שימוש בנתוני רסטר לניתוח טמפרטורה

ניתוח גיאו-מרחבי של נתוני רסטר מאפשר לחשב ולהציג מדדי אקלים בעולם האמיתי, כמו הטמפרטורה הממוצעת במדינות שונות. אתם יכולים להשתמש בפונקציה ST_REGIONSTATS עם מערכי נתונים של Google Earth Engine כדי לחלץ את התובנות האזוריות האלה ולמפות את התוצאות באמצעות BigQuery Geo Viz.

מטרות

  • אתם יכולים למצוא נתונים שזמינים באופן ציבורי ב-Google Earth Engine ב-BigQuery sharing (לשעבר Analytics Hub).
  • משתמשים בפונקציה ST_REGIONSTATS כדי לחשב את הטמפרטורה הממוצעת בכל מדינה בנקודת זמן מסוימת.
  • הצגת התוצאות באופן חזותי ב-BigQuery Geo Viz, כלי אינטרנט להצגה חזותית של נתונים גיאו-מרחביים ב-BigQuery באמצעות ממשקי Google Maps API.

עלויות

במדריך הזה משתמשים ברכיבים הבאים של Google Cloud, והשימוש בהם כרוך בתשלום:

לפני שמתחילים

מומלץ ליצור פרויקט ב- Google Cloud בשביל המדריך הזה. חשוב לוודא שיש לכם את התפקידים הנדרשים כדי להשלים את המדריך הזה.

הגדרת פרויקט ב- Google Cloud

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

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  3. Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs, if any are not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לביצוע המשימות במדריך הזה, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM בפרויקט:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי לבצע את המשימות במדריך הזה. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי לבצע את המשימות במדריך הזה, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • earthengine.computations.create
  • serviceusage.services.use
  • bigquery.datasets.create

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

הרשמה לקבוצת נתונים

כדי למצוא את מערך הנתונים שמשמש במדריך הזה:

  1. עוברים לדף Sharing (Analytics Hub).

    מעבר אל Sharing (Analytics Hub)

  2. לוחצים על חיפוש דפי אפליקציות.

  3. בשדה Search for listings מזינים את הערך "ERA5-Land Daily Aggregated".

  4. לוחצים על התוצאה. נפתחת חלונית פרטים עם מידע על קבוצת הנתונים של ניתוח האקלים מחדש של ERA5-Land, כולל תיאור, קישור למידע על שכבת הנתונים, הזמינות, גודל הפיקסלים ותנאי השימוש.

  5. לוחצים על הרשמה.

  6. אופציונלי: מעדכנים את הפרויקט.

  7. מעדכנים את שם מערך הנתונים המקושר ל-era5_climate_tutorial.

  8. לוחצים על Save. מערך הנתונים המקושר נוסף לפרויקט ומכיל טבלה אחת בשם climate.

איך מוצאים את מזהה הרסטר

כל שורה בטבלה era5_climate_tutorial.climate מכילה מטא-נתונים של תמונת רסטר עם נתוני אקלים של יום מסוים. מריצים את השאילתה הבאה כדי לחלץ את מזהה הרסטר של תמונת הרסטר ל-1 בינואר 2025:

SELECT
  assets.image.href
FROM
  `era5_climate_tutorial.climate`
WHERE
  properties.start_datetime = '2025-01-01';

התוצאה היא ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101. בקטע הבא, תשתמשו בערך הזה לארגומנט raster_id של הפונקציה ST_REGIONSTATS.

חישוב הטמפרטורה הממוצעת

מריצים את השאילתה הבאה כדי לחשב את הטמפרטורה הממוצעת בכל מדינה ב-1 בינואר 2025 באמצעות הפונקציה ST_REGIONSTATS:

WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

השאילתה הזו פועלת על הטבלה division_area שזמינה באופן ציבורי ומכילה ערכי GEOGRAPHY שמייצגים את הגבולות של אזורים שונים בכדור הארץ, כולל מדינות. הפונקציה ST_REGIONSTATS משתמשת בערוץ temperature_2m של תמונת הרסטר, שמכיל את טמפרטורת האוויר בגובה 2 מטרים מעל פני השטח בפיקסל הנתון.

הצגה חזותית של תוצאות השאילתה ב-BigQuery

כדי להציג את התוצאות ב-BigQuery, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. בחלונית Query results, לוחצים על הכרטיסייה Visualization.

  2. בקטע Data column, בוחרים באפשרות mean_temperature.

    מופיעה מפת עולם עם טווח צבעים שמייצג את הטמפרטורה הממוצעת בכל מדינה.

מפה של מדינות שצבועות לפי הטמפרטורה הממוצעת

הצגה חזותית של תוצאות השאילתה ב-Geo Viz

אתם יכולים גם להציג את התוצאות באופן חזותי באמצעות BigQuery Geo Viz.

הפעלת Geo Viz ואימות

לפני שמשתמשים ב-Geo Viz, צריך לבצע אימות ולהעניק גישה לנתונים ב-BigQuery.

כדי להגדיר את Geo Viz:

  1. פותחים את כלי האינטרנט Geo Viz.

    פתיחת Geo Viz

    לחלופין, בחלונית Query results, לוחצים על Open in > GeoViz.

  2. בשלב הראשון, שאילתה, לוחצים על אישור.

  3. בתיבת הדו-שיח בחירת חשבון, לוחצים על חשבון Google.

  4. בתיבת הדו-שיח של הגישה, לוחצים על Allow כדי לתת ל-Geo Viz גישה לנתונים ב-BigQuery.

הרצת השאילתה ב-Geo Viz

אחרי האימות והענקת הגישה, השלב הבא הוא להריץ את השאילתה ב-Geo Viz.

כדי להריץ את השאילתה:

  1. בשלב הראשון, Select data, מזינים את מזהה הפרויקט בשדה Project ID.

  2. בחלון השאילתה, מזינים את שאילתת GoogleSQL הבאה. אם פתחתם את Geo Viz מתוצאות השאילתה, השדה הזה כבר מאוכלס בשאילתה שלכם.

    WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

  3. לוחצים על Run.

החלת הסגנונות

בקטע סגנון יש רשימה של סגנונות חזותיים שאפשר להתאים אישית. למידע נוסף על כל סגנון, ראו עיצוב התצוגה החזותית.

כדי לעצב את המפה:

  1. כדי לפתוח את החלונית fillColor, לוחצים על שלב 3, Style.

  2. מעבירים את המתג מבוסס-נתונים למצב מופעל.

  3. בשדה Function, בוחרים באפשרות linear.

  4. בשדה Field, בוחרים באפשרות mean_temperature.

  5. בשדה Domain, מזינים -20 בתיבה הראשונה ו-32 בתיבה השנייה.

  6. בשדה Range, לוחצים על התיבה הראשונה ומזינים #0006ff בתיבה Hex, ואז לוחצים על התיבה השנייה ומזינים #ff0000. הצבע של כל מדינה ישתנה בהתאם לטמפרטורה הממוצעת שלה ב-1 בינואר 2025. כחול מציין טמפרטורה קרה יותר ואדום מציין טמפרטורה חמה יותר.

  7. לוחצים על fillOpacity.

  8. בשדה ערך, מזינים .5.

  9. לוחצים על החלת הסגנון.

  10. בודקים את המפה. אם לוחצים על מדינה, מוצגים השם שלה, הטמפרטורה הממוצעת והגיאומטריה הפשוטה.

    מפה עם מדינות שצבועות לפי הטמפרטורה הממוצעת.

הסרת המשאבים

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Manage resources.

    כניסה לדף Manage resources

  2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete.
  3. כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.

המאמרים הבאים