arcgis计算蒸散发

### 使用ArcGIS进行蒸散发（ET）计算的方法

在ArcGIS中执行蒸散发（ET）计算涉及多个步骤，通常依赖于特定模型或算法来估算不同时间段内的蒸散发量。虽然ArcGIS本身并不内置专门用于直接计算ET的功能模块，但可以通过集成外部数据源和利用地理信息系统(GIS)的空间分析能力实现这一目标。

#### 准备工作
为了准备必要的输入数据集，在ArcGIS环境中需完成如下操作：

- 创建并打开一个新的地图文档[^1]。
- 加载所需的遥感影像和其他辅助数据层，如气象站观测记录、土地覆盖分类图等。
- 定义适当的数据框坐标系统以确保所有参与运算的数据具有相同的投影参考框架。

#### 获取所需数据
对于基于卫星遥感的ET估算，MODIS系列传感器提供的全球尺度产品是一个重要资源。特别是针对高精度需求的应用场景，《京津唐地区城市扩张对地表蒸散发的影响》一文中提到的研究方法可以作为指导原则之一[^2]。此外，Penman-Monteith-Leuning (PML_V2) 蒸散量产品提供了高质量的时间序列ET数据及其组成部分，适用于更广泛的区域研究[^4]。

#### 实施具体计算流程
一种常见的做法是在ArcGIS平台内调用Python脚本来运行预设好的ET计算模型。下面给出了一段简化版代码片段展示如何读取栅格文件以及应用简单的线性回归方程模拟ET值的变化趋势：

import arcpy
from arcpy.sa import *

# 设置工作空间路径
arcpy.env.workspace = "D:/ET_data"

# 输入LST, NDVI等因子栅格图像名称列表
input_rasters = ["lst_2023.tif", "ndvi_2023.tif"]

# 输出预测ET结果存储位置及文件名
output_et = "et_estimated_2023.tif"

# 执行多元线性回归建模得到最终ET估计值
outRaster = MultipleOutputRegression(input_rasters, output_et)

# 将生成的结果保存到指定目录下
outRaster.save(output_et)

请注意上述示例仅为示意性质，并未体现完整的物理机制描述；实际项目实施过程中应当依据选定的具体理论基础构建更为严谨合理的数学表达式来进行ET量化评估。