Ce tutoriel présente les analyses géospatiales. Les analyses géospatiale vous permet d'analyser et de visualiser facilement des données géospatiales dans BigQuery.
Explorer les exemples de données
Ce tutoriel utilise un ensemble de données disponible via le programme d'ensembles de données publicsGoogle Cloud . Un ensemble de données public est un ensemble de données stocké dans BigQuery et mis à la disposition du grand public. Les ensembles de données publics sont des ensembles de données que BigQuery héberge afin que vous puissiez y accéder et les intégrer à vos applications. Google prend en charge le stockage de ces ensembles de données et fournit un accès public aux données en ayant recours à un projet. Vous ne payez que pour les requêtes que vous effectuez sur les données (le premier To par mois est gratuit, voir notre grille tarifaire).
Ensemble de données Global Hurricane Tracks (IBTrACS)
Ensemble de données Global Hurricane Tracks (IBTrACS)
L'historique de position et d'intensité pour les trajectoires des cyclones tropicaux (CT) majeurs est fourni par la base de données IBTrACS (International Best Track Archive for Climate Stewardship) de l'agence américaine NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) en charge de l'observation des océans et du climat. Les cyclones tropicaux sont appelés ouragans dans les bassins de l'Atlantique nord et du nord-est du Pacifique, typhons dans le nord-ouest du Pacifique, cyclones au nord et au sud de l'Océan Indien, et cyclones tropicaux dans le sud-ouest du Pacifique.
La base IBTrACS collecte des données sur les CT rapportées par les centres de surveillance internationaux chargés de prévoir et d'émettre des rapports sur les CT (elle comprend également des ensembles de données historiques importants). IBTrACS comprend des données provenant de 9 pays différents. Historiquement, les données décrivant ces systèmes incluent également les meilleures estimations de leur trajectoire et de leur intensité (d'où le terme "best track" dans l'intitulé de la base).
Vous pouvez commencer à explorer ces données dans la console Google Cloud en affichant les détails de la table hurricanes
:
Accéder au schéma des ouragans
Exécuter une requête sur la trajectoire de l'ouragan Maria en 2017
Dans cette section du tutoriel, vous allez exécuter une requête GoogleSQL qui obtient le trajet de l'ouragan Maria au cours de la saison 2017. Pour tracer le parcours de l'ouragan, vous recherchez l'emplacement de l'ouragan à différents moments.
Détails de la requête
La requête GoogleSQL suivante permet de définir le trajet de l'ouragan 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
Les clauses de la requête effectuent les opérations suivantes :
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 clause
SELECT
sélectionne toutes les données météorologiques de la tempête et utilise la fonctionST_GeogPoint
pour convertir les valeurs des colonneslatitude
etlongitude
en typesGEOGRAPHY
(points).
FROM
bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes
- La clause
FROM
spécifie la table interrogée :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 clause
WHERE
filtre les données uniquement sur les points de l'Atlantique correspondant à l'ouragan Maria de la saison cyclonique 2017.
ORDER BY iso_time ASC
- La clause
ORDER BY
ordonne les points pour qu'ils forment un cheminement chronologique de la tempête.
Exécuter la requête
Pour exécuter la requête à l'aide de la console Google Cloud :
Accédez à la page BigQuery de la console Google Cloud .
Saisissez la requête GoogleSQL suivante dans la zone de texte Éditeur de requête.
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
Cliquez sur Exécuter.
L'exécution de la requête peut prendre quelques instants. Une fois la requête exécutée, les résultats apparaissent dans le volet Query results (Résultats de la requête).
Visualiser les résultats de la requête dans BigQuery
Pour visualiser vos résultats dans BigQuery, procédez comme suit :
Pour visualiser vos résultats dans BigQuery, cliquez sur Visualisation dans le volet Résultats de la requête.
Pour Colonne de données, sélectionnez
usa_wind
.Une carte s'affiche avec des points indiquant l'emplacement de l'ouragan au fil du temps, avec un dégradé de couleurs pour la vitesse du vent.
Facultatif : Pour ajuster la visibilité des points, définissez Min sur 0 et sélectionnez un autre dégradé de couleurs dans la liste Couleur.
Visualiser les résultats de la requête dans Geo Viz
Vous pouvez également visualiser les résultats à l'aide de BigQuery Geo Viz, un outil Web de visualisation des données géospatiales dans BigQuery utilisant les API Google Maps.
Lancer Geo Viz et s'authentifier
Avant d'utiliser Geo Viz, vous devez vous authentifier et autoriser l'accès aux données dans BigQuery.
Pour configurer Geo Viz, procédez comme suit :
Ouvrez l'outil Web Geo Viz.
À l'étape 1, Select data (Sélectionner les données), cliquez sur Authorize (Autoriser).
Dans la boîte de dialogue Choose an account (Choisir un compte), cliquez sur votre compte Google.
Dans la boîte de dialogue d'accès, cliquez sur Allow (Autoriser) pour permettre à Geo Viz d'accéder à vos données BigQuery.
Exécuter votre requête dans Geo Viz
Une fois que vous vous êtes authentifié et que vous avez accordé l'accès, l'étape suivante consiste à exécuter la requête dans Geo Viz.
Pour exécuter la requête, procédez comme suit :
À l'étape 1, sous Sélectionner des données, saisissez l'ID de votre projet dans le champ ID du projet.
Dans la fenêtre de requête, saisissez la requête GoogleSQL suivante.
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
Cliquez sur Exécuter.
Lorsque la requête est terminée, cliquez sur Show results (Voir les résultats). Vous pouvez également cliquer sur l'étape 2 Data (Données).
Cela vous amènera à la deuxième étape. Pour cette deuxième étape, choisissez un point pour la colonne Géométrie. Cela aura pour effet de tracer les points correspondant au trajet de l'ouragan Maria.
Mettre en forme votre visualisation dans Geo Viz
La section Style fournit une liste de styles visuels pour la personnalisation. Pour en savoir plus sur les propriétés et les valeurs de style, consultez Mettre en forme votre visualisation.
Pour mettre en forme votre carte :
Cliquez sur Ajouter des styles à l'étape 2 ou cliquez sur l'étape 3 Style.
Changez la couleur de vos points. Cliquez sur fillColor.
Dans le panneau fillColor :
- Cliquez sur Data driven (Basé sur les données).
- Pour Function (Fonction), choisissez linear (linéaire).
- Pour Field (Champ), choisissez
usa_wind
. - Pour Domain (Domaine), saisissez
0
dans la première case et150
dans la seconde. Pour Range (Plage), cliquez sur la première case et saisissez
#0006ff
dans la case Hex. Cliquez sur la seconde zone et saisissez#ff0000
. Cela change la couleur du point en fonction de la vitesse du vent : bleu pour des vents plus légers et rouge pour des vents plus forts.
Regardez votre carte. Si vous maintenez le pointeur sur l'un de vos points, les données météorologiques du point s'affichent.
Cliquez sur fillOpacity.
Dans le champ Value (Valeur), saisissez .5.
Regardez votre carte. La couleur de remplissage des points est maintenant semi-transparente.
Changez la taille des points en fonction du rayon de l'ouragan. Cliquez sur circleRadius.
Dans le panneau circleRadius :
- Cliquez sur Data driven (Basé sur les données).
- Pour Function (Fonction), choisissez linear (linéaire).
- Pour Field (Champ), choisissez
radius_50kt
. - Pour Domain (Domaine), saisissez
0
dans la première case et135
dans la seconde. Pour Range (Plage), saisissez
5
dans la première case et135000
dans la seconde.
Regardez votre carte. Le rayon de chaque point correspond désormais au rayon de l'ouragan.
Fermez Geo Viz.