متاحة مع Image Server
يتمثل الهدف من إنشاء المسارات المثالية في ربط مصادر معينة بوجهات محددة.
على النقيض، تربط أداة روابط المنطقة المثالية سلسلة من مناطق الإدخال بشبكة المسارات الأمثل. تحدد حسابات الأقل تكلفة أي منطقة ترتبط بالأخرى. اتجاه الانتقال بين المناطق لا يُشكل فارقًا. هذا يعني أن المسافة التراكمية للانتقال من منطقة أ إلى منطقة ب تكون هي نفسها عند الانتقال من ب إلى أ.
إذا كنت ترغب في ربط موقع معين بموقع معين آخر، أو إذا كان اتجاه الانتقال بين المواقع يشكل فارقًا، فاستخدم أداة المسار الأمثل كخط أو المسار الأمثل كبيانات نقطية.
تثبت أهمية اتجاه الانتقال عند الصعود أو النزول بين موقعين. فالأمر يتطلب مجهودًا مضاعفًا للانتقال إلى الأعلى ووقتًا أطول لتغطية كل وحدة مسافة. بينما الانتقال إلى أسفل يتطلب مجهودًا أقل ويمكن للمسافر تغطية كل وحدة مسافة بمعدل أسرع. يُشار إلى هذا المجهود باسم عامل رأسي. يُشكل الاتجاه فارقًا أيضًا عند وجود عامل أفقي، مثل التحرك مع الريح أو في اتجاهها. يتطلب التحرك في اتجاه نهاية الرياح مجهودًا أقل من التحرك في اتجاه بداية الرياح.
لربط مواقع معينة بمسارات مثالية، ستقوم بما يلي:
- استخدم أداة تراكم المسافة لحساب المسافة المتراكمة والبيانات النقطية للاتجاه الخلفي من مصادر الإدخال.
- استخدم إما أداة المسار الأمثل كخط أو المسار الأمثل كبيانات نقطية لإنشاء المسارات المثالية. اذكر الوجهات وتراكم المسافة والبيانات النقطية للاتجاه الخلفي المنشأة أعلاه.
إذا تم إدخال أي عامل من عوامل التحكم في المعدل مثل سطح التكلفة أو خصائص المصدر أو العامل الأفقي أو العامل الرأسي، في أداة تراكم المسافة فسيكون المسار الناتج هو المسار الأقل تكلفة. في حالة عدم إدخال أي عامل من عوامل التحكم في المعدل، فسيكون المسار الناتج هو أقصر مسار بين موقعين.
أمثلة على تطبيق المسار المثالي.
يمكن استخدام وسيلة ربط المواقع بالمسار المثالي لحل عدة سيناريوهات، مثل ما يلي:
- إيجاد أقصر مسافة للمياه من مرفأ إلى آخر، مع البقاء على بُعد ميلين من الساحل إن أمكن.
- التعرف على المسار المثالي بين بقعتين للحياة البرية، بحيث يمكنك تحديد الخصائص التي تحتاج إلى اكتسابها للسماح للحيوانات بالتحرك بين البقعتين.
- إنشاء شبكة من الممرات لرجال الإطفاء لاستخدامها للتحرك بين سلسلة من حرائق الغابات المشتعلة. نظرًا إلى خطورة أحد الحرائق، وعلى الرغم من وجود ممر واحد فقط للحريق، ترغب في إضافة ممر ثانٍ يمكن استخدامه كمسار للهروب.
- في عملية قطع الأشجار، حدد أكثر مسار منخفض التكلفة لقطع الأشجار، والذي يمكن استخدامه للحصول على قطع الخشب.
- حدد مسار الرحلة المستقيم المطلوب لكي يصل مسؤول رش المحصول إلى الحقل الذي يجب رشه.
تحليل المسار الأمثل
Distance analysis can be divided conceptually into the following related functional areas:
- Calculate straight-line distance and optionally adjust the calculations with a barrier or surface raster.
- Optionally determine the rate the distance will be encountered using a cost surface, source characteristics, vertical factor, and horizontal factor. Create the accumulative distance raster.
- اربط بين المناطق عبر سطح المسافة التراكمية الناتج باستخدام الشبكة المثاليةأو مسارات معينة أو الممرات.
بداية من المنطقة الفعالة الثالثة، يوضح أدناه ربط المواقع بمسارات مثالية معينة. يتضمن السيناريو مجموعة من أربع محطات حراسة غابات (نقاط أرجوانية)، وبعض الأنهار (خطوط زرقاء).
يتم إنشاء متنزه جديد (المضلع ذو اللون الأخضر الفاتح). ستُضاف إلى شبكة الأقل تكلفة الخاصة بمحطة الحراس.
يلزم إنشاء مسار من المتنزه إلى محطة الحراس في الجزء الجنوبي الشرقي من المتنزه. يتم إدخال محطة الحراس (الوجهة) والمسافة التراكمية للإخراج والبيانات النقطية للاتجاه الخلفي المنشأة في أداة تراكم المسافة في أداة المسار المثالي كخط.
إنشاء مسار مثالي
يتطلب الأمر دورتي سير عمل قصيرتين لإنشاء مسار مثالي بين المواقع.
إنشاء البيانات النقطية لمسافة الإدخال
أولاً، أنشئ تراكم المسافة والبيانات النقطية للاتجاه الخلفي.
- افتح أداة تراكم المسافة.
- وفر المصدر المراد للربط به لمعلمة البيانات النقطية للإدخال أو بيانات مصدر المعلم.
- اكتب اسمًا لمعلمة البيانات النقطية الناتجة لتراكم المسافة.
- يمكنك توفير الحواجز والبيانات النقطية للسطح فيما يتعلق بمسافة الخط المستقيم. للنظر في المسار الأقل تكلفة، يمكن توفير بعض أو كل معلمات التحكم في المعدل وسطح التكلفة وخصائص المصدر والعامل الأفقي والعامل الرأسي.
- اكتب اسمًا لمعلمة البيانات النقطية للإخراج للاتجاه الخلفي.
- انقر على تشغيل.
حدد المسار
ثم حدد المسار المثالي:
- افتح أداة المسار المثالي كخط أو المسار المثالي كبيانات نقطية.
- حدد الوجهة للربط من معلمة البيانات النقطية للإدخال أو بيانات وجهة المعلم.
- حدد البيانات النقطية الناتجة لتراكم المسافة المنشأة للتو لمعلمة البيانات النقطية المدخلة لتراكم المسافة.
- حدد البيانات النقطية للاتجاه الخلفي للإخراج في معلمة البيانات النقطية لاتجاه التدفق أو للاتجاه الخلفي للإدخال.
- اكتب اسمًا لقيمة المسار المثالي للإخراج كمعلم.
- حدد قيمة لنوع المسار.
- انقر على تشغيل.
اربط مصادر معينة بوجهات معينة باستخدام المسارات المثالية
يتمثل الهدف من إنشاء المسارات المثالية في ربط مصادر معينة بوجهات محددة. لتحديد المسار المستقيم الأقصر بين المصادر والوجهات، كل ما تحتاج إليه هو تحديد المصادر والوجهات. النتيجة هي المسار الذي سيتخذه طائر للانتقال بين موقعين.
عند إدخال سطح تكلفة، يكون الإخراج مسارًا أقل تكلفة. وجد تحليل للمسار الأقل تكلفة الطريقة الأرخص للانتقال بين موقعين مختلفين. بالنظر إلى مجموعة من المصادر، ومجموعة من الوجهات، ومعلومات حول صعوبة التنقل عبر الأرض التي تم التقاطها في سطح التكلفة، فإن المسارات الأقل تكلفة هي أرخص وسيلة لربط المواقع. هذا يحفز المسافر بينما ينتقل عبر الأرض.
عملية إنشاء المسارات المثالية
لإنشاء المسارات الأقصر أو المسارات الأقل تكلفة بين مواقع معينة، تُستخدم أداتان بالتتابع، تراكم المسافة والمسار الأمثل كخط (أو المسار الأمثل كبيانات نقطية). سير العمل المطلوب لإنشاء المسار الأقل تكلفة موضح أدناه باستخدام وجهات متعددة.
المدخلات المطلوبة للتحليل هي المصادر، والبيانات النقطية لسطح التكلفة التي توضح صعوبة التحرك عبر كل خلية، والوجهات. نتيجة التحليل هو المسار الأقل تكلفة الذي يربط بين المواقع المحددة.
تلميح:
يتبع تحديد المسارات الأقصر بين المواقع سير العمل نفسه، باستثناء عدم استخدام سطح التكلفة.
إعداد البيانات المدخلة
في الصورة أدناه، البيانات النقطية المدخلة للمصدر هي الخلايا الزرقاء. يعرض الإدخال أعلى ظل التل لخلفية البيانات النقطية للارتفاع.
تظهر البيانات النقطية لإدخال سطح التكلفة أدناه. تمثل المناطق الخضراء خلايا بقيم أقل، والتي توضح مواقع أقل تكلفة وأسهل من ناحية التنقل فيها. يمثل تحول الألوان من الأخضر إلى الأصفر إلى الأحمر زيادة التكلفة.
تظهر البيانات النقطية لإدخال الوجهة أدناه. لاحظ أن هناك وجهات متعددة. يعرض الإدخال أعلى ظل التل لخلفية البيانات النقطية للارتفاع.
أنشئ التراكم ومخرجات الاتجاه
شغل أداة تراكم المسافة باستخدام إدخالات المصدر وسطح التكلفة.
تظهر البيانات النقطية الناتجة لتراكم المسافة أدناه.
تظهر البيانات النقطية الناتجة للاتجاه الخلفي أدناه. يوضح اللون اتجاه التنقل عند ترك خلية للعودة إلى أرخص خلية مصدر.
إنشاء ناتج المسار
شغل أداة المسار المثالي كخط أو المسار المثالي كبيانات نقطية مع تحديد الوجهات التي ترغب في ربطها والمسافة التراكمية والبيانات النقطية للاتجاه الخلفي المنشأة أعلاه.
نظرًا إلى وجود وجهات متعددة، هناك ثلاثة اختيارات لتحديد كيفية ربط الوجهات بالمصدر:
- أفضل مسار فردي —حدد المسار الأقل تكلفة أو الأقصر من الوجهة الأرخص أو الأقرب.
- كل منطقة—حدد المسار الأقصر أو الأقل تكلفة من كل وجهة رجوعًا إلى أقرب أو أرخص مصدر.
- كل خلية—حدد المسارات الأقصر أو الأقل تكلفة من كل خلية في الوجهات رجوعًا إلى أقرب أو أرخص مصدر.
يظهر مثال على النتيجة المستخلصة من خيار أفضل مسار فردي أدناه.
إذا كانت مواقع الإدخال معالم، فإنها تحول داخليًا إلى بيانات نقطية. يمكن أن تكون الإدخالات مجموعات من خلايا بيانات نقطية متجاورة. تربط المسارات المنشأة الخلايا الأقرب أو الأرخص في الوجهة بالخلايا الأقرب أو الأرخص في المصدر.
راجع قسم المعلومات الإضافية أدناه للحصول على مزيد من المعلومات فيما يتعلق بخيار كل خلية.
ضع في اعتبارك اتجاه المسار
يمكنك حساب اتجاه الانتقال بين المصادر والوجهات بوضوح. في عملية إنشاء المسارات المثالية، عند استخدام أداة تراكم المسافة، يمكنك دمج الاتجاهية بالطرق التالية:
- استخدم خصائص مصدر اتجاه الانتقال لتحديد ما إذا كان تراكم المسافة سيُحسب بالتحرك في اتجاه المصادر أم بعيدًا عنها.
- ضع في اعتبارك المجهود المبذول للتغلب على المنحدرات التي تصادفها مع العامل الأفقي
- ضع في اعتبارك المجهود المكتسب أو المهدر عند مصادفة عامل رأسي، مثل رياح أو تيار.
لا تؤثر معلمة اتجاه الانتقال وحدها على الحسابات والمسار الناتج. ومع ذلك، عند دمجها مع العوامل الرأسية والأفقية، والتي تعتمد على الاتجاه الذي يتحرك فيه المسافر، ستختلف المسارات الناتجة.
يمثل العامل الرأسي الجهد المبذول للتغلب على المنحدرات التي تمت مصادفتها عند التحرك باتجاه المصدر أو بعيدًا عنه. إذا كانت الشخص يتحرك لأعلى التل، فسيستغرق الأمر المزيد من المجهود والوقت لقطع كل وحدة مسافة. وإذا كان يتحرك لأسفل، يمكن تغطية المسافة بمعدل أسرع. في حالة التحرك مع الخطوط، يكون المنحدر مسطحًا بشكل أساسي. للحصول على معلومات إضافية عن تطبيق عامل رأسي، راجع ضبط المسافة التي تم مصادفتها باستخدام عامل رأسي.
كما هو الحال مع العامل الرأسي، يتأثر العامل الأفقي باتجاه تحرك المسافر عبر الخلية. يُشكل القارب الذي يتجه نحو ريح أو تيار قوي مقاومة يتعين على المتنقل التغلب عليها، لذا تقطع وحدات المسافة بمعدل أبطأ. عندما يتحرك القارب في اتجاه الريح أو التيار، فقد يقطع المسافة بمعدل أسرع. نتيجة لذلك، فإن الزاوية التي تصادفها الريح أو التيار عند التحرك إلى الخلية تُشكل فارقًا. للحصول على معلومات إضافية عن تطبيق عامل أفقي، راجع ضبط المسافة التي تمت مصادفتها باستخدام عامل أفقي.
عندما يتحرك المتنقل بعيدًا عن المصدر أو في اتجاهه فسيُغير ذلك من طريقة تحرك المتنقل عبر الخلية، وسيغير طريقة مواجهته للعوامل الرأسية والأفقية في تلك الخلية.
مثال: توجيه خط الطاقة
ترغب في تحديد المسار المثالي لخط طاقة جديد. قد يتأثر المسار بعدة عوامل، مثل تكلفة شراء أرض والبناء عليها، ولوائح الحفاظ على بُعد المسار عن المناطق المأهولة، ووجود احتمالية ظهوره بشكل واضح. إضافة إلى ذلك، سيكون من الأسهل البناء على المسار الذي يتبع أرضًا مستوية مقارنة بالمسار الذي به العديد من النقاط المرتفعة والمنخفضة.
تُستخدم هذه العوامل، إلى جانب مجموعة من نقاط البدء المُقترحة (المصادر) لمسار خط الطاقة، كمدخلات لأداة تراكم المسافة. يتم ترجيح تكاليف حيازة الأرض وتكاليف البناء وإمكانية الرؤية ودمجها في سطح التكلفة. ستُطبق التكاليف نفسها بغض النظر عن اتجاه الانتقال عبر الخلية.
يُستخدم نطاق تنظيمي حول المدن لمعلمة الحواجز. يمكن استخدام بيانات نقطية أفقية وعامل مرتبط بها للتشجيع على بناء طرق تتبع خطوط الكونتور وتجنب التحرك صعودًا وهبوطًا. في هذه الحالة، لن يكون اتجاه الانتقال بين المصادر والوجهات مهمًا (ستكون دالة العامل الأفقي متناسقة). تنشئ أداة تراكم المسافة البيانات النقطية للاتجاه الخلفي والمسافة المتراكمة.
ثم استخدم إما أداة المسار المثالي كخط أو المسار المثالي كبيانات نقطية. تُعد البيانات النقطية للاتجاه الخلفي والمسافة التراكمية، إلى جانب الوجهات المُقترحة، مدخلات. الإخراج من المسار المثالي كخط عبارة عن فئة معلم متعددة الخطوط تحدد مسارًا واحدًا أو أكثر يربط الوجهات والمصادر بالطريقة المثلى. الإخراج من المسار المثالي كبيانات نقطية عبارة عن بيانات نقطية تمثل كثافة الاستخدام أو الرواج لخلية مقيسة بعدد المسارات التي تمر عبرها. يُشبه الأمر كيفية إنشاء البيانات النقطية لتراكم التدفق عن طريق تتبع البيانات النقطية لاتجاه التدفق.
تحليل المسار الأقل تكلفة
لتكون لديك ثقة بالمسارات الناتجة، ضع ما يلي في اعتبارك:
- هل يمكن أن تعثر على إجابات عن الأسئلة التي تدور في ذهنك من خلال البيانات المدخلة؟
- هل دقة البيانات النقطية مناسبة؟
- هل وحدات سطح التكلفة صحيحة؟
- هل وضعت عنصر الاتجاهية في اعتبارك؟
- في سطح التكلفة، كيف تحولت القيم في أحد المعايير وكيف تحددت الترجيحات بين المعايير؟
- هل هناك طريقة لاختبار نتائجك لمعرفة ما إذا كانت منطقية؟
دقة البيانات المدخلة
يمكنك استخدام تحليل المسار الأقل تكلفة لتحديد نصف قطر البحث لمدة ساعة وساعتين لشخص مفقود. إذا كنت تستخدم بيانات نقطية للغطاء الأرضي بطول 30 مترًا كأحد معاييرك، فقد لا يحدد تحليل مسار التكلفة أنواع المسارات التي يمكن لفريق البحث والإنقاذ استخدامها عند الانتقال سيرًا على الأقدام. علاوة على أن المسارات قد تتجاهل الحواجز الحقيقية عند هذه الدقة. في كلتا الحالتين، قد تسمح المسارات الناتجة بخيارات الانتقال غير الموجودة في التضاريس. على الجانب الآخر، قد تكون البيانات النقطية لارتفاع بطول 30 مترًا كافية بوصفها بيانات نقطية لعامل أفقي لترجيح التكلفة لكل خلية في اتجاه الانتقال.
الوحدات المدخلة لتراكم المسافة
تضرب أداة تراكم المسافة المعدل الوارد في سطح التكلفة المدخل (والذي قد يكون ضمنيًا 1) في حجم الخلية، والذي يُعبر عنه بوحدات خطية. من الضروري إجراء تحليل لأبعاد سطح التكلفة للتحقق من أن البيانات النقطية الناتجة للتكلفة التراكمية تحتوي على الوحدات المتوقعة (مثل وقت الانتقال أو الدولارات أو الطاقة). راجع موضوع خوارزمية تراكم المسافة للحصول على مزيد من المعلومات عن الوحدات في تحليل المسافة.
التحقق من النتائج
في مثال خط الطاقة أعلاه، عليك تحديد مدى جودة المسار المُقترح. من بين الطرق الممكنة للقيام بذلك استخدام البيانات نفسها ونمذجة سير العمل للتنبؤ بالموقع المُشيد لخط طاقة موجود بالفعل. إذا كان هناك اختلاف، فهل يمكنك توضيحه؟
معلومات إضافية
تقدم الأقسام التالية معلومات إضافية فيما يتعلق بربط المواقع بالمسارات المثالية.
تقارب عدة مسارات
تُنتج أداة المسار المثالي كخط تصنيف معالم يحتوي على متعدد خطوط واحد لكل وجهة. كل عنصر من العناصر المتعددة الخطوط له بيانات جدولية توفر التكلفة التراكمية الإجمالية للتحرك بين الوجهة والمصدر. وهناك بيانات جدولية أخرى توفر هوية الوجهة. إذا تقاربت عدة مسارات وانتقلت عبر المسار نفسه رجوعًا إلى المصدر، فستكون هناك عدة خطوط بعضها فوق بعض، واحد من كل وجهة. المسار المثالي كخط هي الأداة الأكثر استخدامًا عند تحديد المسارات الأقل تكلفة.
تُنتج أداة المسار المثالي كبيانات نقطية بيانات نقطية تحدد المسار الأقل تكلفة (بعرض خلية واحدة) لاستخدامه للتنقل بين الوجهة والمصدر. تُشير قيم الخلية الناتجة في المسارات إلى عدد المسارات من الوجهات التي تمر عبر تلك الخلية. عندما تكون هناك وجهة واحدة أو عدة وجهات ولا تتداخل المسارات، ستحتوي جميع الخلايا عبر المسارات على القيمة نفسها.
إذا كانت هناك عدة وجهات والمسارات تتقارب، فستُسجل كل خلية عدد المسارات التي تمر عبر تلك الخلية.
يُشير ناتج المسار المثلي كبيانات نقطية إلى كثافة الاستخدام. عند تحديد ممرات الحياة البرية من عدة بقاع للموائل، تشير الخلايا ذات القيم الأعلى على طول المسارات إلى أن مقطع المسارات هو الأكثر أهمية لأن العديد من المسارات تعتمد عليه، على سبيل المثال. إذا كانت عدة مسارات تستخدم المقاطع نفسها، فقد ترغب في حماية تلك المقاطع أولاً.
إنشاء مسار أقل تكلفة
في مثال خط الطاقة أعلاه، أنشأت أداة تراكم المسافة بيانات نقطية لتراكم المسافة والاتجاه الخلفي. تمتلك البيانات النقطية لتراكم المسافة قيم خلية في شكل وحدات دولارية وتعبر عن تكلفة البناء الإجمالية للوصول إلى كل خلية من خلية مصدر. توفر البيانات النقطية للاتجاه الخلفي اتجاهات انتقال من كل خلية رجوعًا إلى أرخص مصدر. يتم التعبير عن اتجاه الانتقال في شكل خريطة سمت (في اتجاه عقارب الساعة من شمال الشبكة) في النطاق من 0 إلى 360، حيث يتم الاحتفاظ بالصفر لخلايا المصدر.
تستخدم أداة المسار المثالي كخط مجموعتي البيانات تلك للتخطيط للمسارات الأقل تكلفة بداية من مجموعة مواقع وجهة. يمكن أن تكون الوجهات إما تصنيف معالم أو مجموعة بيانات نقطية. في حالة استخدام تصنيف معالم، يُحول أولاً إلى بيانات نقطية وتُستخدم مراكز الخلية التي تحتوي على قيم البيانات كوجهات. يُجرى التحليل دائمًا في الإسناد المكاني والنطاق وحجم الخلية للبيانات النقطية للاتجاه الخلفي.
يُنشأ المسار عن طريق تتبع البيانات النقطية للاتجاه الخلفي من الوجهة إلى المصدر. بداية من الخلية الأرخص في الوجهة، تحدد البيانات النقطية للاتجاه الخلفي الخلية التالية للانتقال إليها لإنتاج المسار الأقل تكلفة رجوعًا إلى المصدر. ثم تُحدد قيمة تلك الخلية، المستخرجة من البيانات النقطية للاتجاه الخلفي، الخلية التالية التي سيتم الانتقال إليها. تستمر هذه العملية حتى الوصول إلى المصدر.
افتراضيًا، يحدد كل متعدد خطوط ناتج مسارًا كاملاً من الوجهة رجوعًا إلى أرخص مصدر. يتضمن تصنيف المعالم حقولاً لهوية كل وجهة إدخال، وتكلفتها التراكمية وصف وعمود البدء.
إذا كانت معلمة إنشاء مسارات شبكة محددة في أداة المسار المثالي كخط، يتغير مخطط تصنيف المعلم المتعدد الخطوط الناتج. سيصف كل معلم حافة في شبكة تربط الوجهات بالمصادر. لكل حافة بيانات جدولية EdgeCost توفر التغيير في التكلفة التراكمية بينما تنتقل عبر الحافة. راجع "استخدام المسار المثالي كخط" لإنشاء قسم شبكات المسار الأقل تكلفة أدناه، للحصول على مزيد من المعلومات.
ملاحظة:
لا تُجبر المسارات المثالية على المرور عبر مراكز الخلايا في طريقها من الوجهة إلى المصدر. عند تحديد التكلفة التراكمية لكل خلية، يكون السطح المستوي مناسبًا. يحدد اتجاه التدرج اللوني للسطح المستوي الاتجاه الحقيقي لترك تلك الخلية في الطريق إلى أقصر أو أرخص مصدر. من الاتجاه الخلفي، يضبط المسار باستخدام بنية شبكية لإنشاء المسار الناتج. ينتقل المسار عبر الخلايا في اتجاه مباشر أكثر، ما يُنشئ نتائج أكثر دقة. للحصول على تفاصيل عن كيفية حساب المسارات وتراكم المسافة راجع خوارزمية تراكم المسافة.
أدوات المسار المثالي التي تتضمن بيانات نقطية لتراكم التدفق واتجاه التدفق
بالنسبة إلى أدوات المسار المثالي كخط والمسار المثالي كبيانات نقطية، يمكن أن يكون الإدخال لمعلمة البيانات النقطية للمسافة التراكمية هو الإخراج لأداة تراكم التدفق، ويمكن أن يكون الإدخال لمعلمة البيانات النقطية للاتجاه الخلفي هو الإخراج من أداة اتجاه التدفق. في هذه الحالة، ستتبع هذه الأدوات طرق التدفق حتى تتدفق من خارج حافة مجموعة البيانات أو تتوقف عند خلية ذات تدفق غير محدد. في هذه الحالة تكون معلمة إنشاء شبكة مسارات مفيدة لأنها تنتج شبكة تدفق يمكن استخدامها مع أحد حلول شبكة Esri. توجه حواف التدفق نحو اتجاه التدفق وتمثل السمة EdgeCost التغيير في تراكم التدفق على طول الحافة.
تأثير تغيير نوع المسار وتكوين الوجهات
في مثال خط الطاقة المذكور أعلاه، تم تكوين البيانات النقطية للاتجاه الخلفي والتكلفة التراكمية من خلية مصدر واحدة تمثل أحد طرفي خط الطاقة المُقترح، على سبيل المثال، محطة فرعية قائمة. من خلال استكشاف أنواع مسارات مختلفة وتكوينات وجهات الإدخال من خلال أداة المسار المثالي كخط، يمكنك اختبار كيفية تغيير المسارات الأقل تكلفة وتأثير ذلك. فيما يلي سيناريوهات شائعة:
- هناك وجهة معروفة كنقطة فردية. ترغب في العثور على أفضل مسار بين تلك الوجهة ومصدر يُشكل نقطة أيضًا. في هذه الحالة، لا يهم نوع المسار المحدد. ستعثر أداة المسار المثالي كخط على أفضل مسار بين الموقعين وتنتج معلمًا فرديًا في تصنيف معلم متعدد الخطوط ناتج.
- هناك مجموعة من نقاط الوجهة المرشحة المميزة وترغب في عقد مقارنة بين المسارات من كل منها. اختر إما كل منطقة أو كل خلية لنوع المسار، نظرًا إلى أن كل وجهة هي منطقة مختلفة.
- هناك وجهة منطقة فردية متعددة الخلايا متجاورة، وترغب في تحديد الموقع داخل المنطقة بأقل تكلفة إنشاء ممكنة، والمسار من ذلك الموقع إلى المصدر. حدد إما نوع المسار أفضل مسار فردي أو كل منطقة. إذا كانت هناك عدة مناطق متجاورة، فحدد كل منطقة للمقارنة بين أفضل المسارات في كل منها.
عند وجود الكثير من الوجهات، قد تتداخل المسارات بينما تتحرك في اتجاه المصدر. يمكن اعتبار المسار الأقل تكلفة المسار الأكثر انحدارًا على سطح التكلفة التراكمية.
يمكن الاستعانة بعملية دمج المسارات لتحليل حركة الطلاب إلى المدرسة في أحد المجتمعات. تشير أداة المسار المثالي كخط إلى كيفية مرور المسارات عبر خلية أو مدى شيوع إحدى الخلايا. باستخدام نوع المسار كل خلية ووجهة متعددة الخلايا كمدخلات للأداة، يمكنك تحديد الخلايا التي يستخدمها الطلاب أكثر بينما ينتقلون من مواقع داخل منطقة دراسية معينة إلى المدرسة.
يظهر الناتج كثافة استخدام الخلية بينما ينتقل الطلاب من كل خلية في منطقة الدراسة إلى المدرسة. هذه خريطة "تراكم تدفق" أساسية لتنقل الطلاب، بدلاً من تحرك المياه. يمكن استخدام معلومات كثافة الاستخدام هذه للمساعدة على اتخاذ قرار في تحديد المكان الذي يؤثر فيه تحسين سلامة الشوارع على معظم الطلاب (على افتراض أن الطلاب موزعون بالتساوي في منطقة الدراسة)
استخدم أداة المسار المثالي كخط لإنشاء شبكات مسار أقل تكلفة
افتراضًا، يُنشئ ناتج المسار المثالي كخط معلمًا منفصلاً لكل مسار يتم تتبعه من وجهة إلى مصدر. قد يؤدي هذا إلى إدخال العديد من الخطوط المتعددة المتداخلة أو المتداخلة تقريبًا في الإخراج. يمكنك استخدام أداة المسار المثالي كخط لإنشاء تصنيفات معلم متعدد الخطوط غير متداخلة يمكن استخدامها كمدخلات لإحدى حلول شبكة Esri، كمجموعة بيانات شبكة أو شبكة مساعدة أو شبكة تتبع. عند التأشير على معلمة إنشاء مسارات الشبكة، تتوجه الكثير من المسارات التي تدخل خلية واحدة بسرعة إلى مركز الخلية تلك وتختفي. تُدمج المسارات المتعددة كمسار فردي لإنشاء شبكة. يستخدم مسار جديد مركز الخلية بوصفه موقع البدء. ويتغير أيضًا مخطط تصنيف المعلم المتعدد الخطوط الناتج. تُبلغ السمة EdgeCost عن التغيير في التكلفة التراكمية على طول الحافة، بدلاً من على طول المسار الكامل.
يتماشى هذا مع إدخال اتجاه التدفق بالإضافة إلى اتفاقيات الاتجاه الخلفي. عند استخدام اتجاه التدفق، ينبغي أن تكون البيانات النقطية المدخلة للتراكم بيانات نقطية لتراكم التدفق.
ستجتمع العديد من المسارات في مسار واحد عند تحديد معلمة إنشاء مسارات الشبكة.
تحديد مواقع البدء البديلة للمسارات الأقل تكلفة
في مثال خط الطاقة، كنا نعرف أن خط الطاقة سينتهي عند محطة فرعية. ولكن إذا تم إدخال مضلع، بقعة على سبيل المثال، كوجهة باستخدام أفضل نوع مسار أفضل مسار فردي، فسيتم تحديد نقطة بداية واحدة فقط داخل الوجهة.
عندما تكون الوجهة مضلعًا، يكون هناك مسار أرخص واحد للوصول إليها، ولكن هناك العديد من البدائل المحتملة الأخرى للدخول إلى المضلع. نتيجة لذلك، تتغير أهداف التحليل إلى ما يلي:
- تحديد مرونة إنشاء مسار من وجهة فردية إلى وجهة بها خلايا متعددة.
- تحديد المسارات الأقرب للتكلفة التي تُعد حلولاً بديلة محتملة. أي أنه بالنسبة إلى الوجهات المتعددة، قد تكون التكلفة من الوجهة أ هي 1 والتكلفة من الوجهة ب هي 1.0001. سيحدد خيار أفضل مسار فردي المسار الأقل تكلفة فقط ولن تعرف ما إذا كانت هناك مسارات بديلة مجدية.
- تحديد خيارات المسار المحتمل عند معرفة حد التكلفة المحدد.
- تحديد مرونة موقع المصدر. أي أنه عليك البدء بمصدر متعدد الخلايا وملاحظة كيفية توزيع مسارات التكلفة حوله.
في حالة تطبيق نوع المسار كل خلية، يمكن استكشاف نقاط بدء محتملة أخرى داخل الوجهة. في الصورة أدناه، تُحسب جميع المسارات المحتملة (الخطوط البنية) من كل خلية في الوجهة رجوعًا إلى المصدر. المسارات المظللة تمثل تقريبًا نسبة العشرة بالمئة الأعلى من أرخص المسارات من جميع المسارات المحتملة. تتشارك إلى حد كبير في الطريق نفسه رجوعًا إلى المصدر، وستكون تكلفتها مماثلة. إن اختيار مسار بتكلفة مشابهة للمسار الأقل تكلفة قد يوفر المرونة عند تحديد موقع خلية الوجهة المراد بدء المسار منها للوصول إلى المصدر.
يتضح هذا أكثر في عرض ثلاثي الأبعاد حيث يمكنك رؤية هذه المجموعة من المسارات التي تقع جميعها في مستجمع مائي فرعي للبيانات النقطية للمسافة التراكمية.
بالنسبة لهدف التحليل الثالث، قد تكون لديك تكلفة ثابتة صارمة لمسارك وترغب في معرفة البدائل المحتملة. في هذه الحالة، لاحظ أن جميع تلك المواقع الظاهرة على خط الكونتور الخاص بالبيانات النقطية للمسافة التراكمية (تُحدد خطوط الكونتور في الصورة أدناه) لها التكلفة نفسها. أي مسار يبدأ من أي نقطة على ذلك الكونتور ستكون له التكلفة نفسها.
يمكن استخدام أداة Con لتحديد الوجهات التي لها التكلفة نفسها. على سبيل المثال، حدد محيط وقت الانتقال من البيانات النقطية للتكلفة التراكمية SchoolTravelTime باستخدام التعبير التالي:
equalCostPathDestinations = Con((Raster('SchoolTravelTime') > 19.9) & (Raster('SchoolTravelTime') < 20), 1)توضح المجموعة الناتجة من الخلايا النقطية في الوجهة أن التوزيع الناتج للمسارات له التكلفة ووقت الانتقال أنفسهما اللازمان للوصول إلى المصدر نفسه، مع تلبية حد التكلفة الثابتة.
بالنسبة لهدف التحليل الرابع، تبدأ المسارات من الوجهة نفسها، ويكون لها التكلفة نفسها تقريبًا، ولكنها تنتقل إلى مصادر منفصلة. في الصورة أدناه، يتم إدخال مصادر متعددة.
تنتقل المسارات إلى مواقع مصدر في مناطق مختلفة، والتي تشير إلى أنها على حد التخصيص أو بالقرب منه. هذا وضع غير مستقر لأن الحدود قد تتغير اعتمادًا على نسبة عدم التأكد من أي من المدخلات الخاصة بتراكم المسافة. عدم التأكد هذا قد يغير التكلفة التراكمية بنسبة بسيطة، ومن المحتمل أن يغير المصدر الذي سينتقل إليه أحد المسارات. باستخدام تشابه التدفق أعلاه، إذا كنت تقف على خط القمم لمستجمع مائي، يمكن أن يُحدث التحرك خطوة صغيرة بعيدًا عن التلال تأثيرًا كبيرًا على الطريقة التي تستمر في الهبوط بها.
الممرات الأقل تكلفة
يمكنك استخدام الممرات الأقل تكلفة لإجراء تمثيل مرئي لمجموعة من المسارات الأقل تكلفة مرة واحدة. يمكنك استخدامها أيضًا لإجراء التمثيل المرئي لحساسية لمسار أقل تكلفة تقريبًا لمعرفة التغييرات في تكلفته. لمزيد من المعلومات، راجع ربط المناطق بالممرات.