中国陆地蒸散发数据处理与空间建模教程

本文主要介绍了如何处理中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2017）并进行空间分析建模，重点涉及数据的格式转换、计算求和以及重采样等步骤，同时也提及了所需的数据源、软件工具以及具体的处理流程。 在数据处理方面，首先，我们需要中国陆地实际蒸散发数据集，这是一个基于多种气象参数（如辐射、温度、湿度等）计算得到的NetCDF格式文件，时间跨度为36年。为了在ArcGIS Pro或ArcMap中进一步操作，需要将数据从NetCDF格式转换为更常见的TIFF格式。这可以通过使用专门的工具，如NetCDF_time_slice_export，将原始的Ea_1982_2017_CR.nc文件分割成逐月的TIFF图像，生成432个月份的独立文件。 接下来，对这些逐月的TIFF数据进行年度总和计算，以获取每年的蒸散发总量。这通常涉及到批量处理，可能使用到ArcGIS的模型构建器（ModelBuilder）来自动化这个过程。在ModelBuilder中，可以设置循环结构，依次读取每个月的TIFF文件，执行加法运算，然后将结果保存为新的TIFF文件。为了确保数据的可比性，可能还需要将年度总和后的图像重采样至1km的空间分辨率，以统一空间尺度。 在空间分析建模的学习部分，ArcGIS Pro和ArcMap是两个关键的软件工具。ArcGIS Pro是Esri公司推出的新一代地理信息系统，而ArcMap是其传统版本，两者都能支持复杂的空间分析和建模。在模型构建器中，用户可以构建一系列处理步骤，形成一个自定义的工作流，用于自动化复杂的地理处理任务。对于蒸散发数据，可能需要进行裁剪操作，只保留陕北县级行政区的数据，这可以通过“裁剪”工具实现，以减小分析的范围和提高效率。 在空间分析建模中，可能涉及到的分析包括空间统计、趋势分析、空间插值和空间关联等。例如，可以分析蒸散发量的时间变化趋势，探索与气候变量的关系，或者在空间上寻找高蒸发区和低蒸发区的分布模式。此外，模型构建器还可以帮助整合其他数据源，如气候数据、地形数据等，进行多因素的综合分析。 这个过程涵盖了数据预处理、地理处理和空间建模的关键步骤，对于理解和研究长时间尺度的水循环和气候变化具有重要意义。通过有效的数据管理和分析，我们可以深入理解蒸散发对环境和气候的影响，为水资源管理和环境研究提供科学依据。