ArcGIS网络分析
ArcGIS教程：基于路网的城市间距离计算方法
ArcGIS教程：基于路网的城市间距离计算方法在进行城镇体系规划时，城市腹地范围的确定是城镇体系规划的一项重要内容，当今国内外众多学者提出了很多关于城市腹地范围测度的方法，如断裂点理论、中心地理论及哈夫模型等，而在这些模型中都涉及到一个重要的参数，即城市间的距离。
城市间的距离不能简单的等同于两点间的直线距离，因为城市间的各项联系往往都是基于路网而发生的，因此，常常需要将路网距离作为两个城市间的实际距离。
下面就来介绍一下ArcGIS中计算路网距离的方法。
1.解决思路在ArcGISToolbox中，用于两点间距离量算的工具(Point Distance)只能计算出两点之间的直线距离，如果要基于路网计算两点间的距离，可以借助网络分析(NetworkAnalyst)扩展模块来实现。
首先创建基于路网的网络数据集，然后基于此网络数据集计算城市间的路网距离。
现欲计算一研究区内区域中心城市与其他城市间的路网距离，具体实施过程如下。
2.实施步骤2.1创建网络数据集(1)数据准备所用数据为道路现状矢量数据road.shp和城市点矢量数据city1.shp(中心城市)和city2.shp(其他城市)。
(2)激活网络分析模块单击菜单栏自定义选项，选择扩展模块，勾选网络分析，Customize >Extensions > Network Analyst。
(3)创建数据库在ArcCatalog中，单击右键新建数据库(New>File Geodatabase)。
(4)创建要素数据集选中所创建的地理数据库，单击右键新建要素数据集(New>Feature Dataset)。
(5)导入要素类选中所创建的要素数据集，单击右键导入(Import>Feature Class)道路矢量数据。
(6)创建网络数据集选中所创建的要素数据集，单击右键新建网络数据集(New>Network Dataset)。
注：网络数据集不仅可以创建在地理数据库，还可以创建在shapefile工作空间，shapefile 网络数据集仅支持使用单个边源，而地理数据库网络数据集则支持使用多边源和多交汇点源。
arcgis实现od线方法
arcgis实现od线方法
在ArcGIS 中，OD 线（Origin-Destination line）是根据起点和终点之间的流量生成的一系列连续线段。
下面是一些常用的实现OD 线的方法：
1. 使用Network Analyst 工具：ArcGIS 的Network Analyst 工具可以用来分析网络数据，包括OD 线的生成。
使用Network Analyst 工具，需要将起点和终点数据加载到网络数据集中，然后进行网络分析，生成OD 线。
2. 使用OD 矩阵：ArcGIS 中的OD 矩阵工具可以自动计算每个起点和终点之间的流量，然后根据这些流量生成OD 线。
使用OD 矩阵工具需要加载起点和终点数据，然后计算OD 矩阵并将结果导出。
3. 使用Python 脚本：在ArcGIS 中，可以使用Python 脚本编写生成OD 线的程序。
通过编写Python 脚本，可以自定义OD 线的生成方法，并将生成结果导出。
需要注意的是，生成OD 线需要准备好起点和终点数据，以及网络数据集或OD 矩阵等输入数据。
同时，需要根据具体的数据情况选择合适的生成方法和工具。
arcgis的一些函数
arcgis的一些函数ArcGIS是一套功能强大的地理信息系统（GIS）软件，它提供了许多函数和工具来进行地理空间数据的处理和分析。
下面是一些常用的ArcGIS函数：1.数据读取函数：ArcGIS提供了多种函数来读取不同格式的地理空间数据，如：- `arcpy.ListFeatureClasses(`：用于列出目录中的所有要素类对象。
- `arcpy.MakeFeatureLayer_management(`：用于创建要素图层。
- `arcpy.Describe(`：用于返回指定数据集的有关信息。
2.空间分析函数：- `arcpy.Buffer_analysis(`：用于创建缓冲区，可以根据给定的距离或要素进行缓冲。
- `arcpy.Intersect_analysis(`：用于计算两个或多个要素类的交集。
- `arcpy.Clip_analysis(`：用于剪裁一个要素类，并将结果限制在一个或多个边界要素内。
3.空间查询函数：- `arcpy.SelectLayerByAttribute_management(`：用于根据指定的属性条件选择要素。
- `arcpy.SelectLayerByLocation_management(`：用于根据空间关系选择要素。
- `arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(`：用于将一个要素类复制到新的要素类。
- `arcpy.AddField_management(`：用于向要素类添加字段。
- `arcpy.CalculateField_management(`：用于计算字段的值。
5.地图制作函数：- `arcpy.mapping.MapDocument(`：用于打开一个地图文档。
- `yer(`：用于创建一个新的图层对象。
- `arcpy.mapping.ExportToPDF(`：用于将地图导出为PDF格式。
6.空间网络分析函数：- `arcpy.na.MakeServiceAreaLayer(`：用于创建服务区图层。
ArcGIS实验报告
实验一、使用ArcMap浏览地理数据1.学习本实验预备知识相关材料，结合GIS原理总结ArcGIS Desktop 主要特点。
ArcGIS Desktop有三个功能模块，ArcGatalog、ArcMap、ArcToolbox。
ArcGatalog管理GIS中的空间数据和属性数据，可作为GIS的空间数据库。
ArcMap是显示地图的工具，用于显示地图上的要素和要素之间的关系视图，将底层的地理信息用地图的方式表达，并可以查询，分析，编辑地图信息。
ArcToolbox是空间分析工具，可对地图进行一系列空间分析，从已有地图信息中提取需要的信息。
2.GIS 中两种基本查询的原理是什么？ArcGIS中提供两种查询方法：一是根据位置查询要素属性或通过属性查询要素，地图上的地理要素与属性信息是相互关联的，属性信息存放在空间数据库中，点击地图上某一要素就可根据要素的位置，调用数据库，得到此要素的属性信息，并可以通过点击属性表上的要素，在地图上高亮显示要素；二是查询符合给定条件的要素的位置，用户可限定某些限制条件，然后查询符合该条件的要素的位置。
3.回答如下问题：a)在ArcMap中, 打开Redlands.mxd。
街道名称为“NEW YORK”的是什么类型的道路？Local street（本地街道）Minor street（次要街道）Interstate（州际道路）Major street （主要街道）由上图可知“NEW YORK”为Local Street类型的街道b)在ArcMap中, 打开Redlands.mxd。
在Railroads图层中有多少条铁路线？由Railroads属性表可知，Railroads图层”NAME”字段中显示，铁路有SP RAILROAD和AT AND SF RAILROAD以及一条未命名的铁路，共3条铁路。
实验二、空间数据库管理及属性编辑1.阐述基本原理和概念要素类：要素类是具有相同集合类型和属性的要素的集合，即同类空间要素的集合。
arcgis解决交通问题案例
arcgis解决交通问题案例ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，可用于解决各种交通问题。
以下是一个详细具体的案例，说明如何使用ArcGIS 解决交通问题：案例：某城市存在严重的交通拥堵问题，政府和交通管理部门希望通过GIS技术来分析和解决这个问题。
步骤如下：1.数据收集：首先，收集相关的交通数据，包括道路网络图、交通流量数据、交通事故数据、人口分布数据等。
这些数据可以从政府部门、公共机构或商业公司获取。
2.数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、格式转换、坐标系统统一等。
这些工作可以使用ArcGIS的转换工具来完成。
3.建立GIS数据库：将预处理后的数据导入到ArcGIS中，建立GIS数据库。
在数据库中，可以对数据进行组织、查询和分析。
4.交通网络分析：使用ArcGIS的交通网络分析工具，对城市道路网络进行建模和分析。
可以计算出不同路段的通行时间、流量等指标，以及分析交通瓶颈和拥堵区域。
5.路径规划：基于交通网络模型，可以进行路径规划分析。
例如，可以为出行者提供最优路径选择，或者为物流配送提供高效运输路线。
6.交通需求预测：结合历史数据和未来发展计划，使用ArcGIS的预测分析工具，预测未来交通需求和趋势。
这有助于制定合理的交通规划和政策。
7.可视化展示：使用ArcGIS的可视化功能，将分析结果以地图、图表等形式展示出来。
这有助于决策者直观地了解交通问题及其解决方案。
8.决策支持：基于分析结果和预测数据，为政府和交通管理部门提供决策支持。
例如，提出改善交通状况的建议措施、制定交通规划和政策等。
通过以上步骤，ArcGIS可以有效地帮助解决城市交通问题。
在实际应用中，还需要结合其他技术和方法，如遥感技术、大数据分析等，以提高分析的准确性和决策的科学性。
arcgis消除的高级用法
arcgis消除的高级用法ArcGIS是一个强大的地理信息系统软件，被广泛应用于各个领域，如城市规划、环境保护、资源管理等。
除了基本的地图绘制和数据分析功能外，ArcGIS还提供许多高级用法，可以更加方便、高效地进行地理信息的处理和可视化。
本文将介绍ArcGIS的几个高级用法，帮助读者更好地利用这个软件。
首先，ArcGIS提供了强大的三维空间分析功能。
它可以将平面地图转换为立体地图，将二维数据转为三维数据，以帮助我们更好地理解地理现象。
例如，在城市规划中，可以使用ArcGIS进行三维模拟，将建筑、道路、绿化等元素以立体形式展示，以便评估规划设计的效果。
此外，还可以进行三维路径分析，计算最佳路径、可视域等，为交通规划和视觉分析提供支持。
其次，ArcGIS还可以进行遥感影像处理。
遥感影像是从航空器、卫星等高空平台获取的地球表面图像，可以用来分析土地利用、资源分布等。
ArcGIS提供了一系列的遥感影像分析工具，如影像分类、变化检测、图像配准等。
通过这些工具，可以对大量的遥感影像进行处理和分析，解决土地利用、环境保护等问题。
另外，ArcGIS还支持空间统计分析。
空间统计分析是指分析地理现象之间的关系和规律，例如城市人口分布与公共设施的关系、环境污染与地理要素的关系等。
ArcGIS提供了丰富的空间分析方法和工具，如空间插值、空间聚类分析、空间权重矩阵等。
借助这些工具，可以更好地理解各类地理现象之间的关系，并辅助决策制定和规划。
此外，ArcGIS还提供了网络分析功能。
网络分析是指在网络数据模型上进行的各类分析，如路径规划、最短路径查找、服务区分析等。
在城市规划和交通管理中，网络分析可以帮助我们评估不同交通方案的效果，确定最佳路径规划，优化公共交通线路等。
ArcGIS的网络分析工具集成了强大的算法和模型，能够处理复杂的网络分析问题。
最后，ArcGIS还支持地图制图和可视化。
通过ArcGIS可以创建各种类型的地图，包括栅格地图、矢量地图、专题地图等。
基于GIS网络分析的公园绿地的可达性研究——以广州市花都区为例
70%, and the service level of park in the area needs to be improved.
关键词院城市公园；网络分析；引力模型；可达性；花都区
Key words: city park；network analysis；gravitational model；accessibility；Huadu area
摘要院为了有效地解决传统网络分析法在可达性分布上失真的问题，本文从公园绿地可达性角度出发，运用地理信息系统软件， 在传统网络分析的基础上融入引力评价模型，得出广州市花都区公园绿地在步行整体可达性水平上表现出的空间分布现状与特征。
通过对研究区公园绿地可达性的分析，得出以下结论：淤三级城市绿地在绿地面积、服务人口数和距离其他镇（街）的距离上具有一定 的优势，可以为周围的居民提供更多的公共服务。这些公园大部分集聚于新华街道、花城街道和秀全街道。于花都区城市公园绿地总 体可达性分布不均匀，主要呈现为从由中心区而外的逐渐降低的放射状空间分布格局。具体表现为新华街道、秀全街道、花城街道和
1 数据与方法 1.1 研究区概况 广州市花都区位于广东省中南部，珠江三角洲的北 端，位于广州市北部，距广州市中心城区 22km，东连广州 市从化区，南靠广州市白云区，西邻佛山市三水区，西南连 佛山市南海区，北接清远市清城区，属珠江流域广花平原 一部分，地势由东北向西南倾斜，东西最长 52.5 公里，南 北最宽 28 公里，是广州市的工业发展区和重要交通枢纽。 2016 年，花都区下辖新华、花城、新雅、秀全 4 个街道办事 处和花东、花山、梯面、狮岭、赤坭、炭步 6 个镇，总人口 945053 人，全区面积 970.04 km2，有近 200 km2 的山地，湖 泊、水库，素有“省城之屏障，南北粤之咽喉”之称，境内山 清水秀、空气清新、景色宜人，有着“三山一水六平原”的优 美自然地貌。 1.2 数据来源 研究采用的数据主要包括广州市花都区行政区划图、 广州市花都区各街道人口数据、广州市花都区现有公园位 置及面积数据、广州市花都区道路交通网数据。 2 研究方法 网络分析（network analysis）是对地理网络、城市基础 设施网络进行模型化，其理论基础是图论和运筹学，主要 用于资源的最佳分配、最短路径的寻找等一个基本的网络 主 要 包 括 中 心（centers、链 Minks）、节 点（nodes）和 阻 力 （impedance）。本文以公园绿地的真实可进入点作为中心， 认为到达公园绿地入口即为进入公园绿地（为方便操作和 计算，对于开敞公园绿地，若边界 AB 均可进入，但从 AB 间任何点进入公园绿地均需经过 A 或 B，则 AB 间所有可 进入点以 A 和 B 代表），因此，每个公园绿地为多个中心 的集合，分别计算每个中心的服务区并将其合并作为该公 园绿地的服务面积。链为道路网络，将道路抽象为线建立 拓扑并构建城市道路网络数据集；节点为道路的交点；阻 力为在道路上行进所花费的时间[12]。 2.1 空间数据集构建 通过查询统计年鉴，我们获取了广州市花都区 10 个 街道的常住人口数据，将其输入 GIS 与广州市花都区街道 行政区划图进行数据连接，获得了广州市花都区不同街道 的人口密度区行政区划图的基础 之上，获得了广州市花都区城市公园绿地的名称、位置、面 积信息。本文所获取的广州市花都区交通数据集包括一级 道路、二级道路、三级道路，因本研究主要针对城市居民的 步行可达性进行分析，故排除了铁路及高速路交通网络对 可达性指标的影响。将上述街道划分、城市公园绿地的数 据和广州市花都区交通网络数据统一输入 ArcGIS 软件， 经过空间校正统一坐标系后，通过网络分析模块构建网络 数据集。同时通过空间分析功能，获得各个城市公园绿地 斑块和街道的几何中心及其对应道路数据。 按照文献的研究成果，本研究在引力评价模型的基础 上，根据服务人口比和服务面积比的概念[3]，使用了城市公
GIS-网络分析具体应用实例
动态查询效果图
Geographical Information Systems
5. 结论
通过学习物流配送路径规划的相关理论，然后把理论结合到实 际上，利用ArcGIS软件对中国邮政配送路径进行规划，从效果图以 及路径导航表可以看到，效果是比较好的。但是，在实验过程中， 有很多问题也应运而生。由于，本次实验是没有考虑到道路的实际 情况的，很多都只是理论值，毕竟行车速度不可能这么准确的限制 在某个速度，同时，路况的不同也会影响配送时间，例如遇上塞车 的情况等，而且分析的数据都是静态的，非动态的。因此，这次实 验只是在尽量的模拟实际情况下进行的，要把GIS真正的运用到物流 配送路径规划当中，实际上还存在很多问题。现实中的物流配送路 径规划不但要考虑到交通状况，而且还要考虑道路成本，即每公里 耗油量以及路费。所以，要把GIS真正的运用到物流配送路径规划上， 还要物流企业和政府添加必要的硬件设备，例如路况动态检测器， 还有基于GIS物流配送路径规划辅助系统的开发，最重要的是物流企 业和政府对此事的重视，这样，才能更快的促成GIS与物流配送业的 结合！
1点对点规划中国邮政到新学生活动中心路径规划表步骤路线规划总路程m总时间minutes沿着华南农业大学校道走300米往左拐沿着华南农业大学校道走200米往右拐到达目的地900chenligeographicalinformationsystems中国邮政到新学活路径规划图chenligeographicalinformationsystems中国邮政到华南理工大学图书馆路径规划图chenligeographicalinformationsystems中国邮政到华南农业大学跃进北区路径规划图chenligeographicalinformationsystems2一点对多点规划前面分别对中国邮政到华南农业大学跃进北区华南理工大学图书馆华南农业大学新学生活动中心和龙口西路润华大厦四个点进行逐点配送的路线规划
旅游景点arcgis分析
旅游景点arcgis分析
使用ArcGIS进行旅游景点分析可以帮助我们进行空间分析和
决策支持。
以下是几种常见的旅游景点分析方法：
1. 热力图分析：通过使用ArcGIS的插件或工具，可以将旅游
景点的数量或人流量数据可视化成热力图。
这样可以直观地显示出景点的热门程度和密度，有助于游客选择和规划旅游路线。
2. 缓冲区分析：通过在旅游景点周围创建缓冲区，可以评估景点周边的环境特征和服务设施，例如餐馆、酒店和公共交通等。
这可以帮助旅行者选择合适的住宿地点和交通方式。
3. 距离分析：使用ArcGIS的网络分析工具可以计算旅游景点
之间的最短路径和行驶时间，并提供导航建议。
这对于规划自驾游或者步行旅行路线非常有帮助。
4. 空间插值分析：通过使用ArcGIS的空间插值工具，可以根
据已有的旅游景点数据，推导出未知地区的景点分布情况。
这对于开展市场研究和旅游规划非常有价值。
5. 空间统计分析：使用ArcGIS的空间统计工具，可以分析旅
游景点周围的人口密度、收入水平和消费水平等数据，从而确定目标客户群体和市场规模。
总而言之，ArcGIS借助其强大的空间分析和可视化功能，可
以协助我们对旅游景点进行全面的空间分析，帮助决策者制定更有效的旅游规划和市场营销策略。
Network Analyst教程
河北省地震局ArcGIS培训手册ESRI中国（北京）有限公司2009年1月9日ArcGIS 网络分析教程练习1：创建一个基于Shape File的网络数据集 (3)练习2：创建一个Geodatabase的网络数据集 (7)练习3：创建一个多模型的网络数据集 (13)练习4：使用网络数据查找最佳路径 (19)练习5：查找最近的消防站 (24)练习6：计算服务区，创建OD成本矩阵 (29)练习1：创建一个基于Shape File的网络数据集在这个练习中，你将学习从一个简单的线要素中创建一个简单的基于Shapefile的网络数据集。
创建一个网络数据集1、启动ArcCatalog。
2、指向C:\arcgis\ArcTutor\Network_Analyst文件夹。
3、单击Exercise1目录显示内容。
4、如果网络分析扩展不可用，可以点击工具菜单，点击“Extensions”，选中网络分析，关闭窗口5、右击”Streets”shape文件，选择“新建Network Dataset”。
这个shape文件包含了SanFrancisco地区的街道数据。
6、默认情况下，网络数据集的名称为Streets_ND。
Network Connectivity定义了参与网络要素的相互连接性。
网络数据集的默认连接是把所有资源放在一个连接组中，指定所有边资源终点的连接性。
一个基于shape文件的网络只有一个边资源，因此没有必要创建多个连接组。
当然了，我们也希望使用终点连接性来进行街道建模。
（查看这个模型，可以点击Connectivity按钮）7、接受默认连接，点击下一步。
以前版本的ArcView和ArcINfo支持使用elevation字段进行建立连接性。
Shape或coverage 的每个要素将被指定两个Z-elevation值，分别为每个endpoint。
如果一条线的endpoint有一样的Z高程值，连接性就建立起来。
如果值不一样，他们就不能连接。
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ArcGIS网络分析1：Network Data Model and Routing此应用程序显示了网络数据模型的高层次概述，并执行一些选择路径。
勾选sidewalks、local Roads、Major Roads，这说明了我们可以在网络数据集里选择不同的旅行方式。
打开One Way Streets的书签，勾选One Way Streets和One Way – AM Rush Hour，此时注意到，左边区域显示为浅红色，在早高峰期间，第十七街往南边的市中心方向，由双行道变为单行道。
我们能够针对一天的不同时期的变化使用网络数据集在街道方向建模。
注意在左边的其他浅红色区域，显示为双向的。
同样地，勾选One Way – PM Rush Hour，注意到左边浅红色区域包括了单程的线路，第十五街在晚高峰往北远离市中心的线路变成了一个单向通行。
点击Scan按钮。
就可以看到K街的转向规则。
K街有一个包括两车道的中心路段，还有两条小路通向南边和北边。
打开turns书签，在这组的右侧转弯处，一个禁止从东单车道左转，另一个禁止西行单行道左转，其他的限制转弯使车流在K街掉头。
勾选Restricted Turns-Rush Hour，这些都是只有在高峰时段禁止的转弯，不仅是网络数据集能够模拟复杂的转弯，他也可以模拟在一天中的某些时间受到限制的转弯。
打开The Mall书签，勾选Metro Lines，我们可以创建地铁线路。
勾选stops，显示两个红色五角星的站点，这两个是我们经常光顾的地方，我们希望找到美国农业部到国家地理学会的最短路径。
因为它是由南往北方向的单行道。
接下来查看一下，用走路的方式从USDA到the National Geographic Society的最短路径是什么。
在网络分析窗口下选择Walking Route，然后点击求解，得到黄色最短步行路径。
下面看看从USDA开车到NGS哪条是最佳路线。
在网络分析窗口，下拉列表选择“早上忙时驾驶路线”然后点击“解决”。
最优路径便会以深蓝色呈现在图上：添加一个障碍在蓝色路线上，重新“解决”接下来看看路人能选择的最快的路线。
这表示需要步行和公共交通相结合。
在网络分析窗口，下拉列表选择第地铁路线然后“解决”，上图中的红线便是最佳路线。
2配送路径此应用程序可以做书库到书店的递送路径和时间窗。
在目录中以及建立了三层配送路径，每层略有不同，但都设置为汽车非高峰期配送。
1）.打开网络分析下的Delivery Route，激活Delivery Route。
仓库和书店已经加载为站点，点击求解，双击routes下面的warehouse，看到Total_Minutes time of 87.5 minutes，发现这条配送路线是非常低效的。
打开配送路径的属性，在分析设置下勾选重新排序停靠点以查找最佳路径。
确定后点击求解，再双击routes下面的warehouse，发现Total_Minutes time变成了47.9minutes，优化了近40分钟。
2）.选择网络分析下的Delivery Route with Unload Time并激活，书库和书店已经被加载为站点，书库是配送路径的起点和终点。
这个图层的站点已经加载了一个30分钟的停止时间或者卸货时间，这个值是站点加载进网络图层里，并不存储在数据里。
点击求解，看到Total_Minutes time为417.5 minutes，打开Delivery Route with Unload Time属性表，看到有时间开始和结束窗口，这些时间是书库到书店交货的时间范围。
双击打开Delivery Route with Unload Time的属性，在分析设置下勾选重新排序停靠点以查找最佳路径。
确定后点击求解，再双击routes下面的warehouse，Total_Minutes time变成了377.9 minutes，也是优化了近40分钟。
接下来研究配送路径真正花费的时间是多少，包括行车时间，装货卸货时间。
3）选择网络分析下的Delivery Route with Time Windows并激活，双击stops下面的任意一个书店，看到Attr_Minute 的时间是30minutes，它表示的是书店在网络里面停止或者装货和卸货的时间。
接着打开Delivery Route with Time Windows下面stops的属性表，对比TimeWindowStart 和TimeWindowEnd 与ArriveTime 和Depart Time fields，发现Olsson’s stores的记录并不在时间窗口内，所以，这其中有一个时间冲突。
在地图上显示为红色，接下来要解决这个冲突。
双击打开Delivery Route with TimeWindows的属性，在分析设置下勾选重新排序停靠点以查找最佳路径，确定后点击求解，可以看到红色显示的站点消失，把优化前后的信息作对比。
优化前，Total_Minutes为620.2minutes，有9 10 11三个时间冲突优化后，Total_Minutes为516.7minutes，优化了近100minutes，时间冲突解决。
4）在Network Analyst窗口中，展开routes，打开warehouse的属性，注意开始的时间和路线结束时间和总等待时间和总时间。
这条路线开始于上午08点，结束于下午4时36分。
这需要407分钟的驾驶和卸载时间（包括每个站30分钟的停止和卸货）。
但也有110分钟的等待时间。
举例来说，如果他定于中午和下午2点之间的传递，但他出现在上午11:30，他正在等待前30分钟，他也可以运送书籍。
接下来尝试用创造新的时间窗口进行优化的路线，以节省时间。
打开stops的属性表字段Cumul_Minutes，里面的数值可以用来计算新的时间窗，优化配送行驶路径。
点击DC Applications下面的Calculate New Time Windows按钮，基于Cumul_Minutes计算新时间窗口，它允许45分钟的提前缓冲和1个小时的延迟缓冲。
再查看属性表，TimeWindowStart 和TimeWindow End 发生变化，书库的第一条和最后一条记录未发生变化。
5）打开stops的属性表，对sequence进行升序排序，选择2-11，然后计算TimeWindowStart字段，加载CalcTimeWindow_StartTime.cal确定。
用同样的方法计算TimeWindow End结果：保持以上步骤，点击求解，双击书库，发现开始时间还是8点，但是结束时间变为下午2:17，通过优化路径和计算新的时间窗口，节省了2个小时19分钟。
现在开车的配送时间为377分钟，通过优化站点节省了29分钟，其大部分是节省的等待时间，相比之前110分钟的初始等待时间，现在的总的等待时间为0了。
新的时间窗更加精确，因为司机不会早早的出现而产生不必要的等待时间。
3查找最近设施此数据包含两个最近设施分析数据，查找离事故现场的最近医院和查找距离华盛顿会议中心最近的星巴克。
1）查找离事故现场的最近医院点击incidents，在公园里添加一个incidents点击求解，三条线路成红色显示在routes下双击每一个路径，进行对比，发现第一条路用时最少。
2）查找距离华盛顿会议中心最近的星巴克打开书签下的start coffee，在网络分析下点击选择Closest Fac.-Starbucks to Conv. Center，在内容窗口取消Closest Fac.-Incident to Hospitals的勾选，点击incidents，在地图上的Washington Convention Center添加一个incidents。
点击求解，同样地出现四条不同的路径，也是第一条路径最短。
4Senior Citizen Accessibility – Service Area此应用有长版和短版本两个部分。
长版表示医疗设施对老年人的可达性和不可达性。
它是利用重力模型，来计算每个事件的位置远近，（老年人聚集组分数）基于距离的每个医院设施。
短版则表示所有的医院距老人6分钟车程内的个数。
1）勾选hospitals和seniors，显示医院和所有老人所在的位置。
勾选density of seniors，显示老年人的分布密度，勾选Seniors Aggregated to Block Group，显示每个组块的老年人口数。
以上显示的方法虽然不同，但是使用的数据是一样的。
勾选Geographic Distribution Ellipses，会显示两个椭圆和一个点。
两个椭圆是用ArcToolbox的空间统计工具>度量地理分布>方向分布（标准差椭圆）所创建，内外椭圆分别是两个标准差。
平均中心是使用ArcToolbox的空间统计工具>度量地理分布>平均中心工具创建的。
在X处表示老年人集中的地理中心。
勾选Inaccessibility: Srs to Med. Fac，显示大小不一的点，这些点是根据老年人口的分布，用重力模型的方式加权得出的，代表老年人到医院的交通便捷度和医疗设施获取难易度。
2）勾选hospitals和Service Areas - 6 min，显示了了各个医院6分钟车程内定服务范围，值得注意的是，东南部缺少大型医院。
选择identify，点击任意一个多边形将显示此医院服务的老年人数量。
勾选Service Area New Medical Facility，点击Create Network Location，在图上的东南部创建一个医院，点击求解，发现图层自动计算了新增加医院所服务的范围。
这表明，网络图层像其他图层一样是可以修改的，任意添加一个字段，会自动修改其服务范围。
5安珀警报案例此案例是假设一个不明身份的成年人30分钟前从学校抱走一个小孩，那么，在30分钟内，此人在晚高峰开车、步行或是乘坐交通工具会走多远？此案例也表示，使用ArcObjects来创建一个可选择的场景，并定制应用程序设置该场景的正确的阻抗和限制。
方案一：在方案（scenario）列表中选中第一项（开车，在晚上繁忙时段），在“最后看见位置”中选择“Jefferson学校”，点击“服务区解决方案分析”（solve service area analysis），便可计算拐走孩子额成年人可达区域的范围。
方案二：选择“步行和公共交通方式”计算成年人的可达范围。
6消防站是服务范围此应用可以计算出各个消防站对其服务范围的有害物质的反应能力。
设置站点为“Fire Station-HazMat”，阻抗为“分钟”，约束设置为“只能驾车”。