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ArcGIS物种适宜区分析
实验目的:ArcGIS叠加分析是最常见且最容易混淆的基础操作,灵活运用ArcGIS栅格叠加分析对于今后GIS的学习必将受益良多。本章节就以某物种A的种植适宜区为例,向大家详细介绍GIS的空间叠加分析。
实验数据:
1.气象数据(中国气象数据中心)
2.DEM(地理空间数据云网站)
3.土壤数据(中国科学院资源环境科学与数据中心)
实验步骤:
某物种A在满足以下环境条件时生长最好,试问该物种A的最佳种植适宜区?以安顺市平坝区为例。
(1)温度——年均气温(最适温度14.2—14.8℃)
(2)湿度——年均湿度(最适湿度80.75-81.20%)
(3)坡度——<20°
(4)海拔——<1300m
一、插值分析
利用气象网站获取的安顺市平坝区气象站及周边气象站点数据(图1)利用ArcGIS克里金插值法,生成平坝区温度和湿度空间分布图(图2)。
图1 气象站点数据示意图
图1 平坝区温度空间分布图
图2 平坝区湿度空间分布图
注*:在使用克里金插值法时,需要将数据的字段属性改为双精度。建议气象站点的数据比研究区范围大,使得插值法获取的字段属性更合理。
二、坡度提取
利用空间分析中表面分析工具,基于DEM提取坡度(图3)。
图3 平坝区坡度图
三、重分类
依据题意,利用重分类工具分别将温度和湿度(图4)、坡度(图5)和海拔分为2级(图6)。这里需要注意一些小细节,重分类Value值的设置。
图4 温度和湿度分级参数示意图
图5 坡度分级参数示意图
图6 海拔分级参数示意图
四、叠加分析
通过上述基础数据的整理和处理,将处理后所得的数据通过ArcGIS地图代数中的栅格计算器通过加权叠加得到(图7)。
图7 加权叠加示意图
依据题意和重分类之后数据的字段属性可知,最终所需的最佳适宜区即为“温度分级、湿度分级、海拔分级和坡度分级”图层中Value=2所有栅格,经过加权叠加后Value=8即为最佳适宜区(图8)。笔者对此的理解就是无论温度、海拔,重分类后满足题意的图斑就是Value=2的所有栅格,通过栅格计算器叠加后,仅有2+2+2+2=8,也就是满足题意4个条件该物种的最佳适宜区。
图8 最佳适宜区空间分布图
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