Verwenden von raumbezogenen Analysen zur Darstellung des Wegs eines Hurrikans

In dieser Anleitung lernen Sie raumbezogene Analysen kennen. Mit raumbezogenen Analysen können Sie raumbezogene Daten in BigQuery auf einfache Weise analysieren und visualisieren.

Beispieldaten prüfen

In dieser Anleitung wird ein Dataset aus dem Google Cloud Public Dataset-Programm verwendet. Ein öffentliches Dataset ist ein Dataset, das in BigQuery gespeichert ist und der Allgemeinheit zugänglich gemacht wird. Die öffentlichen Datasets werden für Sie von BigQuery gehostet, damit Sie auf sie zugreifen und sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Google bezahlt die Speicherung dieser Datasets und bietet einen öffentlichen Zugriff auf die Daten über ein Projekt. Sie bezahlen nur für die Abfrage der Daten. Die ersten 1 TB pro Monat sind kostenlos. Weitere Informationen erhalten Sie unter Details der Abfragepreise.

Dataset für den Verlauf globaler Hurrikans (IBTracS)

Dataset zum Verlauf globalen Hurrikans (IBTrACS)

Die Positionen und Intensitäten im Verlauf globaler tropischer Wirbelstürme (Tropical Cyclones, TC) werden vom NOAA International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTracS) bereitgestellt. Tropische Wirbelstürme werden in den Becken des Nordatlantiks und des Nordostpazifiks als Hurrikane, im nordwestlichen Pazifikbecken als Taifune, im Nord- und Südbecken des Indischen Ozeans als Zyklone und im Südwestpazifik als tropische Wirbelstürme bezeichnet.

IBTracS sammelt die Daten zu TCs, die von internationalen Überwachungszentren gemeldet werden, die für die Vorhersage und Meldung von TCs zuständig sind. Diese Daten enthalten auch einige wichtige historische Datasets. Derzeit erfasst IBTrACS Daten aus neun verschiedenen Ländern. In der Vergangenheit enthielten die Daten dieser Systeme auch bestmögliche Einschätzungen zu Verlauf und Intensität von TCs.

Sie können sich diese Daten in der Google Cloud -Konsole genauer ansehen und dafür die Details der Tabelle hurricanes aufrufen:

Zum Hurrikanschema

Verlauf des Hurrikans "Maria" im Jahr 2017 abfragen

In diesem Abschnitt der Anleitung führen Sie eine GoogleSQL-Abfrage aus, die den Verlauf des Hurrikans "Maria" in der Saison 2017 nachzeichnet. Zur Ermittlung und Anzeige des Verlaufs des Hurrikans wird sein Standort zu verschiedenen Zeitpunkten abgefragt.

Abfragedetails

Mit der folgenden GoogleSQL-Abfrage wird der Verlauf des Hurrikans "Maria" ermittelt.

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

Mit den Abfrageklauseln wird Folgendes ausgeführt:

  • 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
    Mit der Klausel SELECT werden alle Wetterdaten des Sturms ausgewählt und mit der Funktion ST_GeogPoint werden die Werte in den Spalten latitude und longitude in Daten des Typs GEOGRAPHY (Punkte) konvertiert.
  • FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes
    Die Klausel FROM legt die Tabelle fest, die abgefragt wird: 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)
    Die Klausel WHERE filtert die Daten für genau die Punkte im Atlantik, die den Verlauf des Hurrikans "Maria" in der Hurrikansaison 2017 wiedergeben.
  • ORDER BY iso_time ASC
    Die Klausel ORDER BY ordnet die Punkte an, um den Verlauf des Sturms chronologisch nachzuzeichnen.

Abfrage ausführen

So führen Sie die Abfrage mithilfe der Google Cloud Console aus:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

    Zur Seite "BigQuery"

  2. Geben Sie im Textfeld des Abfrageeditors die folgende GoogleSQL-Abfrage ein.

    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

  3. Klicken Sie auf Ausführen.

    Die Abfrage kann einen Moment dauern. Nach der Ausführung werden die Ergebnisse der Abfrage im Fenster Abfrageergebnisse angezeigt.

    Abfrageergebnisse für Hurrikan „Maria“ in BigQuery

Abfrageergebnisse in BigQuery visualisieren

So visualisieren Sie Ihre Ergebnisse in BigQuery:

  1. Wenn Sie Ihre Ergebnisse in BigQuery visualisieren möchten, klicken Sie im Bereich Abfrageergebnisse auf Visualisierung.

  2. Wählen Sie für Datenspalte die Option usa_wind aus.

    Es wird eine Karte mit Punkten für die Position des Hurrikans im Zeitverlauf angezeigt, die durch einen Farbverlauf für die Windgeschwindigkeit dargestellt werden.

  3. Optional: Wenn Sie die Sichtbarkeit der Punkte anpassen möchten, legen Sie Min auf 0 fest und wählen Sie in der Liste Farbe einen anderen Farbverlauf aus.

Visualisierung der Abfrageergebnisse für Hurrikan „Maria“ in BigQuery

Abfrageergebnisse in Geo Viz visualisieren

Sie können die Ergebnisse auch mit BigQuery Geo Viz visualisieren, einem Webtool zur Visualisierung von Geodaten in BigQuery mithilfe von Google Maps APIs.

Geo Viz starten und authentifizieren

Für die Verwendung von Geo Viz müssen Sie sich authentifizieren und Geo Viz die Berechtigung für den Zugriff auf Daten in BigQuery erteilen.

So richten Sie Geo Viz ein:

  1. Rufen Sie das Webtool Geo Viz auf.

    Zum Geo Viz-Webtool

  2. Klicken Sie unter Schritt 1 auf Select data und dann auf Authorize.

    Schaltfläche zur Geo Viz-Autorisierung

  3. Klicken Sie im Dialogfeld Konto auswählen auf Ihr Google-Konto.

    Bild: Dialogfeld zum Auswählen des Kontos

  4. Klicken Sie im Dialogfeld für den Zugriff auf Zulassen, um Geo Viz Zugriff auf Ihre BigQuery-Daten zu geben.

    Zugriff auf Geo Viz-Dialogfeld zulassen

Abfrage in Geo Viz ausführen

Führen Sie als Nächstes die Abfrage in Geo Viz aus, nachdem Sie sich authentifiziert und Geo Viz Zugriff gegeben haben.

So führen Sie die Abfrage aus:

  1. Geben Sie für Schritt 1, Select Data (Daten auswählen), Ihre Projekt-ID in das Feld Project ID (Projekt-ID) ein.

  2. Geben Sie im Abfragefenster die folgende GoogleSQL-Abfrage ein.

    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

  3. Klicken Sie auf Ausführen.

  4. Klicken Sie auf Ergebnisse anzeigen, wenn die Abfrage abgeschlossen ist. Sie können auch auf Schritt 2, Daten, klicken.

  5. Dies führt zu Schritt 2. Wählen Sie in Schritt 2 für Geometry column (Geometriespalte) die Option point (Punkt) aus. Damit wird der Verlauf des Hurrikans "Maria" in Form von Punkten dargestellt.

    Zugeordnete Ergebnisse in BigQuery Geo Viz

Visualisierung in Geo Viz formatieren

Der Abschnitt Stil enthält eine Liste visueller Stile für die individuelle Gestaltung. Weitere Informationen zu Stileigenschaften und ‑werten finden Sie unter Visualisierung formatieren.

So formatieren Sie Ihre Karte:

  1. Klicken Sie in Schritt 2 auf Add styles oder klicken Sie auf Schritt 3, Style.

  2. Ändern Sie die Farbe Ihrer Punkte. Klicken Sie auf fillColor.

  3. Im Fenster fillColor führen Sie folgende Aktionen aus:

    1. Klicken Sie auf Data driven.
    2. Wählen Sie für Function die Option linear aus.
    3. Wählen Sie für Field die Option usa_wind aus.
    4. Geben Sie für Domain den Wert 0 in das erste Feld und den Wert 150 in das zweite Feld ein.

    5. Klicken Sie für Range (Bereich) auf das erste Feld und geben Sie #0006ff im Feld Hex ein. Klicken Sie dann auf das zweite Feld und geben Sie #ff0000 ein. Damit wird die Farbe eines Punkts in Abhängigkeit von der Windgeschwindigkeit ausgewählt. Blau wird für geringere Windstärken und Rot für höhere Windstärken verwendet.

      Füllfarbe in BigQuery Geo Viz hinzufügen

  4. Prüfen Sie die Karte. Wenn Sie den Zeiger auf einen der Punkte bewegen, werden die Wetterdaten angezeigt.

    Details zu Kartenpunkten

  5. Klicken Sie auf fillOpacity.

  6. Geben Sie im Feld Value (Wert) .5 ein.

    Karten-Füllungstransparenz in BigQuery Geo Viz formatieren

  7. Prüfen Sie die Karte. Die Füllfarbe der Punkte ist jetzt halbdurchsichtig.

  8. Ändern Sie die Größe der Punkte basierend auf dem Radius des Hurrikans. Klicken Sie auf circleRadius.

  9. Im Fenster circleRadius führen Sie folgende Aktionen aus:

    1. Klicken Sie auf Data driven.
    2. Wählen Sie für Function die Option linear aus.
    3. Wählen Sie für Field die Option radius_50kt aus.
    4. Geben Sie für Domain den Wert 0 in das erste Feld und den Wert 135 in das zweite Feld ein.

    5. Geben Sie für Range in das erste Feld 5 und in das zweite Feld 135000 ein.

      Kreisradius in BigQuery Geo Viz hinzufügen

  10. Prüfen Sie die Karte. Der Radius jedes Punkts entspricht nun dem Radius des Hurrikans.

    BigQuery Geo Viz: Endkarte

  11. Schließen Sie Geo Viz.