Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*) (Пространственная статистика)
Краткая информация
Приведенный набор взвешенных объектов, определяет статистическую значимость "горячих" точек и "холодных" точек на основе статистического показателя Getis-Ord Gi*.
Подробнее, как работает Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*)
Рисунок
Использование
-
Этот инструмент идентифицирует статистически значимые пространственные кластеры высоких значений (горячих точек) и низких значений (холодных точек). Он создает новый Выходной класс объектов (Output Feature Class) с z-оценкой, p-значением и уровнем достоверности (Gi_Bin) для каждого объекта во Входном классе объектов (Input Feature Class).
-
Z-оценки и р-значения являются измерениями статистической значимости, которая говорит вам, можно ли отклонить нулевую гипотезу. В действительности, они измеряют, насколько наблюдаемая пространственная кластеризация является чем-то большим, чем случайное распределение тех же значений. Поля p-значений и z-оценки не отражают коррекцию FDR (False Discovery Rate).
Поле Gi_Bin определяет статистическую значимость "горячих" и "холодных" точек, вне зависимости от применения коррекции FDR. Объекты с +/-3 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 99 процентов; объекты с +/-2 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 95 процентов; объекты с +/-1 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 90 процентов; а кластеризация для объектов в bin 0 не имеет статистической значимости. Без коррекции FDR статистическая значимость основывается на полях p-значения и z-оценки. При включении дополнительного параметра Применить коррекцию FDR (Apply False Discovery Rate (FDR) Correction), критические p-значения, определяющие уровни достоверности, уменьшаются в соответствии с множественным тестированием и пространственной зависимостью.
-
Высокая z-оценка и низкое р-значение для объекта свидетельствует о пространственной кластеризации высоких значений. Низкая негативная z-оценка и низкое р-значение для объекта свидетельствуют о пространственной кластеризации низких значений. Чем выше (или ниже) z-оценка, чем сильнее интенсивность кластеризации. Z-оценка, стремящаяся к нулю, указывает на отсутствие очевидного объединения в кластеры.
-
z-оценка основана на вычислении гипотезы нулевой рандомизации. Дополнительные сведения о z-оценке см. в разделе Что такое z-оценка? Что такое p-значение?
Когда Входной класс объектов (Input Feature Class) не имеет проекции (т.е. когда координаты заданы в градусах, минутах и секундах), или когда в качестве выходной системы координат (output coordinate system) используется Географическая система координат (Geographic Coordinate System), расстояния в этих случаях будут рассчитываться с помощью хордовых измерений. Измерения хордовых расстояний применяются постольку, поскольку они могут быть быстро вычислены и дают очень хорошие оценки истинных геодезических расстояний, по крайней мере для точек, расстояние между которыми в пределах порядка тридцати градусов. В основе хордовых расстояний лежит скорее сфероид, чем форма сплющенного у полюсов эллипсоида Земли. Если взять две любые точки на поверхности Земли, то хордовым расстоянием между ними будет длина прямой линии, проходящей через трехмерное тело Земли и соединяющей эти две точки. Хордовые расстояния выражаются в метрах.
Внимание:Следует обязательно производить проецирование своих данных, если область исследования превышает 30 градусов. Хордовые расстояния не обеспечивают точных оценок геодезических расстояний, превышающих 30 градусов.
Когда при анализе используются хордовые расстояния, параметр Диапазон расстояний или пороговое расстояние (Distance Band or Threshold Distance), если он указывается, должен быть выражен в метрах.
В более ранних версиях, чем ArcGIS 10.2.1, вы бы увидели предупреждение о том, что выбранные вами параметры и системные настройки предполагают проведение вычислений на основе географических координат (градусы, минуты, секунды). Увидев это предупреждение, необходимо было произвести проецирование данных в Систему координат проекции для того, чтобы вычисление расстояний было точным. Однако, начиная с версии 10.2.1, этот инструмент рассчитывает хордовые расстояния для всех случаев, когда требуются вычисления в географической системе координат.
Внимание:Из-за этого изменения имеется небольшая вероятность того, что вам потребуется изменить модели с участием этого инструмента, если эти модели были созданы до выхода версии ArcGIS 10.2.1 и если в эти модели включены жестко-запрограммированные значения параметров Географической системы координат (Geographic Coordinate System). К примеру, если параметр расстояния установлен на что-то вроде 0,0025 градуса, то вам потребуется конвертировать это значение из градусов в метры и заново сохранить свою модель.
-
Для линейных или полигональных объектов, при расчете расстояний используются центроиды. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроид вычисляется с использованием средневзвешенного центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.
-
Входное поле (Input Field) должно содержать разные значения. Для математических расчетов, выполняемых в рамках этих статистических операций, требуется, чтобы исходные переменные были разными. Например, анализ не будет выполняться, если все входящие значения равны 1. Если вы хотите использовать данный инструмент для анализа пространственных закономерностей случайных данных, попробуйте агрегировать данные или используйте инструмент Оптимизированный анализ "горячих точек".
Примечание:Инцидентными данными являются точки, представляющие события (преступление, дорожно-транспортное происшествие) или объекты (деревья, магазины), по отношению к которым ваше внимание концентрируется скорее на их наличии или отсутствии, чем на атрибутах, свойственных каждой такой точке.
Инструмент Оптимизированный анализ "горячих точек" обрабатывает данные и автоматически выбирает настройки параметров для оптимизации "горячих точек". Он агрегирует случайные данные, выбирает соответствующий масштаб анализа и настраивает результаты для множественного тестирования и пространственной зависимости. Выбранные опции параметров отображаются в окне Результаты и могут быть полезны для более точной настройки параметров. Инструмент обеспечивает полный контроль и гибкую настройку параметров.
-
Выбор параметра Определение пространственных взаимоотношений (Conceptualization of Spatial Relationships) должен отражать внутренние отношения между пространственными объектами, которые вы анализируете. Чем более точно вы сможете смоделировать взаимодействие пространственных объектов в пространстве, тем более точные результаты вы получите. Рекомендации см. в разделе Выбор Концептуализации пространственных отношений: рекомендации. Ниже приводится несколько дополнительных советов:
- FIXED_DISTANCE_BAND
Значение по умолчанию для параметра Диапазон расстояний или пороговое расстояние (Distance Band or Threshold Distance) гарантирует, что каждый объект имеет, по крайней мере, одного соседа, и это важно. Но часто значение, заданное по умолчанию, не будет наиболее подходящим расстоянием для вашего анализа. В разделе Выбор фиксированного расстояния приведены стратегии, которые помогут определить значение диапазона расстояний, подходящее для вашего анализа.
- INVERSE_DISTANCE или INVERSE_DISTANCE_SQUARED
Когда для параметра Диапазон расстояний или пороговое расстояние (Distance Band or Threshold Distance) указано значение 0, все объекты считаются соседями всех других объектов. Когда этот параметр остается пустым, применяется пороговое значение по умолчанию.
Веса для расстояний менее 1 становятся не стабильны после обращения. Следовательно, при взвешивании для объектов, разделенных менее чем одной единицей расстояния, получают вес 1.
При использовании опции обратного расстояния (INVERSE_DISTANCE, INVERSE_DISTANCE_SQUARED, or ZONE_OF_INDIFFERENCE) любым двум совпадающим точкам придается значение веса 1 во избежание деления на 0. Это будет гарантировать, что объекты не исключены из анализа.
- FIXED_DISTANCE_BAND
-
Для параметра Определение пространственных взаимоотношений (Conceptualization of Spatial Relationships) при использовании инструментов Построить матрицу пространственных весов или Построить матрицу пространственных весов для сети доступны дополнительные опции, в том числе пространственно-временные отношения. Чтобы эффективно воспользоваться этими дополнительными опциями, с помощью одного из этих инструментов создайте файл с матрицей пространственных весов до выполнения анализа, выберите значение GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE для параметра Определение пространственных взаимоотношений (Conceptualization of Spatial Relationships), а для параметра Файл матрицы весов (Weights Matrix File) задайте путь к файлу с пространственными весами, который вы создали.
Дополнительные сведения о пространственно-временном кластерном анализе см. в документе Пространственно-временной анализ.
-
Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов (Input Feature Class). Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.
Если предоставлен Файл матрицы весов (Weights Matrix File) с расширением SWM, этот инструмент ожидает получения файла матрицы весов, созданного с помощью инструмента Построить матрицу пространственных весов или Построить матрицу пространственных весов для сети. В противном случае инструмент ожидает файл матрицы весов в формате ASCII. В некоторых случаях, поведение различно в зависимости от типа использованной матрицы весов:
- ASCII-файлы с матрицей пространственных весов:
- Веса используются без изменений. Отсутствующие отношения объект к объекту рассматриваются как нули.
- Вес по умолчанию для самопотенциала равен 0, если не указать значение поля Самопотенциал (Self Potential) или точно указать веса самопотенциала.
- Если веса нормализованы, то вероятнее всего, что результаты будут непригодны для анализа выбранного набора. Если вам нужно выполнить анализ выбранного набора данных, конвертируйте ASCII-файл с матрицей весов в SWM-файл, считав данные ASCII-файла в таблицу, используя опцию CONVERT_TABLE инструмента Построить матрицу пространственных весов.
- Матрица пространственных весов в формате SWM:
- Если веса уже были нормализованы, то они будут нормализованы вновь для выбранного набора данных. В противном случае они будут использоваться без изменений.
- Вес по умолчанию для самопотенциала – 1, если не указать значение поля Самопотенциала (Self Potential).
- ASCII-файлы с матрицей пространственных весов:
Для выполнения анализа с ASCII-файлом с матрицей пространственных весов требуется большой объем памяти. При анализе более 5000 объектов ASCII-файл с матрицей пространственных весов следует конвертировать в SWM-файл. Сначала вы вставляете ваш ASCII-файл с весами в форматированную таблицу (например, с помощью Excel). Затем запускаете инструмент Построить матрицу пространственных весов, задав значение CONVERT_TABLE для параметра Определение пространственных взаимоотношений (Conceptualization of Spatial Relationships). В результате будет создан файл формата SWM с матрицей пространственных весов.
-
При запуске инструмента в ArcMap, Выходной класс объектов (Output Feature Class) автоматически добавляется к таблице содержания с методом отображения по умолчанию, примененным к полю Gi_Bin. Применяемое отображение со шкалой «от горячего к холодному» определяется файлом слоя в <ArcGIS>/Desktop10.x/ArcToolbox/Templates/Layers. Метод отображения по умолчанию, если это необходимо, можно применить заново путем импорта символов слоя шаблона.
Выходной класс объектов содержит поле SOURCE_ID, которое позволяет при необходимости присоединить его к Входному классу объектов.
-
Дополнительную информацию о параметрах инструмента см. в справочной статье Моделирование пространственных отношений.
При использовании этого инструмента в скрипте Python, объект-результат, возвращенный инструментом, содержит следующие выходные данные:
Положение
Описание
Тип данных
0
Выходной класс пространственных объектов
Класс пространственных объектов
1
Имя поля Результаты (GiZScore)
Поле
2
Имя поля вероятности (GiPValue)
Поле
3
Имя поля ID источника (SOURCE_ID)
Поле
При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить нулевые (null) значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях нули в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.
До выхода ArcGIS 10.0 выходной класс объектов дублировал входной класс объектов с добавленными значениями z-оценки и p-значения. После выхода ArcGIS 10.0 выходной класс объектов содержит только поля z-оценки p-значений, а также входные поля анализа. Чтобы присоединить другие входные поля к выходному классу объектов, используйте поле SOURCE_ID для добавления полей с помощью инструментов группы инструментов Соединения.
Нормализация ряда (Row Standardization) не влияет на этот инструмент. Результаты выполнения инструмента Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*) будут совпадать при запуске со стандартизацией строк и без нее. Этот параметр отключен. Он используется только для обеспечения обратной совместимости инструмента.
Синтаксис
Параметр | Объяснение | Тип данных |
Input_Feature_Class |
Это класс объектов, по которому будет выполняться анализ горячих точек. | Feature Layer |
Input_Field |
Числовое поле (количество жертв, тяжесть преступления и т.д.), которое должно быть оценено. | Field |
Output_Feature_Class |
Выходной класс объектов для получения результирующих z-оценки и р-значения. | Feature Class |
Conceptualization_of_Spatial_Relationships |
Определяет, как концептуализированы пространственные отношения между объектами.
| String |
Distance_Method |
Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.
| String |
Standardization |
Нормализация ряда (Row Standardization) не влияет на этот инструмент. Результаты выполнения инструмента Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*) будут совпадать при запуске со стандартизацией строк и без нее. Этот параметр отключен. Он используется только для обеспечения обратной совместимости инструмента.
| String |
Distance_Band_or_Threshold_Distance (дополнительно) |
Определяет пороговое значение расстояния для параметров Обратное расстояние и Фиксированное расстояние. Объекты, расположенные вне указанной области, игнорируются при анализе этого объекта. Однако для Зоны индифферентности, влияние объектов, расположенных вне приведенного расстояния сокращается с расстоянием, в то время как влияние тех объектов, которые располагаются в пределах порогового расстояния, распределяется равномерно. Введенное значение расстояния должно соответствовать выходной системе координат. При использовании концептуализации Обратных расстояний для вычисления пространственных отношений, значение 0 обозначает, что пороговое расстояние не применялось; когда данный параметр остается пустым, пороговое значение по умолчанию рассчитывается и применяется при анализе. Значение по умолчанию – это Евклидово расстояние, которое гарантирует каждому объекту как минимум 1 соседа. Этот параметр не эффективен, когда выбраны концептуализации Близость полигонов или Получить пространственные веса из файла. | Double |
Self_Potential_Field (дополнительно) |
Поле, представляющее собственный потенциал – это расстояние или вес между одним и тем же объектом. | Field |
Weights_Matrix_File (дополнительно) |
Путь к файлу, который содержит веса, определяющие пространственные и, возможно, временные отношения между объектами. | File |
Apply_False_Discovery_Rate__FDR__Correction (дополнительно) |
| Boolean |
Пример кода
Следующий скрипт в окне Python демонстрирует, как использовать инструмент HotSpotAnalysis.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data"
arcpy.HotSpots_stats("911Count.shp", "ICOUNT", "911HotSpots.shp",
"GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", "EUCLIDEAN_DISTANCE",
"NONE","#", "#", "euclidean6Neighs.swm","NO_FDR")
Следующий автономный скрипт Python демонстрирует, как использовать инструмент HotSpotAnalysis.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Hot-Spot Analysis Tool (Local Gi*)
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.gp.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = "C:/Data"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Copy the input feature class and integrate the points to snap
# together at 500 feet
# Process: Copy Features and Integrate
cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
"#", 0, 0, 0)
integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")
# Use Collect Events to count the number of calls at each location
# Process: Collect Events
ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")
# Add a unique ID field to the count feature class
# Process: Add Field and Calculate Field
af = arcpy.AddField_management("911Count.shp", "MyID", "LONG", "#", "#", "#", "#",
"NON_NULLABLE", "NON_REQUIRED", "#",
"911Count.shp")
cf = arcpy.CalculateField_management("911Count.shp", "MyID", "[FID]", "VB")
# Create Spatial Weights Matrix for Calculations
# Process: Generate Spatial Weights Matrix...
swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("911Count.shp", "MYID",
"euclidean6Neighs.swm",
"K_NEAREST_NEIGHBORS",
"#", "#", "#", 6,
"NO_STANDARDIZATION")
# Hot Spot Analysis of 911 Calls
# Process: Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
hs = arcpy.HotSpots_stats("911Count.shp", "ICOUNT", "911HotSpots.shp",
"GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE",
"#", "#", "euclidean6Neighs.swm","NO_FDR")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()
Параметры среды
- Выходная система координат (Output Coordinate System)
До начала анализа геометрия пространственных объектов проецируется в Выходную систему координат (Output Coordinate System), поэтому значения параметров Диапазон расстояний или пороговое расстояние (Distance Band or Threshold Distance) должны быть выражены в единицах измерения, заданных в Выходной системе координат (Output Coordinate System). Все математическое вычисления основаны на пространственной привязке Выходной системы координат (Output Coordinate System). Если выходная система координат выражена в градусах, минутах и секундах, геодезические расстояния рассчитываются с помощью хордовых расстояний в метрах.