دالة تجميع متعدد الأبعاد

يُنشئ طبقة بيانات نقطية متعددة الأبعاد من خلال تجميع بيانات المتغير للبيانات النقطية متعددة الأبعاد الموجودة على طول أحد الأبعاد.

ملاحظات

استخدم معلمة تحديد البُعد لتصفية البيانات المدخلة التي تريد تجميعها أولاً. على سبيل المثال، إذا كانت لديك بيانات شهرية لمدة 30 عامًا، ولكنك تريد فقط إنشاء طبقة مجمعة لأول 15 عامًا، يمكنك استخدام معلمة تحديد البُعد لتحديد الأعوام التي سيتم تضمينها في التحليل.

• استخراج بيانات الملوحة لشهر يناير خلال فترة 10 سنوات. اختر حسب القيم، واضبط البعد على StdTime، واضبط القيم على يناير.
• تقسيم بيانات الملوحة على مدى عمق يتراوح بين 0 و150 متر. اختر حسب النطاقات، واضبط البعد على StdZ، واضبط الحد الأدنى للقيمة على -150 والحد الأقصى للقيمة على 0.
• استخراج بيانات الملوحة للأيام العشرة الأولى من شهر يناير خلال فترة 10 سنوات. اختر حسب التكرار، واضبط البعد على StdTime، واضبط بداية التكرار الأول ونهاية التكرار الأول على بداية ونهاية فترة التكرار، واضبط الخطوة على 1، واضبط الوحدة على سنوات.

استخدم المعلمات الموجودة في مجموعة تحديد التجميع لاختيار البُعد المراد تقييمه وفاصل التجميع باستخدام كلمة أساسية أو قيمة أو نطاق من القيم. على سبيل المثال، إذا كان لديك 30 عامًا من بيانات درجة حرارة سطح البحر، تم جمعها يوميًا وعلى عمق كل 5 أمتار حتى 100 متر، يمكنك استخدام خيارات الفواصل الزمنية المختلفة للسيناريوهات التالية:

• Aggregate daily temperature data into monthly data in which the result is a multidimensional raster with 12 time slices, and each slice is the aggregate of each month across all the years. Choose Interval Keyword and set the keyword to Recurring Monthly.
• Aggregate daily temperature data into monthly data in which the result is a multidimensional raster with 360 slices, or 12 time slices per year (30 years x 12 months = 360 slices). Choose Interval Keyword and set the keyword to Monthly.
• Aggregate monthly temperature data into 4-month intervals. Choose Interval Value, set Value Interval to 4, and set Unit to Months.
• Aggregate temperature data from 0 to 25 meters, then from 25 to 50 meters, then from 50 to 100 meters. Choose Interval Ranges and specify minimum and maximum depths as 0 25; 25 50; 50 100.

المعلمات

اسم المعلمة	الوصف
البيانات النقطية	البيانات النقطية متعددة الأبعاد المدخلة
متغيرات	المتغير أو المتغيرات التي سيتم تجميعها في البُعد المحدد.
تعريف البُعد	تحدد الطريقة المراد استخدامها لتصفية بيانات الإدخال متعددة الأبعاد قبل إجراء عملية التجميع. الجميع—سيُستخدم النطاق الكامل لكل بُعد. هذا هو الوضع الافتراضي. حسب القيم—سيتم تقسيم البُعد إلى شرائح باستخدام قيمة بُعد أو قائمة من القيم. حسب النطاقات—سيتم تقسيم البُعد إلى شرائح باستخدام نطاق أو قائمة من النطاقات. حسب التكرار—سيتم تقسيم البُعد إلى شرائح على أساس حجم فاصل زمني محدد.
قيم	قيم الأبعاد المراد استخدامها لتصفية بيانات الإدخال متعددة الأبعاد للتحليل. هذه المعلمة مطلوبة عند تعيين معلمة تعريف البُعد على حسب القيم.
النطاقات	قيم الأبعاد للحد الأدنى والأقصى المراد استخدامها لتصفية بيانات الإدخال متعددة الأبعاد للتحليل. هذه المعلمة مطلوبة عند تعيين معلمة تعريف البُعد على حسب النطاقات.
معلمات تعريف التكرار	تسمح لك معلمات تعريف التكرار بتعريف قيم الأبعاد التي يجب استخدامها في تصفية البيانات متعددة الأبعاد المدخلة للتحليل عند تعيين معلمة تعريف الأبعاد إلى حسب التكرار. البُعد—البُعد المراد استخدامه للتصفية. بداية التكرار الأول—بداية أول فاصل زمني. يُستخدم هذا الفاصل الزمني للتكرار خلال مجموعة البيانات. نهاية أول تكرار—نهاية الفاصل الزمني الأول. يُستخدم هذا الفاصل الزمني للتكرار خلال مجموعة البيانات. الخطوة—التردد الذي سيتم تقسيم البيانات إلى شرائح من خلاله. الوحدة—وحدة التكرار.
العملية	Specifies the mathematical method that will be used to combine the aggregated slices in an interval. الأكثرية—سيتم احتساب قيمة البكسل التي تحدث بشكل متكرر عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الحد الأقصى—سيتم احتساب أقصى قيمة للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. المتوسط—سيتم احتساب متوسط قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي. الوسيط— سيتم حساب قيمة وسيط البكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني. الحد الأدنى—سيتم احتساب أدنى قيمة للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الأقلية—سيتم حساب قيمة البكسل التي حدثت في أقل عدد من المرات عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. القيمة المئوية—سوف تُحتسب القيمة المئوية لقيم البكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني. تُحسب القيمة المئوية 90 افتراضيًا. يمكنك تحديد قيم أخرى (من 0 إلى 100) باستخدام معلمة قيمة القيمة المئوية. النطاق—سيتم حساب نطاق قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الانحراف المعياري—سيتم حساب الانحراف المعياري لقيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. المجموع—سيتم حساب مجموع قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. التنوع—سيتم حساب عدد قيم البكسل الفريدة عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. تحتوي جميع الخيارات أيضًا على مكافئ مع خيار تجاهل NoData. ستجري هذه المتغيرات العملية الحسابية على جميع وحدات البكسل الصالحة على طول البعد وتتجاهل أي وحدات بكسل NoData.
البُعد	بُعد التجميع. هذا هو البُعد حيث سيتم تجميع المتغيرات.
النوع	Specifies the dimension interval for which the data will be aggregated. الكل—سيتم تجميع بيانات المتغير عبر جميع الشرائح. هذا هو الوضع الافتراضي. الكلمة الرئيسية للفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام فاصل زمني معروف. قيمة الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام وحدة وفاصل زمني محددين من قِبل المستخدم. نطاقات الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير بين أزواج القيم أو التواريخ المحددة.
فاصل الكلمة الرئيسية	يحدد الفاصل الزمني للكلمة الأساسية التي ستُستخدم عند التجميع على امتداد البُعد. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين معلمة النوع إلى الكلمة الأساسية للفاصل الزمني. بالساعة—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية بالساعة وتتضمن النتيجة كل ساعة في التسلسل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي. يوميًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وتتضمن النتيجة كل يوم في التسلسل الزمني. أسبوعيًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وتتضمن النتيجة كل أسبوع في التسلسل الزمني. ديكادلي— يتم تجميع قيم البيانات على 3 فترات كل 10 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 10 أيام أو أقل. تتضمن المخرجات 3 شرائح لكل شهر. بنتادلي—يتم تجميع قيم البيانات على 6 فترات كل 5 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 5 أيام أو أقل. تتضمن المخرجات 6 شرائح لكل شهر. شهريًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية شهرية وتتضمن النتيجة كل شهر في التسلسل الزمني. ربع سنوي—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وتتضمن النتيجة كل ربع سنوي في التسلسل الزمني. سنويًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية سنوية وتتضمن النتيجة كل سنة في التسلسل الزمني. التكرار يوميًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وتتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل يوم بالتقويم اليولياني. تتضمن المخرجات، على الأكثر، 366 شريحة زمنية يومية. التكرار أسبوعيًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وتتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل أسبوع. تتضمن المخرجات، على الأكثر، 53 شريحة زمنية أسبوعية. التكرار شهريًا—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية شهرية وتتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل شهر. تتضمن المخرجات، على الأكثر، 12 شريحة زمنية شهرية. التكرار الربع سنوي—يتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وتتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل ربع سنة. تتضمن المخرجات، على الأكثر، 4 شرائح زمنية ربع سنوية.
فاصل القيمة	يُستخدم حجم الفاصل الزمني للتجميع. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين معلمة النوع إلى قيمة الفاصل الزمني.
النطاقات	تُستخدم نطاقات الفاصل الزمني المحددة في الجدول لتجميع مجموعات القيم. يحدد الحدين الأدنى والأقصى لقيم النطاق المراد تضمينه. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين معلمة النوع إلى نطاقات الفاصل الزمني.
قيمة النسبة المئوية	النسبة المئوية لحساب. الوضع الافتراضي هو 90، يشير إلى النسبة المئوية 90. يمكن أن تتراوح القيم من 0 إلى 100. تعادل القيمة المئوية 0 إحصاء الحد الأدنى، وتعادل القيمة المئوية 100 الحد الأقصى. ستنتج قيمة 50 نفس نتيجة الإحصاء المتوسط.
نوع استيفاء القيمة المئوية	يحدد طريقة الاستيفاء المئوي التي سوف تُستخدم عندما يكون هناك عدد زوجي من القيم من البيانات النقطية للإدخال المراد حسابها. الأقرب—تُستخدم أقرب قيمة متاحة لقيمة النسبة المئوية المطلوبة. في هذه الحالة، سيكون نوع بكسل الإخراج هو نفسه نوع البيانات النقطية لقيمة الإدخال. الخطية—يُستخدم المتوسط المرجح للقيمتين المحيطتين من النسبة المئوية المرغوبة. في هذه الحالة، سيكون نوع بكسل الإخراج هو نقطة عائمة.