小人物狂想曲

時間序列

2001/5/20

一、時空結構關係(Temporal & Spatial Relationship)

1.      時與空合為宇宙之經緯，為容器，其中放的是實物或現象的「主題」。

2.      星辰為時間以空間參考來定位之對象

(1)   太陽→陽曆；月亮→陰曆；星辰→黃道十二宮→星座、月份；

一日、一月、一年、一世(元會運世)

(2)   生辰八字(時、日、月、年)，決定了天體與地球(出生地)之關係。

3.      空間之結構的量尺：時間是「運作」之量尺，作為描述主題之依據，而主題是由質與能的最小單元，在空間之組合/結構而成，在時間上運作。

4.      時空尺度(scale)：尺度是最小範圍的等級，是其scope(range)的大小。

(1)   空間之巨、中、微觀，其觀察之最小單元及範圍不同，單元愈小，則其範圍亦愈小，其總量「似」有定數(如地圖之容量)。

(2)   時間之巨、中、微觀亦如是。

5.      不同時空主題(實體與現象)的行為不同

(1)   不同之時間、決定了大天體或是地球系統化之常軌、系統狀況，而空間(地面之空間)多為中、微尺度之環境、結構(環境參數資料)。

(2)   不同的生辰八字，決定了「基因」(主題基因)的大結構環境(宇宙運勢)，而出生地點決定八字中之「時辰」(時、日、月、年)中，時的宇宙微結構與現象之對應關係。

(3)   不同時空下之基因是否會因為宇宙及環境「場力」之不同而「行為」不同(即基因造成之個體亦不同)。

(4)   宇宙時空決定了宇宙「場力」結構，亦決定了主題(基因及合成個體或現象)之行為或外貌。

二、時空資料表現(人對時間之描述方法)：參考吳怡華，1993，三度空間向量式地理資料模式之建構，台大建築城鄉研究所碩論

1.      空間

(1)   1D：vector，點與線；raster，點(pixel)與行(line)。

(2)   2D：vector，點線面；raster，pixel系統化行列排列。

(3)   2.5D：vector，(contour，TIN)；raster，具高程屬性之image。

(4)   3D：vector，點、線(稜)、面、體；raster，voxel之行、列、「柱」之系統排列。

2.      時間

(1)   Raster-like，定時(△t = constant)，以抽樣描述空間，即時間單元固定為系統抽樣時間。

(2)   Vector-like，以某均質體(事件)為時間起迄(From node, to node)之單元，其單元因事件不同而可重疊，產生時間關聯性(如同時、相近、接續等)

三、時空資料輸入及管理

1.      輸入

(1)   依原資料之發生時間(及生產時間)來輸入

其中有「起」與「迄」時間(是一向量)，當然亦可是一時間抽樣，為一點狀時間(t)。

(2)   定時抽樣及內插

依特定時間抽取現象資料，時間是固定的，或在已有之資料中內插推測出資料(見圖1)。

圖1  定時抽樣及內插(A.時段現象；B.時點資料)

2.      處理/管理

(1)   處理

A.     時間與空間連接(link)

B.     時間整合或切割(Format大小重整)

C.     內插

D.     格式及單元轉換(有無project轉換？)

E.      簡化：時段位移平均，即時間window平均(smooth)

(2)   管理

A.     依時間排序管理

B.     建時間索引(index)

四、時空量測(含關係)

1.      時序統計

(1)   trend：線性、非線性

(2)   speed：變遷量= (即為對時間之微分)

(3)   average, S： = ，S =

2.      時間關係(時間之Topology)(見圖2)

圖2  時間關係(1.同時；2.重疊；3.接續；4.相近；5.相隔多時)

五、時空分析

1.      由trend來作預測

(1)   外觀trend(filtering，時間迴歸)

Y=F(t) 代入不同之t，可得不同之Y。

(2)   因果預測(因果迴歸)

2.      變遷分析

(1)   變遷速度/trend speed(空間上量之量測)

A.     簡單之

B.     馬可夫鏈(trend speed)

(2)   變遷pattern(擴散分析)

不同時間下之pattern變化(空間結構變化)

六、時空展示

1.      原時間序列現象之呈現

(1)   Vector-like：有變遷才展現新資料，造成動態感。

(2)   Raster-like： 即reflash所有資料，造成動態感。

2.      強調變遷speed、變遷pattern之展示

(1)   轉換為一次微分(即變遷)展示，即speed之展示。

(2)   將變遷部分實況(以不同顏色或flash)表達其分布與pattern之變化。

(3)   將變遷pattern量測值(方向量)展示：Ex.人口移動圖、疾病擴散圖

圖3  展示變遷pattern量測值