Preparar datos de contaminación multidimensionales
Primero, explorará un dataset de mosaico de datos de contaminación. Utilizará el mosaico para crear una capa multidimensional y un cubo de espacio-tiempo. Las estructuras de datos de capa multidimensional y cubo de espacio-tiempo son diferentes formas de representar datos temporales y son formatos compatibles con muchas herramientas de análisis distintas.
Descargar y explorar los datos
Empezará explorando datos ráster globales que miden niveles de contaminación por partículas finas. Se trata de partículas de contaminación del aire con un diámetro de 2,5 micrones o menos, conocidas como PM 2,5. Obtendrá más información sobre las partículas finas y otra contaminación del aire exterior en el sitio web de la Organización Mundial de la Salud.
- Descargue el paquete de proyecto InvestigatePollutionPatterns.
- Busque el archivo descargado InvestigatePollutionPatterns.ppkx en su equipo. Haga doble clic en el archivo para abrirlo en ArcGIS Pro. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta de ArcGIS.
Nota:
Si no tiene acceso a ArcGIS Pro o una cuenta de organización de ArcGIS, consulte las opciones de acceso a software.
El proyecto tiene tres mapas (Part 1, Part 2, Part 3.1) y una escena local (Part 3.2). El mapa Part 1 está activo.
- Si es necesario, aléjese hasta que vea el mundo entero.
El mapa se dibuja con el sistema de coordenadas proyectadas Equal Earth. Este sistema de coordenadas es adecuado para un análisis global porque no distorsiona el área.
- En el panel Contenido, active la casilla situada junto a PM25 para activar la visibilidad de la capa.
PM25 es un mosaico multidimensional. Multidimensional hace referencia a datos capturados en varios tiempos, profundidades o alturas. En este caso, la dimensión adicional es el tiempo. Un dataset de mosaico de ArcGIS Pro se compone de tres partes: límite, huella e imagen.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Huella y seleccione Tabla de atributos.
La tabla de atributos aparece debajo del mapa. Contiene 19 filas.
El mosaico hace referencia a 19 archivos ráster .tif. Las filas de esta tabla representan las huellas de los 19 rásteres, con fechas de 1998 a 2016. Los 19 rásteres se apilan uno sobre el otro en el mosaico PM25. Cada ráster registra el nivel medio de contaminación por partículas finas (PM 2,5) en un año.
- Desplácese a la derecha de la tabla y verifique que cada huella de ráster contenga datos en los campos Hora estándar, Dimensiones y Variable. Los valores de Hora estándar deberían incrementarse en un año en cada fila, empezando el 1/1/1998 y finalizando el 1/1/2016.
Nota:
Estos tres campos se crearon con la herramienta Crear información multidimensional. Muchas de las herramientas multidimensionales de ArcGIS Pro requieren estos campos específicos, de modo que esta herramienta los crea basándose en campos existentes (Var y Date) con los nombres y tipos de campos correctos.
- Cierre la tabla de atributos.
- En el panel Contenido, haga clic en la capa Imagen para seleccionarla.
En la cinta, aparecen las pestañas contextuales de la capa.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Capa de imágenes. Haga clic y expanda el botón Tipo de extensión y elija Desviación estándar.
El tipo de extensión cambia el modo en que se simbolizan los datos ráster. El efecto de los valores atípicos de la visualización se reduce y ahora puede ver áreas del mundo con niveles más altos (blanco) y más bajos (negro) de contaminación por PM 2,5.
Crear una capa ráster multidimensional
A continuación, utilizará el dataset de mosaico para crear una capa ráster multidimensional (en formato CRF). Se trata de una capa con la función de tiempo habilitada que tiene propiedades similares a las del mosaico multidimensional a partir del que se crea, pero todos los datos se encuentran en una sola capa ráster. Se puede utilizar como entrada una capa ráster multidimensional con muchas herramientas de geoprocesamiento y gráficos de ArcGIS Pro, por lo que crear esta capa ofrece más posibilidades analíticas. Como ejemplo, explorará los periodos de tiempo de la capa ráster multidimensional con el control deslizante de tiempo.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Análisis. En el grupo Geoprocesamiento, haga clic en Herramientas.
- En el panel Geoprocesamiento, en la barra de búsqueda, escriba copiar ráster. En los resultados de búsqueda, haga clic en la herramienta Copiar ráster para abrirla.
- En Ráster de entrada, elija PM25.
- Para Dataset ráster de salida, haga clic en el botón Examinar.
- Vaya a una carpeta donde desee guardar el nuevo ráster (por ejemplo, C:). Para Nombre, escriba PM25.crf y haga clic en Guardar.
- En Valor NoData, escriba 0.
- Asegúrese de que Procesar como multidimensional esté activado.
- Haga clic en Ejecutar.
La nueva capa PM25.crf se agrega al mapa. Tiene un aspecto similar al mosaico PM25.
- En el panel Contenido, desactive la capa de mosaico PM25.
Ahora tiene 19 años de datos en una sola capa ráster con la función de tiempo habilitada, en lugar de un mosaico de 19 capas ráster. Utilizará el control deslizante de tiempo para animar la capa PM25.crf.
- Si es necesario, haga clic en PM25.crf en el panel Contenido para seleccionar esta opción.
- En la parte superior del mapa, apunte al control deslizante de tiempo para revelar sus controles. Haga clic en el botón Reproducir situado en el centro del control deslizante.
Los datos se animarán para el periodo de 1998 a 2016, mostrando un año cada vez.
Más adelante en el tutorial, también utilizará la capa PM25.crf para crear un gráfico de perfil temporal. Pero primero, creará una tercera representación para sus datos: un cubo de espacio-tiempo.
Crear un cubo de espacio-tiempo
A continuación, creará un cubo de espacio-tiempo a partir de la capa ráster multidimensional. Un cubo de espacio-tiempo es otra forma de estructurar datos de espacio-tiempo. Se almacena como un archivo netCDF y se puede utilizar con la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo.
Primero, se asegurará de que no haya ningún filtro de tiempo en el ráster multidimensional.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Tiempo. En el grupo Hora actual, haga clic en los botones Hora de inicio habilitada y Hora de finalización habilitada.
Los campos Inicio, Intervalo y Fin se borran.
- En el panel Geoprocesamiento, haga clic en el botón Atrás.
Sugerencia:
Si no encuentra el panel Geoprocesamiento, haga clic en la pestaña Análisis de la cinta y luego en el botón Herramientas.
- Busque y abra la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional.
- En Capa ráster multidimensional de entrada, elija PM25.crf.
- En Cubo de espacio-tiempo de salida, haga clic en el botón Examinar.
- Vaya a la carpeta en la que desee guardar el cubo de espacio-tiempo (por ejemplo, C:). Para Nombre, escriba PM25 y haga clic en Guardar.
- En Método para rellenar bins vacíos, acepte el valor predeterminado de Ceros.
- Haga clic en Ejecutar.
La herramienta crea un cubo de espacio-tiempo NetCDF. El archivo tiene la extensión .nc. Este cubo de espacio-tiempo no se agrega al mapa, sino que es la estructura de datos básica usada como entrada para las herramientas de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo. Verá algunos ejemplos de estas herramientas más adelante en el tutorial.
- Cuando finalice la ejecución de la herramienta, haga clic en el vínculo Ver detalles de la parte inferior del panel.
Aparece la ventana de detalles. La pestaña Mensajes está activa en la ventana. Este es un lugar útil para revisar los parámetros que se usaron en la herramienta y leer los mensajes, errores o advertencias si los hubiera.
- Arrastre las esquinas de la ventana de detalles para expandirla. Desplácese por la pestaña Mensajes.
En esta sección, puede revisar información sobre el cubo de espacio-tiempo, incluidos el número de periodos de tiempo, el intervalo de tiempo, y el número y tamaño de las ubicaciones de cada periodo de tiempo. También puede haber advertencias sobre los datos o la acción que se está realizando. Siempre y cuando la acción finalice, puede continuar.
- Cierre la ventana de detalles.
- En la barra de herramientas de acceso rápido, haga clic en el botón Guardar para guardar el proyecto.
Hasta ahora, en este tutorial ha conocido tres tipos de estructuras de datos: mosaicos multidimensionales, capas ráster multidimensionales y cubos de espacio-tiempo. Ha creado y animado una capa ráster multidimensional y ha generado un cubo de espacio-tiempo. A continuación, utilizará la capa ráster multidimensional para crear un gráfico temporal, que es otro método para visualizar datos multidimensionales.
Representar gráficamente y visualizar la contaminación a lo largo del tiempo
Ha creado una capa ráster multidimensional y ha utilizado el control deslizante de tiempo para visualizar estos datos. Sin embargo, resulta difícil sacar alguna conclusión firme solo con el control deslizante de tiempo. A continuación, creará un gráfico de perfil temporal para explorar series temporales de contaminación en distintos países. Condensar datos temporales en gráficos es una técnica importante para entender y comunicar sus datos con más facilidad.
Agregar límites de países desde Living Atlas
Para mayor claridad, utilizará un nuevo mapa, agregándole una copia de la capa PM25.crf. También agregará una capa de países del mundo usando ArcGIS Living Atlas of the World.
- Si es necesario, vuelva a abrir el proyecto InvestigateGlobalPollutionPatterns.
- En el mapa denominado Part 1, en el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa PM25.crf y seleccione Copiar.
- Haga clic en la pestaña del mapa Part 2 para activarlo. En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Part 2 y seleccione Pegar.
La capa PM25.crf aparece en el panel Contenido y en el mapa.
- Asegúrese de que el mapa denominado Part 2 esté activo y abra el panel Catálogo.
Sugerencia:
Para abrir el panel Catálogo, en la cinta, haga clic en la pestaña Vista y, en el grupo Ventanas, haga clic en Panel Catálogo.
- En el panel Catálogo, haga clic en la pestaña Portal y en el botón Living Atlas.
- En la barra de búsqueda, escriba país del mundo y pulse Intro.
- En los resultados de búsqueda, haga clic con el botón derecho en World Countries (Generalized) y elija Agregar al mapa actual.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en el símbolo de la capa World_Countries_(Generalized) y haga clic en Sin color.
Esta opción hace transparente el relleno de la capa, de modo que puede ver la capa ráster que hay debajo.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Mapa. En el grupo Navegar, haga clic en Marcadores y elija el marcador Europa.
El mapa se acerca a Europa.
Crear un gráfico de perfil temporal
A continuación, creará un gráfico que muestre las series temporales de contaminación de tres países europeos.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en PM25.crf, haga clic en Crear gráfico y elija Perfil temporal.
Aparecen una vista de gráfico vacía y el panel Propiedades de gráfico.
El gráfico de perfil temporal le permite definir áreas de interés de la capa ráster multidimensional y representar gráficamente series temporales para estas. Estas áreas pueden dibujarse en el mapa o seleccionarse de otra capa. Seleccionará países de la capa World Countries (Generalized) para sus áreas de interés.
- En el panel Propiedades de gráfico, en Serie temporal, asegúrese de que Varias ubicaciones con una variable esté seleccionado. En Definir un área de interés, haga clic en el botón Selector de entidades.
- En el mapa, haga clic en el Reino Unido para seleccionarlo. El polígono del país se resalta en azul claro.
Aparece un gráfico de líneas en la vista de gráfico, también en azul. En el panel Propiedades de gráfico, en la sección Definir un área de interés, aparece una nueva entrada en la tabla.
Le dará a cada área de interés un color diferente para que el gráfico sea más fácil de leer.
Nota:
En Definir un área de interés, haga clic en el botón Eliminar fila seleccionada si el gráfico no aparece. Seleccione de nuevo el Reino Unido.
- Haga clic en el símbolo y elija Rojo Marte (segunda columna, tercera fila).
Sugerencia:
Para ver el nombre de una rampa de color, señale el color con el puntero.
- Cambie la etiqueta a UK.
- En el mapa, haga clic en Noruega. En el panel Propiedades de gráfico, cámbiele el color a Manzana medio (séptima columna, tercera fila).
- En el mapa, haga clic en Italia. Cámbiele el color a Lapislázuli (décima columna, cuarta fila).
- Cambie las etiquetas a Noruega e Italia en las nuevas entradas.
- En la parte superior del panel Propiedades de gráfico, haga clic en la pestaña Ejes.
Debajo de las secciones Eje X y Formato de tiempo, actualizará el Formato de fecha.
- En Formato de fecha, elija la opción (yyyy) (precedida por el año actual). En Formato de hora, elija <none>
- En Eje y, en Límites, cambie el valor de Mínimo a 0.
- Haga clic en la pestaña General y cambie el Título de gráfico a Valor medio anual de PM 2,5, 1998–2016.
- En Título de eje X, escriba Año. En Título de eje Y, escriba PM 2,5 (μg/m3).
La contaminación de partículas finas (PM 2,5) se mide en microgramos por metro cúbico.
Sugerencia:
Puede copiar el símbolo μ de esta página en ArcGIS Pro.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) recomienda que los niveles de PM 2,5 no tengan más de 10 μg/m3. Respetar esta directriz podría disminuir las muertes relacionadas con la contaminación del aire en un 15 por ciento. Para completar el gráfico, agregará una guía para representar este nivel máximo recomendado.
- Haga clic en la pestaña Guías y haga clic en Agregar guía.
- Junto a Guía 1, haga clic en el botón Editar nombre de guía y edite el texto a Directriz de PM 2,5 de la OMS.
- En Valor, escriba 10 en el primer cuadro y 20 en el segundo.
- Revise el gráfico y el mapa.
El gráfico muestra una diferencia notable en los niveles de contaminación de PM 2,5 entre países que no están muy alejados entre sí, con Italia mostrando los niveles más altos, el Reino Unido niveles más bajos y Noruega los niveles más bajos. El gráfico muestra que esta diferencia es bastante constante a lo largo de los años.
En 2003, Reino Unido experimentó un pico en el valor medio de PM 2,5 que no afectó a Noruega ni a Italia. En 2014, ocurrió lo contrario: Italia y Noruega tuvieron picos en el valor medio de PM 2,5, pero Reino Unido no. En general, de 1998 a 2016, no hubo ninguna tendencia al alza ni a la baja en el valor medio de PM 2,5 en Noruega. Sin embargo, Reino Unido e Italia muestran un leve descenso gradual del valor medio de PM 2,5 en estos 19 años.
El área sombreada en gris del gráfico identifica valores que superan la directriz de 10 μg/m3 de la OMS. Noruega y el Reino Unido han estado por debajo del nivel máximo recomendado durante toda la serie temporal. Sin embargo, Italia ha estado por encima del nivel recomendado durante más de la mitad de estos 19 años. Italia tiene una de las peores áreas de contaminación de Europa: el valle del Po, en el norte, donde se ubica la ciudad de Milán. Allí, la elevada contaminación se debe principalmente al transporte. La cordillera de los Alpes se encuentra al norte y retiene esta contaminación en el valle, lo que dificulta permanecer dentro de los niveles de referencia de la OMS.
- Cierre el gráfico y el panel Propiedades de gráfico.
Al cerrar el gráfico, las regiones coloreadas de Reino Unido, Italia y Noruega desaparecen del mapa. El gráfico sigue estando disponible y se puede volver a abrir desde el panel Contenido.
- Guarde el proyecto.
En esta parte del tutorial, ha representado gráficamente datos de series temporales de PM 2,5 de tres países de Europa. Ha aprovechado ArcGIS Living Atlas para buscar datos adicionales. Ha utilizado un gráfico de perfil temporal para agregar e interpretar los datos de contaminación. Ha descubierto que Italia presenta los mayores niveles medios de PM 2,5 de los tres países representados gráficamente y que esto es constante en toda la serie temporal. A continuación, aplicará pruebas estadísticas a los datos de PM 2,5 para buscar áreas de contaminación alta y baja a escala global.
Realizar minería de patrones en espacio-tiempo
Ha explorado sus datos con una capa ráster multidimensional y gráficos temporales. Sin embargo, las conclusiones que saque sobre los patrones de los datos serán más firmes si están respaldadas por pruebas estadísticas objetivas. A continuación, utilizará el cubo de espacio-tiempo para buscar puntos calientes y fríos de contaminación en el espacio y el tiempo estadísticamente significativos. Explorará cómo varían los patrones por el mundo y a lo largo del tiempo. Aplicar pruebas estadísticas a los datos de espacio y tiempo es importante porque el ojo humano podría ver patrones que no existen o no detectar otros que sí.
Buscar puntos calientes y fríos en un cubo de espacio-tiempo
Utilizará el cubo de espacio-tiempo para buscar puntos calientes y fríos de contaminación con la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo. Luego interpretará los resultados. Llevará a cabo este análisis en el mapa Part 3.1.
- Si es necesario, vuelva a abrir el proyecto InvestigateGlobalPollutionPatterns.
- Haga clic en la pestaña de mapa Part 3.1.
- En el panel geoprocesamiento, si es necesario, haga clic en el botón Atrás. Busque y abra la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes.
- En el panel de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes, en Cubo de espacio-tiempo de entrada, haga clic en el botón Examinar .
- Vaya al cubo de espacio-tiempo que guardó anteriormente. Haga clic en el archivo llamado PM25.nc y luego en Aceptar.
- En Variable de análisis, elija PM 2.5_NONE_ZEROS. Este campo contiene los niveles de partículas finas, rellenado con ceros donde faltan valores.
- En Conceptualización de relaciones espaciales, elija Vecinos K más cercanos.
Nota:
Muchas herramientas de las cajas de herramientas Estadística espacial y Minería de patrones en espacio-tiempo ofrecen varias opciones para la conceptualización de relaciones espaciales en su análisis; es importante tener en cuenta el fenómeno que pretende medir a la hora de elegir una opción.
- En Definir ventana global, elija Intervalo de tiempo individual.
- Haga clic en Ejecutar.
La herramienta Análisis de puntos calientes emergentes busca tendencias estadísticamente significativas en los datos de espacio-tiempo. En primer lugar, la herramienta utiliza la estadística Gi* de Getis-Ord para buscar puntos calientes y fríos en cada año. Un punto caliente no es solo una ubicación con valores altos; es una ubicación con valores altos que está rodeada por otros valores altos. De manera similar, un punto frío es una ubicación con valores bajos que también está rodeada de otros valores bajos. Una vez que se han buscado los puntos calientes y fríos de cada año, se aplica la prueba de tendencia de Mann-Kendall a los resultados para averiguar cómo han evolucionado los puntos calientes y fríos con el tiempo. Detecta ocho tipos distintos de puntos calientes y fríos, incluidos Esporádicos, Consecutivos y Nuevos. Las ubicaciones sin un patrón estadísticamente significativo reciben la clasificación No se detectó ningún patrón.
Los resultados del Análisis de puntos calientes emergentes se agregan al mapa. Hay 17 tipos de puntos calientes y fríos.
- En el panel Contenido, arrastre la capa World Terrain Reference sobre la capa PM25_EmergingHotSpotAnalysis.
La capa World Terrain Reference proporciona los nombres de los países del mundo y otras ubicaciones geográficas. Al moverla sobre la capa de puntos calientes emergente, las etiquetas de referencia están visibles.
- En la cinta, en la pestaña Mapa, haga clic en Marcadores y acérquese al marcador SE Asia.
- Mire los resultados del análisis de puntos calientes en el sureste de Asia.
Hay grandes áreas en Pakistán, India, China y otros países que son puntos calientes de PM 2,5. Las tendencias más comunes son Punto caliente persistente y Punto caliente creciente.
- Un Punto caliente persistente es una ubicación que ha sido un punto caliente estadísticamente significativo para el 90 por ciento de los intervalos de períodos de tiempo sin tendencia discernible que indica un aumento o disminución de la intensidad del clustering con el tiempo. En el contexto de este tutorial, se trata de una ubicación que ha sido un punto caliente durante al menos 17 años y cuyos niveles de PM 2,5 no han tendido a aumentar ni disminuir significativamente en este tiempo.
- Un Punto caliente creciente es una ubicación que ha sido un punto caliente estadísticamente significativo para el 90 por ciento de los intervalos de períodos de tiempo, incluido el período de tiempo final. Además, la intensidad del clustering de los recuentos altos en cada período de tiempo está aumentando y este aumento es significativo desde el punto de vista estadístico. En el contexto de este tutorial, se trata de una ubicación que ha sido un punto caliente durante al menos 17 años, incluido 2016, donde se produjo un aumento estadísticamente significativo en la intensidad de PM 2,5 a lo largo de los años.
En el límite sur de Mongolia hay un área de puntos fríos, que son principalmente Persistentes y Consecutivos. También hay una gran área de puntos fríos Decrecientes e Históricos al norte de la cadena montañosa del Himalaya, en la meseta tibetana. Sugiere que, históricamente, esta área presentaba niveles bajos de contaminación, pero que estos han ido aumentando. Recuerde que Decreciente y los demás términos descriptivos hacen referencia a los puntos calientes y fríos, no a los valores de los datos; el punto frío es decreciente, no la contaminación.
Nota:
Puede ver la descripción completa de todos los tipos de puntos calientes y fríos en Cómo funciona la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes.
- Vaya al marcador Etiopía.
Alrededor de la capital etíope de Adís Abeba, hay un gran punto caliente persistente, rodeado por áreas de puntos calientes Decrecientes,Esporádicos,Nuevos y Consecutivos. El patrón de contaminación de esta ubicación es complejo e indica un incremento del tamaño del punto caliente a lo largo del tiempo.
- Guarde el proyecto.
A continuación, explorará esta área con más detalle en 3D.
Crear una representación 3D de datos de espacio-tiempo
A continuación, transformará el cubo de espacio-tiempo en una capa 3D. Visualizar los datos en 3D puede ayudarle a entender mejor los patrones de contaminación de Etiopía. Llevará a cabo esta parte del análisis en la escena local 3D Part 3.2.
- En el mapa actual Part 3.1, en el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa PM25_EmergingHotSpotAnalysis y haga clic en Copiar.
- Haga clic en la pestaña de la escena local Part 3.2.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Part 3.2 y seleccione Pegar.
La capa se agrega al grupo Capas 2D.
- Si es necesario, utilice Marcadores para aplicar el zoom al marcador Etiopía 3D.
La escena se muestra en 3D. No hay elementos 3D que visualizar en este punto.
- En el panel Geoprocesamiento, haga clic en el botón Atrás. Busque y abra la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D.
- Introduzca los siguientes valores para el parámetro Visualizar el cubo de espacio-tiempo en 3D:
- En Cubo de espacio-tiempo de entrada, haga clic en el botón Examinar. Busque y seleccione el cubo de espacio-tiempo que creó en el primer tutorial PM25.nc.
- En Variable de cubo, elija PM 2.5_NONE_ZEROS.
- En Tema de visualización, elija Valor.
- En Entidades de salida, escriba PM25_3D.
- Haga clic en Ejecutar.
Aparece una nueva capa 3D en la escena y en el panel Contenido.
Puede que aparezca una advertencia de que la capa está generando un número excesivo de solicitudes de dibujo. Recortará la capa a un área más pequeña para evitar este problema y hacer que sus datos sean más fáciles de explorar.
- En el panel Contenido, arrastre la capa Ethiopia sobre la capa PM25_EmergingHotSpotAnalysis.
Es la misma capa World Countries (Generalized) de ArcGIS Living Atlas que utilizó anteriormente, pero filtrada para mostrar solamente Etiopía. Recortará la capa 3D a este límite.
- En el panel Geoprocesamiento, haga clic en el botón Atrás. Busque y abra la herramienta Recortar.
- Introduzca los siguientes valores para el parámetro Recortar:
- En Entidades de entrada, elija PM25_3D.
- En Recortar entidades, elija Ethiopia.
- En Clase de entidad de salida, escriba PM25_Etiopía.
- Haga clic en Ejecutar.
Se agrega a la escena una nueva capa 3D, recortada según los límites de Etiopía.
- En el panel Contenido, desactive la capa PM25_3D.
La escena solo muestra la capa 3D PM25_Ethiopia. Las columnas verticales que se extienden de la Tierra al cielo muestran cómo han evolucionado los valores de PM 2,5 con el tiempo.
A continuación, cambiará la simbología de la nueva capa para visualizar mejor los valores de PM 2,5.
- En el panel Contenido, seleccione la capa PM25_Etiopía.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Capa de entidades. En el grupo Dibujo, haga clic en Importar.
Aparece la ventana Importar simbología.
- En Capa de entrada, verifique que PM25_ Etiopía esté seleccionado.
- En Capa de simbología, haga clic en el botón Examinar.
- En Proyecto, haga clic en Carpetas y abra la conexión a carpetas InvestigatePollutionPatterns.
- Dentro de las carpetas commondata y userdata, seleccione space_time_cube_symbology.lyrx y haga clic en Aceptar.
Los demás parámetros de la herramienta se rellenan automáticamente a partir del archivo .lyrx.
- En Actualizar rangos de simbología en función de los datos, elija Actualizar rangos.
Esta opción actualizará las rupturas de clase de simbología en función del rango del dataset de entrada.
- Haga clic en Aceptar.
La simbología se actualiza.
Las entidades apiladas muestran ahora una gama de colores más amplia. Los bloques rojos son áreas y tiempos con niveles altos de PM 2,5. Los bloques azules presentan niveles bajos.
Con la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D, ha creado columnas verticales que muestran cómo han evolucionado los valores de PM 2,5 con el tiempo. Ha recortado estos resultados al área de interés y ha aplicado una simbología más colorida para que las diferencias entre los valores altos y bajos sean más fáciles de ver.
Explorar puntos calientes y fríos en 3D
En los pasos finales de este tutorial, explorará los datos de contaminación en 3D para entender mejor los resultados de puntos calientes y fríos.
- Si es necesario, acérquese al marcador Etiopía 3D. Muévase por la escena para explorarla.
Nota:
Puede utilizar la rueda del ratón para acercarse o alejarse. Puede arrastrar para desplazarse por la escena. También puede usar el navegador en pantalla.
Estos resultados representan cada uno de los años de los datos de la serie temporal, desde 1998 (más cerca de la Tierra) hasta 2016 (en la parte superior). Observe que hay varias áreas de color morado oscuro; son áreas con valores de PM 2,5 de 0. Es posible que originalmente faltaran valores o estos fueran nulos y que, al crear el cubo de espacio-tiempo, se rellenaran con ceros.
- Busque uno de los Puntos calientes persistentes (rojo oscuro) y haga clic en el bloque más cercano a la Tierra.
Aparece una ventana emergente. Muestra la ventana de fecha de los datos en los que hizo clic y el nivel de PM 2,5 de esta fecha (PM 2.5_NONE_ZEROS).
- En el mismo punto caliente, haga clic en el bloque más lejano a la Tierra.
En Puntos calientes persistentes, el valor de PM 2,5 no cambia de forma significativa de principio a fin de la serie temporal.
- Busque uno de los nuevos puntos calientes y explore los valores de PM 2,5 de su primer y último año.
Es probable que vea un aumento proporcionalmente mayor de PM 2,5 en estas ubicaciones.
- Observe la simbología de algunos puntos calientes esporádicos. Estas ubicaciones cambian de colores claros a más oscuros varias veces en la serie temporal.
- Explore otros tipos de puntos calientes y fríos en la escena.
Visualizar los datos temporales en 3D permite interpretar con mayor facilidad los resultados de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes.
Ya ha aplicado métodos estadísticos a los datos de contaminación de su cubo de espacio-tiempo. Ha detectado distintos tipos de puntos calientes y fríos de PM 2,5 en el mundo. Ha explorado los resultados del análisis 2D para entender los distintos tipos de tendencias de puntos calientes y fríos. Después, utilizó la visualización 3D para entender mejor los patrones que representa cada punto caliente.
En este tutorial, ha aprendido a crear, visualizar y analizar datos de espacio-tiempo. Ha descubierto tres métodos para almacenar datos temporales: mosaicos multidimensionales, capas ráster multidimensionales y cubos de espacio-tiempo. Ha utilizado un gráfico de perfil temporal para comparar los niveles de contaminación de tres países europeos. Después, ha aplicado herramientas de minería de patrones en espacio-tiempo para analizar los datos de contaminación y entender los resultados del análisis.
Para obtener más información sobre cómo crear un cubo de espacio-tiempo a partir de sus datos ráster (incluidos los tipos de archivo .tif y NetCDF), consulte Explorar sus datos ráster con Minería de patrones en espacio-tiempo. Si le interesa profundizar aún más en la visualización 3D de los cubos de espacio-tiempo, tal vez quiera probar el add-in Explorador de cubo de espacio-tiempo para ArcGIS Pro.
Encontrará más tutoriales en la galería de tutoriales.
