Карта основных данных по климату

Сначала вы импортируете, настроите символы и исследуете базисные (исторические) климатические данные в ArcGIS Pro. Базисные климатические данные очень важны, так как проекции климатов будущего представляются как отличия от базисных климатических условий. В процессе построения карт, диаграмм, и исследования данных вы также изучите ключевые концепции и терминологию, связанную с климатом и климатическими данными.

Создание проекта

Сначала вы загрузите климатические данные. Затем вы создадите новый проект в ArcGIS Pro.

  1. Скачайте сжатую папку с климатическими данными.
  2. Найдите загруженный файл у себя на компьютере и распакуйте в местоположение, где эти данные будет просто найти, например в папку Документы.
  3. Откройте папку climate-data.

    Эта папка содержит три подпапки. Папки mediterranean-precipitation-rasters и mediterranean-rcp-85 содержат данные по количеству осадков, которые вы будете использовать в уроке далее. Папка mme-netcdfs содержит необработанные климатические данные в формате файлов NetCDF. Формат NetCDF– один из самых распространенных для архивирования и распределения климатических данных, а MME предназначен для сборки сложных моделей.

  4. Откройте папку mme-netcdfs.

    У файлов внутри этой папки длинные непонятные имена. Некоторые начинаются со слова baseline, а другие – с cmip5. Вы создадите проект ArcGIS Pro, чтобы подготовить карту и исследовать базовые климатические данные.

    Примечание:

    Более подробно о климатических данных можно прочитать в разделе термины, концепции и обычные структуры.

  5. Запустите ArcGIS Pro. Если будет предложено, войдите под лицензированной учетной записью организации ArcGIS.
    Примечание:

    Если у вас нет доступа к ArcGIS Pro или учетной записи организации ArcGIS, см. варианты доступа к программному обеспечению.

    Когда вы открываете ArcGIS Pro, вам предоставляется возможность создать новый проект или открыть существующий. Если вы уже создавали проект, вы увидите список последних проектов.

  6. В разделе Новый щелкните шаблон Карта.
  7. В окне Создать новый проект в качестве Имени введите World Climate Data Explorer. В опции Местоположение найдите и выберите свою папку climate-data.
  8. Отключите опцию Создать новую папку для этого проекта и щелкните OK.

    Новый проект создается в папке climate-data.

    Откроется проект и отобразится карта по умолчанию. Вам надо будет создать вторую карту для отображения данных климатических проекций, поэтому данную карту надо переименовать для ясности.

  9. На панели Содержание дважды щелкните Map.

    Карта на панели Содержание

    Откроется окно Свойства карты.

  10. На вкладке Общие в качестве Имени введите Baseline.

    Имя Карты

  11. Нажмите OK.
  12. На панели инструментов быстрого доступа нажмите кнопку Сохранить.

    Кнопка Сохранить

    Подсказка:

    Почаще сохраняйте свой проект.

Создание слоя из данных NetCDF

Далее вы создадите растровый слой климатических данных, показывающий среднегодовые температуры. Конкретно, данные будут представлять средние исторический значения за 1986–2005 гг. Этот базисный набор данных, а также прочие используемые данные, включают наблюдавшиеся и смоделированные данные, из которых генерируется всеобъемлющая запись по климату.

Скачанные вами климатически данные используют формат файла NetCDF. Для конвертации этого типа файлов в растровый слой вы используете инструмент геообработки.

Более подробно о файлах NetCDF вы можете прочитать в документации.

  1. Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните кнопку Инструменты.

    Кнопка Инструменты в группе Геообработка на вкладке Анализ

    Откроется панель Геообработка.

  2. В окне поиска на панели Геообработка введите NetCDF. В списке результатов щелкните Создать растровый слой NetCDF.

    Поиск NetCDF

  3. На панели Создать растровый слой NetCDF в опции Входной файл netCDF щелкните кнопку Обзор и укажите папку mme-netcdfs, выберите baseline_tas_annual_mean_1986_2005.nc, а затем нажмите OK.

    У данных NetCDF множество переменных, вам нужны именно данные со среднегодовыми температурами – mean annual temperature.

  4. В опции Переменная выберите climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means.

    Эта переменная содержит базисные значения среднегодовых температур. Единицы измерения – градусы Цельсия (°C). В имени файла и переменной tas означает температуру в 2 метрах выше поверхности, то есть ту температуру, которую чувствует человек. Температуру на или близ земной поверхности моделировать гораздо сложнее, так как надо учитывать разнообразные типы поверхностей.

    Параметры X Измерение и Y Измерение автоматически устанавливаются на longitude (долготу) и latitude (широту), соответственно. Оставьте эти параметры без изменений.

  5. В опции Выходной растровый слой введите Temperature - Mean Annual Baseline. Оставьте все другие параметры без изменений.

    Параметры инструмента Создать растровый слой NetCDF

  6. Щелкните Запустить.

    Инструмент добавит новый слой на карту. Этот слой показывает среднегодовые температуры по всему миру.

    Выходные данные инструмента Создать растровый слой NetCDF

    Ячейки этого растрового слоя размером 1 градус по широте и долготе, то есть площадью приблизительно 4900 квадратных миль (12346 кв. км) возле экватора. В направлении с севера на юг длина ячеек всегда равна 70 милям, а в направлении с востока на запад их длина уменьшается при удалении от экватора.

    На панели Содержание легенда для слоя отображает, что максимальное значение температуры - 30,35 градуса по Цельсию (или 86,63 градуса по Фаренгейту), а минимальное значение -56,3 градуса по Цельсию (или -69,34 градуса по Фаренгейту).

Присвоение символов слою

Символы слоя по умолчанию используют цветовую шкалу с полным спектром цветов. Изменения цвета на картах обычно подразумевают изменение значения. Чтобы показать изменения в величине для одного и того же типа информации, лучшим вариантом является изменение яркости и интенсивности. Вы установите символы слоя при помощи цветовой шкалы, которая более интуитивно понятна при визуализации данных о температуре.

Также вы настроите легенду, чтобы включить единицы измерения температуры.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой слой Temperature - Mean Annual Baseline и выберите Символы.

    Появится панель Символы. Параметр Основные символы по умолчанию установлен на Растяжку. Растяжка применяет цветовую шкалу с 255 значениями через равный интервал по всему диапазону значений растрового слоя. Вам не надо изменять тип символов, только используемые цвета.

    Оранжево-красная цветовая схема рекомендуется как самая интуитивно понятная при визуализации температурных данных.[1]

  2. В опции Цветовая схема откройте ниспадающее меню и отметьте Показать все и Показать названия. Выберите цветовую схему Оранжево-Красный (плавный переход).

    Цветовая схема Оранжево-Красный (плавный переход)

    Символы автоматически применятся к карте. Однако тип растяжки определяется стандартными отклонениями, а не минимальным и максимальным значениями. Кроме того, низкие температуры показаны самым темным цветом, поэтому цветовую схему надо перевернуть наоборот.

    Примечание:

    Если появится подтверждение, щелкните Да.

  3. Установите Тип растяжки на Минимум – Максимум.

    Параметр Тип растяжки

  4. На панели содержания щелкните правой кнопкой цветовую схему слоя Temperature - Mean Annual Baseline и щелкните кнопку Обратить цветовую схему.

    Кнопка Обратить цветовую схему

  5. Щелкните пустую область на панели, чтобы применить изменение.

    Базисная карта климатических данных с символами

    Далее вы добавите единицы измерения в легенду слоя.

  6. На панели Символы на вкладке Тип статистики выберите DRA.
  7. На панели Символы для опции Подпись округлите значение до десятой и добавьте C после каждого значения.

    Подписи к легенде растрового слоя

Добавление базовых данных по континентам

На карте смутно проступают континенты, но более четкие границы будут полезной справочной информацией. Вы добавите слой континентов из ArcGIS Living Atlas of the World, совокупности курируемой качественной географической информации, доступной в ArcGIS Online.

  1. На вкладке Карта в группе Слой щелкните кнопку Добавить данные.

    Кнопка Добавить данные

  2. В окне Добавить данные в разделе Портал щелкните Living Atlas.

    Опция Living Atlas

  3. В окне Поиск введите World Continents и нажмите клавишу Enter. В списке результатов поиска щёлкните векторный слой World Continents, принадлежащий esri или esri_dm.

    Добавьте континенты из Living Atlas.

  4. Нажмите OK.

    Слой будет добавлен на карту. У континентов сплошной символ заливки, который перекрывает данные о температуре, поэтому вы измените символ, чтобы убрать заливку.

  5. На панели Содержание щелкните символ слоя World_Continents.
  6. Если надо, на панели Символы щелкните Галерея. В списке символов выберите символ Черный контур (1 тчк).

    Символ Черный контур (1 тчк)

    Подсказка:

    Вы можете посмотреть полное имя символа в галерее, наведя на него курсор.

    Символ применится.

    Карта с континентами

Исследование значений ячеек в небольшом регионе

К вашему слою базисных среднегодовых температур применены подходящие символы, а на карту добавлены подходящие базовые данные. Далее надо исследовать значения температур. Вы начнете с просмотра ячеек в окрестностях Красного моря, чтобы узнать, как географический контекст может обеспечить более глубокое понимание климатических различий между регионами.

  1. Приблизьте карту к Красному морю; оно находится между северо-востоком Африки и Аравийским полуостровом.

    Окрестности Красного моря

    Красное море представляет собой узкую полоску, переходящую в Аденский залив и Индийский океан. На северо-западе прорыт Суэцкий канал, через который можно попасть в Средиземное море. Вы создадите закладку, чтобы всегда можно было вернуться к этой части карты.

  2. На закладке Карта в группе Навигация щелкните кнопку Закладки и выберите Создать новую закладку.

    Кнопка Закладки

  3. В окне Создать закладку в поле Имя введите Red Sea. Нажмите OK.

    Далее изучим некоторые значения среднегодовых температур в данном регионе. При активном инструменте Исследовать щелчок мышкой на ячейке открывает всплывающую подсказку со значением ячейки. Но в определенных местах вместо этого может открыться всплывающая подсказка с информацией из слоя World_Continents. Вы настроите инструмент так, чтобы открывалась информация только из нужного слоя.

  4. На вкладке Карта в группе Навигация щелкните нижнюю часть кнопки Исследовать и нажмите Выбранные на панели Содержание.

    Опция Выбранные на панели Содержание инструмента Исследовать

    Теперь инструмент Исследовать будет показывать всплывающие подсказки только для слоя, выбранного на панели Содержание.

  5. На панели Содержание щелкните слой Temperature - Mean Annual Baseline, чтобы его выбрать.
  6. На карте щелкните какую-нибудь из самых жарких (темно-красных) ячеек в Красном море.
    Примечание:

    Самые жаркие ячейки сосредоточены возле южной оконечности Красного моря, возле двух островов. На самом деле это два небольших архипелага Дахлак (возле Африканского побережья) и Фарасан (возле Аравийского полуострова).

    Подсказка для жаркой ячейки в Красном море

    Всплывающее окно отображает Stretch.Pixel.Value, являющееся среднегодовым значением температуры (в градусах Цельсия). На нашем примере всплывающая подсказка относится к ячейке с самым темным оттенком красного и показывает среднегодовую температуру 29.604586.

  7. Щелкните какую-нибудь другую ячейку в окрестностях Красного моря.

    В пределах Красного моря значения гораздо выше, чем где-то еще. Это может показаться нелогичным, поскольку все думают, что воздух над крупным водным объектом должен быть более прохладным.

    Красное море находится в жаркой экваториальной зоне и поэтому там высокий уровень испарения. Это приводит к высоким уровням солености, которые придают воде высокую теплоемкость (4,18 Дж/г градусов C). Высокая теплоемкость означает, что для нагревания и охлаждения воды нужно больше времени. Окружающая суша характеризуется гораздо меньшей теплоемкости (чуть меньше 1 Дж/г градусов C), что приводит к ее быстрому нагреванию и охлаждению.

    Высокая теплоемкость воды не дает находящемуся непосредственно над Красным морем воздуху остывать по ночам и даже зимой, что приводит к более высоким средним температурам.

  8. Закройте всплывающее окно и сохраните проект.

Создание таблицы из данных NetCDF

Значения температур в ячейках, покрывающих Красное море, близки к 30°C, то есть там очень тепло. Но насколько тепло? Как можно сравнить эти значения со значениями в других частях Земного Шара?

Чтобы ответить на эти вопросы, вы создадите таблицу со значениями температур в файле NetCDF при помощи инструмента геообработки. В пределах таблицы вы сможете сортировать данные, чтобы найти самые высокие значения и сравнить их со значениями для Красного моря.

  1. На панели Геообработка щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Создать представление таблицы NetCDF.
  2. На панели Создать представление таблицы NetCDF в опции Входной файл netCDF щелкните папку mme-netcdfs, выберите baseline_tas_annual_mean_1986_2005.nc, а затем нажмите OK.

    Как и при создании растрового слоя из этого же набора данных, вы убедитесь, что переменная температуры включена в выходные данные.

  3. В опции Переменные выберите climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means.
  4. В опции Выходное представление таблицы введите Mean Annual Temperature Values.

    Также необходимо настроить размерность строк таблицы. Ячейки вашего растрового слоя основаны на широте и долготе, то же самое будет и в таблице.

  5. В опции Измерения строки выберите latitude и longitude (широту и долготу).

    Параметры инструмента Создать представление таблицы NetCDF

    По этим параметрам в таблице будет показана средняя годовая температура воздуха для каждой комбинации широты и долготы. Остальные параметры изменять не надо.

  6. Щелкните Запустить.

    Таблица добавляется на панель Содержание, в раздел Автономные таблицы.

  7. На панели Содержание щелкните правой кнопкой Mean Annual Temperature Values и выберите Открыть.

    Появится таблица, которая содержит данные NetCDF, собранные по четырем столбцам:

    • OID - сокращенно от Object ID, уникальное целочисленное значение для каждой строки.
    • Latitude - широта, то есть количество градусов к северу или югу от экватора, в диапазоне от -90 до 90.
    • Longitude - долгота, то есть количество градусов к востоку или западу от Гринвичского меридиана, в диапазоне от -180 до 180.
    • climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means - значение базисных среднегодовых температур воздуха, в градусах Цельсия.
    Примечание:

    Если надо, измените размеры таблицы так, чтобы вы могли видеть 15-20 строк с данными.

  8. Щелкните правой кнопкой мыши заголовок столбца climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means и выберите Сортировать по убыванию.

    Опция Сортировать по убыванию

    Значения отсортируются от самых высоких температур к низким. Самые жаркие температуры выходят за пределы 30°C, но в этом экстремальном диапазоне всего 16 записей. Это делает южную часть Красного моря одним из самых жарких мест на планете.

  9. Закройте таблицу.

Визуализация местоположений высоких температур

Где находятся другие экстремально высокие среднегодовые значения температуры? Таблица содержит значения широты и долготы для всех записей, но трудно понять, где что находится.

При помощи инструмента геообработки Создать слой событий XY вы создадите из таблицы точечный слой, чтобы визуализировать местоположения всех записей. Затем вы выберете пространственные объекты со значениями более 30°C, чтобы визуализировать их на карте.

  1. На панели Геообработка щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Создать слой событий XY.
  2. На панели инструмента Создать слой событий XY, для Таблицы XY, выберите Mean Annual Temperature Values.

    Поля longitude и latitude автоматически подставятся в параметры Поле X и Поле Y, соответственно.

  3. В опции Имя слоя введите Mean Annual Temperature XY Layer.

    Параметры инструмента Создать слой событий XY

    Пространственная привязка соответствует вашей карте, поэтому данный параметр менять не надо.

  4. Щелкните Запустить.

    Новый точечный векторный слой добавится на карту. Поскольку и растровый слой, и таблица были созданы из одного и того же файла NetCDF с использованием одних и тех же полей X и Y, все точки центрируются по ячейкам растровой сетки.

    Примечание:

    Символы точек по умолчанию устанавливаются случайным образом и могут отличаться от картинок в примере.

    Выходные данные инструмента Создать слой событий XY

    Так как данные перекрываются, вам не обязательно видеть оба слоя. Вы скроете точки под растровым слоем.

  5. На панели Содержание перетащите слой Mean Annual Temperature XY Layer ниже Temperature - Mean Annual Baseline.

    Порядок слоев на панели Содержание будет изменен.

    Точек на карте теперь не видно. Но вы все равно можете подсветить точка с данными на карте, выделив соответствующие записи в таблице атрибутов слоя. Вы это сделаете, чтобы увидеть точки с самыми высокими значениями температур.

  6. Щелкните правой кнопкой Mean Annual Temperature XY Layer и выберите Приблизить к слою.

    Карта вернется к глобальному экстенту.

  7. Щелкните правой кнопкой Mean Annual Temperature XY Layer и выберите Таблица атрибутов.

    Таблица почти полностью идентична той таблице, которую вы использовали для создания слоя, только теперь там появилось поле с названием Shape.

  8. Щелкните правой кнопкой мыши заголовок столбца climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means и выберите Сортировать по убыванию.
  9. Выделите все строки со значениями температуры выше 30°C.
    Подсказка:

    Чтобы удалить строку, щелкните ее номер. Чтобы выделить сразу несколько строк, зажмите клавишу мыши и перетащите курсор над несколькими номерами строк.

    Выбранные строки в таблице атрибутов слоя Mean Annual Temperature XY

    Выбранные точки с этими значениями выделятся на карте.

    Экстремальные значения температур выделены на карте

    Самые жаркие средние годовые значения температуры воздуха в Африке и Красном море, чуть севернее экватора.

  10. Закройте таблицу и сохраните проект.

Диаграммы температур по широте

Все самые жаркие обнаруженные температуры находятся неподалеку от экватора. Обычно все думают, что средние годовые температуры являются самыми высокими в экваториальных регионах и снижаются ближе к полюсам. Чтобы проверить это предположение о климате, вы можете представить графически географическое распределение значений температуры с севера на юг при помощи точечной диаграммы.

Чтобы все данные были включены в точечную диаграмму, надо очистить выборку с данных.

  1. На вкладке Карта в группе Выборка щелкните кнопку Очистить.

    Кнопка Очистить в группе Выборка

  2. На панели Содержание щелкните правой кнопкой Mean Annual Temperature XY Layer, выберите Построить диаграмму и щелкните Точечная.

    Опция Точечная

    Откроются панели Свойств диаграммы и диаграммы среднегодовой температуры Chart of Mean Annual Temperature XY Layer.

  3. Если необходимо, в панели Свойства диаграммы перейдите на вкладку Данные.

    Вы установите параметры для осей x и y. Поскольку вы хотите отобразить распределение температур по широте (с севера на юг), надо выбрать подходящие поля.

  4. В параметре Ось Х Число выберите latitude. В параметре Ось Y Число выберите climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means.

    Переменные для осей x и y

    Точечная диаграмма готова. Прежде чем изучить ее более тщательно, вы удалите линейную линию тренда, которая не нужна для вопроса, на который вы хотите ответить.

  5. В разделе Статистика отключите Показать линейный тренд.

    Опция Показать линейный тренд

    Также вы измените текст названия диаграммы и подписей по осям. Сейчас там точные названия переменных, которые плохо читаются.

  6. Перейдите на вкладку Общие. В опции Заголовок диаграммы введите Mean Annual Temperature 1986 - 2005 by Latitude.
  7. В параметре Заголовок по оси X введите Latitude. В параметре Заголовок по оси Y введите Temperature (deg. C).

    Вкладка Общие диаграммы и параметры подписей осей

    Диаграмма обновится. В зависимости от размеров окна, пропорции могут отличаться от примера изображения. Также у точек может быть другой цвет.

    Точечная диаграмма значений температур по широте

    Как и ожидалось, самые жаркие значения сосредоточены вокруг экватора (0 градусов по широте). Антарктида, которая находится в самом низу по широте, намного холоднее северного полюса. Выберите объекты на диаграмме, чтобы просмотреть, где они находятся на карте.

  8. Прочертите рамку вокруг точек с самыми высокими температурами.

    Точечная диаграмма с рамкой вокруг самых жарких температур

    Точки в рамке выбираются сразу на диаграмме и на карте.

    Карта, показывающая самые теплые температуры

  9. Выберите самые "холодные" точки (около -20°C и ниже).

    Карта, показывающая выбранные самые холодные температуры

    Как и было предсказано, широта, по-видимому, оказывает значительное влияние на температуру.

  10. Очистить выборку.

Создать гистограмму

Что встречается чаще – более высокие или низкие температуры? Чтобы ответить на этот вопрос, вы создадите гистограмму среднегодовых температур. Гистограмма показывает распределение значений, позволяя увидеть, какие значения температуры встречаются чаще или реже.

  1. На панели Содержание щелкните правой кнопкой Mean Annual Temperature XY Layer, выберите Построить диаграмму и щелкните Гистограмма.

    Новая пустая гистограмма появится на панели, содержащей точечную диаграмму.

  2. На панели Свойства диаграммы, на вкладке Данные, для Номера выберите climatology_tas_annual_mean_of_monthly_mean.

    Создастся гистограмма. Вы отрегулируете количество бинов или столбцов, а также удалите линию, показывающую среднее значение.

  3. В опции Бины введите 50. В разделе Статистика отключите Среднее.

    Параметры данных для гистограммы

    Также вы измените текст названия диаграммы и подписей по осям. Поскольку ось y гистограммы отображает количество объектов с определенным значением, нужно изменить только заголовок оси x.

  4. На панели Свойства диаграммы перейдите на вкладку Общие. В опции Заголовок диаграммы введите Distribution of Mean Annual Temperature.
  5. В параметре Заголовок по оси X введите Temperature (deg. C).

    Общие параметры для гистограммы

    Гистограмма обновится.

    Гистограмма

    Распределение гистограммы не симметричное, то есть количество столбцов выше в правой части. Эта особенность указывает на более высокую встречаемость жарких значений температуры. Выбрав бин, вы увидите, где эти значения находятся на карте.

  6. На гистограмме щелкните самый высокий столбик (третий справа).

    Столбик выберется и подсветятся соответствующие ему точки.

    Карта с подсвеченными значениями самого высокого бина гистограммы

  7. Щелкните вкладку точечной диаграммы Mean Annual Temperature.

    Выбранные данные выделены также и на точечной диаграмме.

    Точечная диаграмма с подсвеченными значениями самого высокого бина гистограммы

    Бин с самым высоким количеством содержит точки данных, распределенные в пределах от -22 до 31 градуса по широте. Экваториальная область занимает почти половину земной поверхности, но этот факт не очевиден на вашей карте, потому что система координат WGS 1984 очень сильно растягивает полярные районы.

    Фактически, площадь поверхности Земли, представленная самой верхней строкой ячеек на вашей карте, меньше площади поверхности, представленной одной ячейкой на экваторе. Если ваши данные строить на основании ячеек с одинаковой площадью, асимметрия в этой гистограмме будет еще сильнее, при этом значительная часть ячеек будет жаркой.

    Два небольших пика в левой части гистограммы являются еще одним артефактом системы координат WGS 1984. Они представляют собой крайние значения на полюсах, которые многократно повторяются при растяжении на плоский прямоугольник.

  8. На вкладке Карта в группе Навигация щелкните Закладки и выберите закладку Red Sea.
  9. На гистограмме щелкните ячейку в самом дальней правой части.

    Этот вид убеждает нас, что ряд самых жарких средних годовых температур находится в Красном море и его окрестностях.

    Самые жаркие значения в Красном море и окрестностях

  10. Очистить выборку. Закройте обе диаграммы и панель Свойства диаграммы.
    Примечание:

    Чтобы снова открыть диаграмму, щелкните на панели Содержание кнопку По диаграммам. Щелкните правой кнопкой мыши диаграмму и выберите Открыть.

  11. Вернитесь к полному экстенту карты.
  12. Сохраните проект.

В этом разделе вы ознакомились с некоторыми фундаментальными концепциями климата и климатических данных. Вы добавили базисные (исторические) данные температур на карту и исследовали эти данные при помощи диаграмм. Вы также более подробно изучили некоторые региональные вариации климата, в частности в окрестностях Красного моря. В следующем разделе вы изучите прогнозируемый климат и сравните две климатические проекции, чтобы увидеть, как климат может измениться в будущем.


Сравнение климатических проекций

В предыдущем разделе вы исследовали базисные климатические данные, исторические по своей природе В этом разделе вы исследуете данные климатических аномалий, или модели возможных климатов будущего.

Диапазон будущих климатических изменений зависит от концентраций парниковых газов, которые будут выпускаться в атмосферу на протяжении лет и десятилетий. Климатические научные организации по всему миру строят климатические модели будущего на основании сценариев, которые называются путями репрезентативной концентрации (RCPs).

Как указано в разделе термины, концепции и обычные структуры климатических данных, существует четыре типа RCP. Каждый представляет разные уровни проникновения парниковых газов в атмосферу.

  • RCP 2.6: уровни эмиссии не только пиковые, но и спадают до 2.6 Вт/м2 (ватт на квадратный метр) к 2100 году. Сейчас уже почти никто не считает сценарий 2.6 реалистичным.
  • RCP 4.5: уровни эмиссии стабилизируются, не превысив 4.5 Вт/м2 к 2100 г. Сценарий 4.5 пока еще считается возможным.
  • RCP 6.0: уровни эмиссии стабилизируются, не превысив 6.0 Вт/м2 к 2100 г. Сценарий 4.5 также считается возможным.
  • RCP 8.5: уровни эмиссии моделируются с совсем иными предположениями, чем для 2.6, 4.5 и 6.0. В сценарии 8.5 предполагаются очень высокие уровни эмиссии (8.5 Вт/м2) по причине высокого прироста численности населения и снижения доходов в развивающихся странах. Сценарий 8.5 считается экстремальным, но возможным.

Проекции будущих климатов выражаются в терминах изменений относительно базисных климатических условий. Климатологи называют это изменение аномалией, потому что оно представляет собой отклонение от нормальных климатических условий.

В этом разделе вы скомбинируете аномальные температурные значения в климатическом сценарии будущего с базисными значениями, чтобы показать проецируемые будущие температуры. Вы также сравните проекцию ближайшего будущего (2020-2039) для RCP 8.5 с проекцией отдаленного будущего (2080-2099).

Создание карты

Вы создадите карту в том же проекте, чтобы отобразить будущие климатические проекции. Вы скопируете карту Baseline, чтобы можно было показать ее базисные температурные данные вместе с данными аномалий.

  1. Если надо, откройте свой проект World Climate Data Explorer в ArcGIS Pro.
  2. На панели Содержание щёлкните правой кнопкой Mean Annual Temperature XY Layer и выберите Открыть.
  3. Щелкните вкладку Вид на ленте. В группе Окна щелкните Панель Каталог.

    Кнопка Панель Каталог в группе Окна на вкладке Вид

  4. На панели Каталог разверните папку Карты. Щелкните правой кнопкой мыши карту Baseline и воспользуйтесь командой Копировать.

    Опция Копировать

  5. Щелкните правой кнопкой папку Карты и выберите Вставить.

    Новая карта под названием Baseline1 добавится в эту папку.

  6. Щелкните правой кнопкой мыши карту Baseline1 и воспользуйтесь командой Переименовать. Переименуйте карту в RCP 8.5.
  7. Щелкните карту RCP 8.5 правой кнопкой мыши и воспользуйтесь командой Открыть.

    Карта откроется как новая вкладка в виде карты. Вы можете переключаться между ней и картой Baseline при помощи вкладок. На новой карте все те же самые данные и символы, как на старой. Вам не надо видеть базисные данные на этой карте.

  8. На панели Содержание отключите слой Temperature - Mean Annual Baseline.

Создание слоев данных аномалий

Далее вы создадите растровые слои из файлов NetCDF, содержащих данные аномалий средних годовых температур для сценария RCP 8.5. Вы добавите данные для периодов 2020–2039 и 2080–2099 гг.

  1. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Создать растровый слой NetCDF.

    Вы уже использовали этот инструмент для базисных данных. Надо будет его запустить еще пару раз.

  2. На панели инструментов Создать растровый слой NetCDF, в опции Входной файл netCDF, укажите папку mme-netcdfs и выберите cmip5_anomaly_tas_annual_mean_multi-model-ensemble_rcp85_2020-2039.nc и затем ОК.
    Подсказка:

    При поиске можно развернуть поле Имя, чтобы увидеть полное имя каждого файла. Вы также можете отсортировать имена файлов по алфавиту, чтобы было проще искать.

    Этот набор данных содержит проецированные средние температуры за двадцатилетний период (2020–2039 гг.). Он основан на модели, которая производит ежедневные температурные аномалии. Средние за двадцать лет сглаживают экстремальные события и полезны при исследовании долгосрочных климатических трендов. Реальный климат не теплеет постепенно и равномерно с каждым годом в каждом местоположении. Климатические модели учитывают множество переменных, чтобы получить ежедневные значения, ведущие себя как реальная погода.

  3. В опции Переменная выберите tas.

    Эта переменная содержит возможные будущие аномалии для среднегодовых температур в двух метрах над земной поверхностью.

    Когда вы выбираете эту переменную, параметры X Измерение и Y Измерение автоматически заполняются: longitude и latitude, соответственно. Оставьте эти значения без изменений.

  4. В опции Выходной растровый слой введите Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039.

    Параметры инструмента Создать растровый слой NetCDF

  5. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится, и выходной растровый слой добавится на карту. Этот слой показывает среднегодовые температурные аномалии при сценарии RCP 8.5 для периода 2020–2039 гг. Размеры ячеек этого слоя такие же, как у слоя Temperature - Mean Annual Baseline: каждая ячейка в этом растровом слое 1 градус х 1 градус.

    Карта данных аномальных температур для временного отрезка 2020–2039 гг.

    В легенде для вашего нового слоя максимальное значение - 4.17 градуса по Цельсию (или 7.51 градуса по Фаренгейту), а минимальное значение - 0.21 градус по Цельсию (или 0.38 градуса по Фаренгейту). Эти значения представляют изменения температуры по сравнением с базисом.

    Этот слой показывает, что среднегодовые температуры воздуха будут выше по всей Земле. Самый большой прирост будет возле Северного полюса. В целом, на суше увеличение будет сильнее, чем над водными объектами.

  6. В инструменте Создать растровый слой NetCDF измените следующие параметры:
    • Для Входной файл netCDF выберите cmip5_anomaly_tas_annual_mean_multi-model-ensemble_rcp85_2080-2099.nc.
    • В опции Выходной растровый слой введите Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039.
  7. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится, и слой добавится на карту. Он выглядит примерно так же, как предыдущий слой результата. В легенде максимальное значение - 14.16 градуса по Цельсию (или 26,28 градуса по Фаренгейту), а минимальное значение - 1,34 градус по Цельсию (или 2,41 градуса по Фаренгейту).

    Самые высокие и низкие температуры будут выше, чем в растровом слое Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039, а это значит, что по сценарию RCP 8.5 в период 2080–2099 гг. ожидается даже большее увеличение среднегодовых температур по всему Земному Шару. Места распространения самого большого увеличения температур сильно не изменятся.

  8. Сохраните проект.

Добавление аномалий к базисным данным

Далее вы добавите данные базисных температур к аномальным данным RCP 8.5, чтобы создать два слоя, представляющих проецированные среднегодовые температуры для следующих периодов времени в будущем: 2020–2039 и 2080–2099 гг. Вы выполните эту задачу при помощи растровых функций – операций, которые применяют вычисления непосредственно к значениям пикселов растра без необходимости сохранять новые данные.

  1. На вкладке Анализ в группе Растр щелкните кнопку Функции растра.

    Инструмент Функции растра

    Появится панель Функции растра. Чтобы сложить вместе значения двух растров, вам надо использовать функцию Сложить.

  2. В окне поиска введите Сложить. В списке с результатами под Математические щелкните Сложить.

    Растровая функция Сложить

    Как и для инструментов геообработки, в растровых функциях требуются входные параметры.

  3. На панели Свойства Сложить, для Растра, выберите Temperature - Mean Annual Baseline. В опции Растр2 выберите Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039.

    Для всех остальных параметров годятся значения по умолчанию.

    Параметры растровой функции Сложить

  4. Щелкните Создать новый слой.

    Слой будет добавлен на карту.

  5. На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши символ для Plus_Temperature - Mean Annual Baseline_Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039 и нажмите кнопку Обратить цветовую схему.

    Условные обозначения обновятся таким образом, что более темные цвета обозначают более высокие температуры, а более светлые - более низкие.

    Выходные данные растровой функции Сложить для временных рамок 2020–2039 гг.

    В легенде максимальное значение равно 31,86 градусам по Цельсию (или 89,3 градуса по Фаренгейту), а минимальное значение -55,9882 градусам по Цельсию (или -68 градусов по Фаренгейту). Так как имя по умолчанию слишком длинное, вы его переименуете.

  6. На панели Содержание дважды щелкните слой Plus_Temperature - Mean Annual Baseline_Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039.

    Откроется окно Свойства слоя.

  7. На вкладке Общие в опции Имя измените имя на Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2039 и щелкните OK.

    Вы повторите этот процесс для аномальных данных 2080–2099.

  8. Запустите растровую функцию Сложить еще раз, со следующими параметрами:
    • Растр: Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2099
    • Растр2: Temperature - Mean Annual Baseline

    Растровая функция добавит новый слой на карту. Он выглядит примерно так же, как другой добавленный вами слой, и у него тоже длинное имя.

  9. Переименуйте новый слой Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099.
  10. Обратите цветовую схему для слоя Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099.

    Максимальное значение в этом слое составляет 35,749 градуса по Цельсию (или 96 градуса по Фаренгейту), а минимальное значение -51,334 градуса по Цельсию (или -60 градусов по Фаренгейту). Эти температуры, как и в слое 2039, представляют собой средние годовые значения проецированных среднесуточных температур. Температура для отдельных дней может быть более жарче или холоднее. Кроме того, ячейки этих слоев охватывают большие территории (свыше 4800 квадратных миль или 12 000 квадратных километров), поэтому значения температуры также могут варьироваться в каждой ячейке. Горы могут быть холоднее, а долины жарче.

    Данные при таком размере ячеек являются отправной точкой для получения более точных данных. Другие климатические переменные, например барометрическое давление, рельеф и почвенно-растительный покров, помогут уточнить эти данные. Но наборы данных с этими переменными различаются по качеству и могут приводить к ошибкам и неточностям.

    Процесс создания уточненных данных называется уточнением на меньший масштаб. Когда климатические данные так уточняются, ошибки в данных выходят из-под контроля. Для большинства мест невозможно узнать точность модели. Эта проблема особенно сложна при уточнении масштаба глобального набора данных, поскольку качество уточняющих данных варьируется в разных странах.

  11. Сохраните проект.

Применение согласующихся символов

Теперь, создав растровые слои для проекций климатов на 2020-2039 и 2080-2099 гг., вы их сравните, чтобы визуализировать изменения. У каждого слоя свой диапазон символов, что означает, что одним и тем же цветом показаны разные температуры.

Чтобы визуально сравнить растры, вы измените символы, приведя их к одинаковым диапазонам для обоих слоев. Этот диапазон будет охватывать все значения температур в обоих слоях. Таким образом, определенные цвета будут представлять одну и ту же температуру в каждом слое.

Сперва вы создадите растр с полным диапазоном температур обоих слоев. Этот растровый нужен лишь для подбора символов, поэтому местоположения его температурных значений роли не играет. Вы будете использовать инструмент геообработки Создать произвольный растр, который создает набор растровых данных со случайными значениями их определенного диапазона.

  1. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Создать произвольный растр (Управление данными).
  2. На панели инструментов Создать произвольный растр, для Выходного местоположения, подтвердите, что выбрана база World Climate Data Explorer.gdb.
  3. В опции Имя набора растровых данных с расширением введите RCP_85_Desired_Symbology.

    Далее вы установите минимальное и максимальное значения для набора данных. Они должны включать самое высокое и самое низкое значения ваших слоев RCP 8.5.

  4. В опции Минимум введите -55,99. В опции Максимум введите 35,99.

    Эти значения расширяют диапазон за реальные минимальное и максимальное значения. Если использовать точные минимальное и максимальное значения из слоя RCP 8.5, может получиться так, что весь диапазон значений не будет представлен в выходном наборе данных.

    Параметры Выходной экстент и Размер ячейки должны быть как у слоя RCP 8.5, чтобы можно было применить одинаковые символы.

  5. В опции Выходной экстент выберите Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099.

    Выбор слоя для выходного экстента

  6. Для Размера ячейки введите 1.

    Параметры инструмента Создать произвольный растр

  7. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится и добавит новый слой на карту. Он выглядит как случайный шум в оттенках серого, но у него такие же экстент и размеры ячеек, как у остальных растровых слоев.

    Точные значения в легенде случайны, но самое высокое значение должно быть выше 35.7 градусов по Цельсию, а самое низкое – ниже -55.0 градусов по Цельсию.

    Далее вы примените оранжево-красные символы к слою и примените их к слоям RCP 8.5.

  8. На панели Содержание щелкните правой кнопкой RCP_85_Desired_Symbology и выберите Символы.
  9. На панели Символы для Цветовой схемы, поставьте при необходимости отметки для Показать имена и Показать все. Выберите Оранжево-красный (плавный переход).
  10. В опции Подпись допишите C в конце каждой подписи.

    Нужные параметры цветовой шкалы для символов

    Примечание:

    Так как у растра RCP_85_Desired_Symbology случайные значения, то значения у вас на подписях могут отличаться от нашего примера.

  11. Установите Тип растяжки на Минимум – Максимум.

    Возможно, что значения цветовой шкалы уже обращены, и самые темные оттенки красного соответствуют самым высоким температурам. Если это не так, то вам надо обратить цветовую схему.

  12. Если надо, на панели Содержание щелкните правой кнопкой цветовую схему слоя RCP_85_Desired_Symbology и щелкните кнопку Обратить цветовую схему.

    Кнопка Обратить цветовую схему

    Убедитесь, что значения цветовой схемы показывают, что красный цвет соответствует более высоким температурам, а светло-оранжевый - более низким.

    Цветовая схема соответствует температурам

    Далее вы сохраните слой RCP_85_Desired_Symbology как файл слоя и импортируете символы файла слоя в другие слои RCP 8.5.

  13. На панели Содержание отключите слой RCP_85_Desired_Symbology. Щелкните RCP85_Desired_Symbology, укажите Общий доступ и выберите Сохранить как файл слоя.

    Откроется окно Сохранить файл.

  14. Если необходимо, перейдите к папке climate-data. Сохраните слой как RCP_85_Desired_Symbology.lyrx (имя по умолчанию).
  15. Откройте панель Символы для слоя Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099. Щелкните кнопку меню и выберите Импорт из файла слоя.

    Опция Импорт из файла слоя

    Появится окно Импорт символов.

  16. Перейдите к своей папке climate-data, щелкните файл RCP_85_Desired_Symbology.lyrx и щелкните OK.

    Символ применится.

    Карта с нужными символами

  17. Импортируйте такие же символы для слоя Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2039.

    Теперь у растровых слоев Mean Annual RCP 8.5 2039 и Mean Annual RCP 8.5 2099 одинаковые символы. В легендах одни и те же минимальные и максимальные значения, которые соответствуют слою RCP_85_Desired_Symbology.

  18. На панели Содержание щелкните правой кнопкой слой RCP_85_Desired_Symbology и выберите Удалить.
  19. Сохраните проект.

Оценка разницы

Далее вы сравните две климатические проекции при помощи инструмента Спрятать.

  1. На панели Содержание убедитесь, что слой Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099 находится ниже слоя World Continents и над слоем Mean Annual RCP 8.5 2039.
  2. Щелкните слой Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099, чтобы его выбрать.

    Панель Содержание с выбранным слоем

    При выборе слоя на панели Содержание на ленте появляются контекстно-зависимые вкладки. Как правило, на контекстных вкладках отображаются опции для оформления и публикации выбранного слоя.

  3. Щелкните на ленте вкладку Растровый слой. В группе Сравнить щелкните Спрятать.

    Кнопка Спрятать

    Примечание:

    Чтобы активировать инструмент Спрятать, сначала может понадобиться активировать инструмент Исследовать.

    Когда активен инструмент Спрятать, находящийся на карте курсор выглядит как стрелка. Направление стрелки меняется в зависимости от того, где находится курсор.

  4. Перетащите указатель через карту.

    Инструмент Спрятать через карту

    В зависимости от направления перемещения курсора, изменение градиента будет горизонтальным или вертикальным. Различия между слоями особенно заметны в северных частях суши. В целом, на слое 2099 температуры жарче, чем на слое 2039.

  5. Сохраните проект.
  6. Закройте ArcGIS Pro.

В этом разделе вы создали растровые слои для данных аномалий, показывающие изменения проекций температур по всему миру, согласно сценарию RCP 8.5. Вы добавили значения аномалий к базисным значениям и установили символы для результирующих слоев, чтобы показать проекции климатов будущего. В следующем разделе вы найдёте определённые типы климата на основании системы классификации климатов.


Определение местоположения типа климата

На предыдущем уроке вы исследовали проекции климатов будущего для всего Земного Шара. На этом уроке вы построите карту распространения определенного типа климата; это будет Средиземноморский тип, согласно системе классификации климатов Кеппена.

Средиземноморский климат характеризуется сухим летом с теплыми или жаркими температурами, и влажной зимой с прохладными или умеренными температурами/ Система Кеппена разделяет Средиземноморскую зону на две части, в зависимости от того, тепло или жарко там летом. Вы найдете область, которая включает в обе температурные зоны, охватывающие всю территорию, считающуюся средиземноморским климатом.

Вы будете использовать ежемесячные климатические данные, включая данные об осадках, для учета сезонных колебаний, определяющих климат Средиземноморья. Эти данные представляют среднее значение суточной температуры (°C) и среднее значение сумм суточных уровней осадков (мм) за данный месяц в период с 1986 по 2005 гг.

Создание слоев среднемесячных температур

У вас более 100 файлов NetCDF, и они содержат свыше 800 переменных. Это означает, что вы можете создать более 800 растровых слоев в ArcGIS Pro. Хотя для этого рабочего процесса вам надо лишь 12 слоев (по одному для каждого месяца), не хотелось бы повторять один и тот же процесс для создания каждого из них.

Вместо этого вы будете использовать шаблон проекта с вашими исходными данными. Этот шаблон содержит пользовательские инструменты геообработки для автоматизации создания необходимых для урока слоев.

Примечание:

Хорошая идея – подготовить модели геообработки для выполнения задач, которые необходимо часто повторять. На этом уроке мы не будем вдаваться в подробности о специфике создания моделей, но если вы хотите узнать, как их строить, см. Построение модели для соединения местообитаний горных львов или Оценка емкости водохранилища на основании снимков с БПЛА.

  1. Откройте ArcGIS Pro. Если необходимо, войдите под учетной записью организации ArcGIS.
  2. Рядом с Недавними шаблонами щелкните Начать с другим шаблоном.

    Опция Открыть другой шаблон проекта

    Откроется окно Создать новый проект из шаблона.

  3. Перейдите к своей папке climate-data. Щелкните шаблон проекта Mediterranean-Climate.aptx ArcGIS Pro и щелкните OK.
  4. В окне Создать новый проект измените название на Mediterranean Climate Explorer. В опции Местоположение укажите свою папку climate-data. Отключите опцию Создать новую папку для этого проекта и щелкните OK.

    Новый проект откроется. Он содержит карту с названием Mediterranean с базовыми картами и прочими слоями с контекстными данными. Также он содержит модель геообработки, которую вы запустите, чтобы создать слои с климатическими переменными, требующимися для определения местоположения Средиземноморского климата.

  5. На панели Каталог разверните папку Наборы инструментов и набор инструментов Mediterranean Climate Explorer.

    Импорт модели слоя NetCDF Baseline Temperatures в наборе инструментов Mediterranean Climate Explorer на панели Каталог

    В этом наборе находится модель Import NetCDF Baseline Temperature Layers. Эта модель возьмет файл NetCDF со средними месячными данными и создаст на его основании 12 растровых слоев, по одному для каждого месяца. Вам надо отредактировать модель, чтобы она использовала путь к данным ваши файлов NetCDF.

  6. Щелкните правой кнопкой модель Import NetCDF Baseline Temperature Layers и выберите Редактировать.

    Редактировать модель Import NetCDF Baseline Temperature Layers

    Появится вид модели, показывающий модель. Эта модель запускает инструмент Make NetCDF Raster Layer 12 раз применительно к одному и тому же входному слою.

  7. На вкладке ModelBuilder в группе Запустить щелкните Проверить.

    Кнопка Проверить

    Инструмент Проверить проверяет модель и определяет, может ли она быть запущена без ошибок. Все переменные в модели станут белыми, так как текущий путь к входному слою неверен.

  8. Щелкните переменную Baseline Monthly Temperature NetCDF File, чтобы ее выбрать. Щелкните правой кнопкой мыши переменную и выберите Открыть.

    Опция Открыть

    Появится окно Baseline Monthly Temperature NetCDF File.

  9. В окошке Baseline Monthly Temperature NetCDF File укажите папку mme-netcdfs и дважды щелкните файл baseline_tas_monthly_mean_1986_2005.nc и нажмите ОК.
  10. В окне Baseline Monthly Temperature NetCDF File нажмите ОК.

    Окно Baseline Monthly Temperature NetCDF File

    Модель автоматически все проверит и переменные снова приобретут свои цвета (синий для входных данных, желтый для инструментов и зеленый для выходных данных).

  11. На вкладке ModelBuilder в группе Запустить щелкните Запустить.

    Кнопка Запустить

    Инструмент запустится и добавит 12 слоев на панель Содержание.

  12. Закройте око с результатами модели Import NetCDF Baseline Temperature Layers и вкладку вида модели Import NetCDF Baseline Temperature Layers. Если будет предложено сохранить модель, щелкните Да.

    Из-за большого количества слоев их может быть не все видно на панели Содержание без прокрутки. Для экономии места надо свернуть легенды новых слоев.

  13. На панели Содержание при нажатой клавише Ctrl щелкните кнопку, чтобы свернуть легенду для слоя Temperature Dec, Baseline.

    Кнопка сворачивания

    Легенды для всех слоев свернутся.

Выявление самых низких зимних температур

По системе классификации Кеппена, для Средиземноморского климата должны соблюдаться три условия. Первое условие гласит, что зимние температуры находятся в диапазоне от -3 до 18°C (26.6 – 64.4°F).

Чтобы определить зимние температуры на основе среднемесячных данных, вы создадите пользовательскую растровую функцию, которая выполняет несколько растровых функций в определенной последовательности. В итоге вы создадите три пользовательских растровых функции, по одной для каждого из условий, определяющих Средиземноморский климат. Чтобы сохранить эти растровые функции, вы создадите подкатегорию растровой функции.

  1. Щелкните вкладку Анализ. В группе Растр щелкните кнопку Функции растра.
  2. На панели Функции растра перейдите на вкладку Проект. Щелкните кнопку меню и выберите Добавить новую подкатегорию.

    Опция Добавить новую подкатегорию

    Откроется окно Добавить новую подкатегорию.

  3. В опции Имя введите Mediterranean-Climate. Нажмите OK.
    Примечание:

    Появится сообщение что изменения будут потеряны, если не сохранить проект. Вы можете в любой момент сохранить проект и закрыть предупреждение.

    Далее вы отредактируете пользовательскую растровую функцию.

  4. На вкладке Анализ в группе Растр щелкните Редактор функций.

    Кнопка Редактор функций

    Откроется вид Шаблон функции растра 1. Этот вид также называется редактором функций. Сейчас этот вид пустой. Вы добавите в него растровые функции и входные слои, примерно как в запущенную ранее модель. Сначала вы добавите входные слои, содержащие температурные данные для зимних месяцев.

    Подсказка:

    Вы можете перемещать и изменять размеры редактора функций как вам удобнее.

  5. На панели Содержание перетащите слои трех зимних месяцев для Северного полушария (декабрь, январь и февраль) и три для Южного полушария (июнь, июль, август) в редактор функций.

    Панель Содержание с выбранными зимними месяцами

  6. Выбирайте каждый входной слой и меняйте вертикальный порядок слоев.
    Подсказка:

    Чтобы реорганизовать элементы растровой функции после их добавления в вид, однократным щелчком выделите его. Наведите курсор на центральную часть элемента, чтобы курсор изменил свою форму, и перетащите элемент куда вам надо.

    Теперь у вас в общей сложности шесть входных слоев.

    Входные слои для зимних месяцев

    Далее вы добавите растровую функцию Статистика по ячейкам. Эта растровая функция вычислит значения температур для каждой ячейки на основании выбранной вами статистической операции. Вы будете ее использовать для выявления минимальных температур для каждой ячейки, что отражает самые холодные зимние температуры.

  7. На панели Функции растра щелкните вкладку Система. Найдите Статистику по ячейкам и перетащите растровую функцию Статистика по ячейкам в редактор функций.

    Вам надо соединить входные данные с этой растровой функцией.

  8. Не сохраняя, наведите курсор на декабрьский элемент December (Dec) Прочертите от него линию к входному положению Растры в элементе растровой функции Статистика по ячейкам.

    Линия от входных данных к растровой функции

    Слой назначен входными данными для растровой функции.

  9. Соедините оставшиеся пять растров с входным местоположением Растр в растровой функции Статистика по ячейкам.

    Вы также настроите свойства растровой функции, чтобы инструмент находил минимальные значения.

  10. Дважды щелкните растровую функцию Статистика по ячейкам. В окне свойств Статистики по ячейкам в опции Операция выберите Минимум.

    Параметр Операция установлен на Минимум

  11. Нажмите OK.
  12. На панели инструментов Редактор функций щелкните кнопку Автокомпоновка.

    Кнопка Авто-компоновка

    Расположение элементов выровняется автоматически.

    Растровая функция Статистика по ячейкам с зимними месяцами

Поиск мест с определенными зимними температурами

Текущая конфигурация произведет выходные данные, содержащие самые холодные значения зимних температур для каждой ячейки сетки. Вы добавите в конфигурацию еще одну растровую функцию, Перекодировка, чтобы выявить местоположения, где эти температуры находятся в диапазоне, соответствующем диапазону Средиземноморских зимних температур: от -3 до 18°C (26.6 – 64.4°F).

  1. На панели Функции растра найдите Перекодировку и перетащите растровую функцию Перекодировка в редактор функций.

    Выходные данные растровой функции Статистика по ячейкам станут входными для растровой функции Перекодировка.

  2. Прочертите линию от выходного положения растровой функции Статистика по ячейкам ко входному положению Растр в растровой функции Перекодировка.

    Соединение между растровыми функциями Статистика по ячейкам и Перекодировка

  3. Дважды щелкните Перекодировка. В окне Свойства Перекодировки измените Минимум на -3 и Максимум на 19.

    Мы устанавливаем в качестве максимального значения 19, а не 18 потому, что в растровой функции Перекодировка максимальное значение не является включительным.

    Параметр Результат определяет новое значение, которое получат переклассифицированные ячейки, попавшие в пределы между минимальным и максимальным значениями. В качестве такого значения вы укажете 1. Все значения вне диапазона станут NoData, поэтому их на карте видно не будет.

  4. Измените Результат на 1. Отметьте Заменить отсутствующие значения на NoData.

    Параметры растровой функции Перекодировка

  5. Нажмите OK.

    Ваша растровая функция будет теперь находить территории, где зимние температуры находятся в пределах, допустимых для Средиземноморского климата. Теперь вы сохраните растровую функцию.

  6. На панели инструментов Редактор функций щелкните кнопку Сохранить.

    Кнопка Сохранить

    Откроется окно Сохранить.

  7. Измените следующие параметры:
    • В опции Имя введите Mediterranean Baseline Winter Temperature.
    • Для Категории убедитесь, что выбрано Проект.
    • Для Подкатегории убедитесь, что выбрано Mediterranean-Climate.
    • В поле Описание введите Места с исходными условиями, которые соответствуют зимней температуре, характерной для средиземноморского климата, в которых среднемесячная температура самого холодного зимнего месяца колеблется в пределах от -3 до 18 градусов.
  8. Нажмите OK.

    Растровая функция сохранится. Далее вы ее запустите.

  9. Если необходимо, в панели Функции растра очистите текст поиска. На вкладке Проект под Mediterranean-Climate щелкните Mediterranean Baseline Winter Temperature.

    Растровая функция Mediterranean Baseline Winter Temperature

    Появится панель растровой функции Mediterranean Baseline Winter Temperature.

  10. На панели Mediterranean Baseline Winter Temperature щелкните Создать новый слой. После того, как слой будет создан, переключитесь на вид карты Mediterranean.

    Области с зимними температурами, соответствующими Средиземноморскому климату, показаны серым.

    Карта с диапазоном зимних температур Средиземноморского климата

    Вам надо отключить слои со среднемесячными температурами и изменить символы результирующего слоя, чтобы стало лучше видно, какие области Земного Шара находятся в диапазоне температур средиземноморского климата.

  11. На панели Содержание отключите групповой слой ModelBuilder.

    Отключите групповой слой ModelBuilder на панели Содержание

    Слой зимних температур Mediterranean Baseline Winter Temperature теперь более заметен.

    Включенные слои в Mediterranean Baseline Winter Temperature.

  12. Откройте панель Символы для слоя Mediterranean Baseline Winter Temperature.
  13. Измените Цветовую схему на Желто-зелено-синюю (плавный переход). Закройте панель Символы.

    Вы добавите прозрачность для слоя, чтобы видеть что находится под ним.

  14. На панели Содержание убедитесь, что выбран слой Mediterranean Baseline Winter Temperature. На вкладке Растровый слой в группе Эффекты перетащите бегунок Прозрачность слоя на 30.0 процентов.

    Опция Прозрачность слоя

    Прозрачность автоматически применится.

    Карта с символами диапазона зимних температур

    Судя по этому слою, существует две широтные полосы, где зимние температуры находятся в зимнем температурном диапазоне Средиземноморья. Одна полоса находится в Северном полушарии, а другая – в Южном. В некоторых горных районах за пределами этих полос зимние температуры вполне средиземноморские.

  15. Сохраните проект.

Поиск мест с определенными летними температурами

Согласно системе Кеппена, вторым условием, определяющим средиземноморский климат, является среднемесячная температура, превышающая 10°C (50°F) самого жаркого летнего месяца.

Вы определите, какие области соответствуют этому условию, с помощью растровой функции. Процесс выявления высоких температур в летние месяцы аналогичен тому, который вы использовали для определения низких температур в зимние месяцы. Вы сохраните копию своей растровой функции Mediterranean Baseline Winter Temperature и измените ее.

  1. На панели инструментов Редактор функций щелкните кнопку Сохранить как.

    Кнопка Сохранить как

  2. В окне Сохранить как введите следующие параметры:
    • В опции Имя введите Mediterranean Baseline Summer Temperature.
    • Для Категории убедитесь, что выбрано Проект.
    • Для Подкатегории убедитесь, что выбрано Mediterranean-Climate.
    • В поле Описание введите Locations with baseline conditions that meet the summer temperature requirement of a Mediterranean climate, with the mean monthly temperature of the hottest summer month being greater than 10 degrees Celsius.
  3. Нажмите OK.

    После сохранения Mediterranean Baseline Summer Temperature становится открытой растровой функцией в редакторе функций. Никакие внесенные вами изменения в растровую функцию не повлияют на вашу зимнюю растровую функцию.

    Вам не надо изменять входные данные, так как зимние месяцы для одного полушария являются летними для противоположного. Вам надо отредактировать растровую функцию Статистика по ячейкам, чтобы найти максимальные значения, а не минимальные.

  4. На панели растровой функции Mediterranean Baseline Summer Temperature дважды щелкните растровую функцию Статистика по ячейкам.

    Функция Статистика по ячейкам в растровой функции Mediterranean Baseline Summer Temperature

    Появится окно Свойства статистики по ячейкам.

  5. В окне Свойства статистики по ячейкам в опции Операция выберите Максимум.

    Параметры растровой функции Статистика по ячейкам для летних месяцев

  6. Нажмите OK.

    Также надо изменить некоторые параметры растровой функции Перекодировка. В частности, вы замените минимальное значение на 10, а максимальному припишете искусственное значение 200, чтобы не отбросить никакие значения выше 10.

  7. Дважды щелкните растровую функцию Перекодировка.
  8. В окне Свойства Перекодировки измените Минимум на 10 и Максимум на 200.

    Параметры растровой функции Перекодировка для летних месяцев

  9. Нажмите OK.

    Ваша растровая функция выявит регионы, соответствующие критерию летних температур для Средиземноморского климата.

  10. Сохраните растровую функцию. Вернитесь к виду карты Mediterranean.
  11. На панели Функции растра откройте функцию Mediterranean Baseline Summer Temperature.
  12. Щелкните Создать новый слой.

    Карта с диапазоном летних температур Средиземноморского климата

    Слой будет добавлен на карту. Он показывает все области, где максимальные летние температуры выше 10°C. Так как здесь для температуры не установлена верхняя граница, этот слой охватывает гораздо большие площади, чем зимний слой. Вы установите символы для слоя, чтобы было лучше видно контекст для остальной части карты.

  13. Откройте панель Символы для слоя Mediterranean Baseline Summer Temperature. В опции Цветовая схема выберите Желто-оранжево-красный (плавный переход).
  14. Закройте панель Символы.
  15. На панели Содержание убедитесь, что выбран слой Mediterranean Baseline Summer Temperature. На вкладке Растровый слой в группе Эффекты перетащите бегунок Прозрачность слоя на 40.0 процентов.

    Теперь видны и зимние и летние температуры.

    Карта с символами диапазона летних температур

    Средиземноморский климат будет где-то в области перекрытия обоих слоев. Но вам все еще надо выявить области, в которых выполняется третье условие Средиземноморского климата.

  16. Закройте редактор функций и сохраните проект.

Мозаика слоев осадков

Третье условие Средиземноморского климата чуть сложнее, чем предыдущие. Среднемесячных осадков в самый сухой месяц лета должно быть менее 30 миллиметров (мм) и менее одной трети осадков в самый влажный месяц зимы.

Это условие использует определение лета и зимы, отличное от предыдущих условий. Здесь лето и зима считаются длительностью по шесть месяцев, а не по три. Поскольку сравнение для этого условия находится между минимальным летним значением и максимальным зимним значением, эти условия должны проверяться отдельно для каждого полушария.

Процесс создания слоев, которые показывают самые влажные и сухие среднемесячные осадки, аналогичен процессу определения самой холодной и самой жаркой среднемесячной температуры, но в качестве входных условий будут использоваться файлы NetCDF с данными по осадкам, а не по температурам.

Для целей этого упражнения вам предоставили четыре растровых слоя, которые уже содержат информацию о самых влажных и сухих значениях среднемесячных осадков для каждого полушария.

  1. На вкладке Карта в группе Слой щелкните кнопку Добавить данные.

    Кнопка Добавить данные

    Откроется окно Добавить данные.

  2. Перейдите к папке climate-data и откройте папку mediterranean-precipitation-rasters.

    Папка содержит четыре растровых файла:

    • Driest_Summer_Prec_N.tif
    • Driest_Summer_Prec_S.tif
    • Wettest_Winter_Prec_N.tif
    • Wettest_Winter_Prec_S.tif

    Буквы N и S в названиях этих файлов означают Северное (Northern) и Южное (Southern) полушария соответственно.

  3. Нажмите и удерживайте клавишу Ctrl, а затем щелкните по очереди все четыре растра и нажмите OK.

    Растры добавятся на карту.

    Судя по легенде, самые сухие уровни осадков летом составляют около 540 мм для Северного полушария и 360 мм – для Южного. Самые высокие уровни осадков зимой составляют около 700 мм для Северного полушария и 620 мм – для Южного.

    Самое низкое значение в легендах всех четырех слоев – 0. Это связано с тем, что отсутствующие в слое данные для полушария заменяются на 0.

  4. На панели Содержание отключите все четыре слоя осадков. Нажмите Ctrl и щелкните кнопку сворачивания для слоя Driest_Summer_Prec_N.

    Легенды всех слоев свернутся.

    Теперь вы воспользуетесь Мозаикой растров, чтобы создать два растровых слоя, один из которых показывает самые низкие уровни осадков по всему миру, а другой – самые высокие. Для этого вы создадите еще одну пользовательскую растровую функцию.

  5. На вкладке Анализ в категории Растр щелкните кнопку Редактор функций.

    Появится вид Шаблон функции растра 2.

  6. Перетащите все четыре растровых слоя осадков в редактор функций Шаблон функции растра 2.
  7. На панели Функции растра щелкните вкладку Системные и найдите Мозаика растров.

    Мозаика растров на панели Растровые функции

    Вам надо дважды запустить этот инструмент: для самых сухих уровней осадков и для самых влажных.

  8. Перетащите функцию Мозаика растров в редактор функций два раза.
  9. Присоедините два растровых слоя с самыми сухими значениями летних осадков в положение Растр в одну функцию Мозаика растров. Присоедините два растровых слоя с самыми влажными значениями зимних осадков в положение Растр в другую функцию Мозаика растров.

    Растровые функции Мозаика растров

    Вы переименуете обе функции, чтобы не запутаться.

  10. Щелкните правой кнопкой функцию Мозаика растров с самыми сухими значениями летних осадков и выберите Переименовать.

    Опция Переименовать

  11. Введите Driest Summer Precipitation и нажмите Enter.
  12. Переименуйте вторую функцию Мозаика растров в Wettest Winter Precipitation.

Поиск мест с определенными уровнями осадков

Вы будете использовать выходные данные инструмента Мозаика растров в качестве входных данных, чтобы определить, на каких территориях соблюдаются условия количества осадков для Средиземноморского климата. При помощи растровой функции Меньше вы выявите области с самым сухим количеством осадков в летние месяцы: ниже 30 мм и менее одной трети от количества осадков в самый влажный зимний месяц.

  1. На панели Функции растра найдите Меньше и перетащите растровую функцию Меньше в редактор функций.

    Вы запустите эту растровую функцию два раза: по одному для каждого компонента условия количества осадков.

  2. Соедините Выходное положение элемента Driest Summer Precipitation с положением Растр одной из растровых функций Меньше.

    Driest Summer Precipitation соединено с растровой функцией Меньше

  3. Дважды щелкните присоединенную функцию Меньше, чтобы открыть ее свойства. В опции Растр2 введите 30.

    Параметры первой растровой функции Меньше

  4. Нажмите OK.

    Новый элемент с названием 30 добавится в редактор функций.

  5. Переименуйте присоединенную растровую функцию Меньше в Driest Summer Month Is Less Than 30 mm.

    Растровая функция, выявляющая местоположения с количеством осадков менее 30 мм

    Результатом этой функции Меньше будут места, где количество осадков в самый сухой месяц лета менее 30 мм.

    Вторая часть условия гласит, что в самый сухой месяц лета количество осадков должно быть в три раза меньше, чем в самый влажный месяц зимы. Прежде чем использовать повторно функцию Меньше, надо применить функцию Разделить, чтобы вычислить треть от количества осадков в самый влажный зимний месяц.

  6. На панели Функции растра найдите Разделить и перетащите растровую функцию Разделить в редактор функций.
  7. Соедините выходное положение функции Wettest Winter Precipitation с положением Растр функции Разделить.
  8. Дважды щелкните функцию Разделить, чтобы открыть ее свойства. В опции Растр2 введите 3 и щелкните OK.

    Растровая функция Разделить

    Вы будете использовать результаты функции Разделить и функцию Driest Summer Precipitation в качестве входных данных для функции Меньше.

  9. Соедините выходное положение функции Driest Summer Precipitation с положением Растр второй функции Меньше.
  10. Соедините выходное положение функции Разделить с положением Растр2 второй функции Меньше.
  11. Переименуйте вторую функцию Меньше в Driest Summer Month Is Less Than One Third Wettest Winter Month.

    Растровая функция Меньше

Комбинирование результатов осадков

Теперь у вас есть растровые функции для определения, в каких областях выполняются все условия по количеству осадков. Осталось только скомбинировать все результаты в единый растровый слой. Чтобы все скомбинировать, воспользуемся Булевой функцией And. Затем вы переклассифицируете значения, как делали для прочих условий.

  1. Найдите и добавьте растровую функцию And (булев) в редактор функций.
  2. Соедините Выходное положение Самый засушливый летний месяц менее одной трети самого влажного зимнего месяца с Растровым положением растровой функции Логическое И, затем соедините Выходное положение функции Самый сухой летний месяц менее 30 мм с положением Растра 2 в растровой функции Логическое И.

    Соединения Булевой функции И

    Для этой функции никакие другие параметры выставлять не надо. По умолчанию она создает слой, показывающий пересечения всех входных данных.

  3. Добавьте растровую функцию Перекодировка в редактор функций.
  4. Соедините выходное положение функции And (булев) с положением Растр функции Перекодировка.
  5. Дважды щелкните функцию Перекодировка.

    Результаты применения булевой функции And будут содержать лишь значения 0 и 1, где значения 1 представляют области, в которых пересекаются все входные данные. Вы установите минимальное и максимальное значения, которые будут включать все значения 1и изменят все значения 0 на NoData.

  6. Измените Минимум на 1, Максимум на 2 и Выходные на 1.
  7. Отметьте Заменить отсутствующие значения на NoData.

    Параметры растровой функции Перекодировка для условий по количеству осадков

  8. Нажмите OK.
  9. На панели инструментов Редактор функций щелкните кнопку Автокомпоновка.

    Растровая функция для определения условия количества осадков

    Ваша пользовательская растровая функция готова.

  10. На панели инструментов Редактор функций щелкните кнопку Сохранить.
  11. Сохраните функцию со следующими параметрами:
    • В опции Имя введите Mediterranean Summer Precipitation.
    • Для Категории убедитесь, что выбрано Проект.
    • Для Подкатегории убедитесь, что выбрано Mediterranean-Climate.
    • В поле Описание введите Locations with baseline conditions that meet the summer precipitation requirement of a Mediterranean climate, meaning precipitation for the driest summer month is under 30 mm and less than one third of the wettest winter month.
  12. Нажмите OK.
  13. Закройте редактор функций и сохраните проект.
  14. На панели Функции растра щелкните вкладку Проект и очистите текст в строке поиска. В разделе Mediterranean-Climate нажмите растровую функцию Mediterranean Summer Precipitation.
  15. Щелкните Создать новый слой.

    Новый слой добавлен на карту.

    Карта областей, где выполняется условие по количеству осадков

    В основном этот слой включает области над океаном в средних широтах, но также включает и множество районов вблизи полюсов. В целом, различия по широте гораздо больше, чем в температурных слоях. Вы установите символы для этого слоя таким же образом, как и для остальных.

  16. Откройте панель Символы для слоя Mediterranean Summer Precipitation. В опции Цветовая схема выберите Фиолетово-зеленый (плавный переход).
  17. Закройте панель Символы.
  18. Измените прозрачность слоя на 70,0 процентов.

    Карта с символами для областей, где выполняется условие по количеству осадков

Комбинирование трех условий

Затем вы объедините три растра условий и получите окончательный результат, который показывает распространение средиземноморского климата по всему миру.

У всех ваших растров значение 1 в тех местах, где ячейки удовлетворяют условию, и NoData там, где условия не соблюдаются. Вам осталось определить области, в которых пересекаются растры.

  1. На панели Функции растра щелкните вкладку Система найдите и откройте функцию Статистика по ячейкам.
  2. На панели Свойства статистики по ячейкам в опции Растры выберите Mediterranean Summer Precipitation, Mediterranean Baseline Summer Temperature и Mediterranean Baseline Winter Temperature.
  3. В опции Операция выберите Сумма. Убедитесь, что в опции Тип экстента установлено Пересечение.

    Параметры растровой функции Статистика по ячейкам для финального слоя

    С такими параметрами в финальный слой попадут только те области, где пересекаются все три растра. Вам надо изменить дополнительные параметры, чтобы дать финальному слою название и описание.

  4. Перейдите на вкладку Общие.
  5. В опции Имя введите Köppen Mediterranean Climate.
  6. В опции Описание введите Средиземноморский климат по Кеппену, рассчитанный на основе данных о среднемесячной базовой температуре и уровне осадков за 1986-2005 гг..

    Общие параметры растровой функции Статистика по ячейкам

  7. Щелкните Создать новый слой.

    Слой будет добавлен на карту.

  8. Отключите слоя Mediterranean Summer Precipitation, Mediterranean Baseline Summer Temperature и Mediterranean Baseline Winter Temperature.

    Средиземноморский климат охватывает многие области земной поверхности, включая северную и южную Африку, западную часть Северной Америки и части Австралии и Южной Америки. Он также покрывает большие территории над океанами.

    Карта Средиземноморского климата

    Вы завершите работу над картой, установив символы для данных.

  9. Откройте панель Символы для слоя Köppen Mediterranean Climate. В опции Цветовая схема выберите Желто-оранжево-красный (плавный переход).
  10. Закройте панель Символы. Измените прозрачность слоя на 30,0 процентов.

    Карта Средиземноморского климата с символами

    С такими символами видно, какие зоны распространения климата находятся на суше, а какие - над водными объектами. Вы также измените проекцию карты.

    В частности, вы будете использовать проекцию Мольвейде, равноплощадную систему координат проекции. Это означает, что ячейки растра будут показаны с минимальным искажением. Так будет понятнее, какая часть мира соответствует критериям определения средиземноморского климата.

  11. На панели Содержание дважды щелкните Mediterranean.

    Откроется окно Свойства карты.

  12. На вкладке Системы координат выполните поиск по слову Mollweide. Разверните Система координат проекции и Мир.
  13. Щелкните Mollweide (world).

    Проекция Мольвейде

  14. Нажмите OK.

    Карта в проекции Мольвейде

    Наконец, вы сравните свои результаты со слоем, который показывает прогнозируемое распространение средиземноморского климата в 2080-2099 годах на основе сценария RCP 8.5.

    Для целей этого упражнения этот слой уже есть готовый. Он был создан путем запуска тех же растровых функций, которые вы использовали для базисных данных, но комбинировались базисные и аномальные данные.

  15. На вкладке Карта в группе Слой щелкните кнопку Добавить данные.
  16. В окне Добавить данные перейдите в папку climate-data и откройте папку mediterranean-rcp-85. Выберите Koppen_Mediterranean_85_2.tif и щелкните ОК.

    Слой будет добавлен на карту. Прежде, чем сравнивать со своим слоем, вы его переименуете и подберете символы.

  17. Переименуйте слой Köppen Mediterranean Climate RCP 8.5 2080-2099. Откройте его панель Символы и измените Цветовую схему на Магма.
  18. Закройте панель Символы и измените прозрачность слоя на 40,0 процентов.

    Результирующая карта

    Судя по проекции RCP 8.5, распространение средиземноморского климата изменится к концу столетия. Оно будет сокращаться, особенно в океанических районах и Северной Америке, и сильно сместится на Аравийском полуострове и в северной Африке.

  19. Сохраните проект.

На этом уроке вы ознакомились с климатическими данными и поработали с ними в ArcGIS Pro. Вы построили растровые слои из файлов NetCDF и узнали о базисных и аномальных климатических данных. Сравнили распространения климата на два разных периода времени. А также выявили определенный тип климата и увидели, как его распространение может измениться в будущем.

Вы можете найти больше учебных пособий в галерее учебных пособий.