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Usare l'analisi geospaziale per tracciare il percorso di un uragano

Questo tutorial introduce l'analisi geospaziale. L'analisi geospaziale consente puoi analizzare e visualizzare facilmente i dati geospaziali in BigQuery.

Obiettivi

In questo tutorial imparerai a:

Utilizzare una funzione di analisi geospaziale per convertire le colonne di latitudine e longitudine in punti geografici
Esegui una query che traccia il percorso di un uragano
Visualizza i risultati in BigQuery Geo Viz

Costi

BigQuery è un prodotto a pagamento e dovrai sostenere Utilizzo di BigQuery in questo tutorial. BigQuery offre alcune risorse senza costi entro un limite specifico. Per ulteriori informazioni, vedi Operazioni gratuite e Livello gratuito di BigQuery.

Prima di iniziare

Prima di iniziare questo tutorial, utilizza la console Google Cloud per creare o selezionare di un progetto.

Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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BigQuery viene abilitato automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare BigQuery in un progetto esistente, vai a
Attiva l'API BigQuery.
Abilita l'API
(Facoltativo) Attiva fatturazione per il progetto. Se non vuoi abilitare la fatturazione o fornire una carta di credito, i passaggi descritti in questo documento continuano a funzionare. BigQuery mette a disposizione una sandbox per eseguire i passaggi. Per ulteriori informazioni, vedi Attiva la sandbox di BigQuery.
Nota: se il progetto ha un account di fatturazione e vuoi utilizzare nella sandbox di BigQuery, quindi disabilita la fatturazione per il progetto.

Esplora i dati di esempio

Questo tutorial utilizza un set di dati disponibile tramite Programma per i set di dati pubblici di Google Cloud. Per set di dati pubblico si intende qualsiasi set di dati archiviato in BigQuery rese disponibili al pubblico. I set di dati pubblici sono set di dati Host di BigQuery a cui puoi accedere e integrare i tuoi diverse applicazioni. Google paga l'archiviazione di questi set di dati e fornisce servizi l'accesso ai dati utilizzando progetto. Paghi solo per le query che che utilizzi sui dati (il primo TB al mese è gratuito, in base alle dettagli sui prezzi delle query).

Il set di dati Global Hurricane Track (IBTrACS)

Set di dati Global Hurricane Track (IBTrACS)

Le posizioni storiche e le intensità lungo le tracce del tropicale cicloni (TC) sono forniti dall'International Best Track Archive del NOAA per Climate Stewardship (IBTrACS). I cicloni tropicali sono noti come uragani nella bacini dell'Oceano Atlantico settentrionale e del Pacifico nordorientale, tifoni nella zona nord-occidentale bacino dell'Oceano Pacifico, cicloni nei bacini dell'Oceano Indiano settentrionale e meridionale e cicloni tropicali nel bacino dell'oceano Pacifico sudoccidentale.

L'IBTrACS raccoglie dati sui TC segnalati dai centri di monitoraggio internazionali che avere la responsabilità di prevedere e riferire sui TC (e include anche importanti set di dati storici). IBTrACS include i dati di 9 paesi diversi. Storicamente, i dati che descrivono questi sistemi hanno incluso le migliori stime del proprio percorso e dell'intensità (da qui il termine, ).

Puoi iniziare a esplorare questi dati nella console Google Cloud visualizzazione dei dettagli della tabella hurricanes:

Vai allo schema degli uragani

Interroga il percorso dell'uragano Maria nel 2017

In questa sezione del tutorial, esegui una query GoogleSQL che trova dell'uragano Maria nella stagione 2017. Per tracciare il percorso dell'uragano, invia una query sulla posizione dell'uragano in diversi momenti.

Dettagli query

La seguente query GoogleSQL viene utilizzata per trovare il percorso dell'uragano Maria.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

Le clausole di query:

SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point, name, iso_time, dist2land, usa_wind, usa_pressure, usa_sshs, (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt, (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt

La clausola SELECT seleziona tutti i dati meteo della tempesta e utilizza la ST_GeogPoint per convertire i valori in latitude e longitude colonne a GEOGRAPHY tipi (punti).
FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes

La clausola FROM specifica la tabella su cui viene eseguita la query: hurricanes.
WHERE name LIKE '%MARIA%' AND season = '2017' AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'), ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)

La clausola WHERE filtra i dati limitandosi ai punti dell'Atlantico corrispondenti all'uragano Maria nella stagione degli uragani del 2017.
ORDER BY iso_time ASC

La clausola ORDER BY ordina i punti in modo da formare un percorso cronologico sulla tempesta.

Esegui la query

Per eseguire la query utilizzando la console Google Cloud:

Vai alla pagina BigQuery nella console Google Cloud.

Vai alla pagina di BigQuery

Inserisci la seguente query GoogleSQL nell'area di testo Editor query.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

Fai clic su Esegui.

Il completamento della query richiede alcuni istanti. Dopo l'esecuzione della query, i risultati vengono visualizzati nel riquadro Risultati delle query.

Visualizza i risultati della query in Visualizzazione geografica

Successivamente, visualizzi i risultati utilizzando BigQuery Geo Viz, un strumento web per la visualizzazione di dati geospaziali in BigQuery utilizzando API di Google Maps.

Avvia Geo Viz ed autentica

Prima di utilizzare la visualizzazione geografica, devi eseguire l'autenticazione e concedere l'accesso ai dati in in BigQuery.

Per impostare la visualizzazione geografica:

Apri lo strumento web Visualizzazione geografica.

Apri lo strumento web Geo Viz
Nel primo passaggio, Seleziona dati, fai clic su Autorizza.
Nella finestra di dialogo Scegli un account, fai clic sul tuo Account Google.
Nella finestra di dialogo di accesso, fai clic su Consenti per autorizzare Geo Viz ad accedere al tuo Dati BigQuery.

Eseguire la query in Visualizzazione geografica

Dopo aver autenticato e concesso l'accesso, il passaggio successivo è eseguire la query in Visualizzazione geografica

Per eseguire la query:

Nel primo passaggio, Seleziona dati, inserisci il tuo ID progetto nel campo ID progetto .

Nella finestra della query, inserisci la seguente query GoogleSQL.

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

Fai clic su Esegui.
Al termine della query, fai clic su Mostra risultati. Puoi anche fare clic sul secondo passaggio Dati.
In questo modo passi al secondo passaggio. Nel secondo passaggio, per Colonna Geometria, scegli punto di accesso. In questo modo vengono tracciati i punti corrispondenti al percorso dell'uragano Maria.

Formatta la visualizzazione in Visualizzazione geografica

La sezione Stile fornisce un elenco di stili visivi disponibili per la personalizzazione. Determinati si applicano solo a certi tipi di dati. Ad esempio, circleRadius influisce solo sui punti.

Le proprietà degli stili supportate includono:

fillColor: il colore di riempimento di un poligono o di un punto. Ad esempio: "lineare" o "intervallo" può essere usato per mappare valori numerici a un colore gradiente.
fillOpacity: l'opacità di riempimento di un poligono o di un punto. I valori devono essere nell'intervallo zero, ovvero uno dove 0 = trasparente e 1 = opaco.
strokeColor: il colore del tratto o dei contorni di un poligono o di una linea.
strokeOpacity: l'opacità del tratto o del contorno di un poligono o di una linea. I valori devono essere compresi nell'intervallo zero, dove 0 = trasparente e 1 = opaco.
strokeWeight. Lo spessore del tratto o dei contorni in pixel di un poligono dalla riga di comando.
circleRadius: il raggio del cerchio che rappresenta un punto in metri. Ad esempio, una stringa "lineare" può essere utilizzata per mappare valori numerici alle dimensioni dei punti per creare uno stile di grafico a dispersione.

A ogni stile può essere assegnato un valore globale (applicato a ogni risultato) o un valore basato sui dati (applicato in modi diversi a seconda dei dati di ciascun risultato riga). Per i valori basati sui dati, vengono utilizzati i seguenti elementi per determinare il risultato:

function: una funzione utilizzata per calcolare un valore di stile dalla e i relativi valori.
identity: il valore dei dati di ciascun campo viene utilizzato come stile valore.
categorical: i valori dei dati di ogni campo elencato nel dominio sono mappate da uno a uno con gli stili corrispondenti nell'intervallo.
intervallo: i valori dei dati di ciascun campo vengono arrotondati per difetto al più vicino nel dominio, a cui poi assegnare gli stili con lo stile corrispondente intervallo.
linear: i valori dei dati di ciascun campo vengono interpolati in modo lineare tra nel dominio, a cui poi viene applicata una combinazione dei stili nell'intervallo.
campo: il campo specificato nei dati viene utilizzato come input per la funzione di stile.
dominio: un elenco ordinato di valori di input di esempio provenienti da un campo. Anteprima (dominio) sono accoppiati a output di esempio (intervallo) in base al parametro e vengono utilizzati per dedurre valori di stile per tutti gli input (anche quelli non elencato nel dominio). I valori nel dominio devono essere dello stesso tipo (testo, numero e così via) come valori del campo che stai visualizzando.
intervallo: un elenco di valori di output di esempio per la regola di stile. Valori in l'intervallo deve avere lo stesso tipo (colore o numero) della proprietà di stile che controllate. Ad esempio, l'intervallo della proprietà fillColor deve che contengono solo colori.

Per formattare la mappa:

Fai clic su Aggiungi stili nel secondo passaggio o fai clic sul passaggio 3 Stile.
Modifica il colore dei punti. Fai clic su fillColor.
Nel riquadro fillColor:
1. Fai clic su Basato sui dati.
2. In corrispondenza di Funzione, scegli Lineare.
3. In corrispondenza di Campo, scegli usa_wind.
4. In Dominio, inserisci 0 nella prima casella e 150 nel secondo.
5. Per Intervallo, fai clic sulla prima casella e inserisci #0006ff nella casella esadecimale . Fai clic sulla seconda casella e inserisci #ff0000. Questo cambia il colore del punto in base alla velocità del vento. Blu per venti più leggeri e rosso per venti più forti.
Esamina la mappa. Se tieni premuto il puntatore su uno dei punti, le condizioni meteo di quel punto vengono visualizzati i dati.
Fai clic su fillOpacity.
Nel campo Valore, inserisci 0,5.
Esamina la mappa. Il colore di riempimento dei punti è ora semitrasparente.
Modifica la dimensione dei punti in base al raggio dell'uragano. Clic circleRadius.
Nel riquadro circleRadius:
1. Fai clic su Basato sui dati.
2. In corrispondenza di Funzione, scegli Lineare.
3. In corrispondenza di Campo, scegli radius_50kt.
4. In Dominio, inserisci 0 nella prima casella e 135 nel secondo.
5. Per Intervallo, inserisci 5 nella prima casella e 135000 nella seconda.
Esamina la mappa. Il raggio di ogni punto corrisponde ora a quello di durante l'uragano.
Chiudi la visualizzazione geografica

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Puoi eliminare il progetto che hai creato.
In alternativa, puoi conservare il progetto per un uso futuro.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Passaggi successivi

Per saperne di più su come visualizzare le opzioni per l'analisi geospaziale, consulta Visualizzazione dei dati geospaziali.
Per lavorare con i dati geospaziali, vedi Lavorare con i dati geospaziali.
Per saperne di più sulle funzioni geografiche che puoi utilizzare nell'analisi geospaziale, consulta Funzioni geografiche in GoogleSQL.