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arcAKTUELL 1.2015 - Wald und Flur

Trendanalysen zur Erkennung von Mustern im zeitlichen Verlauf Dinge passieren an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit. ArcGIS for Desktop bietet vielfältigste Möglichkeiten, um Verbreitungs- muster aus räumlichen Daten abzuleiten. Daneben stellt es Werkzeu- ge bereit, um auch den zeitlichen Aspekt von Ereignissen an einem be- stimmten Ort darstellen und auswerten zu können. So können Hotspots für verschiedene Zeiträume ermittelt, statistische Ausreißer aufgezeigt oder Gruppenzugehörigkeiten geprüft werden. Neu in Version 10.3 sind Werkzeuge zum Raum-Zeit-Muster-Mining (Space Time Pattern Mining Tools). Punktdaten mit Zeitbezug lassen sich nun in multidimensionale Daten umsetzen. Dabei werden die Daten, die in der Regel bestimmte Ereig- nisse abbilden, zu Raum-Zeit-Abschnitten zusammengefasst. Es entsteht eine Datenstruktur, die man sich als dreidimensionalen Würfel vorstel- len kann. Jedes Würfelelement (Bin) enthält die Anzahl von Ereignissen zu einem bestimmten Zeitraum zuzüglich Informationen zum Trend, der über eine Mann-Kendall-Statistik berechnet wird. Die Mann-Kendall-Sta- tistik ist ein Testverfahren, das den Rang der Ereignisse über eine Kor- relationsanalyse ermittelt. Daraus wird ersichtlich, ob bestimmte Ereig- nisse ab- oder zunehmen oder gar nicht mehr stattfinden. Der Trend für jedes Bin wird als Z-Ergebnis und P-Wert gespeichert. Der P-Wert steht für die statistische Signifikanz des Trends – je kleiner der Wert, desto sig­nifikanter ist der Trend. Der Z-Ergebnis-Wert dagegen dokumentiert den Trend selbst: Ist der Wert positiv, spricht das auch für einen positi- ven Trend – die Ereignisse nehmen statistisch tendenziell zu. Bei einem negativen Wert nehmen sie tendenziell ab. Um solch einen Würfel zu erstellen, braucht man einen Datensatz, der wenigstens 60 Ereignisse in mindestens zehn Zeitschritten beinhaltet. Mit frei verfügbaren Skripten (www.esriurl.com/SpaceTimeCubeUtilities) kann der Würfel für eine eingehendere Untersuchung einfach in 2D oder 3D visualisiert werden. Der Ausgabewürfel kann weiterhin genutzt werden, um statistisch sig- nifikante Zeittrends in den Daten herauszuarbeiten (Emerging Hot Spot Analysis bzw. Trendanalyse für Hotspots). Die Ergebnisdaten lassen dann beispielsweise Rückschlüsse darauf zu, ob erkannte Trends historisch ab- geschlossen sind, weiterhin bestehen oder nur sporadisch aufgetreten sind. Räumliche Brennpunkte (Hotspots) lassen sich so in ihrer zeitlichen Dimension besser darstellen und erklären, als dies bisher der Fall war. Eine grobe Analyse globaler Feuerereignisse zeigt die Möglichkeiten der neuen Werkzeuge (» Abbildung). Im linken Kartenausschnitt zeigen die Würfel die Anzahl von Feuerereignissen in Afrika für die Jahre 1996 bis 2012. Jeder Würfel beinhaltet die Zahlen für ein Jahr. Aus diesem multidimensionalen Datensatz lassen sich zeitliche Trends analysieren (rechtes Bild): In der Äquatorialregion zeigen sich andauernde (rot) und schwankend auftretende Hotspots, wohingegen im Norden Coldspots vorherrschen. Für die Sahara sind aufgrund fehlender Ereignisse keine Trends erkennbar. Ralf Schüpferling Esri Deutschland GmbH Kranzberg ++ ArcGIS in Raum und Zeit Trendanalyse von Feuerereignissen in Afrika (1996 bis 2012) aus einem globalen Feuerdatensatz 36 S of t w a r e Software

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