Mais

Calcular e adicionar área de recursos sobrepostos dentro de polígonos


Eu tenho uma camada poligonal de limites de bacias hidrográficas

E um único recurso multiparte que contém todas as terras públicas do estado.

Preciso encontrar a área de terras públicas dentro de cada bacia hidrográfica e adicioná-la como um campo para cada um dos polígonos da bacia hidrográfica.

Por exemplo, para o rio Preto, quero apenas a área de terras públicas (tan) que está contida no polígono.

Presumi que usaria uma junção espacial a partir disso, mas não consigo descobrir como obter a área dentro de cada bacia hidrográfica em oposição à área do gigantesco recurso de terras públicas com várias partes.


As únicas ferramentas de geoprocessamento de que você precisa para isso são Intersect (caixa de ferramentas de análise) e Join Field (caixa de ferramentas de gerenciamento de dados).

Execute Intersect nos polígonos de uso da terra e da bacia hidrográfica, o que resultará na interseção dessas duas camadas (a camada da bacia hidrográfica será cortada nas bordas da camada de uso da terra, mantendo todos os atributos preservados).

Em seguida, execute o Join Field para unir as bacias hidrográficas de origem à interseção (que contém o campo de área que você deseja transferir para a camada de bacias hidrográficas de origem).


Área combinada de círculos sobrepostos

Recentemente me deparei com um problema onde tinha quatro círculos (pontos médios e raio) e tive que calcular a área de união desses círculos.

Para dois círculos é muito fácil,

Posso apenas calcular a fração da área de cada círculo que não está dentro dos triângulos e depois calcular a área dos triângulos.

Mas existe um algoritmo inteligente que posso usar quando há mais de dois círculos?


Não está muito claro o que você entende por probabilidade de obter um indivíduo da área de sobreposição. Isso resolve para a área da zona verde em seu diagrama:

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

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

onde $ mu_1 & lt mu_2 $. No seu exemplo, a 'variável preta' corresponde a $ X_1 $.

Deixe $ c $ denotar o ponto de intersecção onde os pdfs se encontram na zona verde do seu lote. Então, a área da sua zona de intersecção verde é simplesmente:

onde erf (.) é a função de erro.

O ponto $ c $ é a solução para $ f_1 (x) = f_2 (x) $ dentro da zona verde, que produz:

e a área da seção verde é: 0,158413.

@abdelbasset, Para melhorar a resposta de @wolfies acima, existem dois pontos de interseção c, vamos chamá-los de c1 e c2. Aqui, c1 = -1,2848 e c2 = 6,7046. @wolfies ignorou c1 (provavelmente será muito longe nas caudas das funções de densidade de probabilidade para importar (especialmente se arredondarmos para apenas algumas casas decimais)).

A maneira mais correta é encontrar c1 e c2 e encontrar a área de sobreposição de ambas as funções:

ÁREA DE SOBREPOSIÇÃO = P (X1> j1) + P (X2 & lt j1) - [P (X2 & lt j2) -P (X1 & lt j2)]
portanto, usando cdf's
ÁREA DE SOBREPOSIÇÃO = 1 - F1 (j1, μ2, σ2) + F2 (j1, μ2, σ2) -F2 (j2, μ2, σ2) + F1 (j2, μ1, σ1)

Normalize os gráficos para uma área de 1 dividindo cada um por seu respectivo desvio padrão. Em seguida, use a subtração simples de um gráfico z para calcular a probabilidade de uma ocorrência nessa área de sobreposição. Não há necessidade de erfs.


Porcentagem de regiões sobrepostas de duas distribuições normais

Isso também é freqüentemente chamado de "coeficiente de sobreposição" (OVL). Buscar isso no Google vai lhe dar muitos resultados. Você pode encontrar um nomograma para o caso bi-normal aqui. Um artigo útil pode ser:

  • Henry F. Inman Edwin L. Bradley Jr (1989). O coeficiente de sobreposição como uma medida de concordância entre distribuições de probabilidade e estimativa pontual da sobreposição de duas densidades normais. Communications in Statistics - Theory and Methods, 18 (10), 3851-3874. (Link)

Agora que você me deixou mais interessado nisso, fui em frente e criei o código R para calcular isso (é uma integração simples). Eu coloquei um gráfico das duas distribuições, incluindo o sombreamento da região de sobreposição:

Para este exemplo, o resultado é: 0,6099324 com erro absoluto & lt 1e-04. Figura abaixo.

Isso é dado pelo coeficiente de Bhattacharyya. Para outras distribuições, consulte também a versão generalizada, a distância de Hellinger entre duas distribuições.

Não conheço nenhuma biblioteca para calcular isso, mas dada a formulação explícita em termos de distâncias de Mahalanobis e matrizes de determinante de variância, a implementação não deve ser um problema.

Não sei se existe uma maneira padrão óbvia de fazer isso, mas:

Primeiro, você encontra os pontos de intersecção entre as duas densidades. Isso pode ser facilmente alcançado equacionando ambas as densidades, o que, para a distribuição normal, deve resultar em uma equação quadrática para x.

Isso pode ser resolvido com cálculos básicos.

Portanto, você tem zero, um ou dois pontos de interseção. Agora, esses pontos de interseção dividem a linha real em 1, 2 ou três partes, onde qualquer uma das duas densidades é a mais baixa. Se nada mais matemático vier à mente, tente qualquer ponto dentro de uma das partes para descobrir qual é o mais baixo.

Seu valor de interesse agora é a soma das áreas sob a curva de densidade mais baixa em cada parte. Esta área agora pode ser encontrada na função de distribuição cumulativa (apenas subtraia o valor em ambas as bordas da 'parte'.


Áreas de Círculos

A fim de calcular a área de um círculo, você precisa saber sua diâmetro ou raio.

O diâmetro de um círculo é o comprimento de uma linha reta de um lado do círculo ao outro que passa pelo ponto central do círculo. O diâmetro é o dobro do comprimento do raio (diâmetro = raio × 2)

O raio de um círculo é o comprimento de uma linha reta do ponto central do círculo até sua borda. O raio é a metade do diâmetro. (raio = diâmetro ÷ 2)

Você pode medir o diâmetro ou raio em qualquer ponto ao redor do círculo - o importante é medir usando uma linha reta que passa pelo (diâmetro) ou termina no (raio) centro do círculo.

Na prática, ao medir círculos, geralmente é mais fácil medir o diâmetro e, em seguida, dividir por 2 para encontrar o raio.

Você precisa do raio para calcular a área de um círculo, a fórmula é:

& pi = Pi é uma constante igual a 3,142.

R = é o raio do círculo.

R 2 (raio ao quadrado) significa raio × raio.

Portanto, um círculo com raio de 5cm tem uma área de:

UMA círculo com um diâmetro de 3m tem uma área:

Primeiro, calculamos o raio (3m ÷ 2 = 1,5m)

A área de um círculo com diâmetro de 3m é 7,0695m 2.

Exemplo Final

Este exemplo puxa muito do conteúdo desta página para resolver problemas simples de área.

Esta é a Ruben M. Benjamin House em Bloomington Illinois, listada no Registro Nacional de Locais Históricos dos Estados Unidos (Número do Registro: 376599).

Este exemplo envolve encontrar a área da frente da casa, a parte de ripas de madeira - excluindo a porta e as janelas. As medidas de que você precisa são:

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

  • Todas as medidas são aproximadas.
  • Não há necessidade de se preocupar com a orla ao redor da casa - isso não foi incluído nas medidas.
  • Assumimos que todas as janelas retangulares são do mesmo tamanho.
  • A medida da janela redonda é o diâmetro da janela.
  • A medição da porta inclui os degraus.

Qual é a área da parte de ripas de madeira da casa?

Funcionamento e respostas abaixo:

Primeiro, calcule a área da forma principal da casa - que é o retângulo e o triângulo que formam a forma.

O retângulo principal (B × C) 7,6 × 8,8 = 66,88 m 2.

A altura do triângulo é (A - B) 9,7 - 7,6 = 2,1.

A área do triângulo é, portanto, (2,1 × C) ÷ 2.
2,1 × 8,8 = 18,48. 18,48 ÷ 2 = 9,24m 2.

A área total combinada da frente da casa é a soma das áreas do retângulo e do triângulo:

Em seguida, calcule as áreas das janelas e portas, para que possam ser subtraídas da área total.

A área da porta e dos degraus é (D × E) 4,5 × 2,3 = 10,35m 2.

A área de uma janela retangular é (G × F) 1,2 × 2,7 = 3,24m 2.

Existem cinco janelas retangulares. Multiplique a área de uma janela por 5.

3,24 × 5 = 16,2m2. (a área total das janelas retangulares).

A janela redonda tem um diâmetro de 1m e, portanto, o raio é de 0,5m.

Usando & piR 2, calcule a área da janela redonda: 3,142 × 0,5 × 0,5 =. 0,7855m 2.

Em seguida, some as áreas da porta e das janelas.

(área da porta) 10,35 + (área das janelas retangulares) 16,2 + (área da janela redonda) 0,7855 = 27,3355

Finalmente, subtraia a área total das janelas e portas da área total.

A área da frente de ripas de madeira da casa e a resposta para o problema é: 48,7845m 2.


Maneira mais simples de calcular a área de interseção de dois retângulos

Eu tenho um problema onde tenho DOIS retângulos NÃO girados (dados como tuplas de dois pontos ) e gosto de calcular a área de interseção. Tenho visto respostas mais gerais para esta pergunta, por exemplo, mais retângulos ou mesmo girados, e eu queria saber se existe uma solução muito mais simples, pois só tenho dois retângulos não girados.

O que eu imagino que deva ser alcançável é um algoritmo que usa apenas adição, subtração e multiplicação, possivelmente abs () também. O que certamente não deve ser usado são mín / máx, igual, maior / menor e assim por diante, o que tornaria a questão obsoleta.

EDIT 2: ok, ficou muito fácil usar min / max ou abs (). Alguém pode mostrar ou refutar o caso usando apenas add / sub / mul?

EDIT: vamos relaxar um pouco, apenas expressões condicionais (por exemplo, if, case) são proibidas!

PS: Há meia hora que penso nisso, sem sucesso, talvez já esteja muito velho para isso :)


Definição e uso do diagrama de Voronoi

Para um dado conjunto de n pontos distintos e isolados, P = p 1,…, p n, em um plano euclidiano, R, um diagrama de Voronoi é construído atribuindo todas as localizações em R ao membro mais próximo de P. Um exemplo do diagrama de Voronoi é mostrado na Figura 1. Esta construção é conhecida como “mosaico de Voronoi”. O diagrama de Voronoi consiste em n polígonos, cada um associado a um ponto em P. Os polígonos são chamados de “polígonos de Voronoi” ou “polígonos de Thiessen” e cada um dos polígonos de Voronoi é convexo, com possíveis exceções ao longo do limite de R. Eles são coletivamente exaustivos em R e mutuamente exclusivos, exceto por seus limites. Em outras palavras, os polígonos de Voronoi preenchem exaustivamente o plano R sem sobreposição. Na construção do diagrama de Voronoi, uma localização que é igualmente próxima a dois ou mais membros em P é atribuída aos vários membros, que formam coletivamente os limites dos polígonos de Voronoi. Um limite do polígono de Voronoi consiste em segmentos de linha, que são chamados de "bordas de Voronoi". Dois polígonos de Voronoi que compartilham a mesma aresta de Voronoi são considerados "contíguos". Um vértice de um polígono de Voronoi, ou seja, um ponto final de uma aresta de Voronoi, é conhecido como "vértice de Voronoi". Os pontos em P são chamados de "geradores", "pontos geradores" ou "locais" em alguma literatura, e o conjunto P é chamado de "conjunto gerador". A terminologia relacionada é indicada na Figura 1.

Até agora, o diagrama de Voronoi foi discutido em relação ao plano euclidiano bidimensional. No entanto, o conceito pode ser estendido prontamente para o espaço euclidiano m-dimensional. O mosaico de Voronoi, neste caso, divide o espaço em poliedros que não se sobrepõem e que preenchem o espaço, em vez de polígonos. Além disso, os diagramas de Voronoi podem ser construídos em um espaço diferente do espaço euclidiano, por exemplo, diagramas de Voronoi em uma esfera, um cilindro ou um cone são possíveis. Como a maioria das aplicações em geografia e campos relacionados permanecem no espaço euclidiano plano, a discussão a seguir enfoca as situações planas.

Um diagrama duplo do diagrama de Voronoi é chamado de "triangulação de Delaunay". Para um dado diagrama plano de Voronoi com três ou mais pontos geradores que não estão na mesma linha, uma triangulação de Delaunay é construída juntando todos os pares de pontos geradores dos quais os polígonos de Voronoi compartilham a mesma aresta. A Figura 2 mostra a triangulação de Delaunay que corresponde ao diagrama de Voronoi na Figura 1. O diagrama de Delaunay resultante consiste em triângulos não sobrepostos, chamados de "triângulos de Delaunay". Os triângulos de Delaunay são conhecidos por serem os mais próximos do equilátero possível. As arestas e vértices dos triângulos de Delaunay são chamados de “arestas de Delaunay” e “vértices de Delaunay”, respectivamente. Cada vértice de Delaunay é um ponto gerador em P por definição. A triangulação de Delaunay é amplamente aplicada no contexto de interpolação espacial de uma variável espacialmente contínua. Por exemplo, suponha que o grupo gerador P represente um conjunto de estações meteorológicas que medem a precipitação. Em seguida, imagine que cada estação recebe uma altura proporcional à medição nessa estação. Os triângulos Delaunay cujos vértices são projetados para essas alturas formam uma superfície estimando uma distribuição contínua da chuva.

Uma triangulação de Delaunay também pode ser construída diretamente a partir do conjunto de pontos P. Para cada par possível de membros de P, examine seu círculo circunscrito. Somente quando não houver pontos dentro do círculo, conecte os dois membros. Um diagrama resultante após todos os pares possíveis terem sido examinados é a triangulação de Delaunay. Como um diagrama duplo da triangulação de Delaunay, um diagrama de Voronoi também pode ser construído a partir de uma dada triangulação de Delaunay. Mais especificamente, ele pode ser definido por bissetores perpendiculares das bordas dos triângulos de Delaunay como bordas de Voronoi e circuncentros correspondentes como vértices de Voronoi.

Como o mosaico de Voronoi atribui cada local em um determinado espaço ao gerador mais próximo, um dos usos mais simples do diagrama de Voronoi é identificar a instalação mais próxima entre um conjunto de instalações fornecidas como um grupo gerador. Um problema de localização de instalação é, portanto, um campo de aplicação natural do diagrama de Voronoi. Conforme mencionado anteriormente, uma análise de área de mercado é outro campo de aplicação, pressupondo que os clientes provavelmente visitarão a loja mais próxima. Os polígonos de Voronoi podem ser usados ​​como áreas de mercado aproximadas de geradores para estimar o número de clientes potenciais e / ou para planejar a localização de um novo restaurante.

Na cartografia, o diagrama de Voronoi é usado para criar um mapa coroplético. Quando cada gerador recebe um determinado valor de propriedade, um mapa coroplético pode ser baseado no próprio valor ou em uma medida de densidade calculada com a área dos polígonos de Voronoi se o valor da propriedade for uma contagem de alguns objetos espaciais, como uma população. No caso mais simples de cada gerador representar um único objeto como uma pessoa, 1 dividido pela área do polígono de Voronoi indica uma densidade, por exemplo, uma densidade populacional. O diagrama de Voronoi também pode ser usado para resolver o maior problema do círculo vazio. Para um dado conjunto de pontos P, o problema é encontrar o maior círculo vazio cujo centro está no casco convexo de P. Esse círculo é dado como o maior dos maiores círculos vazios centrados nos vértices de Voronoi gerados por P. Quando P representa estabelecimentos de varejo, por exemplo, o maior círculo vazio sugere uma área que é a mais inconveniente para compras. Além disso, os diagramas do tipo Voronoi são freqüentemente encontrados em estruturas naturais, de modo que os diagramas de Voronoi podem ser usados ​​para modelar processos espaciais para formá-los. A cristalização é um exemplo de tais processos. Outros aplicativos serão introduzidos posteriormente em conjunto com versões estendidas dos diagramas de Voronoi.


Para apresentar as mudanças em termos de tempo em um mapa de calor, podemos aplicar plugins.HeatMapWithTime (). data são os pontos que você deseja plotar, que é uma lista de lista de pontos da forma [lat, lng] ou [lat, lng, peso]. índice fornece o rótulo (ou carimbo de data / hora) dos elementos de dados, deve ter o mesmo comprimento que os dados ou é substituído por uma contagem simples se não for especificado.

O mapa acima descreve as mudanças de preço de cada bairro em termos de séries temporais. Assim, antes de fazer o mapa, precisamos calcular o preço médio da localização para cada bairro a cada ano.

Em seguida, preparei convert datetime para U10 com pandas.DatetimeIndex () e astype ().

A última etapa é definir um mapa de cores em termos de preços dos bairros para cada ano.

Podemos aplicar TimeSliderChoropleth para desenhar o mapa da série temporal. os dados devem ser string geojson, styledict é o dicionário onde as chaves são os ids de recursos geojson e os valores são dicts de .


Calculando Área

A área é medida em quadrados (ou unidades quadradas).

Quantos quadrados existem neste retângulo?

Podemos contar os quadrados ou podemos pegar o comprimento e a largura e usar a multiplicação. O retângulo acima tem uma área de 15 unidades quadradas.

A área de um retângulo é = comprimento x largura

Exemplos de cálculo da área de um retângulo

Unidades para medição de área

Medimos a área usando quadrados. Usamos quadrados de tamanhos diferentes, dependendo de quão grande ou pequena é a área.

Área de um quadrado

O comprimento e a largura de um quadrado são iguais, então precisamos apenas multiplicar o comprimento pelo comprimento.

Área de um Círculo

A área de um círculo = πr 2
onde r é o raio do círculo e π é a razão entre a circunferência de um círculo e seu diâmetro.

π (pronuncia-se "torta" e frequentemente escrito "Pi") é um decimal infinito com uma aproximação comum de 3,14159. Você pode descobrir mais sobre Pi aqui

Exemplo de cálculo da área de um círculo

Explicação da área de uma fórmula de círculo

Pegue um círculo e divida-o em setores de tamanhos iguais e reorganize-os como mostrado abaixo. Observe como, à medida que os setores ficam menores, a forma fica mais parecida com um retângulo. Nota: Não há limite para o quão pequenos esses setores podem ser e para quão próximos eles podem se parecer com um retângulo quando organizados.

Assumindo que sabemos que a circunferência de um círculo é igual a 2πr, podemos adicionar dimensões ao "retângulo" como mostrado abaixo. Usando a fórmula da área de uma área de retângulo, área = largura x altura, podemos ver como nosso círculo, reconfigurado como um retângulo, pode ter uma área que se aproxima de πr x r ou πr 2

Setores circulares reorganizados

Setores circulares reorganizados - começando a se parecer com um retângulo


Calcular e adicionar área de recursos sobrepostos dentro de polígonos - Sistemas de Informações Geográficas

Guia do usuário do Better Bus Buffers

Criado por Melinda Morang, Esri

Colaboradores: David Wasserman, Fehr & amp Peers

Copyright 2020 Esri
Licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0 (a "Licença"), você não pode usar este arquivo, exceto em conformidade com a Licença. Você pode obter uma cópia da Licença em http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.A menos que exigido pela lei aplicável ou acordado por escrito, o software distribuído sob a Licença é distribuído "COMO ESTÁ", SEM GARANTIAS OU CONDIÇÕES DE QUALQUER TIPO, expressas ou implícitas. Consulte a Licença para as permissões e limitações que regem o idioma específico sob a Licença.

BetterBusBuffers é um conjunto de ferramentas para ajudá-lo a medir quantitativamente o acesso ao transporte público em sua cidade. As ferramentas usam dados de transporte público GTFS e ArcGIS para contar o número de viagens de transporte público disponíveis durante uma janela de tempo para áreas dentro de sua cidade, pontos de localização em sua cidade, ao longo de corredores específicos ou nas próprias paradas de transporte.

Visão geral das ferramentas BetterBusBuffers

O Pré-processar GTFS ferramenta converte seu (s) conjunto (s) de dados GTFS em um banco de dados SQL. Este banco de dados SQL é usado como entrada para todas as outras ferramentas BetterBusBuffers. Você deve executar esta ferramenta primeiro.

O Contar viagens para rota individual conjunto de ferramentas permite que você examine rotas individuais em seu sistema em detalhes. Ele gera uma classe de recurso de paradas de transporte público associadas ao trajeto que você seleciona, bem como áreas de serviço poligonal em torno das paradas, e calcula o número de visitas, frequência, tempo máximo de espera e intervalo médio para cada parada durante uma janela de tempo.

O Contar viagens em buffers de polígono ao redor das paradas O conjunto de ferramentas gera áreas de serviço poligonais em torno de todas as paradas em seu sistema de transporte público e conta o número de viagens de transporte público disponíveis nessas áreas durante uma janela de tempo. A saída é um mapa de cobertura de trânsito que pode ser codificado por cores de acordo com a frequência do serviço disponível.

O Contar viagens nas linhas O conjunto de ferramentas conta o número de viagens de transporte público que percorrem os corredores entre as paradas durante uma janela de tempo. A saída é uma classe de recurso de linhas que pode ser simbolizada para enfatizar corredores e conexões de alta frequência.

O Contar viagens em pontos ferramenta conta o número de viagens de transporte público disponíveis dentro de uma distância designada de locais de pontos específicos durante uma janela de tempo. A saída é uma cópia dos locais dos pontos de entrada com campos que indicam o número de viagens de transporte público disponíveis em uma curta caminhada durante uma janela de tempo.

O Contar viagens em pontos online faz a mesma coisa que o Contar viagens em pontos ferramenta, mas usa o serviço Matriz de Custo Origem-Destino do ArcGIS Online para que você não precise de seus próprios conjuntos de dados de rede ou uma licença de Analista de Rede.

O Contagem de viagens nas paradas ferramenta conta o número de viagens de transporte público que visitam as paradas em seu sistema de transporte público durante uma janela de tempo. O resultado é uma classe de recurso de suas paradas GTFS com campos que indicam o número de viagens de transporte público que visitam essas paradas.

O Contar viagens nas paradas por rota e direção ferramenta conta o número de viagens de transporte público que visitam as paradas em seu sistema de transporte público durante uma janela de tempo. Em contraste com Contagem de viagens nas paradas, esta ferramenta não combina viagens de diferentes rotas ou direções de viagem. Em vez disso, se uma parada for usada por várias rotas e / ou direções, a parada será duplicada na saída.

O Contar rotas de alta frequência nas paradas A ferramenta conta o número de rotas em cada parada que atendem a um limite de intervalo desejado. O resultado é uma classe de recurso de suas paradas GTFS com campos indicando estatísticas de viagem e intervalo junto com uma contagem do número de trajetos na parada que tem intervalo de um limite desejado ou menor.

Instruções detalhadas para cada uma dessas ferramentas são fornecidas posteriormente neste documento.

  • ArcGIS 10.2 ou superior com uma licença Desktop Basic (ArcView) ou ArcGIS Pro 1.2 ou superior.
  • O Contar rotas de alta frequência nas paradas ferramenta requer ArcGIS 10.4 ou superior ou ArcGIS Pro 1.2 ou superior.
  • Você precisa da licença Desktop Advanced (ArcInfo) para executar o Contar viagens em buffers de polígono ao redor das paradas ferramenta.
  • Todas as ferramentas exceto Contagem de viagens nas paradas, Contar viagens nas paradas por rota e direção, Contar viagens em pontos online, Contar rotas de alta frequência nas paradas, e aqueles no Contar viagens nas linhas conjunto de ferramentas requer a extensão Network Analyst.
  • Para o Contar viagens em pontos online ferramenta, uma conta ArcGIS Online com privilégios de roteamento e créditos suficientes para sua análise.
  • Um conjunto de dados GTFS válido. Se seu conjunto de dados GTFS tiver valores em branco para Arrival_time e departure_time em stop_times.txt, você não poderá executar esta ferramenta. Você pode baixar e usar a ferramenta Interpolar Tempos de Parada em Branco para estimar os valores de chegada_tempo e hora de partida em branco para seu conjunto de dados, se ainda quiser usá-lo em BetterBusBuffers.
  • Para algumas funcionalidades, um conjunto de dados de rede com dados de ruas para sua área de interesse. Você deve não use um conjunto de dados de rede criado com Adicionar GTFS a um conjunto de ferramentas de conjunto de dados de rede. BetterBusBuffers tratará os dados GTFS separadamente, portanto, não deve ser incluído no próprio conjunto de dados da rede.
  • Para o Contar viagens em pontos e Contar viagens em pontos online ferramentas, uma classe de recursos de seus pontos de interesse.
  • Baixe a ferramenta e salve-a em qualquer lugar do seu computador.
  • Descompacte o arquivo que você baixou. O pacote descompactado contém um arquivo de caixa de ferramentas .pyt, um conjunto de scripts Python necessários para executar a caixa de ferramentas e uma cópia deste guia do usuário.
  • Nenhuma instalação é necessária. Você pode executar a ferramenta do ArcCatalog, ArcMap ou ArcGIS Pro. Em qualquer um desses produtos, basta navegar até a pasta que contém o arquivo .pyt e ele deve aparecer como uma caixa de ferramentas com ferramentas que você pode executar. Você também pode adicionar a ferramenta ao ArcToolbox para torná-la mais fácil de encontrar mais tarde.
  • Aviso: se desejar mover a caixa de ferramentas para um local diferente em seu computador, certifique-se de mover a pasta inteira, não apenas o arquivo da caixa de ferramentas. Caso contrário, a caixa de ferramentas será desconectada dos scripts e as ferramentas não serão executadas.
  1. Depois de preparar a caixa de ferramentas e seus dados, execute o Pré-processar GTFS ferramenta. A saída para esta ferramenta servirá como entrada para todas as outras ferramentas na caixa de ferramentas.
  2. Execute quaisquer outras ferramentas em que esteja interessado. Detalhes sobre como executar essas ferramentas estão abaixo.

O Pré-processar GTFS ferramenta converte seu (s) conjunto (s) de dados GTFS em um banco de dados SQL. Este banco de dados SQL é usado como entrada para todas as outras ferramentas BetterBusBuffers. Você deve executar esta ferramenta primeiro. Você só precisa executar essa ferramenta uma vez para qualquer conjunto de dados GTFS ou conjunto de conjuntos de dados que deseja analisar.

  • Diretórios GTFS: O pasta (s) contendo seus arquivos GTFS .txt (descompactados). Você pode selecionar vários conjuntos de dados GTFS para analisar simultaneamente.
  • Nome e localização do banco de dados SQL de saída: A ferramenta irá gerar um banco de dados SQL com o nome e local que você especificar aqui. Você pode dar a ele o nome que quiser e usar uma expressão ".sql". Você usará este arquivo como entrada para as outras ferramentas BetterBusBuffers.
  • [Seu nome de arquivo de saída designado]: Um banco de dados SQL contendo seus dados GTFS que são necessários como entrada para as ferramentas BetterBusBuffers.

Solução de problemas e possíveis armadilhas

  • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: para uma pequena rede de trânsito, essa ferramenta deve ser executada rapidamente. Para uma rede de transporte público muito grande, pode levar de 20 a 30 minutos para funcionar. Se tudo estiver funcionando corretamente, as seguintes condições farão com que a ferramenta funcione mais lentamente:
    • Conjuntos de dados de trânsito muito grandes ou um grande número de conjuntos de dados de entrada serão lentos.
    • A ferramenta será executada mais lentamente se você estiver gravando de e para uma unidade de rede.
    • Leia a especificação GTFS calendar.txt para ter certeza de entender como o calendar.txt funciona.
    • Abra o arquivo calendar.txt em cada conjunto de dados que estiver usando e certifique-se de entender como funcionam os intervalos de datas.
    • Verifique as datas de início e término de cada linha. Se você recebeu uma mensagem de aviso, seus dados contêm intervalos de datas que não se sobrepõem (ou seja, a data de início de pelo menos um service_id é posterior à data de término de pelo menos um outro service_id). Se você tiver intervalos de datas não sobrepostos em seu arquivo, isso pode causar problemas ao executar a ferramenta. A ferramenta contará todas as viagens que ocorrem no dia da semana que você selecionar, mesmo se essas viagens ocorrerem em intervalos de datas não sobrepostos. Efetivamente, serão viagens de contagem dupla que não devem ser contadas duas vezes.
    • Se você determinar que seus intervalos de datas não sobrepostos causarão problemas, tente executar sua análise para uma data específica em vez de um dia da semana genérico. Selecione uma data que se enquadre em um dos intervalos de datas listados em calendar.txt. Você também pode querer verificar seu arquivo calendar_dates.txt para ver se há alguma exceção de serviço presente para a data que você escolheu.
    • Alternativamente, se você não deseja usar uma data específica para sua análise, você pode fazer uma cópia do seu arquivo calendar.txt e modificar os dados no arquivo para remover os intervalos de datas não sobrepostos. Por exemplo, se o seu arquivo tem um conjunto de service_ids para os meses de verão e um conjunto para os meses de inverno, e você está interessado em analisar os meses de verão, exclua todas as linhas com intervalos de datas para os meses de inverno. Certifique-se de que o nome do arquivo limpo ainda seja calendar.txt para que a ferramenta o reconheça.
    • Se estiver analisando vários conjuntos de dados GTFS de uma vez, e os conjuntos de dados tiverem intervalos de datas não sobrepostos, você receberá o mesmo erro que se service_ids em um conjunto de dados tiverem intervalos de datas não sobrepostos. O problema do intervalo de datas é menos problemático (ou não é um problema) se ocorrer em conjuntos de dados diferentes, mas você deve verificar novamente para ter certeza de que entendeu seus dados.

    Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

    Corrida Contar viagens para rota individual

    O Contar viagens para rota individual A ferramenta encontra as paradas usadas por uma rota específica em seu sistema, gera áreas de serviço poligonais em torno dessas paradas e calcula algumas estatísticas sobre o número de viagens que visitam essas paradas durante uma janela de tempo. A saída é uma classe de recurso de paradas e uma classe de recurso mostrando a área servida pela rota, juntamente com campos que indicam o número, frequência, tempo máximo de espera e intervalo médio para aquela rota durante a janela de tempo que você selecionar.

    Esta ferramenta contém duas partes. A etapa 1 só precisa ser executada uma vez para uma determinada rota e tamanho do buffer (por exemplo, Rota 10x e 0,25 milhas). A etapa 1 cria as paradas e classes de recursos da área de serviço. A etapa 2 usa essas classes de recursos como entrada. Na Etapa 2, você seleciona a janela de tempo que deseja analisar e os resultados são adicionados às classes de recursos. Execute novamente a Etapa 2 para cada janela de tempo que deseja analisar.

    Etapa 1 - pré-processar os buffers de rota

    Esta ferramenta requer uma licença do Network Analyst.

    • Geodatabase de saída: Selecione um arquivo de geodatabase no qual as classes de recursos de saída geradas por esta ferramenta serão salvas. Deve ser um arquivo de geodatabase, não uma pasta ou geodatabase pessoal.
    • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
    • Rota de trânsito para analisar: Selecione a rota de seus dados GTFS que você deseja analisar. A lista suspensa será preenchida após você selecionar seu banco de dados SQL. As entradas da lista são formatadas da seguinte forma: "route_short_name: route_long_name [GTFSFolder: route_id]"
    • Conjunto de dados de rede: Um conjunto de dados de rede de ruas, calçadas, etc., cobrindo a área de sua análise. O conjunto de dados da rede deve ser adequado para modelar pedestres ambulantes. Você deve não use um conjunto de dados de rede criado com o conjunto de ferramentas Adicionar GTFS a um conjunto de dados de rede porque BetterBusBuffers tratará os dados GTFS separadamente.
    • Atributo de impedância (escolha um que funcione para pedestres.): O atributo de custo do conjunto de dados de rede que você usará para calcular a distância ou tempo máximo que seus pedestres podem caminhar entre os pontos que você está analisando e as paradas de transporte público próximas. A menos que você tenha um atributo de tempo de viagem de pedestre em seu conjunto de dados de rede, escolha um atributo de impedância com unidades de distância.
    • Tamanho do buffer (nas mesmas unidades do atributo de impedância): Escolha o tamanho dos buffers a serem gerados em torno de suas paradas de transporte público. DEVE estar nas mesmas unidades do atributo de impedância selecionado. Por exemplo, se você deseja que seus buffers mostrem um quarto de milha a pé em torno das paradas, escolha um atributo de impedância em unidades de milhas e digite "0,25". Se seu conjunto de dados de rede tem um atributo de tempo de caminhada de pedestre e você deseja que seus buffers mostrem um tempo de caminhada de 10 minutos, selecione o atributo de impedância de tempo de caminhada de pedestre e insira "10".
    • Restrições de rede (opcional): Lista de possíveis restrições de seu conjunto de dados de rede que você pode escolher para impor. Por exemplo, marcar a restrição "Evitar estradas com pedágio" evita que seus pedestres andem em estradas com pedágio. As restrições disponíveis variam dependendo do conjunto de dados da rede e a lista é carregada dinamicamente do conjunto de dados da rede selecionado. Escolha as restrições mais adequadas para os pedestres.
    • Corte poligonal (em metros) (Insira -1 para nenhum corte.) (Opcional): Especifique um valor de corte do polígono em metros para suas áreas de serviço. A periferia das áreas de serviço será cortada para a distância especificada. O uso de trim limpa os polígonos e ajuda a evitar picos e bolhas estranhas. Uma guarnição de cerca de 20 metros é adequada para pedestres. No entanto, o uso de um acabamento retarda a geração da área de serviço. Se você não quiser usar o corte, insira o valor -1.

    Todos os arquivos de saída são gravados em um arquivo geodatabase com o nome e o diretório de saída que você selecionou.

    • Paradas_ [route_short_name] _ [direction_id]: Uma classe de característica de ponto mostrando as paradas servidas pela rota que você selecionou para sua análise, na direção indicada. O route_short_name (geralmente o número da rota) é anexado ao nome do arquivo. Alguns números de trajeto cobrem viagens indo em ambas as direções (sentido norte e sul, entrada e saída, etc.), então uma classe de recurso separada será gerada para cada direção presente nos dados GTFS e representada pelo direction_id (1 ou 0 ) anexado aos nomes dos arquivos. Se a rota contém apenas uma direção, o direction_id não será anexado.
    • Buffers_ [route_short_name] _ [direction_id]: Uma classe de recurso de polígono mostrando a área servida por cada parada na classe de recurso de Paradas dentro da distância a pé que você especificou.

    Etapa 2 - Contar viagens para a rota

    • Classes de recursos para analisar (criadas na Etapa 1): As classes de recursos produzidas quando você executou a Etapa 1. Você pode selecionar qualquer número de paradas ou buffers que criou na Etapa 1. Você pode combinar classes de recursos de diferentes rotas.
    • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta. Deve ser o mesmo banco de dados SQL usado na Etapa 1 desta ferramenta.
    • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira normal (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o arquivo calendar.txt tiver intervalos de datas não sobrepostos ou se o conjunto de dados GTFS não tiver um arquivo calendar.txt.
    • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
    • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
    • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas na parada durante a janela de tempo ou o número de partidas na parada.
    • [Classes de recursos de entrada]: Esta ferramenta simplesmente adiciona campos às suas classes de recursos de entrada. Nenhuma nova saída é gerada.

    Esta ferramenta produz buffers poligonais ao redor de cada parada de transporte público usada pela rota que você selecionou para analisar. Esses polígonos geralmente se sobrepõem. Isto é normal. As classes de recurso Stops e Buffers contêm informações do arquivo stops.txt GTFS para cada parada. Eles também contêm o route_id e o direction_id (que devem ser iguais para todos os recursos em uma única classe de recurso). A etapa 2 adiciona os seguintes campos às suas classes de recursos:

    • NumTrips: O número de viagens de transporte público exclusivas associadas a este trajeto que visitam esta parada durante a janela de tempo. Apenas as viagens com o route_id selecionado são contadas. Se as viagens de outras rotas também usarem esta parada, não serão contadas.
    • NumTripsPerHr: O número médio de viagens por hora nesta parada durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.
    • MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual não há viagens com este route_id disponível nesta parada. Um MaxWaitTime de indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:
      • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
      • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

      Corrida Contar viagens em buffers de polígono ao redor das paradas

      O Contar viagens em buffers de polígono ao redor das paradas A ferramenta gera áreas de serviço poligonais em torno das paradas em seu sistema de transporte público e conta o número de viagens de transporte público disponíveis nessas áreas durante uma janela de tempo. A saída é um mapa de cobertura de transporte público que pode ser codificado por cores de acordo com o número de viagens disponíveis para destacar a frequência do transporte público em diferentes partes da sua cidade.

      Esta ferramenta contém duas partes. A etapa 1 só precisa ser executada uma vez para uma determinada geografia e tamanho de buffer (por exemplo, Chicago e 0,25 milhas). A Etapa 1 simplesmente cria algumas classes de recursos a serem referenciadas na Etapa 2. A Etapa 1 pode levar muito tempo para ser executada. Na Etapa 2, que geralmente é executada rapidamente, você seleciona a janela de tempo que deseja analisar e gera a saída útil. Execute novamente a Etapa 2 para cada janela de tempo que deseja analisar.

      Etapa 1 - Buffers de pré-processamento

      Esta ferramenta requer a licença Desktop Advanced (ArcInfo) e uma licença Network Analyst.

      • Diretório de saída: Selecione uma pasta na qual o geodatabase de saída gerado por esta ferramenta será salvo.
      • Nome do geodatabase de saída (criado quando a ferramenta é executada): Todas as saídas da Etapa 1 serão salvas dentro desta geodatabase. Você não pode sobrescrever um geodatabase existente. O nome do geodatabase não pode conter caracteres especiais. A extensão ".gdb" é opcional.
      • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
      • Conjunto de dados de rede: Um conjunto de dados de rede de ruas, calçadas, etc., cobrindo a área de sua análise. O conjunto de dados da rede deve ser adequado para modelar pedestres ambulantes. Você deve não use um conjunto de dados de rede criado com o conjunto de ferramentas Adicionar GTFS a um conjunto de dados de rede porque BetterBusBuffers tratará os dados GTFS separadamente.
      • Atributo de impedância (escolha um que funcione para pedestres.): O atributo de custo do conjunto de dados da rede que você usará para calcular a distância ou tempo máximo que seus pedestres podem caminhar entre os pontos que você está analisando e as paradas de transporte público próximas. A menos que você tenha um atributo de tempo de viagem de pedestre em seu conjunto de dados de rede, escolha um atributo de impedância com unidades de distância.
      • Tamanho do buffer (nas mesmas unidades do atributo de impedância): Escolha o tamanho dos buffers a serem gerados em torno de suas paradas de transporte público. DEVE estar nas mesmas unidades do atributo de impedância selecionado. Por exemplo, se você deseja que seus buffers mostrem um quarto de milha a pé em torno das paradas, escolha um atributo de impedância em unidades de milhas e digite "0,25". Se seu conjunto de dados de rede tem um atributo de tempo de caminhada de pedestre e você deseja que seus buffers mostrem um tempo de caminhada de 10 minutos, selecione o atributo de impedância de tempo de caminhada de pedestre e insira "10". Um tamanho de buffer maior aumentará significativamente o tempo que leva para executar a Etapa 1.
      • Restrições de rede (escolha aquelas adequadas para pedestres.) (Opcional): Lista de possíveis restrições de seu conjunto de dados de rede que você pode escolher para impor. Por exemplo, marcar a restrição "Evitar estradas com pedágio" evita que seus pedestres andem em estradas com pedágio. As restrições disponíveis variam dependendo do conjunto de dados da sua rede, e a lista é carregada dinamicamente a partir da rede de ruas que você selecionar. Escolha as restrições mais adequadas aos pedestres.
      • Corte poligonal (em metros) (Insira -1 para nenhum corte.) (Opcional): Especifique um valor de corte do polígono em metros para suas áreas de serviço. A periferia das áreas de serviço será cortada para a distância especificada. O uso de trim limpa os polígonos e ajuda a evitar picos e bolhas estranhas. Uma guarnição de cerca de 20 metros é adequada para pedestres. No entanto, o uso de um acabamento retarda a geração da área de serviço. Se você não quiser usar o corte, insira o valor -1.

      Todos os arquivos de saída são gravados em um arquivo geodatabase com o nome e diretório de saída que você selecionou.

      • Step1_Stops: Uma versão de classe de recurso do arquivo stops.txt GTFS. Esta é apenas uma camada de pontos de suas paradas de transporte público que você pode olhar se quiser.
      • Step1_FlatPolys: Os buffers de polígono da área de serviço para toda a rede, divididos em partes para eliminar sobreposições. Este é um modelo para a saída da Etapa 2. A etapa 2 preenche este arquivo com o número de viagens durante sua janela de tempo. Você não precisa consultar este arquivo de modelo para nada.
      • Step1_GTFS.sql: Uma cópia do banco de dados SQL criado no Pré-processar GTFS ferramenta, com outra tabela adicionada. Este banco de dados é referenciado na Etapa 2.

      Etapa 2 - Contagem de viagens em buffers

      • Etapa 1 resultados geodatabase: O geodatabase produzido quando você executou a Etapa 1. Este geodatabase deve conter os seguintes arquivos: Step1_GTFS.sql Step1_FlatPolys.
      • Classe de recurso de saída: O nome e a localização da saída final do polígono. Uma classe de recurso em um arquivo geodatabase é altamente recomendada em vez de um shapefile.
      • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido nos arquivos calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
      • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
      • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
      • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas disponíveis durante a janela de tempo ou o número de partidas.
      • [Classe de recurso de saída]: Uma classe de recurso poligonal que mostra a área de sua cidade que está dentro da distância intermediária das paradas de transporte público. Os buffers de polígono foram divididos para eliminar polígonos sobrepostos. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

      Esta ferramenta produz buffers poligonais ao redor das paradas de transporte público em sua rede para mostrar a área coberta pelo serviço de transporte público. No entanto, geralmente as paradas na rede estão próximas o suficiente para que seus buffers de polígono se sobreponham. Nesses casos, a ferramenta divide os buffers originais sobrepostos para que a área de sobreposição tenha seu próprio polígono. Dessa forma, uma contagem de viagens separada pode ser produzida para a área de sobreposição, uma vez que essa área tem acesso a todas as viagens que visitam cada uma das paradas dentro do alcance. Como as áreas sobrepostas são contadas separadamente, a saída dessa ferramenta terá um grande número de polígonos, geralmente muito mais do que o número de paradas em sua rede.

      Esta ferramenta produz uma classe de recurso de polígono contendo os campos descritos abaixo. Nota: Os nomes dos campos são abreviados para a saída do shapefile.

      NumTrips: O número total de viagens de transporte público exclusivas acessíveis a partir desta área durante a janela de tempo. Viagens de todas as paradas acessíveis são contadas. Por exemplo, se uma área específica tiver 3 paradas em um quarto de milha, qualquer viagem visitando pelo menos uma dessas paradas durante a janela de tempo será contada. Para evitar a contagem dupla, se a mesma viagem visitar mais de uma das paradas acessíveis a partir desse ponto, essa viagem será contada apenas uma vez.

      NumTripsPerHr: O número médio de viagens de transporte público exclusivas por hora acessíveis durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.

      NumStopsInRange: O número de paradas de transporte público acessíveis ao polígono.

      MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual não há viagens de transporte público disponíveis nas paradas acessíveis a esta área. Se a área tiver várias paradas dentro da distância do buffer, viagens em todas as paradas serão consideradas. Conseqüentemente, o MaxWaitTime não deve ser confundido com o intervalo da viagem em uma parada específica. O MaxWaitTime mede o tempo máximo entre as viagens que visitam qualquer parada acessível. Um MaxWaitTime de & ltNull & gt (-1 para a saída do arquivo de forma) indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:

      • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
      • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

      Ao escolher a simbologia, certifique-se de verificar os valores de & ltNull & gt ou -1.

      Solução de problemas e possíveis armadilhas

      • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: A etapa 2 deve ser executada rapidamente; portanto, se demorar mais do que alguns minutos, provavelmente algo está errado.
      • Recebi uma mensagem de aviso dizendo que tinha períodos não sobrepostos: Isso ocorre devido à maneira como seus dados GTFS construíram seu arquivo calendar.txt ou porque seus conjuntos de dados GTFS (se você tiver vários conjuntos de dados) não cobrem os mesmos intervalos de datas. Veja a explicação deste problema no Pré-processar GTFS seção.
      • "Tamanho máximo da amostra atingido" ao alterar a simbologia na classe de recurso de saída: Se você tiver uma classe de recurso de saída muito grande, poderá ter alguns problemas ao alterar a simbologia. Na guia de simbologia, se você definir a simbologia para "Quantidades" e usar NumTrips ou NumTripsPerHr como o campo Valor, poderá receber uma mensagem de aviso que diz "Tamanho máximo da amostra atingido. Nem todos os registros estão sendo usados. Use esta amostra ou altere tamanho máximo da amostra. " Isso simplesmente significa que seu arquivo de saída é grande e que a classificação e a escala de cores não estão olhando para todos os valores em sua tabela, apenas uma certa amostra deles. É possível que ele não encontre o valor mínimo ou máximo em sua tabela e que a rampa de cores não inclua esses valores. Esse problema é fácil de resolver. Primeiro abra sua tabela de atributos e descubra quantas linhas há em sua tabela. Em seguida, na janela de simbologia, clique no botão "Classificar". Clique em “Amostragem.” Altere o tamanho máximo da amostra para algo maior do que o número de entradas em sua tabela.
      • Contornos de polígonos estão obscurecendo seus polígonos codificados por cores: Na guia Simbologia, selecione uma das entradas em seu menu de símbolos. Clique com o botão direito e escolha "Propriedades para todos os símbolos". Em Cor de contorno, escolha Sem cor.

      Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

      Corrida Contar viagens nas linhas

      O Contar viagens nas linhas A ferramenta conta o número de viagens de transporte público que percorrem os corredores entre as paradas durante uma janela de tempo. A saída é uma classe de recurso de linhas que pode ser simbolizada para enfatizar corredores e conexões de alta frequência. Você pode escolher se deseja combinar todas as rotas ao longo de um determinado corredor (fazer apenas uma linha representando todas as rotas entre o mesmo par de paradas) ou não (fazer uma linha separada para cada GTFS route_id viajando entre o mesmo par de paradas).

      As linhas produzidas são simplesmente linhas retas entre paradas conectadas em vez dos caminhos reais percorridos pelos veículos de transporte público, conforme representado em shapes.txt.

      Esta ferramenta contém duas partes. A etapa 1 só precisa ser executada uma vez para um determinado sistema de transporte público. Ele cria uma classe de recurso de modelo de linhas de trânsito que é usada como entrada para a Etapa 2. Na Etapa 2, você seleciona a janela de tempo que deseja analisar e os resultados são adicionados a uma cópia da classe de recurso de modelo. Execute novamente a Etapa 2 para cada janela de tempo que deseja analisar.

      • Classe de recurso de modelo de linhas de trânsito de saída: Escolha um local e nome de arquivo para a classe de recurso de linhas de trânsito do modelo que você usará como entrada para a Etapa 2. Deve ser uma classe de recurso em um geodatabase de arquivo e não um shapefile.
      • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
      • Combine as rotas ao longo dos corredores: Escolha se deseja combinar todas as rotas ao longo de um determinado corredor (faça apenas uma linha representando todas as rotas entre o mesmo par de paradas) ou não (faça uma linha separada para cada GTFS route_id viajando entre o mesmo par de paradas).
      • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de linhas contém uma linha reta entre cada par de paradas conectadas em seu conjunto de dados GTFS. Eles não representam os caminhos reais percorridos pelos veículos de transporte público, conforme representado em shapes.txt. Se o Combine as rotas ao longo dos corredores parâmetro for true, então haverá apenas uma linha entre cada par de paradas conectadas. Se for falso, haverá uma linha por route_id exclusivo. Pode haver várias linhas sobrepostas se várias rotas viajarem entre o mesmo par de paradas.

      Etapa 2 - Contagem de viagens nas linhas

      • Modelo de linhas de trânsito (criado na Etapa 1): A classe de recursos produzida quando você executou a Etapa 1.
      • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta. Deve ser o mesmo banco de dados SQL usado na Etapa 1 desta ferramenta.
      • Classe de recurso de saída: Escolha um local e um nome de arquivo para a saída da ferramenta. Deve ser uma classe de recurso em um geodatabase de arquivo e não um shapefile.
      • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido nos arquivos calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o arquivo calendar.txt tiver intervalos de datas não sobrepostos ou se o conjunto de dados GTFS não tiver um arquivo calendar.txt.
      • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
      • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
      • [Classe de recurso de saída]: A classe de recurso de saída é uma cópia de sua classe de recurso de modelo de entrada com campos anexados, conforme descrito abaixo.

      Essas linhas produzidas na Etapa 1 são simplesmente linhas retas entre cada par de paradas conectadas em seu conjunto de dados GTFS. Eles não representam os caminhos reais percorridos pelos veículos de transporte público, conforme representado em shapes.txt. Se o Combine as rotas ao longo dos corredores parâmetro for true, então haverá apenas uma linha entre cada par de paradas conectadas. Se for falso, haverá uma linha por route_id exclusivo. Pode haver várias linhas sobrepostas se várias rotas viajarem entre o mesmo par de paradas.

      A etapa 2 adiciona os seguintes campos às suas classes de recursos:

      • NumTrips: O número de viagens de transporte público que viajam ao longo deste corredor durante a janela de tempo. Apenas viagens que caem completamente dentro da janela de tempo de análise são contadas. Portanto, a viagem só será contada se o horário de partida da primeira parada e o horário de chegada da segunda parada neste segmento estiverem dentro da janela de tempo.
      • NumTripsPerHr: O número médio de viagens por hora nesta parada durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.
      • MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual não há viagens com este route_id disponível nesta parada. Um MaxWaitTime de indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:
        • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
        • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

        Ao exibir os resultados da Etapa 2 no mapa, o tipo de simbologia "Símbolos graduados" em "Quantidades" é útil. Simbolize corredores com serviço mais frequente usando linhas mais largas e ousadas.

        Corrida Contar viagens em pontos

        Esta ferramenta requer uma licença do Network Analyst.

        O Contar viagens em pontos ferramenta conta o número de viagens de transporte público disponíveis dentro de uma distância designada de locais de pontos específicos durante uma janela de tempo. Por exemplo, você pode usar essa ferramenta para encontrar o número de viagens de transporte público dentro de um quarto de milha a pé de todos os supermercados em sua cidade entre 15h e 17h de uma segunda-feira. A saída mostra o número total de viagens, o número médio de viagens por hora e o tempo máximo entre as viagens disponíveis. Você pode usar as configurações de simbologia da classe de recurso resultante para destacar a frequência do serviço para seus pontos. Observe que a ferramenta não informa nada sobre o destino das viagens de transporte público que atendem aos pontos de entrada, apenas quantas delas existem.

        • Classe de recurso de saída: Escolha um nome e local para sua classe de recurso de saída, que será uma cópia de seus pontos de entrada com campos extras para frequência de trânsito. Uma classe de recurso de banco de dados geográfico de arquivo é recomendada em vez de um arquivo de forma.
        • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou na ferramenta GTFS de pré-processamento.
        • Pontos para analisar: Um conjunto de características pontuais em sua cidade que você deseja analisar. A ferramenta calcula a frequência do serviço de trânsito disponível para esses pontos.
        • Campo de ID exclusivo para pontos a analisar: Campo em sua camada de pontos que serve como um identificador exclusivo. A ferramenta precisa disso para controlar corretamente as viagens de transporte público disponíveis para cada ponto.
        • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
        • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
        • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
        • Conjunto de dados de rede: Um conjunto de dados de rede de ruas, calçadas, etc., cobrindo a área de sua análise. O conjunto de dados da rede deve ser adequado para modelar pedestres ambulantes. Você deve não use um conjunto de dados de rede criado com o conjunto de ferramentas Adicionar GTFS a um conjunto de dados de rede porque BetterBusBuffers tratará os dados GTFS separadamente.
        • Atributo de impedância (escolha um que funcione para pedestres.): O atributo de custo do conjunto de dados de rede que você usará para calcular a distância ou tempo máximo que seus pedestres podem caminhar entre os pontos que você está analisando e as paradas de transporte público próximas.A menos que você tenha um atributo de tempo de viagem de pedestre em seu conjunto de dados de rede, escolha um atributo de impedância com unidades de distância.
        • Tempo máximo de viagem ou distância entre pontos e paradas (nas unidades de seu atributo de impedância): Escolha o tempo ou distância máxima que seus pedestres podem caminhar entre os pontos que você está analisando e as paradas de transporte público. DEVE estar nas mesmas unidades do atributo de impedância selecionado. Por exemplo, se você deseja limitar a distância de caminhada de pedestres a um quarto de milha, escolha um atributo de impedância em unidades de milhas e insira "0,25". Se o seu conjunto de dados de rede tem um atributo de tempo de caminhada de pedestre e você deseja limitar o tempo de caminhada a 10 minutos, selecione o atributo de impedância de tempo de caminhada de pedestre e insira "10".
        • Restrições de rede (escolha aquelas adequadas para pedestres.) (Opcional): Lista de possíveis restrições de seu conjunto de dados de rede que você pode escolher para impor. Por exemplo, marcar a restrição "Evitar estradas com pedágio" evita que seus pedestres andem em estradas com pedágio. As restrições disponíveis variam dependendo do conjunto de dados da sua rede, e a lista é carregada dinamicamente a partir da rede de ruas que você selecionar. Escolha as restrições mais adequadas aos pedestres.
        • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas disponíveis durante a janela de tempo ou o número de partidas.
        • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de ponto é simplesmente uma versão modificada de seus pontos de entrada, contendo quatro novos campos. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

        Esta ferramenta produz uma classe de recurso de pontos contendo os campos descritos abaixo. Nota: Os nomes dos campos são abreviados para a saída do shapefile.

        NumTrips: O número total de viagens de transporte público exclusivas acessíveis dentro de sua distância de buffer durante a janela de tempo. Viagens de todas as paradas acessíveis são contadas. Por exemplo, se um ponto específico tiver 3 paradas dentro de um quarto de milha, qualquer viagem que visite pelo menos uma dessas paradas durante a janela de tempo é contada. Para evitar a contagem dupla, se a mesma viagem visitar mais de uma das paradas acessíveis a partir desse ponto, essa viagem será contada apenas uma vez.

        NumTripsPerHr: O número médio de viagens de transporte público exclusivas por hora acessíveis dentro de sua distância de buffer durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.

        NumStopsInRange: O número de paradas de transporte público acessíveis ao ponto de entrada dentro da distância do buffer.

        MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual não há viagens de transporte público disponíveis dentro de sua distância de buffer. Se um ponto tiver várias paradas dentro da distância do buffer, viagens em todas as paradas serão consideradas. Conseqüentemente, o MaxWaitTime não deve ser confundido com o intervalo da viagem em uma parada específica. O MaxWaitTime mede o tempo máximo entre as viagens que visitam qualquer parada acessível. Um MaxWaitTime de & ltNull & gt (ou -1 para a saída do arquivo de forma) indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:

        • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
        • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

        Ao escolher a simbologia, certifique-se de verificar os valores de & ltNull & gt ou -1.

        Solução de problemas e possíveis armadilhas

        • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: Em condições normais, esta ferramenta deve terminar em menos de 10 minutos ou mais. Se tudo estiver funcionando corretamente, as seguintes condições farão com que a ferramenta funcione mais lentamente:
          • Janelas de tempo muito grandes levarão mais tempo para serem processadas
          • Conjuntos de dados de trânsito muito grandes levarão mais tempo para serem processados.
          • Um grande número de pontos de entrada demorará mais para processar.
          • A ferramenta será executada mais lentamente se você estiver gravando de e para uma unidade de rede.

          Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

          Corrida Contar viagens em pontos online

          Contar viagens em pontos online faz a mesma coisa que Contar viagens em pontos, mas em vez de usar um conjunto de dados de rede para calcular a distância entre seus pontos de entrada e paradas próximas, ele faz isso usando o serviço de matriz de custo de origem-destino do ArcGIS Online.

          O serviço de matriz de custo de origem-destino do ArcGIS Online está disponível para a maioria das partes do mundo. Se você não tiver certeza se o serviço cobre a localização geográfica servida por seu sistema de trânsito, verifique o mapa de Cobertura do Conjunto de Dados de Rede do ArcGIS Online.

          Para usar esta ferramenta, você deve estar conectado a uma conta do ArcGIS Online ou deve inserir seu nome de usuário e senha do ArcGIS Online na caixa de diálogo da ferramenta. Sua conta do ArcGIS Online deve ter privilégios de serviço de rede e créditos suficientes. Fale com o administrador do ArcGIS Online de sua organização se precisar de ajuda para verificar ou configurar sua conta.

          Esta ferramenta calculará no máximo uma rota por par origem-destino. Portanto, se você tiver 100 pontos de interesse e 100 paradas de transporte público, o tempo de viagem ou distância será calculado entre, no máximo, 100 * 100 = 10.000 pares origem-destino. No entanto, o Contar viagens em pontos online A ferramenta tenta minimizar o número de cálculos de origem-destino feitos fragmentando espacialmente o problema, de modo que o número real de pares origem-destino provavelmente será muito menor.

          No momento em que este artigo foi escrito, o serviço "Matriz de custos de destino de origem" custava 0,0005 créditos por par origem-destino. Se todos os 10.000 pares origem-destino do exemplo acima fossem passados ​​para o serviço, isso custaria um total de 5 créditos. Consulte a página Visão Geral dos Créditos de Serviço do ArcGIS Online para informações mais detalhadas e atualizadas.

          Se você não quiser ou não puder usar o ArcGIS Online, use o Contar viagens em pontos ferramenta em vez disso.

          • Classe de recurso de saída: Escolha um nome e local para sua classe de recurso de saída, que será uma cópia de seus pontos de entrada com campos extras para frequência de trânsito. Uma classe de recurso de banco de dados de arquivo é recomendada. Shapefiles não são permitidos como saída para esta ferramenta.
          • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou na ferramenta GTFS de pré-processamento.
          • Pontos para analisar: Um conjunto de características pontuais em sua cidade que você deseja analisar. A ferramenta calcula a frequência do serviço de trânsito disponível para esses pontos.
          • Campo de ID exclusivo para pontos a analisar: Campo em sua camada de pontos que serve como um identificador exclusivo. A ferramenta precisa disso para controlar corretamente as viagens de transporte público disponíveis para cada ponto.
          • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
          • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
          • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
          • Distância máxima entre paradas e pontos: Escolha a distância que seus pedestres podem percorrer entre os pontos que você está analisando e as paradas de transporte público.
          • Unidades de distância máxima: Selecione as unidades de medida (como Quilômetros ou Milhas) do Distância máxima entre paradas e pontos parâmetro.
          • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas disponíveis durante a janela de tempo ou o número de partidas.
          • nome do usuário e senha: Seu nome de usuário e senha do ArcGIS Online. Se você estiver conectado ao ArcGIS Online através do ArcMap ou ArcGIS Pro, você não precisa inserir seu nome de usuário e senha. Digite seu nome de usuário e senha se não estiver conectado ou se estiver executando esta ferramenta por meio de um script Python independente no ArcMap (o ArcGIS Pro poderá usar a conta conectada mesmo a partir de Python independente).
          • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de ponto é simplesmente uma versão modificada de seus pontos de entrada, contendo quatro novos campos. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

          Consulte a seção "Compreendendo a saída" para o Contar viagens em pontos ferramenta. Os campos de saída são os mesmos.

          Solução de problemas e possíveis armadilhas

          • Recebi um erro sobre não ser capaz de conectar ao ArcGIS Online: Certifique-se de estar conectado à sua conta ArcGIS Online através do ArcMap ou ArcGIS Pro ou de passar um nome de usuário e senha válidos do ArcGIS Online para a ferramenta. Sua conta do ArcGIS Online deve ter privilégios de serviço de rede e créditos suficientes. Fale com o administrador do ArcGIS Online de sua organização se precisar de ajuda para verificar ou configurar sua conta.
          • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: Esta ferramenta pode levar um tempo significativo para ser executada em um grande número de pontos. O serviço de matriz de custo origem-destino limita o número de origens e destinos que podem ser usados, portanto, para grandes conjuntos de dados, os pontos de entrada e paradas de trânsito serão divididos em blocos e passados ​​como várias chamadas para o serviço. A ferramenta imprimirá relatórios regulares de progresso.
          • Recebi uma mensagem de aviso dizendo que tinha períodos não sobrepostos: Isso ocorre devido à maneira como seus dados GTFS construíram seu arquivo calendar.txt ou porque seus conjuntos de dados GTFS (se você tiver vários conjuntos de dados) não cobrem os mesmos intervalos de datas. Veja a explicação deste problema no Pré-processar GTFS seção.

          Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

          Corrida Contagem de viagens nas paradas

          O Contagem de viagens nas paradas ferramenta conta o número de viagens de transporte público que visitam as paradas em sua rede durante uma janela de tempo. O resultado é uma classe de recurso de suas paradas GTFS com campos que indicam o número de viagens de transporte público que visitam essas paradas. Você pode usar as configurações de simbologia da classe de recurso resultante para destacar a frequência do serviço para paradas em sua rede.

          • Classe de recurso de saída: Escolha um nome e um local para sua classe de recurso de saída, que mostrará informações de seu arquivo GTFS stops.txt com campos extras para frequência de transporte público. Uma classe de recurso de banco de dados geográfico de arquivo é recomendada em vez de um arquivo de forma.
          • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
          • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
          • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
          • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
          • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas na parada durante a janela de tempo ou o número de partidas na parada.
          • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de ponto mostra suas paradas GTFS. A tabela de atributos contém informações do arquivo stops.txt e campos que indicam a frequência de trânsito em cada parada. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

          Esta ferramenta produz uma classe de recurso de pontos contendo os campos descritos abaixo. Nota: Os nomes dos campos são abreviados para a saída do shapefile.

          stop_id: O stop_id exclusivo do arquivo GTFS stops.txt. O stop_id original agora tem o nome da pasta GTFS anexado a ele, para evitar problemas ao combinar vários conjuntos de dados GTFS na mesma análise.

          stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Campos do arquivo GTFS stops.txt. Para obter uma explicação sobre esses campos, consulte o guia de referência GTFS.

          NumTrips: O número total de viagens de transporte público que visitam esta parada durante a janela de tempo.

          NumTripsPerHr: O número médio de viagens de transporte público que visitam esta parada por hora durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.

          MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual nenhuma viagem visita esta parada. Um MaxWaitTime de & ltNull & gt (ou -1 para a saída do arquivo de forma) indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:

          • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
          • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

          Ao escolher a simbologia, certifique-se de verificar os valores de & ltNull & gt ou -1.

          Solução de problemas e possíveis armadilhas

          • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: Em condições normais, esta ferramenta deve terminar muito rapidamente. Se tudo estiver funcionando corretamente, as seguintes condições farão com que a ferramenta funcione mais lentamente:
            • Janelas de tempo muito grandes levarão mais tempo para serem processadas
            • Conjuntos de dados de trânsito muito grandes levarão mais tempo para serem processados.
            • A ferramenta será executada mais lentamente se você estiver gravando de e para uma unidade de rede.

            Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

            Corrida Contar viagens nas paradas por rota e direção

            O Contar viagens nas paradas por rota e direção ferramenta conta o número de viagens de transporte público que visitam as paradas em seu sistema de transporte público durante uma janela de tempo. Em contraste com Contagem de viagens nas paradas, esta ferramenta não combina viagens de diferentes rotas ou direções de viagem. Em vez disso, se uma parada for usada por várias rotas e / ou direções, a parada será duplicada na saída.

            • Classe de recurso de saída: Escolha um nome e local para sua classe de recurso de saída. Deve ser uma classe de recurso em um geodatabase e não um shapefile.
            • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
            • Janelas de tempo: Uma tabela de valores (uma lista de listas) que define as janelas de tempo para as quais você deseja calcular as frequências de trânsito. Cada entrada de janela de tempo inclui:
              • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
              • Início da janela de tempo: A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
              • Fim da janela de tempo: A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
              • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas na parada durante a janela de tempo ou o número de partidas na parada.
              • Prefixo do campo de saída: O prefixo do nome do campo a ser usado para esta janela de tempo na tabela de saída. Várias janelas de tempo padrão são incluídas quando você abre a ferramenta pela primeira vez, mas você pode remover, modificar ou adicioná-las conforme necessário.
              • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de ponto mostra suas paradas GTFS com algumas paradas duplicadas se forem usadas por várias rotas e direções de viagem dentro das janelas de tempo especificadas. A tabela de atributos contém informações do arquivo stops.txt e campos que indicam a frequência de trânsito em cada parada para cada janela de tempo. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

              Esta ferramenta produz uma classe de recurso de pontos contendo os campos descritos abaixo.

              stop_id: O stop_id exclusivo do arquivo GTFS stops.txt. O stop_id original agora tem o nome da pasta GTFS anexado a ele, para evitar problemas ao combinar vários conjuntos de dados GTFS na mesma análise.

              stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Campos do arquivo GTFS stops.txt. Para obter uma explicação sobre esses campos, consulte o guia de referência GTFS.

              route_id: O route_id GTFS ao qual esta linha da tabela está associada. Este campo será & ltNull & gt se nenhuma rota visitou o stop_id durante qualquer uma das janelas de tempo designadas.

              direction_id: O direction_id GTFS ao qual esta linha da tabela está associada. Este campo será & ltNull & gt se nenhuma rota visitou o stop_id durante qualquer uma das janelas de tempo designadas.

              [Prefixo do campo de saída] _NumTrips: O número total de viagens de transporte público que visitam esta parada durante a janela de tempo designada pelo prefixo.

              [Prefixo do campo de saída] _NumTripsPerHr: O número médio de viagens de transporte público que visitam esta parada por hora durante a janela de tempo designada pelo prefixo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.

              [Prefixo do campo de saída] _MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de trânsito durante a janela de tempo designada pelo prefixo. Este é o tempo máximo durante o qual nenhuma viagem visita esta parada. Um MaxWaitTime de & ltNull & gt indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:

              • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
              • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

              Ao escolher a simbologia, certifique-se de verificar os valores de & ltNull & gt.

              [Prefixo do campo de saída] _AvgHeadway: O intervalo médio, em minutos, entre viagens durante a janela de tempo designada pelo prefixo. Este campo será & ltNull & gt se o intervalo médio não puder ser calculado, normalmente pelo mesmo motivo que o campo MaxWaitTime não pode ser calculado.

              Os valores de stop_id na saída não são exclusivos. A combinação de stop_id, route_id e direction_id deve ser única.

              Solução de problemas e possíveis armadilhas

              • Recebi uma mensagem de aviso dizendo que tinha períodos não sobrepostos: Isso ocorre devido à maneira como seus dados GTFS construíram seu arquivo calendar.txt ou porque seus conjuntos de dados GTFS (se você tiver vários conjuntos de dados) não cobrem os mesmos intervalos de datas. Veja a explicação deste problema no Pré-processar GTFS seção.

              Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.

              Corrida Contar rotas de alta frequência nas paradas

              O Contar rotas de alta frequência nas paradas A ferramenta conta o número de rotas em cada parada que atendem a um limite de intervalo desejado. O resultado é uma classe de recurso de suas paradas GTFS com campos indicando estatísticas de viagem e intervalo junto com uma contagem do número de trajetos na parada que têm intervalo de um limite desejado ou menor.

              • Classe de recurso de saída: Escolha um nome e um local para sua classe de recurso de saída, que mostrará informações de seu arquivo GTFS stops.txt com campos extras para frequência de transporte público. Uma classe de recurso de banco de dados geográfico de arquivo é recomendada em vez de um arquivo de forma.
              • Banco de dados SQL de dados GTFS pré-processados: O banco de dados SQL que você criou no Pré-processar GTFS ferramenta.
              • Dia da semana ou data AAAAMMDD: Escolha o dia que deseja considerar. Você pode selecionar um dia da semana genérico, como terça-feira, e todas as viagens em execução em uma terça-feira típica (conforme definido em seu arquivo calendar.txt GTFS) serão contadas. Você não pode usar um dia da semana genérico se seus dados GTFS não tiverem um arquivo calendar.txt. Como alternativa, você pode inserir uma data específica no formato AAAAMMDD, como 20160212 para 12 de fevereiro de 2016. Todas as viagens em execução nessa data específica, conforme definido no arquivo calendar.txt e calendar_dates.txt do seu conjunto de dados GTFS, serão contadas. Datas específicas são úteis se você deseja analisar um feriado, se o seu arquivo calendar.txt tem intervalos de datas não sobrepostos ou se o seu conjunto de dados GTFS não tem um arquivo calendar.txt.
              • Início da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade inferior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h.
              • Fim da janela de tempo (HH: MM) (formato de 24 horas): A extremidade superior da janela de tempo que você deseja analisar. Deve estar no formato HH: MM (formato de 24 horas). Por exemplo, 2h são 2h e 2h são 14h. Se você deseja analisar uma janela de tempo que abrange a meia-noite, pode usar tempos maiores que 23:59. Por exemplo, uma janela de tempo de 23h à 1h deve ter um horário de início de 23h e um horário de término de 25h.
              • Contar chegadas ou partidas: Indique se deseja contar o número de chegadas na parada durante a janela de tempo ou o número de partidas na parada.
              • Limiar de avanço: Este é um limite de avanço em minutos. Para cada parada, a ferramenta determina o número de trajetos que visitam aquela parada e que apresentam um tempo médio entre ônibus menor ou igual a esse limite. Por exemplo, se uma parada for atendida por duas rotas com intervalo de 10 minutos e uma rota com intervalo de 30 minutos, e o Limite de intervalo for definido como 15 minutos, o campo MtHdWyLim será definido como 2 para essa parada. As duas rotas de intervalo de 10 minutos contam, mas a rota de intervalo de 30 minutos não.
              • Ajustar aos 5 minutos mais próximos: Os intervalos calculados serão ajustados para o intervalo de 5 minutos mais próximo. Às vezes, os intervalos médios calculados pela GTFS podem ser intervalos de 11 ou 12 minutos em vez dos 10 esperados devido a arredondamentos ou outros artefatos de programação. Se esta opção estiver marcada, os intervalos serão arredondados para os 5 minutos mais próximos. Por exemplo, 11 minutos se tornariam 10, 13 minutos se tornariam 15.
              • [Classe de recurso de saída]: Esta classe de recurso de ponto mostra suas paradas GTFS. A tabela de atributos contém informações do arquivo stops.txt e campos que indicam a frequência de trânsito em cada parada. Consulte "Compreendendo a saída" a seguir para obter uma explicação dos campos desta tabela.

              Esta ferramenta produz uma classe de recurso de pontos contendo os campos descritos abaixo. Nota: Os nomes dos campos são abreviados para a saída do shapefile.

              • stop_id: O stop_id exclusivo do arquivo GTFS stops.txt. O stop_id original agora tem o nome da pasta GTFS anexado a ele, para evitar problemas ao combinar vários conjuntos de dados GTFS na mesma análise.
              • stop_code, stop_name, stop_desc, zone_id, stop_url, location_type, parent_station: Campos do arquivo GTFS stops.txt. Para obter uma explicação sobre esses campos, consulte o guia de referência GTFS.
              • NumTrips: O número total de viagens de transporte público que visitam esta parada durante a janela de tempo.
              • NumTripsPerHr: O número médio de viagens de transporte público que visitam esta parada por hora durante a janela de tempo. Este número é calculado dividindo NumTrips pela duração da janela de tempo.
              • MaxWaitTime: O tempo máximo, em minutos, entre chegadas ou partidas consecutivas de viagens de transporte público durante sua janela de tempo. Este é o tempo máximo durante o qual nenhuma viagem visita esta parada. Um MaxWaitTime de & ltNull & gt (ou -1 para a saída do arquivo de forma) indica que MaxWaitTime não pôde ser calculado por um dos seguintes motivos:
                • Havia menos de duas viagens de transporte público disponíveis dentro da janela de tempo.
                • O tempo entre o início da janela de tempo e a primeira viagem ou a última viagem e o final da janela de tempo foi maior do que o maior tempo entre as viagens.

                Solução de problemas e possíveis armadilhas

                • A ferramenta leva uma eternidade para ser executada: Em condições normais, esta ferramenta deve terminar muito rapidamente. Se tudo estiver funcionando corretamente, as seguintes condições farão com que a ferramenta funcione mais lentamente:
                  • Janelas de tempo muito grandes levarão mais tempo para serem processadas
                  • Conjuntos de dados de trânsito muito grandes levarão mais tempo para serem processados.
                  • Esta ferramenta geralmente leva mais tempo do que o Contagem de viagens nas paradas ferramenta. Se você não precisa de estatísticas de progresso, use Contagem de viagens nas paradas.
                  • A ferramenta será executada mais lentamente se você estiver gravando de e para uma unidade de rede.

                  Ainda está com problemas? Pesquise respostas e poste perguntas em nosso grupo GeoNet.