Пространственно-временные данные — это данные, которые собираются и анализируются как в пространственном, так и во временном измерении. Он широко используется в различных областях, таких как мониторинг окружающей среды, климатология, транспорт и городское планирование. Анализ пространственно-временных данных требует специализированных статистических методов для извлечения значимой информации. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов анализа пространственно-временных данных, приведя примеры кода на Python и R.

1. Анализ временных рядов:

Анализ временных рядов – это фундаментальный метод анализа пространственно-временных данных. Основное внимание уделяется изучению закономерностей и тенденций в рамках последовательности точек данных, собранных с течением времени. Некоторые популярные методы анализа временных рядов включают в себя:

• Скользящее среднее: этот метод вычисляет среднее значение подмножества точек данных в скользящем окне, чтобы сгладить шум и выявить тенденции.

# Python code example for moving average
import pandas as pd
data = pd.read_csv('spatio_temporal_data.csv')
data['moving_average'] = data['value'].rolling(window=7).mean()

• Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA). Модели ARIMA фиксируют автокорреляцию и сезонность в данных временных рядов. Они состоят из трех компонентов: авторегрессии (AR), интегрированной (I) и скользящей средней (MA).

# R code example for ARIMA
library(forecast)
data <- read.csv('spatio_temporal_data.csv')
ts_data <- ts(data$value, frequency = 12)  # Assuming monthly data
arima_model <- auto.arima(ts_data)

2. Пространственный анализ:

Пространственный анализ направлен на понимание пространственных закономерностей и взаимосвязей в пространственно-временных данных. Вот несколько популярных методов пространственного анализа:

• Пространственная автокорреляция: измеряет степень сходства или различия переменной в соседних местоположениях. I Морана – это часто используемый статистический показатель для количественной оценки пространственной автокорреляции.

# Python code example for Moran's I
import pysal.lib.weights as weights
import pysal.explore.esda as esda
data = pd.read_csv('spatio_temporal_data.csv')
w = weights.KNN(data[['latitude', 'longitude']].values, k=5)
moran = esda.Moran(data['value'].values, w)
moran.I

• Кригинг: Кригинг — это метод интерполяции, используемый для оценки значений в ненаблюдаемых местах на основе наблюдений в близлежащих местах. Он учитывает пространственную корреляцию данных.

# R code example for Kriging
library(gstat)
data <- read.csv('spatio_temporal_data.csv')
coordinates(data) <- ~latitude+longitude
krige_model <- krige(value~1, data, newdata = data.frame(latitude = new_lat, longitude = new_lon))

3. Пространственно-временная кластеризация:

Пространственно-временная кластеризация направлена ​​на выявление групп схожих пространственно-временных закономерностей. Одним из популярных методов пространственно-временной кластеризации является ST-DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе пространственно-временной плотности).

# Python code example for ST-DBSCAN
from sktda import STDBSCAN
data = pd.read_csv('spatio_temporal_data.csv')
st_dbscan = STDBSCAN(eps1=0.005, eps2=0.1, min_samples=10)
labels = st_dbscan.fit_predict(data[['latitude', 'longitude', 'timestamp']].values)

4. Геопространственная визуализация:

Визуализация пространственно-временных данных имеет решающее значение для получения ценной информации и эффективной передачи результатов. Вот две популярные библиотеки для геопространственной визуализации:

• Folium (Python): Folium — это библиотека Python, которая позволяет создавать интерактивные карты и визуализировать геопространственные данные.

import folium
data = pd.read_csv('spatio_temporal_data.csv')
map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10)
for index, row in data.iterrows():
    folium.Marker(location=[row['latitude'], row['longitude']], popup=row['value']).add_to(map)
map

• Leaflet (R): Leaflet — это пакет R для создания интерактивных веб-карт. Он предоставляет широкий спектр возможностей для визуализации и настройки геопространственных данных.

library(leaflet)
data <- read.csv('spatio_temporal_data.csv')
map <- leaflet(data) %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(lng = ~longitude, lat = ~latitude, popup = ~value)
map

В этой статье мы рассмотрели несколько статистических методов анализа пространственно-временных данных и предоставили примеры кода на Python и R. Эти методы включают анализ временных рядов, пространственный анализ, пространственно-временную кластеризацию и геопространственную визуализацию. Используя эти методы, вы можете получить ценную информацию из пространственно-временных данных и принять обоснованные решения в различных областях.