichtlich wird, wie sich ein Wert im Laufe der Zeit verändert. Ihr Liniendiagramm soll zeigen, wie sich der durchschnittliche Gehalt an gelöstem Sauerstoff während der Jahre 2014 und 2015 in der gesamten Bucht verändert hat.
Wenn Sie SampleDate als Variablenfeld Datum oder Zahl festlegen, geben Sie damit an, dass das Datum und die Uhrzeit, zu der DissolvedO2 jeweils gemessen wurde, auf der horizontalen X-Achse des Liniendiagramms abgetragen wird.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste klicken auf DissolvedO2, zeigen Sie auf Diagramm erstellen, und wählen Sie Liniendiagramm aus.
Die Bereiche Diagrammeigenschaften – Dissolved02 und Dissolved02 – Chart of DissolvedO2 werden angezeigt.
- Wählen Sie im Bereich Diagrammeigenschaften auf der Registerkarte Daten unter Datum oder Zahl den Eintrag SampleDate aus. Wählen Sie für Aggregation den Eintrag Mittelwert aus.
- Klicken Sie unter Numerische Felder auf Auswählen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen MeasureValue, und klicken Sie auf Übernehmen.
Im Diagramm wird nun der Durchschnittswert (Mittelwert) der Messungen von gelöstem Sauerstoff für die einzelnen Tage angezeigt.
Die im Feld MeasureValue gespeicherten Messungen von gelöstem Sauerstoff werden auf der vertikalen Y-Achse des Liniendiagramms abgetragen. Nun können Sie die Daten auf unterschiedliche Weise aggregieren. Da die SampleDate-Attribute als Datumsangaben gespeichert werden, lautet die Standardoption Anzahl. Bei dieser Methode wird die Anzahl von Tagen gezählt, an denen Beobachtungen aufgezeichnet wurden. MeasureValue wird als Zahl gespeichert, sodass unterschiedliche arithmetische Operationen durchgeführt werden können.
- Vergewissern Sie sich, dass im Abschnitt Zeiteinteilungsoptionen unter Intervallgröße die Option 5 Tage ausgewählt ist. Wählen Sie für Leere Abschnitte die Option Verbindungslinie aus.
Mit Verbindungslinie wird das Liniendiagramm besser lesbar, da die Linie auch dann verbunden wird, wenn Datumsangaben ohne Messungen vorhanden sind.
Der Titel des Diagramms und des Diagrammfensters wird aktualisiert und lautet nun Dissolved02 – Mean of MeasureValue over SampleDate. Damit werden die zum Generieren des Liniendiagramms verwendeten Variablen angegeben.
- Stellen Sie im Diagrammfenster den durchschnittlichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff über 12 bis 13 mg/L zwischen dem 1.4.2014 und dem 1.4.2015 visuell dar. Stellen Sie ferner die Sommertage dar, die einem durchschnittlichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff unter 5 bis 6 mg/L entsprechen.
Hinweis:
Ihr Diagramminhalt sieht aufgrund von Bildschirmauflösung und Diagramm-Größe möglicherweise anders aus als das Beispielbild, da diese beiden Faktoren bestimmen, welche Probentage und Messwerte entlang der horizontalen und vertikalen Achse dargestellt werden. Die Linienfarben in Ihrem Diagramm können ebenfalls abweichen, die Ergebnisse sind jedoch gleich.
Für gelösten Sauerstoff in der Chesapeake Bay gibt es einen klaren saisonalen Zyklus. Der Durchschnittswert für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff ist im Winter (mit Werten von bis zu 12 bis 13 mg/L) am höchsten und im Sommer (mit Werten von nur 5 bis 6 mg/L) am niedrigsten. Da Werte unter 5,0 mg/L als gesundheitsschädlich gelten, muss der Gehalt an gelöstem Sauerstoff zwischen Juni und September untersucht werden. Es ist jedoch ermutigend zu sehen, dass der Durchschnittswert für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff zu keinem Zeitpunkt 0,2 mg/L erreicht hat, ein Wert, bei dem für Pflanzen und Tiere im Meer kein Leben mehr möglich ist.
Das Liniendiagramm filtern
Sie haben zwar einen saisonalen Zyklus beim Gehalt an gelöstem Sauerstoff erkannt, betrachten nun jedoch einzelne Jahreszeiten genauer. Der allgemeine Trend der Daten steigt und fällt. Gleichzeitig zeigen sich unter den Beobachtungen zahlreiche Variationen. Verwenden Sie einen Task, um zwischen dem 15. Juni 2014 und dem 15. September 2014 in einer Tiefe von mehr als 5 Metern vorgenommene Messungen auszuwählen. Ein Task ist ein Satz von vorkonfigurierten Schritten, die Sie durch einen Workflow führen. Der Task für diese Auswahlabfrage ist in Ihrem Projekt enthalten.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Ansicht. Klicken Sie in der Gruppe Fenster auf den Bereich "Katalog".
- Blenden Sie im Bereich Katalog den Ordner Tasks ein, und doppelklicken Sie auf den Task Filter Samples for Summer 2014 and Summer 2015.
Der Bereich Tasks wird angezeigt.
- Doppelklicken Sie im Bereich Tasks auf Apply Summer 2014 Filter.
Der Task wird geöffnet. Dieser Task besteht aus einem Schritt, mit dem eine dreiteilige Abfrage zum Layer DissolvedO2 ausgeführt wird.
Tipp:
Sie können die Größe des Bereichs anpassen, indem Sie mit dem Mauszeiger auf die rechte Seite des Bereichs zeigen und den Bereich vergrößern, indem Sie an ihm ziehen.
Folgende Task-Parameter stehen zur Verfügung:
- Wählen Sie unter Eingabezeilen den Eintrag DissolvedO2 aus.
- Wählen Sie für Auswahltyp die Option Neue Auswahl aus.
Für den Ausdruck werden die folgenden SQL-Abfragen verwendet:
- TotalDepth ist größer als 5
- Und SampleDate liegt nach dem 15.6.2014 00:00:00
- Und SampleDate liegt vor dem 16.9.2014 00:00:00
Mit den Ausdrücken der Abfrage werden alle Proben ausgewählt, die zwischen dem 15. Juni 2014 und dem 15. September 2014 in einer Tiefe von mehr als 5 Metern entnommen wurden.
Tipp:
Informationen zum Erstellen eigener SQL-Abfrageausdrücke finden Sie unter Erstellen einer Abfrage im Abfrage-Manager.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Mit dem Task-Filter wählen Sie die Punkte im Sommer 2014 in Ihrem Liniendiagramm aus.
- Klicken Sie oben im Liniendiagramm auf die Schaltfläche Nach Auswahl filtern.
Das Diagramm wird aktualisiert und enthält nun nur die ausgewählten Punkte.
Im Jahr 2014 schwanken die Durchschnittswerte für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff in den Sommermonaten ohne klares Muster. Die saisonalen Trends, die im gesamten Dataset erkennbar waren, sind bei der Betrachtung einer einzelnen Jahreszeit nicht mehr zu sehen. Das ist gut, denn Trends können bei Interpolations-Workflows Probleme verursachen. Es scheint, als könnten saisonale Trends bei Verwendung der Messungen eines 3-Monats-Fensters ignoriert werden.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Fertig stellen, um die Ausführung des Tasks zu beenden. Schließen Sie den Bereich Tasks.
Ein gefiltertes Histogrammdiagramm erstellen
Im vorherigen Abschnitt haben Sie mithilfe eines Liniendiagramms herausgefunden, dass Sie Ihre Analyse auf die Sommermonate 2014 begrenzen sollten. Dies sind die Monate, in denen der Durchschnittswert für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff nahezu ein gesundheitsschädliches Maß erreicht. Im Liniendiagramm wurde der Durchschnittswert für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff jedoch nur für die gesamte Bucht angezeigt. Was wäre, wenn einige Bereiche der Bucht einen niedrigen Gehalt und andere einen hohen Gehalt aufweisen? Könnten sich hinter dem Durchschnittswert einige sehr niedrige Werte verbergen? Um diese Fragen zu beantworten, erstellen Sie ein Histogrammdiagramm für die ausgewählten Daten.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste klicken auf DissolvedO2, zeigen Sie auf Diagramm erstellen, und wählen Sie Histogramm aus.
- Nehmen Sie im Bereich Diagrammeigenschaften auf der Registerkarte Daten folgende Änderungen vor:
- Wählen Sie unter Variable als Nummer die Option MeasureValue aus.
- Geben Sie unter Abschnitte den Wert 64 ein.
Der Bereich DissolveO2 – Verteilung von MeasureValue wird aktualisiert und zeigt nun ein Histogramm für "DissolvedO2" für alle Stichproben an.
Die Beispiele aus Sommer 2014 sind weiterhin blau ausgewählt.
- Klicken Sie oben im Liniendiagramm auf die Schaltfläche Nach Auswahl filtern, um sie zu aktivieren.
Das Histogramm wird aktualisiert und zeigt nur noch die ausgewählten Stichproben für den Sommer 2014 an. Im Sommer 2014 lagen die meisten Datenmessungen in einem Bereich zwischen 3 mg/L und 9 mg/L gelöster Sauerstoff. Der Durchschnittswert (Mittelwert) während der drei Sommermonate lag bei 5,26 mg/L.
Die beiden Säulen ganz links im Histogramm sind erwähnenswert, da der Gehalt an gelöstem Sauerstoff weit unter dem Durchschnittswert liegt und bei einer großen Anzahl an Stichproben zu beobachten ist. Diese Werte untersuchen Sie als Nächstes.
- Bewegen Sie den Mauszeiger im Histogramm Distribution of MeasureValue über den ersten Datenabschnitt (die erste Säule) links, zwischen 150 und 200, um MeasureValue- und Count-Werte für den Datenabschnitt anzuzeigen.
Hinweis:
Die Messwerte können aufgrund des Rundens leicht abweichen.
Die Abschnitteigenschaften zeigen, dass bei 185 von insgesamt 4.086 Proben der Gehalt an gelöstem Sauerstoff zwischen 0 und 0,2 lag. Dies ist ein Hinweis auf eine Todeszone, und das Ergebnis sollte sehr besorgniserregend sein. Eine Todeszone liegt jedoch nur dann vor, wenn der Gehalt an gelöstem Sauerstoff für längere Zeiträume anhaltend niedrig ist. Ob der Gehalt an gelöstem Sauerstoff an diesen Orten anhaltend niedrig ist, wird im nächsten Modul untersucht.
- Schließen Sie die Bereiche Diagramm und den Bereich Diagrammeigenschaften.
Wenn Sie die Diagramme schließen, werden sie nicht aus dem Projekt gelöscht.
- Klicken Sie auf der Symbolleiste für den Schnellzugriff auf die Schaltfläche Projekt speichern. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Ja, um eine aktuellere Version von ArcGIS Pro zu speichern.
Sie haben Ihre Daten anhand eines Liniendiagramms und eines Histogramms erkundet, wozu Sie einen Auswahlfilter angewendet haben. Das Liniendiagramm hat für die Verteilung von gelöstem Sauerstoff ein ausgeprägtes saisonales Muster ergeben, wobei die niedrigsten Werte in den Sommermonaten zu verzeichnen sind. Im Sommer 2014 lag der Durchschnittswert für gelösten Sauerstoff in der Bucht nahe dem gesundheitsschädlichen Wert von 5 mg/L.
Im Histogramm wurde deutlich, dass einzelne Punkte einen Wert aufweisen, der auf eine Todeszone hindeutet, sofern der Gehalt an gelöstem Sauerstoff für längere Zeiträume sehr niedrig bleibt. Nun geht es darum zu ermitteln, ob es in der Bucht Bereiche gibt, in denen der Gehalt an gelöstem Sauerstoff anhaltend niedrig ist.
Interpolation durchführen und Ergebnisse vergleichen
Die Genauigkeit eines Interpolationsmodells wird dadurch definiert, wie exakt der vorhergesagte Wert an einem Ort mit dem tatsächlichen Wert an diesem Ort übereinstimmt. Diese Definition der Genauigkeit stellt jedoch scheinbar einen Widerspruch dar. Wenn Sie nur den gelösten Sauerstoff an bestimmten Orten gemessen haben, wie können Sie dann beurteilen, wie gut die Vorhersage des Interpolationsmodells für neue Orte ist? Wenn Sie die tatsächlichen Werte an den neuen Orten nicht kennen, welche Basis haben Sie dann für die Genauigkeit der Vorhersage? Hierbei scheint es sich um einen unüberwindbaren Widerspruch zu handeln. Aber es gibt eine allgemein akzeptierte Auflösung dieses Widerspruchs und zwar die Kreuzvalidierung, auch Vergleichsprüfung oder Cross Validation genannt.
Bei der Kreuzvalidierung handelt es sich um die statistische Methode "Leave-one-out". Dabei wird die Genauigkeit eines Modells bewertet, indem nach und nach jeder gemessene Punkt aus dem Dataset entfernt wird und die restlichen Punkte für die Vorhersage eines Wertes an der Position des entfernten Punktes verwendet werden. Bei einem zuverlässigen Interpolationsmodell lässt sich der tatsächliche (gemessene) Wert des ausgeblendeten Punktes aufgrund der restlichen Punkte genau vorhersagen. Der vorhergesagte Wert kann mit dem tatsächlich gemessenen Wert verglichen werden, und es ist eine Beurteilung möglich, wie genau der Wert ist. Die Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert und dem vorhergesagten Wert für einen bestimmten Punkt wird als Kreuzvalidierungsfehler bezeichnet. Nachdem Sie für alle gemessenen Punkte eine Kreuzvalidierung durchgeführt haben, können Sie verschiedene numerische und grafische Diagnosen generieren und so die Genauigkeit Ihres Modells insgesamt bewerten. Kreuzvalidierungsdiagnosen werden interpretiert, indem der durchschnittliche Gehalt an gelöstem Sauerstoff im Sommer 2014 interpoliert und das Ergebnis mit dem vom Sommer 2015 verglichen wird.
Daten mit einem Assistenten interpolieren
Als Nächstes verwenden Sie die bekannten O2-Messwerte, um für die Orte, an denen keine Messungen erfasst wurden, den Sauerstoffgehalt zu interpolieren. Durch die Interpolation entsteht eine Oberfläche, die Sie zur Kartenerstellung oder für weitere Analysen verwenden können. Sie verwenden die Features im Layer Bay als Barrieren, um die Interpolation auf die Chesapeake Bay zu isolieren.
Für die Interpolation der Daten aus dem Sommer 2014 verwenden Sie den Geostatistical Wizard. Dabei handelt es sich um eine dynamische Reihe von Seiten, die dazu dienen, Sie durch den Vorgang zum Konstruieren eines Interpolationsmodells und zum Auswerten seiner Performance zu führen.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Workflows auf Geostatistical Wizard.
Der Geostatistical Wizard wird angezeigt.
- Wählen Sie auf der ersten Seite des Geostatistical Wizard unter Interpolation mit Barrieren die Option Kernel-Interpolation aus.
- Bestätigen Sie, dass unter Dataset für Quellen-Dataset die Option DissolvedO2 ausgewählt ist, und wählen Sie für Datenfeld die Option MeasureValue aus. Wählen Sie unter Barrieren-Features die Option Bay aus.
- Klicken Sie auf Weiter.
Die Seite Daten werden geladen wird angezeigt.
- Wählen Sie auf der Seite Daten werden geladen für Dataset die Option Mittelwert verwenden aus.
- Klicken Sie auf Weiter.
Die Seite Kernel-Interpolation wird angezeigt.
Der Parameter Bandbreite ist wichtig, aber Sie haben keinen Wert eingegeben. Mit Bandbreite wird der Radius der Suchkreise auf der Vorschauoberfläche festgelegt. Bei diesen Daten wird die Bandbreite in Meter gemessen. Basierend auf einer einfachen Optimierung wird von der Software ein Standardwert bereitgestellt. Sie können das Feld leer lassen und den Wert auf Basis Ihrer Daten von ArcGIS Pro berechnen lassen.
Die Werte unter Ergebnis identifizieren beziehen sich auf die aktuelle Position, die durch das Fadenkreuz angezeigt wird. Sie können auch auf andere Positionen klicken, um deren Werte anzuzeigen.
Hinweis:
Da es im Layer DissolvedO2 eine Auswahl gibt, werden für die Interpolationsberechnungen nur die ausgewählten Features verwendet.
- Klicken Sie auf Weiter.
Die Seite Kreuzvalidierung wird angezeigt.
Später in diesem Lernprogramm erkunden Sie die Kreuzvalidierung näher.
- Klicken Sie auf Fertig stellen. Klicken Sie im Fenster Methodenbericht auf OK.
Der Ausgabe-Layer wird auf der Karte angezeigt.
Bei dem Layer Kernel Interpolation handelt es sich um einen benutzerdefinierten Layer, der nur mit der Erweiterung "ArcGIS Geostatistical Analyst" verwendet wird. Er wurde für eine schnelle Visualisierung und Berechnung optimiert und kann in ein Raster- oder Feature-Layer exportiert werden.
Auf der Karte sind die höchsten Durchschnittswerte für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff rot und orangefarben dargestellt. Die meisten dieser hohen Werte befinden sich im südlichen Abschnitt der Bucht in Atlantiknähe und an den Buchtspitzen. Die niedrigsten Werte (blau und grün gekennzeichnet) befinden sich im mittleren und oberen Teil der Bucht.
- Speichern Sie das Projekt.
Sie haben den Geostatistical Wizard aus der Erweiterung "ArcGIS Geostatistical Analyst" verwendet, um den durchschnittlichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff in der Chesapeake Bay im Sommer 2014 zu interpolieren. Die interpolierte Karte lässt den Schluss zu, dass einige Bereiche der Chesapeake Bay im Sommer 2014 Werte unter der unbedenklichen Marke für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff aufwiesen. Es gab jedoch keinen Hinweis auf bleibende Todeszonen, in denen Fische und Pflanzen nicht überleben könnten.
Die Ergebnisse der Kreuzvalidierung erkunden
Als Nächstes werden Sie das Fenster Kreuzvalidierung des erstellten Layers näher betrachten und die verschiedenen Elemente interpretieren.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Kernel Interpolation, und wählen Sie Kreuzvalidierung aus.
Hinweis:
"Kreuzvalidierung" ist eine Eigenschaft eines geostatistischen Layers, die für keinen anderen Layer-Typ unterstützt wird.
Das Fenster Kreuzvalidierung für den Layer Kernel Interpolation wird geöffnet.
Hinweis:
Informationen über die verschiedenen Registerkarten und Statistiken im Fenster Kreuzvalidierung finden Sie unter Verwenden der Kreuzvalidierung zur Bewertung von Interpolationsergebnissen.
- Klicken Sie auf der rechten Seite des Fensters Kreuzvalidierung auf die Registerkarte Tabelle.
Die Tabelle enthält Kreuzvalidierungsergebnisse für alle gemessenen Punkte.
- Passen Sie ggf. die Größe des Fensters an, um die Spalte Fehler anzuzeigen.
Für jeden Punkt wird sowohl der Wert Gemessen des Punktes als auch der Wert Vorhergesagt aus der Kreuzvalidierung beibehalten. Der Wert für Fehler wird berechnet, indem der gemessene Wert (Gemessen) vom vorhergesagten Wert (Vorhergesagt) subtrahiert wird. Wenn der Wert für Fehler größer als 0 ist, bedeutet das, dass die Vorhersage aus der Kreuzvalidierung größer war als der tatsächliche Wert. Wenn der Wert für Fehler kleiner als 0 ist, war die Vorhersage kleiner als der tatsächliche Wert.
- Klicken Sie auf den Spaltentitel Fehler, um die Werte aufsteigend zu sortieren.
In der umsortierten Spalte Fehler beträgt der niedrigste Wert für den Kreuzvalidierungsfehler -2,76. Das bedeutet, dass mit der Kreuzvalidierung für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff an diesem Ort ein Wert vorhergesagt wurde, der 2,76 mg/L unter dem tatsächlichen Wert liegt.
- Klicken Sie auf den Spaltentitel Fehler, um die Werte absteigend zu sortieren.
Der höchste Wert für den Kreuzvalidierungsfehler beträgt 3,03. Das bedeutet, dass mit der Kreuzvalidierung für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff ein Wert vorhergesagt wurde, der 3,03 mg/L über dem für diesen Punkt gemessenen Wert liegt.
- Klicken Sie in die erste Zeile, um den Punkt mit dem höchsten Wert für den Kreuzvalidierungsfehler auszuwählen.
Durch die Auswahl des Datensatzes in der Tabelle wird der zugehörige Punkt im Diagramm links hervorgehoben. Bei diesem Datensatz befindet sich der Punkt auf der X-Achse des Diagramms.
Dieses Diagramm zeigt einen Scatterplot der vorhergesagten Werte im Vergleich zu den gemessenen Werten für jeden Punkt zusammen mit einer blauen Regressionslinie für die Punkte an. Im Idealfall liegen die vorhergesagten Werte nahe bei den gemessenen Werten. Die Regressionslinie sollte somit in einem 45-Grad-Winkel verlaufen. Die graue Bezugslinie wird im Fenster angezeigt, damit bewertet werden kann, wie genau die Regressionslinie diesem Idealwinkel von 45 Grad entspricht. Für diesen Punkt verläuft die blaue Regressionslinie im Vergleich zur grauen Bezugslinie etwas flacher. Zudem gibt es bei den Punkten um die Linien eine große Variabilität. Die Differenz scheint jedoch nicht schwerwiegend zu sein. Wenn die blaue Linie nahezu flach oder vertikal wäre, wäre das ein Hinweis auf schwerwiegende Probleme, die nicht akzeptiert werden dürften.
- Klicken Sie in dem Teil des Fensters mit der grafischen Diagnose auf die Registerkarte Fehler.
Auf der Registerkarte Fehler wird ein Scatterplot der gemessenen Werte im Vergleich zu den Kreuzvalidierungsfehlern angezeigt. Mit diesem Diagramm wird ermittelt, ob die Kreuzvalidierungsfehler von den gemessenen Werten unabhängig sind.
Es ist wichtig, dass die Fehler von den gemessenen Werten unabhängig sind, da Sie für den niedrigen, mittleren und hohen Gehalt an gelöstem Sauerstoff gleich präzise Vorhersagen treffen möchten. Die Unabhängigkeit der Fehler von gemessenen Werten wird durch eine flache Regressionslinie angegeben. In Ihrem Diagramm verläuft die Regressionslinie abfallen. Das ist ein Hinweis darauf, dass für die höchsten gemessenen Werte zu niedrige Vorhersagen und für die niedrigsten gemessenen Werte zu hohe Vorhersagen getroffen wurden.
Dieses gängige Phänomen wird als Glättung bezeichnet. Der Grad der Glättung in Ihrem Diagramm ist typisch. Beachten Sie jedoch, dass diese Glättung bedeutet, dass das Modell fälschlicherweise einen unbedenklichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff an Orten vorhersagen kann, an denen tatsächlich ein gesundheitsschädlicher oder gefährlicher Gehalt erreicht wurde. Das soll Sie nicht davon abhalten, Ihre Analyse fortzusetzen. Beim Zusammenstellen Ihrer Untersuchungsergebnisse sollten Sie jedoch auf diesen Umstand hinweisen.
- Klicken Sie im Fenster Kreuzvalidierung in dem Teil mit der numerischen Diagnose auf die Registerkarte Zusammenfassung.
Auf der Registerkarte Zusammenfassung werden Summenstatistiken für die Informationen auf der Registerkarte Tabelle angezeigt. Zudem bietet die Registerkarte eine einfache und nützliche Möglichkeit für den Zugriff auf Kreuzvalidierungsergebnisse.
Root-Mean-Square ist die wichtigste Statistik für die Beurteilung der Genauigkeit eines Modells. Ihr Wert ist immer größer als Null. Je näher er jedoch bei Null liegt, umso näher liegen die Kreuzvalidierungsvorhersagen im Durchschnitt bei den gemessenen Werten. Ihr Root-Mean-Square-Wert in Höhe von 1,12 gibt an, dass die Kreuzvalidierungsfehler im Durchschnitt um etwas mehr als 1 mg/L gelöster Sauerstoff von den tatsächlichen Werten abwichen. Alle anderen statistischen Daten liefern nützliche Informationen über das Modell. Aber nur der Root-Mean-Square-Wert gibt die Genauigkeit der Vorhersagen direkt an.
Die andere Summenstatistik, die wir näher betrachten möchten, ist der Mittelwert. Hierbei handelt es sich um den Durchschnitt (Mittelwert) der Kreuzvalidierungsfehler. Anhand dieses Wertes kann ermittelt werden, ob das Modell dazu neigt, zu hohe oder zu niedrige Werte vorherzusagen (dies wird als Verzerrung bezeichnet). Bei einem unverzerrten Modell geht dieser Wert gegen null. Ist dieser Wert deutlich größer als Null, bedeutet das, dass das Modell systematisch zu hohe Werte vorhersagt. Ist dieser Wert deutlich kleiner als Null, bedeutet das entsprechend, dass das Modell systematisch zu niedrige Werte vorhersagt. Der Wert in Höhe von 0,045 deutet auf ein verzerrungsarmes Modell hin. Im Durchschnitt trifft es Vorhersagen, die etwa 0,045 mg/L zu hoch sind. Das ist jedoch ein sehr geringer Betrag. Angesichts eines so kleinen Mittelwertes können Sie sicher davon ausgehen, dass Ihr Modell unverzerrt ist.
- Schließen Sie das Fenster Kreuzvalidierung.
Diagramme für 2015 anzeigen
Als Nächstes wählen Sie die im Sommer 2015 durchgeführten Messungen des Gehalts an gelöstem Sauerstoff aus. Untersuchen Sie die Daten mit Diagrammen.
- Öffnen Sie ggf. den Task Filter Samples for Summer 2014 and Summer 2015.
Tipp:
Wählen Sie auf dem Menüband Ansicht aus, und klicken Sie dann auf Bereich "Katalog". Blenden Sie den Ordner Tasks ein.
- Doppelklicken Sie auf Apply Summer 2015 Filter.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Die Messungen, die zwischen dem 15. Juni 2015 und dem 15. September 2015 in Tiefen über 5 Meter vorgenommen wurden, werden ausgewählt.
- Klicken Sie auf Fertig stellen, und schließen Sie den Bereich Tasks.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt auf die Schaltfläche Nach Darstellungsreihenfolge auflisten.
Sie sehen auch die zuvor erstellten Diagramme im Bereich Inhalt aufgelistet. Diagramme werden als Layer-Eigenschaftstyp gespeichert, den Sie zusammen mit der Layer-Liste im Bereich Inhalt der Karte verwalten.
- Doppelklicken Sie auf Verteilung von MeasureValue, um das Histogramm erneut zu öffnen. Vergewissern Sie sich, dass die Schaltfläche Nach Auswahl filtern aktiviert ist, sodass nur ausgewählte Stichproben für den Sommer 2015 angezeigt werden.
- Aktivieren Sie im Bereich Diagrammeigenschaften unter Statistik die Optionen Medianwert und Std. Abw.
Das Histogramm wird entsprechend aktualisiert.
Dieses Histogramm ähnelt dem Histogramm für den Sommer 2014. Die meisten Messungen des Gehalts an gelöstem Sauerstoff liegen zwischen 3 mg/L und 9 mg/L. Ferner befindet sich auf der linken Seite ein langer Balken, der einen Gehalt nahe dem gefährlichen Wert von 0,2 mg/L angibt.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf Mittelwert von MeasureValue über SampleDate, um das Liniendiagramm erneut zu öffnen.
- Ändern Sie im Bereich Diagrammeigenschaften für Zeiteinteilungsoptionen die Intervallgröße in 5 Tage.
- Klicken Sie ggf. auf die Schaltfläche Nach Auswahl filtern, um nur ausgewählte Stichproben für den Sommer 2015 anzuzeigen.
Das Liniendiagramm ähnelt ebenfalls dem Histogramm für den Sommer 2014. Der Gesamtdurchschnitt für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff für Chesapeake Bay weist Schwankungen ohne klares Muster auf. Das bedeutet, dass Sie die Werte an jedem Ort während dieses Zeitraums sicher mitteln können.
- Schließen Sie den Bereich Diagrammeigenschaften und die beiden Diagramme.
Daten mit einem Werkzeug interpolieren
Den Geostatistical Wizard haben Sie bereits verwendet, um die Messungen vom Sommer 2014 zu interpolieren. Die meisten Interpolationsmethoden, die im Geostatistical Wizard verfügbar sind, sind auch als Geoverarbeitungswerkzeuge verfügbar. Als Nächstes interpolieren Sie den durchschnittlichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff im Sommer 2015 mit dem Geoverarbeitungswerkzeug Kernel Interpolation With Barriers.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Geoverarbeitung auf Werkzeuge.
Daraufhin wird der Bereich Geoverarbeitung angezeigt.
- Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Kernel.
Die Suche gibt verschiedene mögliche Geoverarbeitungswerkzeuge zurück, die den Suchbegriff enthalten.
- Klicken Sie auf Kernelinterpolation mit Barrieren.
Das Geoverarbeitungswerkzeug Kernelinterpolation mit Barrieren wird im Bereich Geoverarbeitung geöffnet.
- Wählen Sie für Eingabe-Features die Option DissolvedO2 aus.
Dieser Parameter gibt an, dass der Layer DissolvedO2 die Punkte enthält, die Sie interpolieren möchten.
- Wählen Sie für Z-Wert-Feld die Option MeasureValue aus.
Dieser Parameter gibt an, dass das Feld MeasureValue die Messungen für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff enthält.
- Geben Sie für Geostatistischer Ausgabe-Layer den Text Summer 2015 ein.
Dieser Parameter gibt den Namen des resultierenden geostatistischen Layers an.
- Wählen Sie für Eingabe-Raster mit absoluten Barrieren die Option Bay aus.
Dieser Parameter gibt an, dass der Layer Bay bei der Interpolation als Barriere verwendet wird. Dadurch ist es möglich, dass das Werkzeug Wasserentfernungen verwendet.
- Übernehmen Sie die restlichen Standardwerte.
Wenn Sie für den Parameter Bandbreite keinen Wert angeben, ermittelt das Werkzeug den Wert der Bandbreite, der aus dem kleinsten möglichen Root-Mean-Square-Kreuzvalidierungsfehler resultiert. Auf dieselbe Weise hat der Geostatistical Wizard die optimale Bandbreite ermittelt.
Hinweis:
Das Werkzeug Kernel Interpolation With Barriers bildet standardmäßig aus allen lagegleichen Punkten den Durchschnitt, sodass dies im Geoverarbeitungswerkzeug nicht explizit angegeben werden muss. Die anderen Aggregationsmethoden für lagegleiche Punkte finden Sie auf der Registerkarte Umgebungen des Werkzeugs.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt. Ein Layer mit dem Namen Summer 2015 wird der Karte Chesapeake Bay Dissolved O2 hinzugefügt. Dieser Layer stellt den vorhergesagten Durchschnitt für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff in der Chesapeake Bay im Sommer 2015 dar.
- Schließen Sie alle Übersichtsfenster im Zusammenhang mit der Ausführung des Werkzeugs. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer DissolvedO2.
- Aktivieren und deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Summer 2015, und vergleichen Sie ihn mit dem Layer Kernel Interpolation mit den Daten vom Sommer 2014.
Wie im Sommer 2014 befindet sich der höchsten Mittelwert für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff auch im Sommer 2015 an den Buchtspitzen und in Atlantiknähe im südlichen Teil der Bucht. Der niedrigste Gehalt an gelöstem Sauerstoff findet sich wieder im mittleren und oberen Teil der Bucht.
Layer mit Kreuzvalidierung vergleichen
Als Nächstes rufen Sie das Fenster Kreuzvalidierung für den im vorherigen Abschnitt erstellten Layer auf und vergleichen die Zahlen und Diagramme mit der Karte für den Sommer 2014.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Kernel Interpolation.
Das Fenster Layer-Eigenschaften wird angezeigt.
- Löschen Sie auf der Registerkarte Allgemein für Name den Eintrag Kernel Interpolation, und geben Sie Summer 2014 ein.
Wenn Sie den Layer in Summer 2014 umbenennen, können Sie die Ergebnisse für 2014 und 2015 leichter voneinander unterscheiden und miteinander vergleichen.
- Klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Summer 2014, und wählen Sie Kreuzvalidierung aus.
Das Fenster Kreuzvalidierung für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff für den Sommer 2014 wird angezeigt.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Summer 2015, und wählen Sie Kreuzvalidierung aus.
Das Fenster Kreuzvalidierung für den Gehalt an gelöstem Sauerstoff für den Sommer 2015 wird angezeigt.
- Vergleichen Sie die Root-Mean-Square-Werte und den Mittelwert für den Sommer 2014 und 2015 miteinander.
Zusammenfassung Sommer 2014 Sommer 2015 Count
78
85
Root-Mean-Square
1,117
1,002
Mittelwert
0,036
0,021
Der Root-Mean-Square-Wert ist von 1,117 im Sommer 2014 auf 1,002 im Sommer 2015 zurückgegangen. Das deutet darauf hin, dass die Vorhersagen aus der Kreuzvalidierung im Sommer 2015 etwa 10 Prozent genauer waren als im Sommer 2014. Grund dafür ist wohl der Umstand, dass im Sommer 2015 etwa 10 Prozent mehr Daten vorlagen (85 Punkte, statt 78 Punkte), wie durch den Wert Anzahl angegeben.
Der Mittelwert ist von 0,036 im Sommer 2014 auf 0,021 im Sommer 2015 zurückgegangen. Dieser Wert sollte möglichst nahe Null gehen. Somit weist der Sommer 2015 eine geringfügig geringere Verzerrung auf als der Sommer 2014 (wobei beide Sommer nur eine geringfügige Verzerrung aufweisen).
- Klicken Sie in der grafischen Diagnose sowohl für den Summer 2014 als auch für den Summer 2015 auf die Registerkarte Vorhergesagt.
- Vergleichen Sie die Diagramme auf der Registerkarte Vorhergesagt. Positionieren Sie die Fenster für Summer 2014 und Summer 2015 zum Vergleich nebeneinander.
Die blaue Regressionslinie für den Summer 2015 (rechts) verläuft im Vergleich zur Regressionslinie für den Summer 2014 (links) näher an der grauen Bezugslinie.
- Klicken Sie in der grafischen Diagnose sowohl für den Summer 2014 als auch für den Summer 2015 auf die Registerkarte Fehler.
Die Diagramme auf der Registerkarte Fehler für den Summer 2014 und Summer 2015 sind nahezu identisch. Sie erinnern sich vielleicht noch, dass die blaue Regressionslinie im Idealfall flach verläuft. Eine Regressionslinie, die wie im Summer 2014 und Summer 2015 abfällt, gibt an, dass das Modell die Daten glättet und für große Werte einen zu kleinen Wert vorhersagt und für kleine Werte einen zu großen Wert vorhersagt.
- Vergleichen Sie die Neigung der Regressionsfunktion links unten in den Diagrammen.
Regressionsfunktion Sommer 2014 Regressionsfunktion Sommer 2015 -0,668
-0,581
Die Regressionsfunktion zeigt, dass die Neigung der blauen Regressionslinie für den Summer 2014 im Vergleich zum Summer 2015 einen geringfügig größeren negativen Wert aufweist (-0,668 bzw. -0,581). Das bedeutet, dass die Daten im Vergleich zum Summer 2015 für den Summer 2014 geringfügig stärker geglättet werden.
Somit können Sie folgenden Schluss ziehen: Es ist etwas weniger wahrscheinlich, dass mit der Interpolation für den Summer 2015 im Vergleich zur Interpolation für den Summer 2014 fälschlicherweise ein unbedenklicher Gehalt an gelöstem Sauerstoff an Orten vorhergesagt wird, an denen tatsächlich ein gesundheitsschädlicher oder gefährlicher Gehalt erreicht wurde. Es zeigt sich jedoch für keines der beiden Jahre ein gravierendes Maß an Glättung.
- Schließen Sie die beiden Fenster für Kreuzvalidierung.
- Speichern Sie das Projekt.
Sie haben die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Interpolationsmodells mithilfe der Kreuzvalidierung bewertet und verglichen. Nachdem Sie die Kreuzvalidierungstabelle, Summenstatistik und Diagramme kennengelernt haben, sind Sie nun in der Lage, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Interpolationsmodells zu quantifizieren. Dank dieser Kenntnisse können Sie auch wichtige Angaben zu den Grenzen Ihrer Modelle machen. Es ist wichtig anzugeben, dass Ihre Modelle die Daten glätten, da dadurch möglicherweise ein gefährlicher Gehalt an gelöstem Sauerstoff in Chesapeake Bay verborgen bleiben.
Nach Abschluss der statistischen Komponenten der Analyse möchten Sie diese Informationen möglicherweise so präsentieren, dass sie von Kollegen und Entscheidungsträgern mühelos verstanden werden können. Auch die beste Analyse hat keinen Wert, wenn die richtigen Personen nicht auf sie aufmerksam werden oder nicht in der Lage sind, sie schnell zu verstehen.
Sie können beispielsweise die geostatistischen Layer in Raster exportieren und einen aussagekräftigen Farbverlauf anwenden. Anschließend können Sie einzelne Karten einem Layout hinzufügen, um aus Ihren Ergebnissen ein Poster zu erstellen. Sie könnten eine Visualisierung ähnlich wie auf diesem Poster erstellen. Weiterführende Informationen zum Erstellen von Layouts finden Sie in der Lernprogramm-Reihe Ein Layout in ArcGIS Pro entwerfen.
In diesem Lernprogramm haben Sie die Erweiterung "ArcGIS Geostatistical Analyst" verwendet. Sie haben den Geostatistical Wizard und das Geoverarbeitungswerkzeug Kernelinterpolation mit Barrieren verwendet, um den durchschnittlichen Gehalt an gelöstem Sauerstoff in der Chesapeake Bay im Sommer 2014 und im Sommer 2015 zu analysieren. Mithilfe der Interpolation haben Sie geostatistische Layer erstellt, mit denen sich der durchschnittliche Gehalt an gelöstem Sauerstoff in der gesamten Bucht vorhersagen lässt. Anschließend haben Sie die Ergebnisse eine Kreuzvalidierung durchgeführt, um die Genauigkeit der Interpolation zu quantifizieren.
Nach Ihren Ergebnissen für die Chesapeake Bay war der durchschnittliche Gehalt nie nahe dem gefährlichen Wert von 0,2 mg/L. Einige Einzelmessungen lagen jedoch nahe oder unter dieser kritischen niedrigen Marke. Es müssen zwar Anstrengungen unternommen werden, um den Gehalt an gelöstem Sauerstoff in der Chesapeake Bay auf einen Wert über der unbedenklichen Marke von 5,0 mg/L zu bringen. Ihre Analyse liefert jedoch die wissenschaftlich und statistisch vertretbare Schlussfolgerung, dass auch in den schlimmsten Abschnitten der Sommermonate der Gehalt an gelöstem Sauerstoff für die Aufrechterhaltung eines gedeihenden Meeresökosystems ausreichend war.
Todeszonen stellen weltweit ein Problem dar. Ähnliche Prozesse zur Interpolation des Gehalts an gelöstem Sauerstoff können für Orte wie den Golf von Mexiko, den Ärmelkanal und das Ostchinesische Meer verwendet werden. Bei fast allen Interpolations-Workflows werden Daten mit Diagrammen erkundet und interpoliert, und die Genauigkeit der Ergebnisse wird mittels Kreuzvalidierung bewertet. Wir empfehlen Ihnen, Daten aus anderen Quellen und für andere Jahre aus der Chesapeake Bay Program Water Quality Database (1984 – present) herunterzuladen und die Schritte mit diesen neuen oder aktualisierten Daten zu wiederholen.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.
