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Berechnen und fügen Sie den Bereich überlappender Features innerhalb von Polygonen hinzu


Ich habe eine Polygonschicht mit Wassereinzugsgrenzen

Und ein einzelnes mehrteiliges Feature, das alle öffentlichen Ländereien für den Staat enthält.

Ich muss die Fläche des öffentlichen Landes innerhalb jedes Wassereinzugsgebiets finden und es als Feld zu jedem der Wassereinzugspolygone hinzufügen.

Zum Beispiel möchte ich für den Black River nur den Bereich des öffentlichen Landes (tan), der innerhalb des Polygons enthalten ist.

Ich ging davon aus, dass ich daraus eine räumliche Verbindung verwenden würde, aber ich kann nicht herausfinden, wie man das Gebiet innerhalb jeder Wasserscheide im Gegensatz zum Gebiet des riesigen mehrteiligen öffentlichen Landelements erhält.


Die einzigen Geoverarbeitungswerkzeuge, die Sie dafür benötigen, sind Intersect (Toolbox Analyse) und Join Field (Toolbox Datenverwaltung).

Führen Sie Intersect für die Landnutzungs- und Wassereinzugspolygone aus, was zu einer Schnittmenge dieser beiden Layer führt (Ihr Wasserscheiden-Layer wird an den Grenzen Ihres Landnutzungs-Layers abgeschnitten, während alle Attribute erhalten bleiben).

Führen Sie dann das Join-Feld aus, um die Quell-Wassereinzugsgebiete mit dem geschnittenen zu verbinden (das das Flächenfeld enthält, das Sie auf den Quell-Wassereinzugs-Layer übertragen möchten).


Kombinierter Bereich überlappender Kreise

Ich bin kürzlich auf ein Problem gestoßen, bei dem ich vier Kreise (Mittelpunkte und Radius) hatte und die Fläche der Vereinigung dieser Kreise berechnen musste.

Für zwei Kreise ist es ganz einfach,

Ich kann einfach den Bruchteil der Fläche jedes Kreises berechnen, der nicht innerhalb der Dreiecke liegt, und dann die Fläche der Dreiecke berechnen.

Aber gibt es einen cleveren Algorithmus, den ich verwenden kann, wenn es mehr als zwei Kreise gibt?


Es ist nicht ganz klar, was Sie mit Wahrscheinlichkeit meinen, um ein Individuum aus dem Überlappungsbereich zu erhalten. Dies löst für die Fläche der grünen Zone in Ihrem Diagramm auf:

$X_1 sim N(mu_1,sigma_1^2)$ mit pdf $f_1(x_1)$ und cdf $ F_1(x_1)$ und

$X_2 sim N(mu_2,sigma_2^2)$ mit pdf $f_2(x_2)$ und cdf $ F_2(x_2)$,

wobei $mu_1 < mu_2$. In Ihrem Beispiel entspricht die 'schwarze Variable' $X_1$.

Lassen Sie $c$ den Schnittpunkt bezeichnen, an dem sich die PDFs in der grünen Zone Ihres Plots treffen. Dann ist die Fläche Ihrer grünen Schnittzone einfach:

wobei erf(.) die Fehlerfunktion ist.

Punkt $c$ ist die Lösung von $f_1(x) = f_2(x)$ innerhalb der grünen Zone, was ergibt:

und die Fläche des grünen Abschnitts beträgt: 0,158413 .

@abdelbasset, Um die obige Antwort von @wolfies zu verbessern, gibt es zwei Schnittpunkte c, nennen wir sie c1 und c2. Hier gilt c1 = -1,2848 und c2 = 6,7046. @wolfies hat c1 ignoriert (es wird wahrscheinlich zu weit im Ende der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen liegen, um von Bedeutung zu sein (insbesondere, wenn wir auf nur wenige Dezimalstellen runden)).

Der korrektere Weg besteht darin, sowohl c1 als auch c2 zu finden und den Überlappungsbereich beider Funktionen zu ermitteln:

ÜBERLAPPUNGSFLÄCHE = P(X1 > j1) + P(X2 < j1) – [P(X2 < j2) – P(X1 < j2)]
daher mit cdfs
ÜBERLAPPUNGSBEREICH = 1 - F1(j1,μ2,σ2)+F2(j1,μ2,σ2)-F2(j2,μ2,σ2)+F1(j2,μ1,σ1)

Normalisieren Sie die Grafiken auf eine Fläche von 1, indem Sie jede durch ihre jeweilige Standardabweichung dividieren. Verwenden Sie dann eine einfache Subtraktion von einem z-Graphen, um die Wahrscheinlichkeit eines Auftretens in diesem Überlappungsbereich zu berechnen. Keine Notwendigkeit für Erfs.


Prozentsatz überlappender Regionen zweier Normalverteilungen

Dies wird oft auch als "überlappender Koeffizient" (OVL) bezeichnet. Wenn Sie danach googeln, erhalten Sie viele Treffer. Ein Nomogramm für den Bi-Normalfall finden Sie hier. Ein nützliches Papier kann sein:

  • Henry F. Inman Edwin L. Bradley Jr. (1989). Der Überlappungskoeffizient als Maß für die Übereinstimmung zwischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Punktschätzung der Überlappung zweier Normaldichten. Mitteilungen in der Statistik - Theorie und Methoden, 18(10), 3851-3874. (Verknüpfung)

Jetzt haben Sie mich mehr dafür interessiert, also habe ich R-Code erstellt, um dies zu berechnen (es ist eine einfache Integration). Ich habe ein Diagramm der beiden Verteilungen eingefügt, einschließlich der Schattierung des überlappenden Bereichs:

Für dieses Beispiel lautet das Ergebnis: 0.6099324 mit absolutem Fehler < 1e-04 . Abbildung unten.

Dies wird durch den Bhattacharyya-Koeffizienten gegeben. Für andere Verteilungen siehe auch die verallgemeinerte Version, den Hellinger-Abstand zwischen zwei Verteilungen.

Ich kenne keine Bibliotheken, um dies zu berechnen, aber angesichts der expliziten Formulierung in Bezug auf Mahalanobis-Abstände und Determinante von Varianzmatrizen sollte die Implementierung kein Problem darstellen.

Ich weiß nicht, ob es dafür eine offensichtliche Standardmethode gibt, aber:

Zuerst finden Sie die Schnittpunkte zwischen den beiden Dichten. Dies lässt sich leicht erreichen, indem man beide Dichten gleichsetzt, was für die Normalverteilung eine quadratische Gleichung für x ergeben sollte.

Dies kann mit Grundrechnung gelöst werden.

Sie haben also entweder null, einen oder zwei Schnittpunkte. Nun teilen diese Schnittpunkte die reelle Linie in 1, 2 oder drei Teile, wobei eine der beiden Dichten die niedrigste ist. Wenn Ihnen nichts mathematischeres einfällt, probieren Sie einfach einen beliebigen Punkt in einem der Teile aus, um herauszufinden, welcher der niedrigste ist.

Ihr interessierender Wert ist jetzt die Summe der Flächen unter der niedrigsten Dichtekurve in jedem Teil. Diese Fläche kann nun aus der kumulativen Verteilungsfunktion ermittelt werden (subtrahieren Sie einfach den Wert in beiden Kanten des 'Teils'.


Bereiche von Kreisen

Um die Fläche eines Kreises zu berechnen, müssen Sie seine Durchmesser oder Radius.

Das Durchmesser eines Kreises ist die Länge einer geraden Linie von einer Seite des Kreises zur anderen, die durch den Mittelpunkt des Kreises verläuft. Der Durchmesser ist doppelt so lang wie der Radius (Durchmesser = Radius × 2)

Das Radius eines Kreises ist die Länge einer geraden Linie vom Mittelpunkt des Kreises bis zu seinem Rand. Der Radius ist der halbe Durchmesser. (Radius = Durchmesser ÷ 2)

Sie können den Durchmesser oder den Radius an jedem Punkt um den Kreis herum messen – wichtig ist, dass Sie mit einer Geraden messen, die durch den Kreismittelpunkt geht (Durchmesser) oder am Kreismittelpunkt endet (Radius).

In der Praxis ist es beim Messen von Kreisen oft einfacher, den Durchmesser zu messen und dann durch 2 zu teilen, um den Radius zu ermitteln.

Sie benötigen den Radius, um die Fläche eines Kreises zu berechnen, die Formel lautet:

&pi = Pi ist eine Konstante von 3,142.

R = ist der Radius des Kreises.

R 2 (Radius im Quadrat) bedeutet Radius × Radius.

Daher a Kreis mit einem Radius von 5cm hat eine Fläche von:

EIN Kreis mit einem Durchmesser von 3m hat einen Bereich:

Zuerst berechnen wir den Radius (3m ÷ 2 = 1,5m)

Die Fläche eines Kreises mit einem Durchmesser von 3 m beträgt 7,0695 m 2 .

Abschließendes Beispiel

Dieses Beispiel bezieht sich auf einen Großteil des Inhalts dieser Seite, um einfache Flächenprobleme zu lösen.

Dies ist das Ruben M. Benjamin House in Bloomington Illinois, das im National Register of Historic Places der Vereinigten Staaten aufgeführt ist (Eintragsnummer: 376599).

In diesem Beispiel wird der Bereich der Hausfront, der Holzlattenteil – ohne Tür und Fenster – ermittelt. Die benötigten Maße sind:

A – 9,7 m B – 7,6 m
C – 8,8 m D – 4,5 m
E – 2,3 m F – 2,7 m
G – 1,2 m H – 1,0m

  • Alle Maße sind ungefähre Angaben.
  • Um die Umrandung um das Haus herum braucht man sich keine Sorgen zu machen – diese ist bei den Maßangaben nicht berücksichtigt.
  • Wir gehen davon aus, dass alle rechteckigen Fenster die gleiche Größe haben.
  • Das Rundfenstermaß ist der Durchmesser des Fensters.
  • Das Maß für die Tür beinhaltet die Stufen.

Welche Fläche hat der Holzlattenteil des Hauses?

Funktionsweise und Antworten unten:

Berechnen Sie zunächst die Fläche der Hauptform des Hauses – das sind das Rechteck und das Dreieck, aus denen die Form besteht.

Das Hauptrechteck (B × C) 7,6 × 8,8 = 66,88 m 2 .

Die Höhe des Dreiecks beträgt (A – B) 9,7 – 7,6 = 2,1.

Die Fläche des Dreiecks ist daher (2.1 × C) ÷ 2.
2,1 × 8,8 = 18,48. 18,48 ÷ 2 = 9,24 m 2 .

Die kombinierte Vollfläche der Hausfront ist die Summe der Flächen von Rechteck und Dreieck:

Berechnen Sie als nächstes die Flächen der Fenster und Türen, damit sie von der Gesamtfläche abgezogen werden können.

Die Fläche von Tür und Treppe beträgt (D × E) 4,5 × 2,3 = 10,35 m 2 .

Die Fläche eines rechteckigen Fensters beträgt (G × F) 1,2 × 2,7 = 3,24 m 2 .

Es gibt fünf rechteckige Fenster. Multiplizieren Sie die Fläche eines Fensters mit 5.

3,24 × 5 = 16,2 m2. (die Gesamtfläche der rechteckigen Fenster).

Das runde Fenster hat einen Durchmesser von 1m, sein Radius beträgt also 0,5m.

Berechnen Sie mit &piR 2 die Fläche des runden Fensters: 3,142 × 0,5 × 0,5 =. 0,7855 m 2 .

Als nächstes addieren Sie die Bereiche der Tür und der Fenster.

(Türfläche) 10,35 + (rechteckige Fensterfläche) 16,2 + (runde Fensterfläche) 0,7855 = 27,3355

Ziehen Sie schließlich die Gesamtfläche für die Fenster und Türen von der Gesamtfläche ab.

Die Fläche der Holzlattenfront des Hauses und die Lösung des Problems lautet: 48,7845m 2 .


Einfachste Methode, um den Schnittbereich zweier Rechtecke zu berechnen

Ich habe ein Problem, bei dem ich ZWEI NICHT gedrehte Rechtecke habe (angegeben als Zwei-Punkt-Tupel ) und ich berechne gerne ihre Schnittfläche. Ich habe allgemeinere Antworten auf diese Frage gesehen, z.B. mehr Rechtecke oder sogar gedrehte, und ich habe mich gefragt, ob es eine viel einfachere Lösung gibt, da ich nur zwei nicht gedrehte Rechtecke habe.

Was meiner Meinung nach erreichbar sein sollte, ist ein Algorithmus, der nur Addition, Subtraktion und Multiplikation verwendet, möglicherweise auch abs(). Was auf keinen Fall verwendet werden sollte, sind min/max, gleich, größer/kleiner und so weiter, was die Frage obsolet machen würde.

EDIT 2: Okay, es ist zu einfach geworden, min / max oder abs () zu verwenden. Kann jemand den Fall nur mit add/sub/mul zeigen oder widerlegen?

EDIT: lass es uns ein wenig lockern, nur bedingte Ausdrücke (z.B. if, case) sind verboten!

PS: Ich habe eine halbe Stunde darüber nachgedacht, ohne Erfolg, vielleicht bin ich jetzt zu alt dafür :)


Definition und Verwendung des Voronoi-Diagramms

Für eine gegebene Menge von verschiedenen, isolierten n Punkten, P = p 1 , … , p n , in einer euklidischen Ebene, R , wird ein Voronoi-Diagramm konstruiert, indem alle Orte in R dem nächsten Mitglied von P zugewiesen werden. Ein Beispiel für das Voronoi-Diagramm ist in Abbildung 1 dargestellt. Diese Konstruktion wird als „Voronoi-Tessellation“ bezeichnet. Das Voronoi-Diagramm besteht aus n Polygonen, die jeweils einem Punkt in P zugeordnet sind. Die Polygone werden als „Voronoi“- oder „Thiessen-Polygone“ bezeichnet, und jedes der Voronoi-Polygone ist mit möglichen Ausnahmen entlang der Grenze von R konvex. Sie sind in R kollektiv erschöpfend und schließen sich mit Ausnahme ihrer Grenzen gegenseitig aus, mit anderen Worten, die Voronoi-Polygone füllen die Ebene R ohne Überlappung erschöpfend aus. Bei der Konstruktion des Voronoi-Diagramms wird den mehreren Elementen, die gemeinsam die Grenzen der Voronoi-Polygone bilden, eine Position zugewiesen, die zwei oder mehr Elementen in P gleich nahe ist. Eine Grenze des Voronoi-Polygons besteht aus Liniensegmenten, die als „Voronoi-Kanten“ bezeichnet werden. Zwei Voronoi-Polygone, die dieselbe Voronoi-Kante teilen, werden als „aneinandergrenzend“ betrachtet. Ein Scheitelpunkt eines Voronoi-Polygons, d. h. ein Endpunkt einer Voronoi-Kante, wird als „Voronoi-Scheitelpunkt“ bezeichnet. Die Punkte in P werden in der Literatur als „Generatoren“, „Generatorpunkte“ oder „Standorte“ bezeichnet, und die Menge P wird als „Generatorsatz“ bezeichnet. Die zugehörige Terminologie ist in Abbildung 1 angegeben.

Bisher wurde das Voronoi-Diagramm in Bezug auf die zweidimensionale euklidische Ebene diskutiert. Das Konzept kann jedoch ohne weiteres in den m-dimensionalen euklidischen Raum erweitert werden. Die Voronoi-Tessellation teilt in diesem Fall den Raum in nicht überlappende, raumfüllende Polyeder anstelle von Polygonen. Darüber hinaus können Voronoi-Diagramme in einem anderen Raum als dem euklidischen Raum konstruiert werden, beispielsweise sind Voronoi-Diagramme auf einer Kugel, einem Zylinder oder einem Kegel möglich. Da die meisten Anwendungen in der Geographie und verwandten Gebieten im planaren euklidischen Raum verbleiben, konzentriert sich die folgende Diskussion auf die planaren Situationen.

Ein duales Diagramm des Voronoi-Diagramms wird als „Delaunay-Triangulation“ bezeichnet. Für ein gegebenes planares Voronoi-Diagramm mit drei oder mehr Generatorpunkten, die nicht auf derselben Linie liegen, wird eine Delaunay-Triangulation konstruiert, indem alle Paare von Generatorpunkten verbunden werden, deren Voronoi-Polygone dieselbe Kante haben. Abbildung 2 zeigt die Delaunay-Triangulation, die dem Voronoi-Diagramm in Abbildung 1 entspricht. Das resultierende Delaunay-Diagramm besteht aus nicht überlappenden Dreiecken, die als „Delaunay-Dreiecke“ bezeichnet werden. Es ist bekannt, dass die Delaunay-Dreiecke so nah wie möglich gleichseitig sind. Kanten und Scheitelpunkte der Delaunay-Dreiecke werden als „Delaunay-Kanten“ bzw. „Delaunay-Scheitelpunkte“ bezeichnet. Jeder Delaunay-Knotenpunkt ist per Definition ein Generatorpunkt in P. Die Delaunay-Triangulation wird häufig im Zusammenhang mit der räumlichen Interpolation einer räumlich kontinuierlichen Variablen angewendet. Angenommen, der Generatorsatz P repräsentiert einen Satz von Wetterstationen, die Niederschlagsmessungen durchführen. Stellen Sie sich dann vor, dass jeder Station eine Höhe zugewiesen wird, die proportional zur Messung an dieser Station ist. Die Delaunay-Dreiecke, deren Scheitel auf diese Höhen projiziert werden, bilden eine Oberfläche, die eine kontinuierliche Niederschlagsverteilung abschätzt.

Eine Delaunay-Triangulation kann auch direkt aus der Menge von Punkten P konstruiert werden. Untersuchen Sie für jedes mögliche Paar von Mitgliedern von P seinen umschriebenen Kreis. Verbinden Sie die beiden Elemente nur, wenn sich innerhalb des Kreises keine Punkte befinden. Ein resultierendes Diagramm, nachdem alle möglichen Paare untersucht wurden, ist die Delaunay-Triangulation. Als duales Diagramm der Delaunay-Triangulation kann auch ein Voronoi-Diagramm aus einer gegebenen Delaunay-Triangulation konstruiert werden. Genauer gesagt kann es durch senkrechte Winkelhalbierende der Kanten der Delaunay-Dreiecke als Voronoi-Kanten und entsprechende Umkreismittelpunkte als Voronoi-Scheitel definiert werden.

Da die Voronoi-Tessellation jeden Standort in einem gegebenen Raum dem nächstgelegenen Generator zuweist, besteht eine der einfachsten Anwendungen des Voronoi-Diagramms darin, die nächstgelegene Einrichtung unter einer Menge von Einrichtungen zu identifizieren, die als Generatorsatz angegeben sind. Ein Facility-Location-Problem ist somit ein natürliches Anwendungsfeld des Voronoi-Diagramms. Wie bereits erwähnt, ist eine Marktgebietsanalyse ein weiteres Anwendungsfeld unter der Annahme, dass Kunden wahrscheinlich das nächstgelegene Geschäft aufsuchen. Die Voronoi-Polygone können als angenäherte Marktgebiete von Generatoren verwendet werden, um die Anzahl potenzieller Kunden zu schätzen und/oder einen Standort eines neuen Restaurants zu planen.

In der Kartographie wird das Voronoi-Diagramm verwendet, um eine Choroplethenkarte zu erstellen. Wenn jedem Generator ein bestimmter Eigenschaftswert zugewiesen wird, kann eine Choroplethenkarte auf dem Wert selbst oder auf einem Dichtemaß basieren, das mit der Fläche der Voronoi-Polygone berechnet wird, wenn der Eigenschaftswert eine Zählung einiger räumlicher Objekte wie einer Bevölkerung ist. Im einfachsten Fall, dass jeder Generator ein einzelnes Objekt wie eine Person darstellt, zeigt 1 geteilt durch die Fläche des Voronoi-Polygons eine Dichte an, beispielsweise eine Bevölkerungsdichte. Das Voronoi-Diagramm kann auch verwendet werden, um das größte leere Kreisproblem zu lösen. Für eine gegebene Menge von Punkten P besteht das Problem darin, den größten leeren Kreis zu finden, dessen Mittelpunkt in der konvexen Hülle von P liegt. Ein solcher Kreis wird als der größte der größten leeren Kreise angegeben, die an den von P erzeugten Voronoi-Eckpunkten zentriert sind. Wenn P beispielsweise Einzelhandelseinrichtungen darstellt, deutet der größte leere Kreis auf einen Bereich hin, der zum Einkaufen am ungünstigsten ist. Darüber hinaus sind Voronoi-ähnliche Diagramme häufig in natürlichen Strukturen zu finden, so dass Voronoi-Diagramme verwendet werden können, um räumliche Prozesse zu modellieren, um sie zu formen. Die Kristallisation ist ein Beispiel für solche Prozesse. Weitere Anwendungen werden später in Verbindung mit erweiterten Versionen der Voronoi-Diagramme eingeführt.


Um die zeitlichen Änderungen auf einer Heatmap darzustellen, können wir plugins.HeatMapWithTime() anwenden. data sind die Punkte, die Sie plotten möchten, dh eine Liste von Punkten der Form [Lat, Lng] oder [Lat, Lng, Gewicht]. index gibt das Label (oder den Zeitstempel) der Datenelemente an, sollte die gleiche Länge wie data haben oder wird durch einen einfachen Zähler ersetzt, wenn er nicht angegeben wird.

Die obige Karte beschreibt die Preisänderungen jedes Viertels in Form von Zeitreihen. Daher müssen wir vor der Erstellung der Karte jedes Jahr den durchschnittlichen Standortpreis für jede Nachbarschaft berechnen.

Dann bereitete ich Convert Datetime in U10 mit pandas.DatetimeIndex() und astype() vor.

Der letzte Schritt besteht darin, eine Farbkarte in Bezug auf die Preise der Nachbarschaften für jedes Jahr zu definieren.

Wir können TimeSliderChoropleth anwenden, um die Zeitreihenkarte zu zeichnen. Daten sollten ein Geojson-String sein, styledict ist das Wörterbuch, in dem die Schlüssel die Geojson-Feature-IDs sind und die Werte Diktate von .


Berechnungsbereich

Die Fläche wird in Quadraten (oder Quadrateinheiten) gemessen.

Wie viele Quadrate hat dieses Rechteck?

Wir können die Quadrate zählen oder die Länge und Breite nehmen und multiplizieren. Das obige Rechteck hat eine Fläche von 15 Quadrateinheiten.

Die Fläche eines Rechtecks ​​ist = Länge x Breite

Beispiele für die Berechnung der Fläche eines Rechtecks

Einheiten für Messbereich

Wir messen die Fläche mit Quadraten. Wir verwenden unterschiedliche Quadratgrößen, je nachdem, wie groß oder klein eine Fläche ist.

Fläche eines Quadrats

Die Länge und Breite eines Quadrats sind gleich, also müssen wir nur die Länge mit der Länge multiplizieren.

Fläche eines Kreises

Die Fläche eines Kreises = πr 2
wobei r der Radius des Kreises und π das Verhältnis des Umfangs eines Kreises zu seinem Durchmesser ist.

π (ausgesprochen "pie" und oft "Pi" geschrieben) ist eine unendliche Dezimalzahl mit einer üblichen Näherung von 3,14159. Mehr über Pi erfährst du hier

Beispiel für die Berechnung der Fläche eines Kreises

Erklärung der Flächenformel einer Kreisformel

Nehmen Sie einen Kreis und teilen Sie ihn in gleich große Sektoren und ordnen Sie diese wie unten gezeigt neu an. Beachten Sie, dass die Form bei kleiner werdenden Sektoren eher wie ein Rechteck wird. Hinweis: Es gibt keine Begrenzung, wie klein diese Sektoren sein können und wie ähnlich sie einem Rechteck sein können, wenn sie angeordnet sind.

Angenommen, wir wissen, dass der Umfang eines Kreises gleich 2πr ist, können wir dem "Rechteck" wie unten gezeigt Dimensionen hinzufügen. Mit der Flächenformel eines Rechtecks, Fläche = Breite x Höhe, können wir sehen, wie unser Kreis, der als Rechteck neu konfiguriert wurde, eine Fläche hat, die ungefähr approximate r x r oder r 2

Kreissektoren neu angeordnet

Kreissektoren neu angeordnet – beginnend, wie ein Rechteck auszusehen


Berechnen und fügen Sie den Bereich überlappender Features innerhalb von Polygonen hinzu - Geographische Informationssysteme

Benutzerhandbuch für bessere Buspuffer

Erstellt von Melinda Morang, Esri

Mitwirkende: David Wasserman, Fehr & Peers

Copyright 2020
Unter der Apache-Lizenz, Version 2.0 (die "Lizenz") lizenziert, dürfen Sie diese Datei nur in Übereinstimmung mit der Lizenz verwenden. Eine Kopie der Lizenz erhalten Sie unter http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.Sofern nicht gesetzlich vorgeschrieben oder schriftlich vereinbart, wird Software, die unter der Lizenz vertrieben wird, "WIE BESEHEN" OHNE ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistungen oder Bedingungen jeglicher Art vertrieben. Siehe die Lizenz für die spezifische Sprache, die Berechtigungen und Einschränkungen unter der Lizenz regelt.

BetterBusBuffers ist ein Toolset, mit dem Sie den Zugang zu öffentlichen Verkehrsmitteln in Ihrer Stadt quantitativ messen können. Die Werkzeuge verwenden GTFS-Daten des öffentlichen Nahverkehrs und ArcGIS, um die Anzahl der während eines Zeitfensters verfügbaren Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln für Bereiche innerhalb Ihrer Stadt zu zählen, Standorte innerhalb Ihrer Stadt, entlang bestimmter Korridore oder an den Haltestellen selbst zu bestimmen.

Übersicht über die BetterBusBuffers-Tools

Das GTFS vorverarbeiten wandelt Ihr(e) GTFS-Dataset(s) in eine SQL-Datenbank um. Diese SQL-Datenbank wird als Eingabe für alle anderen BetterBusBuffers-Tools verwendet. Sie sollten dieses Tool zuerst ausführen.

Das Fahrten für individuelle Route zählen toolset ermöglicht es Ihnen, einzelne Routen in Ihrem System im Detail zu untersuchen. Es generiert eine Feature-Class von Haltestellen, die der ausgewählten Route zugeordnet sind, sowie Polygon-Rastbereiche um die Haltestellen und berechnet die Anzahl der Besuche, die Häufigkeit, die maximale Wartezeit und die durchschnittliche Fahrtzeit für jede Haltestelle während eines Zeitfensters.

Das Fahrten in Polygonpuffern um Haltestellen zählen toolset generiert Polygon-Rastbereiche um alle Haltestellen in Ihrem Verkehrssystem und zählt die Anzahl der in diesen Bereichen während eines Zeitfensters verfügbaren Fahrten. Die Ausgabe ist eine Karte der Verkehrsabdeckung, die nach der Häufigkeit des verfügbaren Dienstes farbkodiert werden kann.

Das Fahrten auf Linien zählen Toolset zählt die Anzahl der Fahrten im öffentlichen Nahverkehr, die während eines Zeitfensters zwischen den Haltestellen entlang von Korridoren fahren. Die Ausgabe ist eine Line-Feature-Class, die symbolisiert werden kann, um hochfrequente Korridore und Verbindungen hervorzuheben.

Das Fahrten an Punkten zählen Das Tool zählt die Anzahl der verfügbaren Transitfahrten innerhalb einer bestimmten Entfernung von bestimmten Punktstandorten während eines Zeitfensters. Die Ausgabe ist eine Kopie der Eingabepunktstandorte mit Feldern, die die Anzahl der verfügbaren Transitfahrten innerhalb eines kurzen Spaziergangs während eines Zeitfensters angeben.

Das Fahrten an Points Online zählen macht das gleiche wie die Fahrten an Punkten zählen Es verwendet jedoch den ArcGIS Online Origin-Destination Cost Matrix-Service, sodass Sie keine eigenen Netzwerk-Datasets oder eine Network Analyst-Lizenz benötigen.

Das Fahrten an Haltestellen zählen -Tool zählt die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die die Haltestellen Ihres öffentlichen Verkehrssystems während eines Zeitfensters besuchen. Die Ausgabe ist eine Feature-Class Ihrer GTFS-Haltestellen mit Feldern, die die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln angeben, die diese Haltestellen besuchen.

Das Fahrten an Haltestellen nach Route und Richtung zählen -Tool zählt die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die die Haltestellen Ihres öffentlichen Verkehrssystems während eines Zeitfensters besuchen. Im Kontrast zu Fahrten an Haltestellen zählen, kombiniert dieses Tool keine Fahrten von verschiedenen Routen oder Fahrtrichtungen. Wenn eine Haltestelle stattdessen von mehreren Routen und/oder Richtungen verwendet wird, wird die Haltestelle in der Ausgabe dupliziert.

Das Zählen Sie Hochfrequenzrouten an Haltestellen -Tool zählt die Anzahl der Routen an jeder Haltestelle, die einen gewünschten Abstandsschwellenwert erreichen. Die Ausgabe ist eine Feature-Class Ihrer GTFS-Haltestellen mit Feldern, die Fahrt- und Abstandsstatistiken zusammen mit einer Anzahl der Routen an der Haltestelle anzeigen, deren Abstand eine gewünschte Schwelle oder kürzer ist.

Detaillierte Anweisungen für jedes dieser Tools finden Sie weiter unten in diesem Dokument.

  • ArcGIS 10.2 oder höher mit einer Desktop Basic (ArcView)-Lizenz oder ArcGIS Pro 1.2 oder höher.
  • Das Zählen Sie Hochfrequenzrouten an Haltestellen Werkzeug erfordert ArcGIS 10.4 oder höher oder ArcGIS Pro 1.2 oder höher.
  • Sie benötigen die Desktop Advanced (ArcInfo)-Lizenz, um die Fahrten in Polygonpuffern um Haltestellen zählen Werkzeug.
  • Alle Werkzeuge außer Fahrten an Haltestellen zählen, Fahrten an Haltestellen nach Route und Richtung zählen, Fahrten an Points Online zählen, Zählen Sie Hochfrequenzrouten an Haltestellen, und die in der Fahrten auf Linien zählen Toolset erfordern die Network Analyst-Erweiterung.
  • Für die Fahrten an Points Online zählen -Tool, ein ArcGIS Online-Konto mit Routing-Berechtigungen und ausreichend Guthaben für Ihre Analyse.
  • Ein gültiges GTFS-Dataset. Wenn Ihr GTFS-Dataset in stop_times.txt leere Werte für Arrival_time und departure_time enthält, können Sie dieses Tool nicht ausführen. Sie können das Tool Leere Stoppzeiten interpolieren herunterladen und verwenden, um leere Ankunfts- und Abfahrtszeiten für Ihren Datensatz zu schätzen, wenn Sie ihn weiterhin in BetterBusBuffers verwenden möchten.
  • Für einige Funktionen ein Netzwerk-Dataset mit Straßendaten für Ihr Interessengebiet. Du solltest nicht Verwenden Sie ein Netzwerk-Dataset, das mit dem Toolset GTFS zu einem Netzwerk-Dataset hinzufügen erstellt wurde. BetterBusBuffers behandelt die GTFS-Daten separat, daher sollten sie nicht im Netzwerk-Dataset selbst enthalten sein.
  • Für die Fahrten an Punkten zählen und Fahrten an Points Online zählen Tools, eine Feature-Class Ihrer Points of Interest.
  • Laden Sie das Tool herunter und speichern Sie es an einem beliebigen Ort auf Ihrem Computer.
  • Entpacken Sie die heruntergeladene Datei. Das entpackte Paket enthält eine .pyt-Toolbox-Datei, eine Reihe von Python-Skripten, die zum Ausführen der Toolbox erforderlich sind, und eine Kopie dieses Benutzerhandbuchs.
  • Es ist keine Installation erforderlich. Sie können das Werkzeug über ArcCatalog, ArcMap oder ArcGIS Pro ausführen. Navigieren Sie in jedem dieser Produkte einfach zu dem Ordner, der die .pyt-Datei enthält, und es sollte als Toolbox mit Tools angezeigt werden, die Sie ausführen können. Sie können das Werkzeug auch zu ArcToolbox hinzufügen, um es später leichter zu finden.
  • Warnung: Wenn Sie die Toolbox an einen anderen Ort auf Ihrem Computer verschieben möchten, stellen Sie sicher, dass Sie den gesamten Ordner verschieben, nicht nur die Toolbox-Datei. Andernfalls wird die Toolbox von den Skripten getrennt und die Tools werden nicht ausgeführt.
  1. Nachdem Sie die Toolbox und Ihre Daten vorbereitet haben, führen Sie die GTFS vorverarbeiten Werkzeug. Die Ausgabe für dieses Werkzeug dient als Eingabe für alle anderen Werkzeuge in der Toolbox.
  2. Führen Sie alle anderen Tools aus, an denen Sie interessiert sind. Details zum Ausführen dieser Tools finden Sie unten.

Das GTFS vorverarbeiten wandelt Ihr(e) GTFS-Dataset(s) in eine SQL-Datenbank um. Diese SQL-Datenbank wird als Eingabe für alle anderen BetterBusBuffers-Tools verwendet. Sie sollten dieses Tool zuerst ausführen. Sie müssen dieses Tool für jeden GTFS-Datensatz oder Datensatz, den Sie analysieren möchten, nur einmal ausführen.

  • GTFS-Verzeichnisse: Das Ordner mit Ihren (entpackten) GTFS .txt-Dateien. Sie können mehrere GTFS-Datasets auswählen, um sie gleichzeitig zu analysieren.
  • Name und Speicherort für die Ausgabe-SQL-Datenbank: Das Tool generiert eine SQL-Datenbank mit dem hier angegebenen Namen und Speicherort. Sie können ihm einen beliebigen Namen geben und einen ".sql"-Ausdruck verwenden. Sie werden diese Datei als Eingabe für die anderen BetterBusBuffers-Tools verwenden.
  • [Ihr angegebener Ausgabedateiname]: Eine SQL-Datenbank mit Ihren GTFS-Daten, die als Eingabe für die BetterBusBuffers-Tools erforderlich ist.

Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

  • Die Ausführung des Tools dauert ewig: Für ein kleines Nahverkehrsnetz sollte dieses Tool schnell ausgeführt werden. Bei einem sehr großen Nahverkehrsnetz kann die Ausführung 20 oder 30 Minuten dauern. Wenn alles richtig funktioniert, führen die folgenden Bedingungen dazu, dass das Tool langsamer läuft:
    • Sehr große Transit-Datasets oder eine große Anzahl von Eingabe-Datasets sind langsam.
    • Das Tool wird langsamer ausgeführt, wenn Sie auf und von einem Netzlaufwerk schreiben.
    • Lesen Sie die GTFS-Spezifikation calendar.txt, um sicherzustellen, dass Sie die Funktionsweise von calendar.txt verstehen.
    • Öffnen Sie die Datei calendar.txt in jedem Datensatz, den Sie verwenden, und vergewissern Sie sich, wie die Datumsbereiche funktionieren.
    • Überprüfen Sie das Start- und Enddatum für jede Zeile. Wenn Sie eine Warnmeldung erhalten haben, enthalten Ihre Daten Datumsbereiche, die sich nicht überschneiden (dh das Startdatum mindestens einer service_id liegt nach dem Enddatum mindestens einer anderen service_id). Wenn Ihre Datei nicht überlappende Datumsbereiche enthält, kann dies beim Ausführen des Tools zu Problemen führen. Das Tool zählt alle Fahrten, die an dem von Ihnen ausgewählten Wochentag stattfinden, auch wenn diese Fahrten in nicht überlappenden Datumsbereichen stattfinden. Tatsächlich werden es Doppelzählungen sein, die nicht doppelt gezählt werden sollten.
    • Wenn Sie feststellen, dass Ihre nicht überlappenden Datumsbereiche Probleme verursachen, versuchen Sie, Ihre Analyse für ein bestimmtes Datum statt für einen allgemeinen Wochentag auszuführen. Wählen Sie ein Datum aus, das in einen der in der Datei calendar.txt aufgeführten Datumsbereiche fällt. Sie können auch Ihre Datei calendar_dates.txt überprüfen, um festzustellen, ob für das von Ihnen ausgewählte Datum Serviceausnahmen vorhanden sind.
    • Wenn Sie für Ihre Analyse kein bestimmtes Datum verwenden möchten, können Sie alternativ eine Kopie Ihrer Datei calendar.txt erstellen und die Daten in der Datei ändern, um die nicht überlappenden Datumsbereiche zu entfernen. Wenn Ihre Datei beispielsweise einen Satz von service_ids für die Sommermonate und einen Satz für die Wintermonate enthält und Sie die Sommermonate analysieren möchten, löschen Sie alle Zeilen mit Datumsbereichen für die Wintermonate. Stellen Sie sicher, dass Ihre bereinigte Datei weiterhin calendar.txt heißt, damit das Tool sie erkennt.
    • Wenn Sie mehrere GTFS-Datasets gleichzeitig analysieren und die Datasets nicht überlappende Datumsbereiche haben, erhalten Sie denselben Fehler wie wenn service_ids in einem Dataset nicht überlappende Datumsbereiche haben. Das Datumsbereichsproblem ist weniger problematisch (oder überhaupt kein Problem), wenn es in verschiedenen Datensätzen auftritt, aber Sie sollten es trotzdem überprüfen, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Daten verstehen.

    Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

    Laufen Fahrten für individuelle Route zählen

    Das Fahrten für individuelle Route zählen -Tool findet die Haltestellen, die von einer bestimmten Route in Ihrem System verwendet werden, generiert Polygon-Rastbereiche um diese Haltestellen und berechnet einige Statistiken über die Anzahl der Fahrten, die diese Haltestellen während eines Zeitfensters besuchen. Die Ausgabe ist eine Feature-Class von Stopps und eine Feature-Class, die das von der Route bediente Gebiet zusammen mit Feldern enthält, die die Anzahl, Häufigkeit, maximale Wartezeit und die durchschnittliche Geschwindigkeit für diese Route während des ausgewählten Zeitfensters angeben.

    Dieses Werkzeug enthält zwei Teile. Schritt 1 muss nur einmal für eine bestimmte Route und Puffergröße ausgeführt werden (z. B. Route 10x und 0,25 Meilen). In Schritt 1 werden die Feature-Classes für Haltestellen und Einzugsgebiete erstellt. Schritt 2 verwendet diese Feature-Classes als Eingabe. In Schritt 2 wählen Sie das zu analysierende Zeitfenster aus, und die Ergebnisse werden den Feature-Classes hinzugefügt. Wiederholen Sie Schritt 2 für jedes Zeitfenster, das Sie analysieren möchten.

    Schritt 1 – Routenpuffer vorverarbeiten

    Dieses Tool erfordert eine Network Analyst-Lizenz.

    • Ausgabe-Geodatabase: Wählen Sie eine File-Geodatabase aus, in der die von diesem Werkzeug generierten Ausgabe-Feature-Classes gespeichert werden. Es muss sich um eine File-Geodatabase handeln, nicht um einen Ordner oder eine Personal-Geodatabase.
    • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
    • Transitroute zum Analysieren: Wählen Sie die Route aus Ihren GTFS-Daten aus, die Sie analysieren möchten. Die Dropdown-Liste wird aufgefüllt, nachdem Sie Ihre SQL-Datenbank ausgewählt haben. Die Listeneinträge sind wie folgt formatiert: "route_short_name: route_long_name [GTFSFolder:route_id]"
    • Netzwerk-Dataset: Ein Netzwerk-Dataset von Straßen, Gehwegen usw., das den Analysebereich abdeckt. Der Netzwerkdatensatz sollte für die Modellierung von Fußgängern geeignet sein. Du solltest nicht Verwenden Sie ein Netzwerk-Dataset, das mit dem Toolset GTFS zu einem Netzwerk-Dataset hinzufügen erstellt wurde, da BetterBusBuffers die GTFS-Daten separat verarbeitet.
    • Impedanzattribut (Wählen Sie eines, das für Fußgänger geeignet ist.): Das Kostenattribut aus Ihrem Netzwerk-Dataset, mit dem Sie die maximale Entfernung oder Zeit berechnen, die Ihre Fußgänger zwischen den analysierten Punkten und den nahegelegenen Haltestellen zurücklegen können. Wählen Sie ein Impedanzattribut mit Entfernungseinheiten aus, es sei denn, Ihr Netzwerk-Dataset enthält ein Attribut für die Fahrzeit für Fußgänger.
    • Puffergröße (in denselben Einheiten wie Ihr Impedanzattribut): Wählen Sie die Größe der Puffer, die um Ihre Haltestellen herum generiert werden sollen. Diese MUSS in denselben Einheiten wie das von Ihnen ausgewählte Impedanzattribut angegeben werden. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass Ihre Puffer eine Distanz von einer Viertelmeile um Haltestellen herum anzeigen, wählen Sie ein Impedanzattribut in Meilen und geben Sie "0,25" ein. Wenn Ihr Netzwerk-Dataset ein Fußgänger-Gehzeit-Attribut hat und Sie möchten, dass Ihre Puffer eine Gehzeit von 10 Minuten anzeigen, wählen Sie das Fußgänger-Gehzeit-Impedanzattribut aus und geben Sie "10" ein.
    • Netzwerkeinschränkungen (optional): Liste möglicher Einschränkungen aus Ihrem Netzwerk-Dataset, die Sie festlegen können. Wenn Sie beispielsweise die Einschränkung "Mautstraßen vermeiden" aktivieren, können Ihre Fußgänger nicht auf Mautstraßen gehen. Die verfügbaren Einschränkungen variieren je nach Netzwerk-Dataset, und die Liste wird dynamisch aus dem von Ihnen ausgewählten Netzwerk-Dataset geladen. Wählen Sie die Einschränkungen, die für Fußgänger am sinnvollsten sind.
    • Polygontrimmung (in Metern) (Geben Sie -1 für keine Trimmung ein.) (optional): Geben Sie einen Polygontrimmwert in Metern für Ihre Einzugsgebiete an. Der Umfang der Servicebereiche wird auf den angegebenen Abstand getrimmt. Die Verwendung von Trim bereinigt die Polygone und hilft, seltsame Spitzen und Blobs zu vermeiden. Für Fußgänger ist eine Trimmung von etwa 20 Metern sinnvoll. Die Verwendung einer Trimmung verlangsamt jedoch die Generierung des Servicebereichs. Wenn Sie das Trimmen nicht verwenden möchten, geben Sie einen Wert von -1 ein.

    Alle Ausgabedateien werden mit dem von Ihnen ausgewählten Namen und Ausgabeverzeichnis in eine File-Geodatabase geschrieben.

    • Haltestellen_[route_short_name]_[direction_id]: Eine Point-Feature-Class, die die von der für Ihre Analyse ausgewählten Route bedienten Haltestellen in der angegebenen Richtung anzeigt. Der route_short_name (im Allgemeinen die Routennummer) wird an den Dateinamen angehängt. Einige Routennummern decken Fahrten in beide Richtungen ab (nordwärts und südwärts, ein- und ausgehend usw.), sodass für jede in den GTFS-Daten vorhandene Richtung eine separate Feature-Class generiert und durch die direction_id (entweder eine 1 oder eine 0) dargestellt wird ) an die Dateinamen angehängt. Wenn die Route nur eine Richtung enthält, wird die direction_id nicht angehängt.
    • Puffer_[route_short_name]_[direction_id]: Eine Polygon-Feature-Class, die das von jeder Haltestelle in der Feature-Class "Stops" bediente Gebiet innerhalb der von Ihnen angegebenen Gehentfernung anzeigt.

    Schritt 2 – Fahrten für Route zählen

    • Zu analysierende Feature-Classes (erstellt in Schritt 1): Die bei der Ausführung von Schritt 1 erzeugten Feature-Classes. Sie können eine beliebige Anzahl der in Schritt 1 erstellten Stopps oder Puffer auswählen. Sie können Feature-Classes verschiedener Routen kombinieren.
    • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug. Dies muss dieselbe SQL-Datenbank sein, die Sie in Schritt 1 dieses Tools verwendet haben.
    • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Datumsangaben sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder wenn Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
    • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
    • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
    • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der Ankünfte an der Haltestelle während des Zeitfensters oder die Anzahl der Abfahrten von der Haltestelle zählen möchten.
    • [Eingabe-Feature-Classes]: Dieses Werkzeug fügt einfach Felder zu Ihren Eingabe-Feature-Classes hinzu. Es wird keine neue Ausgabe generiert.

    Dieses Werkzeug erstellt einen Polygonpuffer um jede Haltestelle, die von der für die Analyse ausgewählten Route verwendet wird. Diese Polygone überlappen sich oft. Das ist normal. Die Feature-Classes "Stops" und "Buffers" enthalten beide Informationen aus der GTFS-Datei "stops.txt" für jede Haltestelle. Sie enthalten auch die route_id und direction_id (die für alle Features in einer einzelnen Feature-Class gleich sein sollten). Schritt 2 fügt Ihren Feature-Classes die folgenden Felder hinzu:

    • AnzahlTrips: Die Anzahl der eindeutigen Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die dieser Route zugeordnet sind und diese Haltestelle während des Zeitfensters besuchen. Es werden nur Fahrten mit der von Ihnen ausgewählten route_id gezählt. Nutzen auch Fahrten von anderen Strecken diese Haltestelle, werden diese nicht gezählt.
    • AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl der Fahrten pro Stunde an dieser Haltestelle während des Zeitfensters. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.
    • Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der an dieser Haltestelle keine Fahrten mit dieser route_id verfügbar sind. Eine MaxWaitTime von gibt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:
      • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
      • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

      Laufen Fahrten in Polygonpuffern um Haltestellen zählen

      Das Fahrten in Polygonpuffern um Haltestellen zählen generiert Polygon-Rastbereiche um die Haltestellen in Ihrem Verkehrssystem und zählt die Anzahl der in diesen Bereichen während eines Zeitfensters verfügbaren Verkehrsfahrten. Die Ausgabe ist eine Karte zur Abdeckung der öffentlichen Verkehrsmittel, die nach der Anzahl der verfügbaren Fahrten farbkodiert werden kann, um die Häufigkeit der öffentlichen Verkehrsmittel in verschiedenen Teilen Ihrer Stadt hervorzuheben.

      Dieses Werkzeug enthält zwei Teile. Schritt 1 muss für eine bestimmte Geografie und Puffergröße (z. B. Chicago und 0,25 Meilen) nur einmal ausgeführt werden. In Schritt 1 werden lediglich einige Feature-Classes erstellt, auf die in Schritt 2 verwiesen wird. Die Ausführung von Schritt 1 kann sehr lange dauern. In Schritt 2, der in der Regel schnell abläuft, wählen Sie das Zeitfenster aus, das Sie analysieren möchten und generieren die nützliche Ausgabe. Wiederholen Sie Schritt 2 für jedes Zeitfenster, das Sie analysieren möchten.

      Schritt 1 – Puffer vorverarbeiten

      Dieses Tool erfordert die Desktop Advanced (ArcInfo)-Lizenz und eine Network Analyst-Lizenz.

      • Ausgabe Verzeichnis: Wählen Sie einen Ordner aus, in dem die von diesem Werkzeug generierte Ausgabe-Geodatabase gespeichert wird.
      • Name für die Ausgabe-Geodatabase (wird erstellt, wenn das Werkzeug ausgeführt wird): Die gesamte Ausgabe von Schritt 1 wird in dieser Geodatabase gespeichert. Sie können eine vorhandene Geodatabase nicht überschreiben. Der Geodatabase-Name darf keine Sonderzeichen enthalten. Die Erweiterung ".gdb" ist optional.
      • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
      • Netzwerk-Dataset: Ein Netzwerk-Dataset von Straßen, Gehwegen usw., das den Analysebereich abdeckt. Der Netzwerkdatensatz sollte für die Modellierung von Fußgängern geeignet sein. Du solltest nicht Verwenden Sie ein Netzwerk-Dataset, das mit dem Toolset GTFS zu einem Netzwerk-Dataset hinzufügen erstellt wurde, da BetterBusBuffers die GTFS-Daten separat verarbeitet.
      • Impedanzattribut (Wählen Sie eines, das für Fußgänger geeignet ist.): Das Kostenattribut aus Ihrem Netzwerk-Dataset, mit dem Sie die maximale Entfernung oder Zeit berechnen, die Ihre Fußgänger zwischen den analysierten Punkten und den nahegelegenen Haltestellen zurücklegen können. Wählen Sie ein Impedanzattribut mit Entfernungseinheiten aus, es sei denn, Ihr Netzwerk-Dataset enthält ein Attribut für die Fahrzeit für Fußgänger.
      • Puffergröße (in denselben Einheiten wie Ihr Impedanzattribut): Wählen Sie die Größe der Puffer, die um Ihre Haltestellen herum generiert werden sollen. Diese MUSS in denselben Einheiten wie das von Ihnen ausgewählte Impedanzattribut angegeben werden. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass Ihre Puffer eine Distanz von einer Viertelmeile um Haltestellen herum anzeigen, wählen Sie ein Impedanzattribut in Meilen und geben Sie "0,25" ein. Wenn Ihr Netzwerk-Dataset ein Fußgänger-Gehzeit-Attribut hat und Sie möchten, dass Ihre Puffer eine Gehzeit von 10 Minuten anzeigen, wählen Sie das Fußgänger-Gehzeit-Impedanzattribut aus und geben Sie "10" ein. Eine größere Puffergröße verlängert die Ausführung von Schritt 1 erheblich.
      • Netzbeschränkungen (für Fußgänger geeignete auswählen.) (optional): Liste möglicher Einschränkungen aus Ihrem Netzwerk-Dataset, die Sie festlegen können. Wenn Sie beispielsweise die Einschränkung "Mautstraßen vermeiden" aktivieren, können Ihre Fußgänger nicht auf Mautstraßen gehen. Die verfügbaren Einschränkungen variieren je nach Netzwerk-Dataset, und die Liste wird dynamisch aus dem von Ihnen ausgewählten Straßennetzwerk geladen. Wählen Sie die Einschränkungen, die für Fußgänger am sinnvollsten sind.
      • Polygontrimmung (in Metern) (Geben Sie -1 für keine Trimmung ein.) (optional): Geben Sie einen Polygontrimmwert in Metern für Ihre Einzugsgebiete an. Der Umfang der Servicebereiche wird auf den angegebenen Abstand getrimmt. Die Verwendung von Trim bereinigt die Polygone und hilft, seltsame Spitzen und Blobs zu vermeiden. Für Fußgänger ist eine Trimmung von etwa 20 Metern sinnvoll. Die Verwendung einer Trimmung verlangsamt jedoch die Generierung des Servicebereichs. Wenn Sie das Trimmen nicht verwenden möchten, geben Sie einen Wert von -1 ein.

      Alle Ausgabedateien werden mit dem von Ihnen ausgewählten Namen und Ausgabeverzeichnis in eine File-Geodatabase geschrieben.

      • Schritt1_Stopps: Eine Feature-Class-Version der GTFS-Datei "stops.txt". Dies ist nur eine Punkteschicht Ihrer Haltestellen, die Sie sich ansehen können, wenn Sie möchten.
      • Step1_FlatPolys: Die Polygonpuffer des Einzugsgebiets für Ihr gesamtes Netzwerk, in Teile zerlegt, um Überlappungen zu vermeiden. Dies ist eine Vorlage für Ihre Ausgabe von Schritt 2. Schritt 2 füllt diese Datei mit der Anzahl der Fahrten während Ihres Zeitfensters. Sie müssen diese Vorlagendatei nach nichts suchen.
      • Step1_GTFS.sql: Eine Kopie der SQL-Datenbank erstellt im in GTFS vorverarbeiten Werkzeug, mit einer weiteren Tabelle hinzugefügt. Auf diese Datenbank wird in Schritt 2 verwiesen.

      Schritt 2 – Fahrten in Puffern zählen

      • Schritt 1-Ergebnis-Geodatabase: Die Geodatabase, die beim Ausführen von Schritt 1 erstellt wurde. Diese Geodatabase muss die folgenden Dateien enthalten: Step1_GTFS.sql Step1_FlatPolys.
      • Ausgabe-Feature-Class: Der Name und die Position für Ihre endgültige Polygonausgabe. Eine Feature-Class in einer File-Geodatabase wird anstelle eines Shapefiles dringend empfohlen.
      • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Datumsangaben sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder wenn Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
      • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
      • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
      • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der im Zeitfenster verfügbaren Ankünfte oder die Anzahl der Abfahrten zählen möchten.
      • [Ausgabe-Feature-Class]: Eine Polygon-Feature-Class, die den Bereich Ihrer Stadt anzeigt, der innerhalb der Pufferentfernung von Haltestellen liegt. Die Polygonpuffer wurden aufgebrochen, um überlappende Polygone zu vermeiden. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

      Dieses Tool erstellt Polygonpuffer um die Haltestellen in Ihrem Netzwerk, um das von den öffentlichen Verkehrsmitteln abgedeckte Gebiet anzuzeigen. Die Haltestellen im Netzwerk liegen jedoch oft so nah beieinander, dass sich ihre Polygonpuffer überlappen. In diesen Fällen bricht das Werkzeug die ursprünglichen, überlappenden Puffer auf, sodass der überlappende Bereich ein eigenes Polygon hat. Auf diese Weise kann für den Überlappungsbereich eine separate Fahrtenzählung erstellt werden, da dieser Bereich Zugriff auf alle Fahrten hat, die jede der in Reichweite befindlichen Haltestellen anfahren. Da die überlappenden Bereiche separat gezählt werden, enthält die Ausgabe dieses Werkzeugs eine sehr große Anzahl von Polygonen, im Allgemeinen viel mehr als die Anzahl der Stopps in Ihrem Netzwerk.

      Dieses Werkzeug erstellt eine Polygon-Feature-Class mit den unten beschriebenen Feldern. Hinweis: Die Feldnamen werden für die Shapefile-Ausgabe gekürzt.

      AnzahlTrips: Die Gesamtzahl der einzelnen Transitfahrten, die von diesem Gebiet während des Zeitfensters zugänglich sind. Es werden Fahrten von allen erreichbaren Haltestellen gezählt. Wenn ein bestimmtes Gebiet beispielsweise 3 Haltestellen innerhalb einer Viertelmeile hat, wird jede Fahrt, die mindestens eine dieser Haltestellen während des Zeitfensters besucht, gezählt. Um Doppelzählungen zu vermeiden, wird diese Fahrt nur einmal gezählt, wenn dieselbe Fahrt mehr als eine der von diesem Punkt aus erreichbaren Haltestellen anfährt.

      AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl einzelner Transitfahrten pro Stunde, die während des Zeitfensters zugänglich sind. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.

      AnzahlStopsInRange: Die Anzahl der für das Polygon zugänglichen Haltestellen.

      Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der an Haltestellen, die für diesen Bereich zugänglich sind, keine Transitfahrten verfügbar sind. Wenn das Gebiet mehrere Haltestellen innerhalb der Pufferentfernung hat, werden Fahrten an allen Haltestellen berücksichtigt. Folglich sollte die MaxWaitTime nicht mit dem Fahrtfortschritt an einer bestimmten Haltestelle verwechselt werden. Die MaxWaitTime misst die maximale Zeit zwischen Fahrten, die eine zugängliche Haltestelle besuchen. Eine MaxWaitTime von <Null> (-1 für Shapefile-Ausgabe) zeigt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:

      • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
      • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

      Achten Sie bei der Auswahl der Symbologie darauf, auf Werte von <Null> oder -1 zu achten.

      Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

      • Das Tool braucht ewig, um zu laufen: Schritt 2 sollte schnell ausgeführt werden. Wenn es also länger als ein paar Minuten dauert, stimmt wahrscheinlich etwas nicht.
      • Ich habe eine Warnmeldung erhalten, die besagt, dass ich nicht überlappende Zeiträume habe: Dies liegt daran, wie Ihre GTFS-Daten ihre Datei calendar.txt erstellt haben, oder weil Ihre GTFS-Datensätze (wenn Sie mehrere Datensätze haben) nicht dieselben Datumsbereiche abdecken. Siehe die Erklärung dieses Problems im GTFS vorverarbeiten Sektion.
      • "Maximale Stichprobengröße erreicht" beim Ändern der Symbologie in der Ausgabe-Feature-Class: Wenn Sie über eine sehr große Ausgabe-Feature-Class verfügen, können beim Ändern der Symbologie Probleme auftreten. Wenn Sie auf der Registerkarte Symbologie die Symbologie auf "Mengen" festlegen und NumTrips oder NumTripsPerHr als Wertfeld verwenden, erhalten Sie möglicherweise eine Warnmeldung mit der Meldung "Maximale Stichprobengröße erreicht. Nicht alle Datensätze werden verwendet. Verwenden Sie diese Stichprobe oder ändern Sie" maximale Stichprobengröße." Dies bedeutet einfach, dass Ihre Ausgabedatei groß ist und die Klassifizierung und der Farbverlauf nicht alle Werte in Ihrer Tabelle berücksichtigen, sondern nur einige davon. Es ist möglich, dass der Mindest- oder Höchstwert in Ihrer Tabelle nicht gefunden wird und der Farbverlauf diese Werte nicht enthält. Dieses Problem ist leicht zu beheben. Öffnen Sie zuerst Ihre Attributtabelle und finden Sie heraus, wie viele Zeilen Ihre Tabelle enthält. Klicken Sie dann im Symbologiefenster auf die Schaltfläche "Klassifizieren". Klicken Sie auf "Sampling". Ändern Sie die maximale Stichprobengröße auf etwas, das größer ist als die Anzahl der Einträge in Ihrer Tabelle.
      • Polygonumrisse verdecken Ihre farbcodierten Polygone: Wählen Sie auf der Registerkarte Symbologie einen der Einträge in Ihrem Symbolmenü aus. Klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie "Eigenschaften für alle Symbole". Wählen Sie unter Umrissfarbe die Option Keine Farbe aus.

      Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

      Laufen Fahrten auf Linien zählen

      Das Fahrten auf Linien zählen -Tool zählt die Anzahl der Fahrten im öffentlichen Nahverkehr, die in einem Zeitfenster zwischen den Haltestellen entlang von Korridoren fahren. Die Ausgabe ist eine Line-Feature-Class, die symbolisiert werden kann, um hochfrequente Korridore und Verbindungen hervorzuheben. Sie können wählen, ob Sie alle Routen entlang eines bestimmten Korridors kombinieren möchten (erstellen Sie nur eine Linie, die alle Routen zwischen demselben Haltestellenpaar darstellt) oder nicht (erstellen Sie eine separate Linie für jede separate GTFS route_id, die zwischen demselben Haltestellenpaar fährt).

      Die erzeugten Linien sind einfach gerade Linien zwischen verbundenen Haltestellen und nicht die tatsächlichen Wege, die von den Transitfahrzeugen zurückgelegt werden, wie in der shape.txt dargestellt.

      Dieses Werkzeug enthält zwei Teile. Schritt 1 muss für ein bestimmtes Versandsystem nur einmal ausgeführt werden. Es erstellt eine Vorlagen-Feature-Class von Transitlinien, die als Eingabe für Schritt 2 verwendet wird. In Schritt 2 wählen Sie das zu analysierende Zeitfenster aus, und die Ergebnisse werden einer Kopie der Vorlagen-Feature-Class hinzugefügt. Wiederholen Sie Schritt 2 für jedes Zeitfenster, das Sie analysieren möchten.

      • Vorlagen-Feature-Class für Ausgabe von Verkehrslinien: Wählen Sie einen Speicherort und einen Dateinamen für die Vorlage-Transitlinien-Feature-Class aus, die Sie als Eingabe für Schritt 2 verwenden. Es muss sich um eine Feature-Class in einer File-Geodatabase und nicht um ein Shapefile handeln.
      • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
      • Routen entlang von Korridoren kombinieren: Wählen Sie, ob Sie alle Routen entlang eines bestimmten Korridors kombinieren möchten (erstellen Sie nur eine Linie, die alle Routen zwischen demselben Haltestellenpaar darstellt) oder nicht (erstellen Sie eine separate Linie für jede separate GTFS-Route_ID, die zwischen demselben Haltestellenpaar fährt).
      • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Linien-Feature-Class enthält eine gerade Linie zwischen jedem Paar verbundener Stopps in Ihrem GTFS-Dataset. Sie stellen nicht die tatsächlichen Wege dar, die von den Transitfahrzeugen zurückgelegt werden, wie in der shape.txt dargestellt. Wenn die Routen entlang von Korridoren kombinieren Parameter true ist, dann gibt es nur eine Linie zwischen jedem Paar verbundener Haltestellen. Wenn es falsch ist, gibt es eine Zeile pro eindeutiger route_id. Es kann mehrere überlappende Linien geben, wenn mehrere Routen zwischen demselben Haltestellenpaar fahren.

      Schritt 2 – Fahrten auf Linien zählen

      • Vorlage für Verkehrslinien (erstellt in Schritt 1): Die Feature-Class, die beim Ausführen von Schritt 1 erzeugt wurde.
      • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug. Dies muss dieselbe SQL-Datenbank sein, die Sie in Schritt 1 dieses Tools verwendet haben.
      • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Speicherort und einen Dateinamen für die Werkzeugausgabe. Es muss sich um eine Feature-Class in einer File-Geodatabase und nicht um ein Shapefile handeln.
      • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Datumsangaben sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder wenn Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
      • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
      • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
      • [Ausgabe-Feature-Class]: Die Ausgabe-Feature-Class ist eine Kopie Ihrer Eingabe-Vorlagen-Feature-Class mit angehängten Feldern, wie unten beschrieben.

      Diese in Schritt 1 erstellten Linien sind einfach gerade Linien zwischen jedem Paar verbundener Haltestellen in Ihrem GTFS-Dataset. Sie stellen nicht die tatsächlichen Wege dar, die von den Transitfahrzeugen zurückgelegt werden, wie in der shape.txt dargestellt. Wenn die Routen entlang von Korridoren kombinieren Parameter true ist, dann gibt es nur eine Linie zwischen jedem Paar verbundener Haltestellen. Wenn es falsch ist, gibt es eine Zeile pro eindeutiger route_id. Es kann mehrere überlappende Linien geben, wenn mehrere Routen zwischen demselben Haltestellenpaar fahren.

      Schritt 2 fügt Ihren Feature-Classes die folgenden Felder hinzu:

      • AnzahlTrips: Die Anzahl der Transitfahrten, die diesen Korridor während des Zeitfensters entlangfahren. Es werden nur Fahrten gezählt, die vollständig in das Analysezeitfenster fallen. Die Fahrt wird also nur gezählt, wenn sowohl die Abfahrtszeit vom ersten Halt als auch die Ankunftszeit vom zweiten Halt in diesem Abschnitt innerhalb des Zeitfensters liegen müssen.
      • AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl der Fahrten pro Stunde an dieser Haltestelle während des Zeitfensters. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.
      • Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der an dieser Haltestelle keine Fahrten mit dieser route_id verfügbar sind. Eine MaxWaitTime von gibt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:
        • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
        • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

        Bei der Anzeige der Ergebnisse von Schritt 2 in der Karte ist der Symbologietyp "Abgestufte Symbole" unter "Mengen" hilfreich. Symbolisieren Sie Korridore mit häufigerem Service durch breitere, fettere Linien.

        Laufen Fahrten an Punkten zählen

        Dieses Tool erfordert eine Network Analyst-Lizenz.

        Das Fahrten an Punkten zählen Das Tool zählt die Anzahl der verfügbaren Transitfahrten innerhalb einer bestimmten Entfernung von bestimmten Punktstandorten während eines Zeitfensters. Mit diesem Tool können Sie beispielsweise die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln innerhalb einer Viertelmeile zu Fuß von allen Supermärkten in Ihrer Stadt zwischen 15:00 und 17:00 Uhr an einem Montag ermitteln. Die Ausgabe zeigt die Gesamtzahl der Fahrten, die durchschnittliche Zahl der Fahrten pro Stunde und die maximale Zeit zwischen verfügbaren Fahrten. Sie können die Symbologieeinstellungen der resultierenden Feature-Class verwenden, um die Servicehäufigkeit für Ihre Punkte hervorzuheben. Beachten Sie, dass das Tool Ihnen nichts über das Ziel der Transitfahrten sagt, die die Eingabepunkte bedienen, sondern nur, wie viele davon es gibt.

        • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Namen und eine Position für Ihre Ausgabe-Feature-Class aus, bei der es sich um eine Kopie Ihrer Eingabepunkte mit zusätzlichen Feldern für die Durchgangshäufigkeit handelt. Anstelle eines Shapefiles wird eine File-Geodatabase-Feature-Class empfohlen.
        • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im Preprocess GTFS-Tool erstellt haben.
        • Punkte zum Analysieren: Eine Reihe von Punktmerkmalen in Ihrer Stadt, die Sie analysieren möchten. Das Tool berechnet die Häufigkeit des Transitdienstes, der zu diesen Punkten verfügbar ist.
        • Eindeutiges ID-Feld für zu analysierende Punkte: Feld in Ihrem Punkte-Layer, das als eindeutige Kennung dient. Das Tool benötigt dies, um die zu jedem Punkt verfügbaren Transitfahrten korrekt zu verfolgen.
        • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Datumsangaben sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder wenn Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
        • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
        • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
        • Netzwerk-Dataset: Ein Netzwerk-Dataset von Straßen, Gehwegen usw., das den Analysebereich abdeckt. Der Netzwerkdatensatz sollte für die Modellierung von Fußgängern geeignet sein. Du solltest nicht Verwenden Sie ein Netzwerk-Dataset, das mit dem Toolset GTFS zu einem Netzwerk-Dataset hinzufügen erstellt wurde, da BetterBusBuffers die GTFS-Daten separat verarbeitet.
        • Impedanzattribut (Wählen Sie eines, das für Fußgänger geeignet ist.): Das Kostenattribut aus Ihrem Netzwerk-Dataset, mit dem Sie die maximale Entfernung oder Zeit berechnen, die Ihre Fußgänger zwischen den analysierten Punkten und den nahegelegenen Haltestellen zurücklegen können.Wählen Sie ein Impedanzattribut mit Entfernungseinheiten aus, es sei denn, Ihr Netzwerk-Dataset enthält ein Attribut für die Fahrzeit für Fußgänger.
        • Maximale Fahrzeit oder Entfernung zwischen Punkten und Haltestellen (in den Einheiten Ihres Impedanzattributs): Wählen Sie die maximale Zeit oder Entfernung, die Ihre Fußgänger zwischen den von Ihnen analysierten Punkten und den Haltestellen zurücklegen können. Diese MUSS in denselben Einheiten wie das von Ihnen ausgewählte Impedanzattribut angegeben werden. Wenn Sie beispielsweise die Gehentfernung für Fußgänger auf eine Viertelmeile begrenzen möchten, wählen Sie ein Impedanzattribut in Meilen und geben Sie "0,25" ein. Wenn Ihr Netzwerk-Dataset ein Fußgänger-Gehzeit-Attribut hat und Sie die Gehzeit auf 10 Minuten begrenzen möchten, wählen Sie das Fußgänger-Gehzeit-Impedanzattribut aus und geben Sie "10" ein.
        • Netzwerkbeschränkungen (Wählen Sie für Fußgänger geeignete aus.) (optional): Liste möglicher Einschränkungen aus Ihrem Netzwerk-Dataset, die Sie festlegen können. Wenn Sie beispielsweise die Einschränkung "Mautstraßen vermeiden" aktivieren, können Ihre Fußgänger nicht auf Mautstraßen gehen. Die verfügbaren Einschränkungen variieren je nach Netzwerk-Dataset, und die Liste wird dynamisch aus dem von Ihnen ausgewählten Straßennetzwerk geladen. Wählen Sie die Einschränkungen, die für Fußgänger am sinnvollsten sind.
        • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der im Zeitfenster verfügbaren Ankünfte oder die Anzahl der Abfahrten zählen möchten.
        • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Point-Feature-Class ist einfach eine modifizierte Version Ihrer Eingabepunkte und enthält vier neue Felder. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

        Dieses Werkzeug erzeugt eine Point-Feature-Class mit den unten beschriebenen Feldern. Hinweis: Die Feldnamen werden für die Shapefile-Ausgabe gekürzt.

        AnzahlTrips: Die Gesamtzahl der einzelnen Transitfahrten, die innerhalb Ihrer Pufferentfernung während des Zeitfensters zugänglich sind. Es werden Fahrten von allen erreichbaren Haltestellen gezählt. Wenn ein bestimmter Punkt beispielsweise 3 Haltestellen innerhalb einer Viertelmeile hat, wird jede Fahrt gezählt, die mindestens eine dieser Haltestellen während des Zeitfensters besucht. Um Doppelzählungen zu vermeiden, wird diese Fahrt nur einmal gezählt, wenn dieselbe Fahrt mehr als eine der von diesem Punkt aus erreichbaren Haltestellen anfährt.

        AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl einzelner Transitfahrten pro Stunde, die innerhalb Ihrer Pufferentfernung während des Zeitfensters zugänglich sind. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.

        AnzahlStopsInRange: Die Anzahl der Haltestellen, die für den Eingabepunkt innerhalb Ihrer Pufferentfernung erreichbar sind.

        Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeitspanne, in der innerhalb Ihrer Pufferentfernung keine Transitfahrten verfügbar sind. Wenn ein Punkt mehrere Haltestellen innerhalb der Pufferdistanz hat, werden Fahrten an allen Haltestellen berücksichtigt. Folglich sollte die MaxWaitTime nicht mit dem Fahrtfortschritt an einer bestimmten Haltestelle verwechselt werden. Die MaxWaitTime misst die maximale Zeit zwischen Fahrten, die eine zugängliche Haltestelle besuchen. Eine MaxWaitTime von <Null> (oder -1 für die Shapefile-Ausgabe) zeigt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:

        • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
        • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

        Achten Sie bei der Auswahl der Symbologie darauf, auf Werte von <Null> oder -1 zu achten.

        Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

        • Das Tool braucht ewig um zu laufen: Unter normalen Bedingungen sollte dieses Werkzeug in weniger als 10 Minuten fertig sein. Wenn alles richtig funktioniert, führen die folgenden Bedingungen dazu, dass das Tool langsamer läuft:
          • Bei sehr großen Zeitfenstern dauert die Verarbeitung länger
          • Die Verarbeitung sehr großer Transit-Datasets dauert länger.
          • Die Verarbeitung einer großen Anzahl von Eingabepunkten dauert länger.
          • Das Tool wird langsamer ausgeführt, wenn Sie auf und von einem Netzlaufwerk schreiben.

          Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

          Laufen Fahrten an Points Online zählen

          Fahrten an Points Online zählen macht das gleiche wie Fahrten an Punkten zählen, aber anstatt ein Netzwerk-Dataset zu verwenden, um die Entfernung zwischen Ihren Eingabepunkten und nahegelegenen Haltestellen zu berechnen, verwendet es den ArcGIS Online-Ursprungs-Ziel-Kostenmatrix-Service.

          Der Ursprungs-Ziel-Kostenmatrix-Service von ArcGIS Online ist für die meisten Teile der Welt verfügbar. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob der Service den geografischen Standort Ihres Verkehrssystems abdeckt, überprüfen Sie die ArcGIS Online-Netzwerk-Dataset-Abdeckungskarte.

          Um dieses Werkzeug zu verwenden, müssen Sie bei einem ArcGIS Online-Konto angemeldet sein oder Ihren ArcGIS Online-Benutzernamen und Ihr Kennwort in das Werkzeugdialogfeld eingeben. Ihr ArcGIS Online-Konto muss über Netzwerkdienstberechtigungen und ausreichende Credits verfügen. Wenden Sie sich an den ArcGIS Online-Administrator Ihrer Organisation, wenn Sie Hilfe bei der Überprüfung oder Einrichtung Ihres Kontos benötigen.

          Dieses Tool berechnet maximal eine Route pro Start-Ziel-Paar. Wenn Sie also 100 Points of Interest und 100 Haltestellen haben, wird die Reisezeit oder Entfernung zwischen maximal 100*100=10000 Start-Ziel-Paaren berechnet. Allerdings ist die Fahrten an Points Online zählen Das Tool versucht, die Anzahl der Ursprungs-Ziel-Berechnungen zu minimieren, indem das Problem räumlich aufgeteilt wird, sodass die tatsächliche Anzahl der Ursprungs-Ziel-Paare wahrscheinlich weitaus geringer sein wird.

          Zum jetzigen Zeitpunkt kostet der Dienst "Origin Destination Cost Matrix" 0,0005 Credits pro Ursprungs-Ziel-Paar. Wenn alle 10000 Ursprungs-Ziel-Paare aus dem obigen Beispiel an den Dienst übergeben würden, würde dies insgesamt 5 Credits kosten. Ausführlichere und aktuellere Informationen finden Sie auf der Seite ArcGIS Online Service Credits Overview.

          Wenn Sie ArcGIS Online nicht verwenden möchten oder können, verwenden Sie die Fahrten an Punkten zählen Werkzeug statt.

          • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Namen und eine Position für Ihre Ausgabe-Feature-Class aus, bei der es sich um eine Kopie Ihrer Eingabepunkte mit zusätzlichen Feldern für die Durchgangshäufigkeit handelt. Eine File-Geodatabase-Feature-Class wird empfohlen. Shapefiles sind als Ausgabe für dieses Werkzeug nicht zulässig.
          • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im Preprocess GTFS-Tool erstellt haben.
          • Punkte zum Analysieren: Eine Reihe von Punktmerkmalen in Ihrer Stadt, die Sie analysieren möchten. Das Tool berechnet die Häufigkeit des Transitdienstes, der zu diesen Punkten verfügbar ist.
          • Eindeutiges ID-Feld für zu analysierende Punkte: Feld in Ihrem Punkte-Layer, das als eindeutige Kennung dient. Das Tool benötigt dies, um die zu jedem Punkt verfügbaren Transitfahrten korrekt zu verfolgen.
          • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Daten sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
          • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
          • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
          • Maximaler Abstand zwischen Haltestellen und Punkten: Wählen Sie die Entfernung, die Ihre Fußgänger zwischen den analysierten Punkten und den Haltestellen zurücklegen können.
          • Einheiten der maximalen Entfernung: Wählen Sie die Maßeinheiten (wie Kilometer oder Meilen) der Mile Maximaler Abstand zwischen Haltestellen und Punkten Parameter.
          • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der im Zeitfenster verfügbaren Ankünfte oder die Anzahl der Abfahrten zählen möchten.
          • Nutzername und Passwort: Ihr ArcGIS Online-Benutzername und -Kennwort. Wenn Sie über ArcMap oder ArcGIS Pro bei ArcGIS Online angemeldet sind, müssen Sie Ihren Benutzernamen und Ihr Kennwort nicht eingeben. Geben Sie Ihren Benutzernamen und Ihr Kennwort ein, wenn Sie nicht angemeldet sind oder dieses Werkzeug über ein eigenständiges Python-Skript in ArcMap ausführen (ArcGIS Pro kann das angemeldete Konto auch von eigenständigem Python verwenden).
          • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Point-Feature-Class ist einfach eine modifizierte Version Ihrer Eingabepunkte und enthält vier neue Felder. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

          Bitte lesen Sie den Abschnitt "Verstehen der Ausgabe" für die Fahrten an Punkten zählen Werkzeug. Die Ausgabefelder sind gleich.

          Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

          • Ich habe eine Fehlermeldung erhalten, dass ich keine Verbindung zu ArcGIS Online herstellen kann: Stellen Sie sicher, dass Sie über ArcMap oder ArcGIS Pro bei Ihrem ArcGIS Online-Konto angemeldet sind oder einen gültigen ArcGIS Online-Benutzernamen und ein gültiges Kennwort an das Werkzeug übergeben. Ihr ArcGIS Online-Konto muss über Netzwerkdienstberechtigungen und ausreichende Credits verfügen. Wenden Sie sich an den ArcGIS Online-Administrator Ihrer Organisation, wenn Sie Hilfe bei der Überprüfung oder Einrichtung Ihres Kontos benötigen.
          • Das Tool braucht ewig, um zu laufen: Dieses Tool kann für eine große Anzahl von Punkten eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen. Der Start-Ziel-Kostenmatrixdienst begrenzt die Anzahl der Start- und Zielorte, die verwendet werden können. Bei großen Datensätzen werden die Eingabepunkte und Haltestellen in Abschnitte unterteilt und als mehrere Aufrufe an den Dienst übergeben. Das Tool druckt regelmäßig Fortschrittsberichte.
          • Ich habe eine Warnmeldung erhalten, die besagt, dass ich nicht überlappende Zeiträume habe: Dies liegt daran, wie Ihre GTFS-Daten ihre Datei calendar.txt erstellt haben, oder weil Ihre GTFS-Datensätze (wenn Sie mehrere Datensätze haben) nicht dieselben Datumsbereiche abdecken. Siehe die Erklärung dieses Problems im GTFS vorverarbeiten Sektion.

          Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

          Laufen Fahrten an Haltestellen zählen

          Das Fahrten an Haltestellen zählen -Tool zählt die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die die Haltestellen in Ihrem Netzwerk während eines Zeitfensters besuchen. Die Ausgabe ist eine Feature-Class Ihrer GTFS-Haltestellen mit Feldern, die die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln angeben, die diese Haltestellen besuchen. Sie können die Symbologieeinstellungen der resultierenden Feature-Class verwenden, um die Servicehäufigkeit für Haltestellen in Ihrem Netzwerk hervorzuheben.

          • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Namen und eine Position für Ihre Ausgabe-Feature-Class aus, die Informationen aus Ihrer GTFS-Datei stop.txt mit zusätzlichen Feldern für die Verkehrsfrequenz anzeigt. Anstelle eines Shapefiles wird eine File-Geodatabase-Feature-Class empfohlen.
          • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
          • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Daten sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
          • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
          • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
          • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der Ankünfte an der Haltestelle während des Zeitfensters oder die Anzahl der Abfahrten von der Haltestelle zählen möchten.
          • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Point-Feature-Class zeigt Ihre GTFS-Stopps. Die Attributtabelle enthält Informationen aus der Datei "stops.txt" und Felder, die die Häufigkeit der Fahrten an jeder Haltestelle angeben. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

          Dieses Werkzeug erzeugt eine Point-Feature-Class mit den unten beschriebenen Feldern. Hinweis: Die Feldnamen werden für die Shapefile-Ausgabe gekürzt.

          stop_id: Die eindeutige stop_id aus der GTFS-Datei stop.txt. Der ursprünglichen stop_id wird jetzt der GTFS-Ordnername vorangestellt, um Probleme beim Kombinieren mehrerer GTFS-Datensätze in derselben Analyse zu vermeiden.

          stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Felder aus der GTFS-Datei stop.txt. Eine Erläuterung dieser Felder finden Sie im GTFS-Referenzhandbuch.

          AnzahlTrips: Die Gesamtzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle während des Zeitfensters besuchen.

          AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle pro Stunde während des Zeitfensters besuchen. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.

          Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der keine Fahrten diese Haltestelle anfahren. Eine MaxWaitTime von <Null> (oder -1 für die Shapefile-Ausgabe) zeigt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:

          • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
          • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

          Achten Sie bei der Auswahl der Symbologie darauf, auf Werte von <Null> oder -1 zu achten.

          Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

          • Das Tool braucht ewig, um zu laufen: Unter normalen Bedingungen sollte dieses Werkzeug sehr schnell fertig werden. Wenn alles richtig funktioniert, führen die folgenden Bedingungen dazu, dass das Tool langsamer läuft:
            • Bei sehr großen Zeitfenstern dauert die Verarbeitung länger
            • Die Verarbeitung sehr großer Transit-Datasets dauert länger.
            • Das Tool wird langsamer ausgeführt, wenn Sie auf und von einem Netzlaufwerk schreiben.

            Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

            Laufen Fahrten an Haltestellen nach Route und Richtung zählen

            Das Fahrten an Haltestellen nach Route und Richtung zählen -Tool zählt die Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die die Haltestellen Ihres öffentlichen Verkehrssystems während eines Zeitfensters besuchen. Im Kontrast zu Fahrten an Haltestellen zählen, kombiniert dieses Tool keine Fahrten von verschiedenen Routen oder Fahrtrichtungen. Wenn eine Haltestelle stattdessen von mehreren Routen und/oder Richtungen verwendet wird, wird die Haltestelle in der Ausgabe dupliziert.

            • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Namen und eine Position für Ihre Ausgabe-Feature-Class aus. Es muss sich um eine Feature-Class in einer Geodatabase und nicht um ein Shapefile handeln.
            • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
            • Zeitfenster: Eine Wertetabelle (eine Liste von Listen), die die Zeitfenster definiert, für die Sie Transitfrequenzen berechnen möchten. Jede Zeitfenstereingabe beinhaltet:
              • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Daten sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
              • Zeitfensterstart: Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
              • Ende des Zeitfensters: Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
              • Ankünfte oder Abflüge zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der Ankünfte an der Haltestelle während des Zeitfensters oder die Anzahl der Abfahrten von der Haltestelle zählen möchten.
              • Ausgabefeld-Präfix: Das Feldnamenpräfix, das für dieses Zeitfenster in der Ausgabetabelle verwendet werden soll. Beim ersten Öffnen des Tools sind mehrere Standardzeitfenster enthalten, die Sie jedoch nach Bedarf entfernen, ändern oder hinzufügen können.
              • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Point-Feature-Class zeigt Ihre GTFS-Haltestellen mit einigen duplizierten Haltestellen, wenn sie von mehreren Routen und Fahrtrichtungen innerhalb der angegebenen Zeitfenster verwendet werden. Die Attributtabelle enthält Informationen aus der Datei stop.txt und Felder, die die Transitfrequenz an jeder Haltestelle für jedes Zeitfenster angeben. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

              Dieses Werkzeug erzeugt eine Points-Feature-Class mit den unten beschriebenen Feldern.

              stop_id: Die eindeutige stop_id aus der GTFS-Datei stop.txt. Der ursprünglichen stop_id wird jetzt der GTFS-Ordnername vorangestellt, um Probleme beim Kombinieren mehrerer GTFS-Datensätze in derselben Analyse zu vermeiden.

              stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Felder aus der GTFS-Datei stop.txt. Eine Erläuterung dieser Felder finden Sie im GTFS-Referenzhandbuch.

              route_id: Die GTFS route_id, mit der diese Tabellenzeile verknüpft ist. Dieses Feld ist <Null>, wenn während eines der angegebenen Zeitfenster keine Routen die stop_id besucht haben.

              Richtung_id: Die GTFS-direction_id, mit der diese Tabellenzeile verknüpft ist. Dieses Feld ist <Null>, wenn während eines der angegebenen Zeitfenster keine Routen die stop_id besucht haben.

              [Ausgabefeld-Präfix]_NumTrips: Die Gesamtzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle während des durch das Präfix angegebenen Zeitfensters besuchen.

              [Ausgabefeld-Präfix]_NumTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle pro Stunde während des durch das Präfix angegebenen Zeitfensters besuchen. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.

              [Ausgabefeld-Präfix]_MaxWaitTime: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten der Transitfahrt während des durch das Präfix angegebenen Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der keine Fahrten diese Haltestelle anfahren. Eine MaxWaitTime von <Null> zeigt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:

              • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
              • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

              Achten Sie bei der Auswahl der Symbologie darauf, auf Werte von <Null> zu achten.

              [Ausgabefeld-Präfix]_AvgHeadway: Der durchschnittliche Abstand in Minuten zwischen Fahrten während des durch das Präfix angegebenen Zeitfensters. Dieses Feld ist <Null>, wenn der durchschnittliche Abstand nicht berechnet werden konnte, normalerweise aus dem gleichen Grund, aus dem das Feld MaxWaitTime nicht berechnet werden kann.

              Die stop_id-Werte in der Ausgabe sind nicht eindeutig. Die Kombination aus stop_id, route_id und direction_id sollte eindeutig sein.

              Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

              • Ich habe eine Warnmeldung erhalten, die besagt, dass ich nicht überlappende Zeiträume habe: Dies liegt daran, wie Ihre GTFS-Daten ihre Datei calendar.txt erstellt haben, oder weil Ihre GTFS-Datensätze (wenn Sie mehrere Datensätze haben) nicht dieselben Datumsbereiche abdecken. Siehe die Erklärung dieses Problems im GTFS vorverarbeiten Sektion.

              Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.

              Laufen Zählen Sie Hochfrequenzrouten an Haltestellen

              Das Zählen Sie Hochfrequenzrouten an Haltestellen -Tool zählt die Anzahl der Routen an jeder Haltestelle, die einen gewünschten Abstandsschwellenwert erreichen. Die Ausgabe ist eine Feature-Class Ihrer GTFS-Haltestellen mit Feldern, die Fahrt- und Abstandsstatistiken zusammen mit einer Anzahl der Routen an der Haltestelle anzeigen, deren Abstand eine gewünschte Schwelle oder kürzer ist.

              • Ausgabe-Feature-Class: Wählen Sie einen Namen und eine Position für Ihre Ausgabe-Feature-Class aus, die Informationen aus Ihrer GTFS-Datei stop.txt mit zusätzlichen Feldern für die Verkehrsfrequenz anzeigt. Anstelle eines Shapefiles wird eine File-Geodatabase-Feature-Class empfohlen.
              • SQL-Datenbank mit vorverarbeiteten GTFS-Daten: Die SQL-Datenbank, die Sie im . erstellt haben GTFS vorverarbeiten Werkzeug.
              • Wochentag oder JJJJMMTT Datum: Wählen Sie den Tag aus, den Sie berücksichtigen möchten. Sie können einen allgemeinen Wochentag auswählen, z. B. Dienstag, und alle Fahrten, die an einem typischen Dienstag (wie in Ihrer GTFS-Kalender.txt-Datei definiert) laufen, werden gezählt. Sie können keinen generischen Wochentag verwenden, wenn Ihre GTFS-Daten keine Datei calendar.txt haben. Alternativ können Sie ein bestimmtes Datum im Format JJJJMMTT eingeben, z. B. 20160212 für den 12. Februar 2016. Alle Fahrten an diesem bestimmten Datum, wie in den Dateien calendar.txt und calendar_dates.txt Ihres GTFS-Datasets definiert, werden gezählt. Bestimmte Daten sind nützlich, wenn Sie einen Feiertag analysieren möchten, wenn Ihre Datei calendar.txt nicht überlappende Datumsbereiche enthält oder Ihr GTFS-Dataset keine Datei calendar.txt enthält.
              • Zeitfensterstart (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das untere Ende des Zeitfensters, das Sie analysieren möchten. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr.
              • Zeitfensterende (HH:MM) (24-Stunden-Zeit): Das obere Ende des zu analysierenden Zeitfensters. Muss im Format HH:MM (24-Stunden-Zeit) vorliegen. Beispiel: 2:00 Uhr ist 02:00 Uhr und 14:00 Uhr ist 14:00 Uhr. Wenn Sie ein Zeitfenster über Mitternacht analysieren möchten, können Sie Zeiten größer 23:59 verwenden. Ein Zeitfenster von 23:00 bis 01:00 Uhr sollte beispielsweise eine Startzeit von 23:00 Uhr und eine Endzeit von 25:00 Uhr haben.
              • Ankünfte oder Abfahrten zählen: Geben Sie an, ob Sie die Anzahl der Ankünfte an der Haltestelle während des Zeitfensters oder die Anzahl der Abfahrten von der Haltestelle zählen möchten.
              • Fortschrittsschwelle: Dies ist eine Fortschrittsschwelle in Minuten. Für jede Haltestelle bestimmt das Tool die Anzahl der Routen, die diese Haltestelle besuchen, deren durchschnittliche Zeit zwischen Bussen kleiner oder gleich diesem Schwellenwert ist. Wenn eine Haltestelle beispielsweise von zwei Linien mit 10-Minuten-Takt und einer Route mit 30-Minuten-Takt angefahren wird und die Taktschwelle auf 15 Minuten festgelegt ist, wird das Feld MtHdWyLim für diese Haltestelle auf 2 gesetzt. Die beiden 10-Minuten-Taktstrecken zählen, die 30-Minuten-Taktstrecke jedoch nicht.
              • Auf die nächsten 5 Minuten einrasten: Der berechnete Abstand wird auf das nächste 5-Minuten-Intervall eingestellt. Manchmal können GTFS-berechnete durchschnittliche Fortschritte aufgrund von Rundungen oder anderen Planungsartefakten Fortschritte wie etwa 11 oder 12 Minuten und nicht die erwarteten 10 sein. Wenn dies aktiviert ist, werden die Fortschritte auf 5 Minuten gerundet. Aus 11 Minuten würden beispielsweise 10 werden, aus 13 Minuten würden 15 werden.
              • [Ausgabe-Feature-Class]: Diese Point-Feature-Class zeigt Ihre GTFS-Stopps. Die Attributtabelle enthält Informationen aus der Datei "stops.txt" und Felder, die die Häufigkeit der Fahrten an jeder Haltestelle angeben. Eine Erläuterung der Felder in dieser Tabelle finden Sie unten unter "Verstehen der Ausgabe".

              Dieses Werkzeug erzeugt eine Points-Feature-Class mit den unten beschriebenen Feldern. Hinweis: Die Feldnamen werden für die Shapefile-Ausgabe gekürzt.

              • stop_id: Die eindeutige stop_id aus der GTFS-Datei stop.txt. Der ursprünglichen stop_id wird jetzt der GTFS-Ordnername vorangestellt, um Probleme beim Kombinieren mehrerer GTFS-Datensätze in derselben Analyse zu vermeiden.
              • stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Felder aus der GTFS-Datei stop.txt. Eine Erläuterung dieser Felder finden Sie im GTFS-Referenzhandbuch.
              • AnzahlTrips: Die Gesamtzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle während des Zeitfensters besuchen.
              • AnzahlTripsPerHr: Die durchschnittliche Anzahl der Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln, die diese Haltestelle pro Stunde während des Zeitfensters besuchen. Diese Zahl wird berechnet, indem NumTrips durch die Länge des Zeitfensters geteilt wird.
              • Maximale Wartezeit: Die maximale Zeit in Minuten zwischen aufeinanderfolgenden Ankünften oder Abfahrten von Transitfahrten während Ihres Zeitfensters. Dies ist die maximale Zeit, während der keine Fahrten diese Haltestelle anfahren. Eine MaxWaitTime von <Null> (oder -1 für die Shapefile-Ausgabe) zeigt an, dass die MaxWaitTime aus einem der folgenden Gründe nicht berechnet werden konnte:
                • Innerhalb des Zeitfensters standen weniger als zwei Transitfahrten zur Verfügung.
                • Die Zeit zwischen Beginn des Zeitfensters und der ersten Fahrt bzw. der letzten Fahrt und dem Ende des Zeitfensters war größer als die größte Zeit zwischen den Fahrten.

                Fehlerbehebung und potenzielle Fallstricke

                • Das Tool braucht ewig, um zu laufen: Unter normalen Bedingungen sollte dieses Werkzeug sehr schnell fertig werden. Wenn alles richtig funktioniert, führen die folgenden Bedingungen dazu, dass das Tool langsamer läuft:
                  • Bei sehr großen Zeitfenstern dauert die Verarbeitung länger
                  • Die Verarbeitung sehr großer Transit-Datasets dauert länger.
                  • Dieses Tool dauert in der Regel länger als das Fahrten an Haltestellen zählen Werkzeug. Wenn Sie keine Fortschrittsstatistik benötigen, verwenden Sie Fahrten an Haltestellen zählen.
                  • Das Tool wird langsamer ausgeführt, wenn Sie auf und von einem Netzlaufwerk schreiben.

                  Haben Sie immer noch Probleme? Suchen Sie nach Antworten und stellen Sie Fragen in unserer GeoNet-Gruppe.


                  Schau das Video: Cut and or Split Polygons (Oktober 2021).