Подготовка многомерных данных по уровням загрязнения
Сначала вы изучите набор данных мозаики данных загрязнений. Вы будете использовать набор данных мозаики для создания многомерного растрового слоя и куба пространство-время. Структуры данных – многомерный слой и куб пространство-время – варианты представления временных данных, эти форматы подходят для множества различных аналитических инструментов.
Загрузка и изучение данных
Вы начнете с изучения растровых данных на весь мир, содержащих данные по уровню загрязнения атмосферы твердыми частицами. Речь идет о содержании в воздухе мелкодисперсных частиц, диаметром 2.5 микрон, и меньше, обозначаемых как PM 2.5. Вы можете подробно почитать о загрязнении твердыми частицами, и других загрязнениях воздуха на сайте Всемирной организации здравоохранения.
- Загрузите пакет InvestigatePollutionPatterns.
- Найдите загруженный файл InvestigatePollutionPatterns.ppkx на компьютере. Дважды щелкните файл, чтобы открыть его в ArcGIS Pro. Если будет предложено, войдите под учетной записью ArcGIS.
Примечание:
Если у вас нет доступа к ArcGIS Pro или учетной записи организации ArcGIS, см. варианты доступа к программному обеспечению.
В проекте есть три карты (Part 1, Part 2, Part 3.1) и локальная сцена (Part 3.2). Карта Part 1 активна.
- При необходимости, уменьшайте масштаб, пока не увидите весь мир целиком.
Для карты использована проекция Equal Earth. Эта система координат подходит для анализа в глобальном масштабе, так как не искажает площади.
- В панели Содержание поставьте отметку рядом со слоем PM25, чтобы включить видимость.
PM25 – многомерный слой мозаики. Многомерные данные представляют данные, собранные в несколько моментов времени, или на разной глубине/высоте. В этом случае в качестве дополнительного измерения выступает время. Набор данных мозаики в ArcGIS Pro состоит из трех частей: границы, контуры и изображения.
- В панели Содержание щелкните правой кнопкой Footprint и выберите Таблица атрибутов.
Ниже карты откроется атрибутивная таблица. Она содержит 19 строк.
Мозаика ссылается на 19 растровых файлов .tif. Строки в таблице представляют контуры каждого из 19 растров, датированных с 1998 до 2016 года. Эти 19 растров расположены один над другим в наборе данных мозаики PM25. Каждый растр содержит средний показатель загрязнения (PM 2.5) за год.
- Прокрутите таблицу вправо и убедитесь, что каждый контур растра содержит данные в полях Standard Time, Dimensions и Variable. Значения Standard Time увеличиваются в каждой строке, начиная с 01.01.1998 и заканчивая 01.01.2016.
Примечание:
Эти три поля создаются при выполнении инструмента Построить многомерную информацию. Большинство инструментов многомерности в ArcGIS Pro требуют наличие этих специальных полей, поэтому этот инструмент создает их на основании существующих полей (Var и Date) с корректными типами и именами полей.
- Закройте таблицу атрибутов.
- На панели Содержание щелкните слой Image, чтобы его выбрать.
На ленте появляются контекстные вкладки слоя.
- Щелкните на ленте вкладку Слой изображений. Щелкните и разверните кнопку Тип растяжки и выберите Среднеквадратическое отклонение.
Тип растяжки определяет отображение растра. Эффект выпадающих значений при визуализации минимизирован, и вы можете видеть области по всему миру с высоким (белый цвет) и низким (черный цвет) уровнем загрязнения PM 2.5.
Создание многомерного растрового слоя
Далее вы будете использовать набор данных мозаики для создания многомерного растрового слоя (в формате CRF). Это слой с поддержкой времени, имеющий те же свойства, что и многомерная мозаика, на основе которой он создается, но с данными, содержащимися в едином растровом слое. Многомерный растровый слой можно использовать в качестве входных данных для многих инструментов геообработки и диаграмм в ArcGIS Pro, поэтому создание этого слоя предоставляет больше аналитических возможностей. В качестве примера вы изучите временные срезы многомерного растрового слоя с помощью бегунка времени.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
- На панели Геообработка введите в окне поиска копировать растр. В результатах поиска щелкните инструмент Копировать растр, чтобы открыть его.
- Для Входного растра выберите PM25.
- В опции Выходной набор растровых данных щёлкните кнопку Обзор.
- Перейдите в папку, в которую вы хотите сохранить новый растр (например, C :). Для Имени введите PM25.crf и щелкните Сохранить.
- Для Значения NoData введите 0.
- Убедитесь, что выбрано Обработать как многомерный.
- Щелкните Запустить.
Новый слой PM25.crf добавлен на карту. Он выглядит примерно так же, как слой мозаики PM25.
- В панели Содержание выключите слой мозаики PM25.
У вас теперь есть данные за 19 лет, которые содержаться в одном растровом слое с поддержкой времени, вместо мозаики из 19 растровых слоев. Вы будете использовать бегунок времени для анимации слоя PM25.crf.
- При необходимости на панели Содержание щелкните слой PM25.crf, чтобы выбрать его.
- Вверху карты наведите курсор на ползунок времени, чтобы открыть элементы управления. Щелкните кнопку воспроизведения в центре бегунка.
Данные анимированы с 1998 по 2016 год, показывая один год за раз.
Позже на этом уроке вы также будете использовать слой PM25.crf для создания диаграммы временного профиля. Но сначала вы создадите третье представление для своих данных: куб пространство-время.
Создание куба пространство-время
Затем вы создадите куб пространство-время из многомерного растрового слоя. Куб пространство-время – еще один способ структурировать данные в пространстве и во времени. Он хранится как файл netCDF, и может использоваться в качестве исходного в наборе инструментов Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей.
Сначала вы убедитесь, что фильтр по времени работает для многомерного растра.
- На Ленте щелкните вкладку Время. В группе Текущее время, щелкните кнопки Время начала доступно и Время окончания доступно.
Созданы поля Начало, Промежуток и Окончание.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад.
Подсказка:
Если вы не можете найти панель Геообработка, щелкните вкладку Анализ на ленте, и кнопку Инструменты.
- Найдите и откройте инструмент Создать куб пространство-время из многомерного растрового слоя.
- В качестве Входного многомерного растрового слоя выберите PM25.crf.
- Для параметра Выходной куб Пространство-Время нажмите кнопку Обзор.
- Перейдите к папке, в которую вы хотите сохранить куб пространства-времени (например, C:). Для Имени введите PM25 и щелкните Сохранить.
- Для параметра Метод заполнения пустых бинов примите значение по умолчанию Нули.
- Щелкните Запустить.
Инструмент создаст куб пространство-время в формате NetCDF. Это файл с расширением .nc. Этот пространственно-временной куб не добавляется на карту, но является базовой структурой данных, используемой в качестве входных данных для инструментов набора инструментов Углубленного анализа пространственно-временных закономерностей. Вы увидите несколько примеров этих инструментов позже в уроке.
- По завершении работы инструмента в нижней части панели щелкните ссылку Просмотреть подробности.
Появится окно деталей. Внутри окна активна вкладка Сообщения. Это удобный способ просмотреть указанные для инструмента параметры, и прочитать сообщения, ошибки и предупреждения.
- Потяните за углы окна деталей, чтобы развернуть его. Прокрутите вкладку Сообщения.
В этом разделе вы можете прочитать информацию о кубе пространство-время, включая число временных срезов, временной интервал, число и размер местоположений в каждом временном срезе. Также могут быть предупреждения о данных или выполняемом действии. Поскольку действие завершено, вы можете продолжать.
- Закройте окно просмотра подробностей.
- На панели Инструменты быстрого доступа щелкните кнопку Сохранить, чтобы сохранить проект.
Таким образом, в этой части урока вы познакомились с тремя вариантами структуры данных: многомерная мозаика, многомерный растровый слой и куб пространство-время. Вы создали и анимировали многомерный растровый слой и сгенерировали куб пространства-времени. Далее вы будете использовать многомерный растровый слой для создания временной диаграммы, что является еще одним методом визуализации многомерных данных.
Построение диаграммы и визуализация уровня загрязнения с течением времени
Вы создали многомерный растровый слой и использовали бегунок времени для визуализации этих данных. Но с помощью только бегунка времени очень трудно создать какие-то твердые выводы. Вы создадите диаграмму временного профиля для изучения временных закономерностей уровня загрязнения в разных странах. Комбинирование временных данных в диаграммах — важный метод, который облегчает понимание ваших данных и передачу их.
Добавление границ государств из Living Atlas
Для наглядности вы будете использовать новую карту, добавив к ней копию слоя PM25.crf. Вы также добавите слой стран мира, используя ArcGIS Living Atlas of the World
- Если необходимо, откройте проект InvestigateGlobalPollutionPatterns.
- На карте с названием Part 1 на панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой PM25.crf и выберите Копировать.
- Щелкните вкладку карты Part 2, чтобы активировать ее. В панели Содержание щелкните правой кнопкой Part 2 и выберите Вставить.
Слой PM25.crf появляется на панели Содержание и на карте.
- Убедитесь, что карта Part 2 активна и откройте панель Каталог.
Подсказка:
Чтобы открыть панель Каталог, на ленте щелкните вкладку Вид и в группе Окна щёлкните Панель Каталог.
- На панели Каталог, на вкладке Портал, щелкните кнопку Living Atlas.
- Введите в поисковом окне World Country и нажмите Enter.
- В результатах поиска щёлкните правой кнопкой World Countries (Generalized) и выберите Добавить к текущей карте.
- На панели Содержание щёлкните правой кнопкой символ слоя World_Countries_(Generalized) и выберите Нет цвета.
Это делает заливку слоя прозрачной, поэтому вы можете видеть растровый слой под ним.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Навигация нажмите Закладки и выберите закладку Europe.
Карта приблизится к Европе.
Создание диаграммы временного профиля
Далее вы создадите диаграмму, показывающую изменения уровня загрязнения по времени для трех европейских стран.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши PM25.crf, щелкните Построить диаграмму и выберите Временной профиль.
Откроется пустой вид диаграммы и панель Свойства диаграммы.
Диаграмма временного профиля позволяет идентифицировать области интереса в многомерном растровом слое и построить диаграммы временных рядов для них. Эти области могут быть нанесены на карту или выбраны из другого слоя. Вы выберете страны из слоя World Countries (Generalized) в качестве областей интереса.
- На панели Свойства диаграммы в разделе Временные ряды убедитесь, что выбрано Несколько местоположений с одной переменной. В разделе Задать область интереса щелкните кнопку Выбор объекта.
- На карте щелкните Соединенное королевство, чтобы выбрать его. Полигон страны выделяется голубым цветом.
В виде диаграммы появляется линейная диаграмма, также выделенная синим цветом. На панели Свойства диаграммы в разделе Задать область интереса в таблице появится новая запись.
Для каждой области интереса вы выберете свой цвет, чтобы диаграмма проще читалась.
Примечание:
Если диаграмма не отображается, в разделе Задать область интереса щелкните кнопку Удалить выбранную строку. Выберите Соединенное королевство снова.
- Щелкните символ и выберите Красный марс (второй столбец, третья строка).
Подсказка:
Чтобы увидеть название цвета, наведите на него курсор.
- Измените подпись на UK.
- На карте щелкните Норвегию. На панели Свойства диаграммы измените цвет на Medium Apple (седьмой столбец, третья строка).
- На карте щелкните Италию. Измените цвет на Критский синий (десятый столбец четвертая строка).
- Для новых записей измените подписи на Norway и Italy.
- В верхней части панели Свойства диаграммы щелкните вкладку Оси.
В разделах Ось X и Формат времени вы обновите Формат даты.
- Для Формата даты выберите опцию (yyyy) (указано к текущему году). Для Формата времени выберите <none>.
- В разделе Ось Y, для Границ измените Минимальное значение на 0.
- Щелкните вкладку Общие и измените Заголовок диаграммы на Среднегодовой уровень PM 2.5, 1998–2016.
- В параметре Заголовок по оси X введите Год. В опции Заголовок по оси Y введите PM 2.5 (μg/m3).
Уровень аэрозольного загрязнения (PM 2.5) измеряется в микрограммах на кубический метр.
Подсказка:
Символ μ можно скопировать из текста урока в ArcGIS Pro.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) рекомендует, чтобы уровни PM 2,5 не превышали 10 мкг/м3. Соблюдение этого правила может снизить смертность, связанную с загрязнением воздуха, на 15 процентов. Чтобы завершить диаграмму, вы добавите направляющую линию для представления этого максимально допустимого уровня.
- Щелкните вкладку Направляющие и выберите Добавить направляющую.
- Рядом с Направляющей 1, щелкните кнопку Редактировать имя направляющей и измените текст на Уровень PM 2.5 по данным ВОЗ.
- Для Значений введите 10 в первом окне и 20 во втором.
- Просмотрите диаграмму и карту.
На диаграмме показана заметная разница в уровнях загрязнения PM 2,5 для стран, которые не очень далеко друг от друга: в Италии самые высокие уровни, в Великобритании — более низкие, а в Норвегии — самые низкие. Диаграмма показывает, что такая разница сохраняется на протяжении нескольких лет.
В 2003 году в Великобритании был зафиксирован пик загрязнения PM 2.5, который не был замечен в других странах. В 2014 году наоборот – Италия и Норвегия показали пики среднегодового уровня загрязнения PM 2.5, при этом в Великобритании не зафиксировано ничего подобного. В целом с 1998 по 2016 год в Норвегии не наблюдается восходящих или нисходящих трендов в уровне загрязнения PM 2.5. Однако в Великобритании и Италии за эти 19 лет наблюдается умеренное постепенное снижение среднего значения PM 2,5.
Затененная область серого цвета на диаграмме показывает значения выше допустимого уровня загрязнения по данным ВОЗ – 10 μg/m3. Норвегия и Великобритания находились ниже рекомендованного максимально допустимого уровня на протяжении всего временного ряда. Однако, Италия имела уровень загрязнения выше рекомендуемого уровня более половины из 19 лет. В Италии находится одна из самых загрязненных областей в Европе: долина По на севере, где расположен город Милан. Уровень загрязнения здесь чрезвычайно высок, в первую очередь из-за транспорта. Горный массив Альп лежит на севере, ограничивая загрязнение долины и затрудняя соблюдение рекомендуемых ВОЗ уровней.
- Закройте диаграмму и панель Свойства диаграммы.
После закрытия диаграммы окрашенные полигоны для Великобритании, Италии и Норвегии исчезнут с карты. Диаграмма остается доступной, ее можно открыть в панели Содержание.
- Сохраните проект.
В этой части урока вы построили диаграмму временных рядов для уровней загрязнения PM 2.5 по трем странам Европы. Вы познакомились с ArcGIS Living Atlas, где можно найти дополнительные данные. Вы использовали диаграмму временного профиля для агрегации и интерпретации данных по уровню загрязнения. Вы увидели, что Италия показывает максимальный уровень PM 2.5 среди трех стран, данные которых вы нанесли на диаграмму, и это повышение сохраняется на протяжении всего изучаемого временного периода. Далее вы вычислите статистические показатели для данных PM 2.5, чтобы определить области с высоким и низким уровнем загрязнения в глобальном масштабе.
Выполнение углубленного анализа пространственно-временных закономерностей
Вы изучили свои данные с помощью многомерного растрового слоя и временной диаграммы. Но любые заключения относительно закономерностей в данных имеют вес, только если они подтверждены объективными статистическими тестами. Далее вы будете использовать куб пространство-время, чтобы найти статистически значимые горячие и холодные точки загрязнения в пространстве и времени. Вы изучите, как меняются закономерности в глобальном масштабе и во времени. Применение статистических тестов к пространственно-временным данным крайне важно, так как при визуальной оценке можно предположить наличие закономерностей там, где они на самом деле отсутствуют, и пропустить те, которые есть.
Поиск горячих и холодных точек в кубе пространство-время
Вы будете использовать куб пространства-времени для поиска горячих и холодных точек загрязнения с помощью инструмента Анализ возникновения горячих точек из набора инструментов Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей. Затем вы будете интерпретировать результаты. Вы проведете этот анализ на карте Part 3.1.
- Если необходимо, откройте проект InvestigateGlobalPollutionPatterns.
- Щелкните вкладку карты Part 3.1.
- На панели Геообработка, если необходимо, щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Анализ возникновения горячих точек.
- На панели инструмента Анализ возникновения горячих точек для Входной куб пространство-время щелкните кнопку Обзор.
- Перейдите к кубу пространство-время, который вы сохраняли ранее. Щелкните файл PM25.nc и, затем, ОК.
- Для Переменной анализа выберите PM 2.5_NONE_ZEROS. Это поле содержит значения уровней загрязнения, пропущенные значения заполнены нулевыми значениями.
- Для Определении пространственных взаимоотношений выберите K ближайших соседей.
Примечание:
Многие инструменты из наборов инструментов Пространственная статистика и Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей предлагают несколько вариантов концептуализации пространственных отношений в вашем анализе — при выборе важно учитывать, какое явление вы пытаетесь измерить.
- В параметре Определить глобальное окно выберите Отдельный временной шаг.
- Щелкните Запустить.
Инструмент Анализ возникновения горячих точек выявляет статистически значимые тренды в пространственно-временных данных. Сначала инструмент использует статистику Getis-Ord Gi* для поиска горячих и холодных точек в каждом году. Горячая точка – это не обязательно местоположение с высоким значением; это местоположение с высоким значением, в окрестности которого также местоположения с высокими значениями. Точно так же холодная точка — это местоположение с низкими значениями, которое также окружено другими низкими значениями. Как только горячие и холодные точки были найдены для каждого года, к результатам применяется Mann Kendall trend test, чтобы определить, как горячие и холодные точки менялись с течением времени. Он находит восемь различных типов трендов горячих и холодных точек, в частности, спорадические, последовательные и новые. Местоположениям, в которых не определяются статистически значимые закономерности, присваивается код – Закономерности не выявлены.
Результаты инструмента Анализ возникновения горячих точек будут добавлены на карту. Вы видите 17 типов горячих и холодных точек.
- В панели Содержание перетащите слой World Terrain Reference выше слоя PM25_EmergingHotSpotAnalysis.
Слой World Terrain Reference содержит названия стран мира и других географических местоположений. При перемещении его над появляющимся слоем горячих точек становятся видны надписи.
- На ленте на вкладке Карта щелкните Закладки и перейдите к закладке SE Asia.
- Посмотрите на результаты анализа горячих точек в Юго-Восточной Азии.
Большие участки в Пакистане, Индии, Китае и других странах являются горячими точками PM 2.5. В основном видны тренды Постоянная горячая точка и Возрастающая горячая точка.
- Постоянная горячая точка – местоположение, являющееся статистически значимой горячей точкой для 90% интервалов временных шагов, в котором не обнаруживается трендов, свидетельствующих о возрастании или убывании кластеризации с течением времени. В контексте текущего урока это означает, что в этом местоположении регистрировалась горячая точка как минимум в течении 17 лет, и уровень PM 2.5 не демонстрировал восходящих или нисходящих трендов в это время.
- 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. В контексте текущего урока это означает, что в этом местоположении регистрировалась горячая точка как минимум в течении 17 лет, включая 2016 год, и уровень PM 2.5 не демонстрировал восходящих или нисходящих трендов в это время.
В районе южной границы Монголии находится область холодных точек, в основном Постоянных или Последовательных. Также четко видна большая область Убывающих и Исторических севернее Гималайских пиков, в районе Тибетского нагорья. Это говорит о том, что в этом районе исторически был низкий уровень загрязнения, но уровень загрязнения растет. Помните, что понятие Убывающая и другие описательные термины относятся к горячим и холодным точкам, а не к значениям – убывает холодная точка, а не уровень загрязнения.
Примечание:
Полное описание всех типов горячих и холодных точек можно прочитать в разделе справки Как работает анализ возникновения горячих точек.
- Приблизьтесь к закладке Ethiopia.
Вокруг столицы Эфиопии, Аддис-Абебы наблюдается большая область Постоянных горячих точек, окруженная Убывающими, Спорадическими, Новыми и Последовательными горячими точками. Закономерность в уровне загрязнения в этом местоположении достаточно сложно интерпретируется, и указывает на рост размеров области горячих точек с течением времени.
- Сохраните проект.
Далее вы более подробно изучите эту область в 3D.
Создание 3D-представления пространственно-временных данных
Далее в трансформируете куб пространства-времени в 3D-слой. Визуализация данных в 3D поможет лучше изучить закономерности изменения уровня загрязнения в Эфиопии. Вы выполните эту часть анализа в локальной 3D-сцене Part 3.2.
- На текущей карте Part 3.1 на панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой PM25_EmergingHotSpotAnalysis и щелкните Копировать.
- Щелкните вкладку локальной сцены Part 3.2.
- В панели Содержание щелкните правой кнопкой Part 3,2 и выберите Вставить.
Слой добавится в группу 2D-слои.
- При необходимости, используйте Закладки чтобы приблизиться к закладке Ethiopia 3D.
Сцена отобразится в 3D. На данный момент нет 3D-элементов доступных для просмотра.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Визуализировать куб Пространство-Время в 3D.
- Введите следующие значения параметров Визуализация куба Пространство-Время в 3D:
- Для параметра Входной куб Пространство-Время щелкните кнопку Обзор. Найдите и выберите куб пространство-время, который вы создали на первом уроке, PM25.nc.
- Для Переменной куба выберите PM 2.5_NONE_ZEROS.
- Для Темы отображения выберите Значение.
- Для Выходных объектов наберите PM25_3D.
- Щелкните Запустить.
На панели Содержание и в сцене появится новый 3D слой.
Вы можете увидеть предупреждение, что отображение куба может вызвать затруднения. Вы вырежете слой по области меньшего размера, чтобы данные было проще визуализировать и легче изучить.
- На панели Содержание перетащите слой Ethiopia выше слоя PM25_EmergingHotSpotAnalysis.
Это все тот же слой World Countries (Generalized) из ArcGIS Living Atlas, который вы уже использовали, с фильтром на отображение Эфиопии. Вы выполните вырезание 3D-слоя по этим границам.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Вырезание.
- Введите следующие значения параметров инструмента Вырезание:
- Для Входных объектов выберите PM25_3D.
- Для Вырезающих объектов выберите Ethiopia.
- Для Выходного класса объектов введите PM25_Ethiopia.
- Щелкните Запустить.
К сцене добавлен новый 3D-слой, обрезанный по границам Эфиопии.
- В панели Содержание выключите слой PM25_3D.
Сцена показывает только 3D слой PM25_Ethiopia. Вертикальные столбцы, растянутые в направлении от поверхности земли вверх, показывают, как значения PM 2,5 изменялись с течением времени.
Далее вы измените символы этого слоя для лучшей визуализации значений PM 2.5.
- В панели Содержание выберите слой PM25_ Ethiopia.
- Щелкните на ленте вкладку Векторный слой. В группе Отображение щелкните Импорт .
Появится окно Импорт символов.
- Для Входного слоя убедитесь, что выбран слой PM25_ Ethiopia.
- Возле опции Слой символов щёлкните кнопку Обзор.
- В разделе Проект щелкните Папки и откройте подключение к папке InvestigatePollutionPatterns.
- В папке commondata и userdata выберите файл space_time_cube_symbology.lyrx и нажмите OK.
Остальные параметры инструмента будут заполнены автоматически из файла .lyrx.
- В опции Обновить диапазоны символов по данным выберите Обновить диапазоны.
Эта опция обновит границы классов символов на основе диапазона входного набора данных.
- Нажмите OK.
Символы обновляются.
Стеки объектов позволяют увидеть весь диапазон цветов и значений. Блоки красного цвета – области и временный интервалы с высоким уровнем PM 2.5. Блоки голубого цвета – с низким уровнем.
С помощью инструмента Визуализация куба Пространство-Время в 3D вы создали вертикальные столбцы, показывающие, как изменялись значения PM 2.5 с течением времени. Вы вырезали результаты по области интереса и применили более подходящую цветовую схему, чтобы подчеркнуть различия между высокими и низкими значениями.
Изучение горячих и холодных точек в 3D
На заключительных этапах этого урока вы изучите данные о загрязнении в 3D, чтобы лучше понять результаты горячих и холодных точек.
- При необходимости, приблизьтесь к закладке Ethiopia 3D. Перемещайтесь по сцене, чтобы исследовать ее.
Примечание:
Вы можете использовать кнопку колесика мыши для увеличения и уменьшения масштаба. Вы можете перетаскивать, чтобы перемещаться по сцене. Вы также можете использовать экранный навигатор.
Эти результаты представляют среднегодовые значения для каждого года временного периода с 1998 (ближайшие блоки к земной поверхности) и до 2016 года (сверху). Обратите внимание на темно-фиолетовые блоки – области с PM 2.5 равным 0. Это возможно, если исходно в этих блоках значения отсутствовали (пустые), и при построении куба пространство-время они были заполнены нулевыми значениями.
- Найдите одну из Постоянных горячих точек (темно-красный цвет) и щелкните блок, ближайший к земной поверхности.
Появляется всплывающее окно. В окне отображается окно даты для элемента, на который вы щелкнули на карте, и уровень PM 2.5 для этой даты (PM 2.5_NONE_ZEROS).
- Для той же горячей точки щелкните блок дальше от поверхности.
В области Постоянных горячих точек значения PM 2.5 меняются незначительно с начала до окончания временного периода.
- Найдите одну из Новых горячих точек и изучите значения PM 2,5 за первый и последний годы.
Вы увидите значительное увеличение уровня PM 2.5 для этого местоположения.
- Посмотрите символы для некоторых Спорадических горячих точек. В этих местоположениях происходит смена цвета с бежевого на более темный несколько раз в течении всего временного периода.
- Исследуйте другие типы горячих и холодных точек в сцене.
Визуализация временных данных в 3D может упростить интерпретацию результатов инструмента Анализ возникновения горячих точек.
Вы применили статистические методы для анализа данных уровня загрязнений в вашем кубе пространства-времени. Вы идентифицировали разные типы горячих и холодных точек по данным PM 2.5 для всего мира. Вы изучили результаты анализа в 2D, чтобы понять разные типы трендов горячих и холодных точек. Затем вы использовали 3D-визуализацию, для более глубокого изучения тех закономерностей, которые характеризует каждая горячая точка.
В рамках урока вы выучили, как создавать, визуализировать и анализировать пространственно-временные данные. Вы изучили три метода хранения временных данных: многомерная мозаика, многомерный растровый слой и куб пространства-времени. Вы использовали диаграмму временных рядов для сравнения уровней загрязнений в трех странах Европы. Затем вы применили углубленный анализ пространственно-временных закономерностей для изучения данных уровня загрязнения и понимания полученных результатов.
Дополнительную информацию о том, как создать куб пространство-время из растровых данных (включая .tif и файлы NetCDF), рекомендуем Изучение растровых данных с помощью углубленного анализа пространственно-временных закономерностей. Если вы интересуетесь дополнительными возможностями 3D-визуализации кубов пространство-время, рекомендуем попробовать надстройку Space Time Cube Explorer для ArcGIS Pro.
Вы можете найти больше учебных пособий в галерее учебных пособий.
