Visualizar el cubo de espacio-tiempo en 2D (Minería de patrones en espacio-tiempo)

Resumen

Muestra las variables almacenadas en un cubo de espacio-tiempo netCDF y los resultados generados mediante la herramienta Minería de patrones en espacio-tiempo. La salida de esta herramienta es una representación bidimensional renderizada de forma única en función de la variable y el tema especificados.

Ilustración

Uso

• Esta herramienta acepta archivos netCDF creados por varias herramientas en la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo.

  Más información sobre la creación de un cubo de espacio-tiempo

• La opción Ubicaciones con datos del parámetro Tema de visualización permite ver todas las ubicaciones que contienen datos para la variable elegida y la opción Tendencias muestra dónde han aumentado o disminuido los valores a lo largo del tiempo (los resultados de la estadística de Mann-Kendall ejecutada en el valor Variable de cubo especificada para cada ubicación). Las opciones Ubicaciones con datos y Tendencias siempre están disponibles tras la creación del cubo.

• La opción Tendencias de puntos calientes y fríos muestra dónde aumentan o disminuyen las puntuaciones z de puntos calientes y fríos a lo largo del tiempo (los resultados de la estadística de Mann-Kendall ejecutada en las puntuaciones z del análisis de puntos calientes de espacio-tiempo para el valor Variable de cubo especificada) y la opción Resultados del análisis de puntos calientes emergentes recrea los resultados devueltos cuando ejecutó la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. Tanto Tendencias de puntos calientes y fríos como los Resultados del análisis de puntos calientes emergentes solo están disponibles si se ha ejecutado Análisis de puntos calientes emergentes en el valor especificado para Variable de cubo.

• La opción Resultados de Clustering de serie temporal recrea los resultados devueltos cuando ejecutó inicialmente la herramienta Clustering de serie temporal.

• Las opciones Porcentaje de valores atípicos locales, Valor atípico local en el período de tiempo más reciente, Resultados del análisis de valores atípicos locales y Ubicaciones sin vecinos espaciales solo están disponibles si se ha ejecutado la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Porcentaje de valores atípicos locales muestra la proporción del total de valores atípicos en cada ubicación y Valor atípico local en el período de tiempo más reciente muestra todos los valores atípicos que se han producido en el periodo de tiempo más reciente del cubo de espacio-tiempo. Resultados del análisis de valores atípicos locales recrea los resultados devueltos cuando ejecutó inicialmente la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Ubicaciones sin vecinos espaciales muestra todas las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales dentro del valor de Distancia de vecindad que se especificó al ejecutar Análisis de valores atípicos locales. Como resultado, estas ubicaciones solo se basan en vecinos temporales para los cálculos del análisis.

• La opción Número de bins estimados muestra el número de bins que se han estimado en cada ubicación única, lo que permite ver si hay un patrón espacial de lugares donde faltan valores. Si hay secciones enteras del mapa con cifras elevadas de bins estimados, probablemente sea mejor omitir esas áreas del análisis. La opción Ubicaciones excluidas del análisis muestra los lugares donde había datos, pero tenían bins vacíos que no se podían rellenar porque no cumplían con los criterios necesarios para la estimación. Tanto Número de bins estimados como Ubicaciones excluidas del análisis están solo disponibles para valores de Campos de resumen.

• Con la opción Resultados de la predicción en el parámetro Tema de visualización, puede volver a crear los resultados cuando ejecutó originalmente una herramienta del conjunto de herramientas Previsión de serie temporal. Esta opción no estará disponible si el cubo de espacio-tiempo de entrada se creó con la herramienta Cubo de espacio-tiempo del subconjunto en un cubo de espacio-tiempo de previsión.

• La opción Resultados de valor atípico de serie temporal del parámetro Tema de visualización indica las ubicaciones que contienen bins que se consideran valores atípicos temporales para el valor seleccionado para el parámetro Variable de cubo y el análisis que se ejecuta.

• La opción Puntos de cambio de serie temporal temporal del parámetro Tema de visualización muestra los resultados de la detección de puntos de cambio. Las entidades de salida muestran el número de puntos de cambio en cada ubicación, junto con gráficos emergentes que muestran las series temporales originales, los puntos de cambio y las estimaciones del valor medio o la desviación estándar de cada segmento.

• La opción Resultados de correlación cruzada de series temporales del parámetro Tema de visualización muestra los resultados de una correlación cruzada de serie temporal. La salida crea una capa de grupo que resume las correlaciones cruzadas de cada ubicación durante todos los intervalos de tiempo.

• Encontrará información detallada sobre cada una de las opciones del parámetro Tema de visualización, incluidas las descripciones de la salida y los gráficos, en el tema Temas de visualización para el cubo de espacio-tiempo.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Cubo de espacio-tiempo de entrada	El cubo de espacio-tiempo que contiene la variable que se analizará. Los cubos de espacio-tiempo tienen una extensión de archivo .nc y se crean utilizando varias herramientas de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo.	File
Variable de cubo	La variable numérica del cubo netCDF que desea explorar. El cubo de espacio-tiempo siempre incluirá la variable COUNT. Los valores de Campos de resumen o Variables también estarán disponibles si se incluyeron cuando se creó el cubo.	String
Tema de visualización	Especifica la característica del valor de Variable de cubo que se mostrará. La disponibilidad de las opciones depende de cómo se haya creado el cubo y de los análisis que se hayan realizado. Encontrará información detallada sobre cada una de las opciones, incluidas las descripciones de la salida y los gráficos creados, en el tema Temas de visualización para el cubo de espacio-tiempo. Ubicaciones con datos—Se mostrarán todas las ubicaciones que contienen datos para el parámetro Variable de cubo. Tendencias—Se mostrará la tendencia de los valores en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. Tendencias de puntos calientes y fríos—Se mostrará la tendencia de las puntuaciones z en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. Resultados del análisis de puntos calientes emergentes—Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. Resultados de análisis de valores atípicos locales—Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Porcentaje de valores atípicos locales—Se mostrará el porcentaje total de valores atípicos en cada ubicación. Valor atípico local en el período de tiempo más reciente—Se mostrarán los valores atípicos que se producen en el periodo de tiempo más reciente. Resultados de Clustering de serie temporal—Se mostrarán los resultados de la herramienta Clustering de serie temporal. Ubicaciones sin vecinos espaciales—Se mostrarán las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales para la última ejecución del análisis. Estas ubicaciones solo se basan en vecinos temporales para el análisis. Número de bins estimados—Se mostrará el número de bins estimados para cada ubicación. Ubicaciones excluidas del análisis—Se mostrarán las ubicaciones excluidas del análisis dado que tenían bins vacíos que no cumplían los criterios de estimación. Resultados de la previsión—Se mostrarán los resultados de una herramienta del conjunto de herramientas de previsión de serie temporal. Resultados de valor atípico de serie temporal—Se mostrarán los resultados del parámetro Opción de valor atípico en las herramientas Predicción de serie temporal. Puntos de cambio de serie temporal—Se mostrarán los resultados de la herramienta Detección de puntos de cambio. Resultados de correlación cruzada de series temporales—Se mostrarán los resultados de la herramienta Correlación cruzada de series temporales.	String
Entidades de salida	Los resultados de la clase de entidad de salida. Esta clase de entidad será una representación cartográfica bidimensional de la variable de visualización especificada.	Feature Class
Habilitar series temporales emergentes	Especifica si las series temporales emergentes se generarán para cada entidad de salida. Los gráficos emergentes no son compatibles con las salidas de los shapefiles. Activado: las series temporales emergentes se generarán para cada entidad del dataset. Desactivado: no se generarán series temporales emergentes. Esta es la opción predeterminada.	Boolean

Python

arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features, enable_time_series_popups)

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_cube	El cubo de espacio-tiempo que contiene la variable que se analizará. Los cubos de espacio-tiempo tienen una extensión de archivo .nc y se crean utilizando varias herramientas de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo.	File
cube_variable	La variable numérica del cubo netCDF que desea explorar. El cubo de espacio-tiempo siempre incluirá la variable COUNT. Los valores de Campos de resumen o Variables también estarán disponibles si se incluyeron cuando se creó el cubo.	String
display_theme	Especifica la característica del valor de Variable de cubo que se mostrará. La disponibilidad de las opciones depende de cómo se haya creado el cubo y de los análisis que se hayan realizado. Encontrará información detallada sobre cada una de las opciones, incluidas las descripciones de la salida y los gráficos creados, en el tema Temas de visualización para el cubo de espacio-tiempo. LOCATIONS_WITH_DATA—Se mostrarán todas las ubicaciones que contienen datos para el parámetro Variable de cubo. TRENDS—Se mostrará la tendencia de los valores en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS—Se mostrará la tendencia de las puntuaciones z en cada ubicación determinada con la estadística de Mann-Kendall. EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS—Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS—Se mostrarán los resultados de la herramienta Análisis de valores atípicos locales. PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS—Se mostrará el porcentaje total de valores atípicos en cada ubicación. LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD—Se mostrarán los valores atípicos que se producen en el periodo de tiempo más reciente. TIME_SERIES_CLUSTERING_RESULTS—Se mostrarán los resultados de la herramienta Clustering de serie temporal. LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS—Se mostrarán las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales para la última ejecución del análisis. Estas ubicaciones solo se basan en vecinos temporales para el análisis. NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS—Se mostrará el número de bins estimados para cada ubicación. LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS—Se mostrarán las ubicaciones excluidas del análisis dado que tenían bins vacíos que no cumplían los criterios de estimación. FORECAST_RESULTS—Se mostrarán los resultados de una herramienta del conjunto de herramientas de previsión de serie temporal. TIME_SERIES_OUTLIER_RESULTS—Se mostrarán los resultados del parámetro Opción de valor atípico en las herramientas Predicción de serie temporal. TIME_SERIES_CHANGE_POINTS—Se mostrarán los resultados de la herramienta Detección de puntos de cambio. TIME_SERIES_CROSS_CORRELATION_RESULTS—Se mostrarán los resultados de la herramienta Correlación cruzada de series temporales.	String
output_features	Los resultados de la clase de entidad de salida. Esta clase de entidad será una representación cartográfica bidimensional de la variable de visualización especificada.	Feature Class
enable_time_series_popups	Especifica si las series temporales emergentes se generarán para cada entidad de salida. Los gráficos emergentes no son compatibles con las salidas de los shapefiles. CREATE_POPUP—Las series temporales emergentes se generarán para cada entidad del dataset. NO_POPUP—No se generarán series temporales emergentes. Esta es la opción predeterminada.	Boolean

Muestra de código

Ejemplo 1 de VisualizeSpaceTimeCube2D (ventana de Python)

El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la función VisualizeSpaceTimeCube2D.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", 
                                    "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", 
                                    "Homicides_Age_LocExc.shp")

Ejemplo 2 de VisualizeSpaceTimeCube2D (script independiente)

El siguiente script independiente de Python muestra cómo utilizar la función VisualizeSpaceTimeCube2D.

# Display Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area

# Import system modules
import arcpy

# Set environment property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"

# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the 
# feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace

# Display Space Time Cube of homicide with the standard deviation of victim's 
# age, fill no-data as 0
# Only display the locations excluded from analysis.
# Process: Visualize Space Time Cube in 2D 
cube = arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", 
                                           "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", 
                                           "Homicides_Age_LocExc.shp")

Entornos

Espacio de trabajo actual, Espacio de trabajo temporal, Sistema de coordenadas de salida, Transformaciones geográficas