Изучение данных
Растительный покров и типы почв - основные наборы данных, которые вы будете использовать в этом уроке. Вы начнете с просмотра обоих наборов данных для понимания типов, характеристик и другой информации, доступной для анализа.
Загрузка и открытие проекта
Сначала вы загрузите пакет проекта и откроете его в ArcGIS Pro.
- Скачайте пакет проекта Groundwater Analysis.
В зависимости от настроек браузера, вам может быть предложено выбрать место для сохранения загружаемого файла. Большинство браузеров по умолчанию скачивает всё в папку Загрузки.
- Найдите и дважды щелкните файл Groundwater_Vulnerability_Analysis.ppkx, чтобы открыть его в ArcGIS Pro.
- Если будет предложено, войдите под лицензированной учетной записью ArcGIS.
Примечание:
Если у вас нет доступа к ArcGIS Pro или учетной записи организации ArcGIS, см. варианты доступа к программному обеспечению.
Приложение откроется и отобразит карту Groundwater_Analysis. В панели Содержание кроме слоев базовой карты есть еще три слоя: MC_Boundary, MC_Soils и MC_Land_Cover.
В настоящий момент используется базовая карта World Topographic Map. Вы измените базовую карту на Изображение.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Слой щелкните Базовая карта и выберите базовую карту Изображения.
Карта обновится и отобразит базовую карту Изображение.
- На панели быстрого доступа щелкните кнопку Сохранить, чтобы сохранить проект.
Просмотр данных
Далее вы будете изучать наборы данных, которые будут использованы для анализа. Вы изучите атрибуты слоя почв и просмотрите растровый слой растительного покрова, чтобы понять распределение классов землепользования в округе.
- На панели Содержание поставьте отметку напротив слоя MC_Soils, чтобы включить слой.
Карта обновится и отобразит почвы округа Морроу.
Данные почв предоставлены USDA-NRCS Soil Survey Geographic Database for Oregon. Используются слой Map Unit Polygon (MUPOLYON) и таблица Mapunit (muaggatt) из базы данных, вырезанные по экстенту Morrow County с помощью инструмента Вырезать.
Примечание:
Доступ к этим наборам данных также возможен из ArcGIS Living Atlas of the World, как в виде растровых наборов, так и в виде векторов, с помощью SSURGO (Soil Survey Geographic Database) Downloader. Набор данных SSURGO представляет собой компиляцию информации о почвах, собранной за последнее столетие Службой охраны природных ресурсов (NRCS).
- В панели Содержание щелкните правой кнопкой слой MC_Soils и выберите Таблица атрибутов.
Ниже карты откроется атрибутивная таблица.
Примечание:
Исходный набор данных типов почв содержит большое количество значений Null. В связи с тем, что поля атрибутов имеют большое значение для выявления уязвимых в отношении грунтовых вод участков, для заполнения значений Null в данном уроке использовались статистические методы.
В таблице атрибутов MC_Soils следующие поля важны для анализа грунтовых вод: Drainage Class – Dominant Conditions, Hydrologic Group – Dominant Conditions и Water Table Depth – Annual – Minimum. Дренированность описывает движение воды в толще грунта. Она характеризует показатели фильтрации в водоносном горизонте, по которым определяется гидрологическая группа. Есть четыре гидрологических почвенных группы (A, B, C, D) которые определяются потенциалами стока, гидравлической проводимостью и глубинами в слое. В ряде случаем почвы могут относиться к смешанным гидрологическим группам [(A/D, B/D, C/D). В таких случаях первая буква представляет показатель дренированности, а вторая - естественное состояние почвы. Наконец, глубина залегания грунтовых вод измеряет расстояние до уровня грунтовых вод, обычно в сантиметрах.
Гидрологическая почвенная группа Состав Фильтрация A
Почвы содержат менее 10 процентов глины и более 90 процентов песка или гравия.
Высокая (> 0.3 дюйм/час)
B
Почвы содержат 10-20 процентов глины и 50-90 процентов песка.
Средняя (0.15 - 0.3 дюйм/час.)
C
Почвы содержат 20-40 процентов глины и менее 50 процентов песка.
Низкая (0.05 - 0.15 дюйм/час.)
D
Почвы содержат более 40 процентов глины, менее 50 процентов песка с глинистой структурой.
Низкая (0.0 - 0.05 дюйм/час.)
Чтобы определить набор критериев для выявления и нанесения на карту уязвимых для грунтовых вод участков, вы будете использовать характеристики почв. Затем вы изучите эти три атрибутивных поля для понимания распределения показателей в округе.
- В таблице атрибутов MC_Soils щелкните правой кнопкой заголовок Hydrologic Group – Dominant Conditions и выберите Визуализировать статистику.
Откроется панель Свойства диаграммы и сама диаграмма.
- В панели Свойства диаграммы, в разделе Переменные убедитесь что для опции Категория или Дата установлено Hydrologic Group – Dominant Conditions, а в строке Агрегирование - Количество.
Вид диаграммы показывает распределение групп почв.
- В виде диаграммы укажите на каждый из столбцов, чтобы увидеть общее количество для каждой группы почв.
Столбчатая диаграмма, показывающая количества по группам почв в округе Морроу. Гидрологическая почвенная группа C является наиболее распространенной. В этой группе почва состоит из глины (20-40 процентов), и песка (менее 50 процентов), с глинистой структурой. Скорость фильтрации по сравнению с группами A и B - меньше. Области почвенной группы C менее подвержены риску загрязнения.
Далее вы изучите остальные нужные поля в таблице атрибутов.
- В панели Свойства диаграммы, в разделе Переменные для опции Категория или Дата выберите Drainage Class – Dominant Condition.
Диаграмма обновится и отобразит изменения распределение на основе дренированности.
Большинство почв в округе хорошо дренированы. Фильтрация в этих районах, как правило, высокая, но не так высока, как в чрезмерно дренированных почвах. Области с высокими и чрезмерно высокими показателями фильтрации - потенциально уязвимые зоны грунтовых вод. Но вы не можете идентифицировать эти области только на основе скорости фильтрации. Также вы изучите поле значений глубины залегания грунтовых вод.
- Закройте панель Свойства диаграммы и диаграмму.
- В таблице атрибутов MC_Soils щелкните правой кнопкой мыши заголовок Water Table Depth – Annual – Minimum и выберите Сортировать по убыванию.
Значения в поле будут отсортированы по убыванию.
Максимальная глубина - 92 см. Это значит, что для того, чтобы какая-нибудь субстанция достигла уровня грунтовых вод, она должна преодолеть расстояние в 92 сантиметра. В идеале, чем больше расстояние, тем меньше возможности и субстанции достичь водоносного горизонта.
Основываясь на этих данных, вы можете идентифицировать области, подверженные риску загрязнения грунтовых вод, что поможет властям округа принять соответствующие меры для минимизации или смягчения существующей проблемы.
Другой важный фактор, влияющий на риск загрязнения грунтовых вод - типы и интенсивность землепользования в этих областях. Вы изучите слой данных растительного покрова округа Морроу для информации о возможных вариантах активности землепользования.
- Закройте таблицу атрибутов MC_Soils.
- В панели Содержание, для слоя MC_Soils в разделе Диаграммы щелкните правой кнопкой диаграмму и выберите Удалить.
- На панели Содержание снимите отметку для слоя MC_Soils, чтобы отключить слой. Включите слой MC_Land_Cover.
- Щелкните стрелку рядом со слоем MC_Land_Cover, чтобы развернуть его. Щелкните правой кнопкой мыши слой и выберите Приблизить к слою.
Карта обновится и отобразит слой растительного покрова.
Оцените, как распределены на карте разные классы растительного покрова в округе. Территория в основном покрыта травянистыми и пропашными культурами. Такие классы растительного покрова, в частности Developed (от низкой до высокой интенсивности освоения, а так же открытые пространства) и сельскохозяйственные земли, (обозначенные как Cultivated Crops и Hay/Pasture) играют существенную роль в потенциальном загрязнении грунтовых вод. В этих районах могут осуществляться работы, в которых используются некоторые химические соединения в высоких концентрациях, что делает их угрозой для окружающей среды и здоровья человека.
Примечание:
Растр растительного покрова предоставлен ArcGIS Living Atlas of the World и вырезан по экстенту округа Морроу с помощью инструмента Извлечь по маске.
- Сохраните проект.
В этом уроке вы создали свой проект и ознакомились с наборами данных, необходимыми для выявления и нанесения на карту участков в округе Морроу, подверженных воздействию грунтовых вод. Вы изучили компоненты слоя почв и растра растительного покрова. Теперь вы знакомы с характеристиками каждой группы почв, понимаете, как они могут способствовать загрязнению грунтовых вод, а также изучили типы растительного покрова в округе.
Определение уязвимых областей грунтовых вод
Вы изучили наборы данных, и теперь вы будете использовать набор критериев, чтобы идентифицировать уязвимые области и области в зоне риска. Вы будете использовать Разработчик модели пригодности для взвешивания переменных, необходимых для идентификации наиболее подходящих под критерии областей. Этот инструмент представляет интерактивный механизм итерации по заданным переменным с возможностью оценки обратной связи, что крайне существенно для принятия решений.
Изучите системы координат вашей карты и наборов данных
Перед выполнением анализа вы конвертируете значения полей Drainage Condition – Dominant Condition и Water Table Depth – Annual – Minimum из слоя MC_Soils в растровый формат. Однако перед этим вам необходимо убедиться, что все ваши наборы данных используют одну и ту же подходящую для анализа систему координат.
Сначала вы измените систему координат на локальную, чтобы измерения для пространственного анализа были точными. Вы используете Государственная система плановых координат, центрированную на США систему, в которой страна делится на 120 зон. Округ Морроу попадает в зону Oregon North State Plane.
Примечание:
Для более подробной информации о системах координат см. веб-курс Introduction to Coordinate Systems или учебный план Map Projections.
- Если необходимо, откройте проект Groundwater_Vulnerability_Analysis.
- На панели Содержание дважды щелкните карту Groundwater_Analysis, чтобы открыть окно Свойства карты.
Откроется окно Свойства карты.
- В окне Свойства карты щелкните вкладку Системы координат. В окне поиска введите NAD 1983 StatePlane Oregon North и нажмите Enter.
- В списке Доступные системы координат разверните Система координат проекции, State Plane, NAD 1983 (US Feet). Щелкните NAD 1983 StatePlane Oregon North FIPS 3601 (US Feet), чтобы выбрать систему координат.
Кнопка Текущие XY обновится, указывая, что система координат карты изменилась.
- Нажмите OK.
Новая система координат проекции будет применена к карте. Округ Морроу выглядит длиннее и уже, чем до изменения.
Далее вы изучите системы координат слоев карты.
- На панели Содержание дважды щелкните слой MC_Soils, чтобы открыть окно Свойства слоя.
- В окне Свойства слоя щёлкните вкладку Источник. Прокрутите и разверните список Пространственная привязка.
Вы видите, что у слоя MC_Soils другая система координат (NAD 1983 Contiguous USA Albers). Изменение системы координат карты не влияет на слои с другой системой координат. Вы можете изменить систему координат существующих слоев, чтобы она соответствовала системе координат карты, используя инструмент Проецировать для векторных наборов данных или инструмент Проецировать растр для растровых наборов данных. Вы увидите это в следующем разделе.
- Закройте окно Свойства слоя.
- На панели Содержание дважды щелкните слой MC_Land_Cover, чтобы открыть окно Свойства слоя.
- В окне Свойства слоя щёлкните вкладку Источник. Разверните Пространственная привязка.
В этом растре используется другая система координат — коническая равновеликая Альберса. Далее вы спроецируете этот растр в систему координат NAD 1983 StatePlane Oregon North FIPS 3601 (US Feet).
- Закройте окно Свойства слоя.
Проекция ваших данных
Теперь, когда вы настроили свою карту в соответствующей системе координат, вы спроецируете наборы данных о почвах и земельном покрове в эту же систему координат.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
Откроется панель Геообработка.
- На панели Геообработка в поле поиска введите Проецировать растр и выберите инструмент Проецировать растр.
- Установите следующие параметры для инструмента Проецировать растр:
- Для Входного растра выберите MC_Land_Cover.
- Для Выходной набор растровых данных введите Land_Cover.
- Для Выходной систему координатустановите Текущая карта [Groundwater_Analysis].
Выходная система координат обновится до NAD_1983_StatePlane_Oregon_North_FIPS_3601_US Feet.
- Щелкните Запустить.
Слой Land Cover добавлен на карту.
Далее вы спроецируете слой MC_Soils.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад.
- В поле поиска введите Проецировать и выберите инструмент Проецировать.
- Установите следующие параметры для инструмента Проецировать:
- В качестве Входного набора данных классов объектов выберите MC_Soils.
- В поле Выходной набор данных или класс объектов введите Почвы.
- Для Выходной систему координатустановите Текущая карта [Groundwater_Analysis].
- Щелкните Запустить.
Слой Почвы добавлен на карту.
- На панели Содержание щёлкните правой кнопкой слой MC_Land_Cover и выберите Удалить. Удалите слой MC_Soils.
- Переместите слой MC_Boundary выше слоя Почвы.
Вы не перепроецировали слой MC_Boundary, поскольку он используется только в качестве справочного материала, а не для анализа в этом руководстве.
Подготовка данных для анализа пригодности
Теперь, когда ваши входные данные используют соответствующую систему координат, вы преобразуете слой Почвы в несколько наборов растровых данных для анализа. В ходе этого процесса вы убедитесь, что выходное разрешение совпадает с разрешением слоя Land Cover, а ячейки между этими наборами данных выравниваются с помощью функции Растр привязки. Вы измените эти параметры, обновив Параметры среды своего проекта.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щёлкните Параметры среды.
Появится панель Параметры среды.
- В окне Параметры среды установите следующие параметры:
- В разделе Выходные координаты для Выходной систему координат установите Текущая карта [Groundwater_Analysis].
- В разделе Экстент обработки щёлкните Экстент слоя и выберите MC_Boundary.
- В разделе Анализ растра, в меню Размер ячейки выберите Такая же, как слой Land_Cover.
- В разделе Анализ растра, для Растра привязки выберите Land_Cover.
- Нажмите OK.
Вы настроили параметры для всех выходных данных, которые будут созданы в процессе анализа. Система координат будет соответствовать системе координат карты, и все операции анализа будут выполнены в пределах границ округа и с одинаковым размером ячейки для каждого создаваемого выходного растра.
Далее вы будете конвертировать необходимые атрибуты из слоя Почвы в растровый формат, чтобы их можно было использовать как входные слои в инструменте Разработчик модели пригодности.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад.
- Найдите и откройте инструмент Полигон в растр.
- Установите следующие параметры инструмента Полигон в растр:
- В окошке Входные объекты выберите Почвы.
- В строке Поле значений выберите Drainage Class – Dominant Condition.
- Для Выходного набора растровых данных введите Drainage_Conditions.
Примечание:
Вы можете переключиться на вкладку Параметры среды, и убедиться, что указанные ранее параметры среды сохраняются.
- Щелкните Запустить.
- На панели Содержание выключите слой Почвы.
Слой Drainage_Condition виден на карте.
Примечание:
Цвет символов слоя генерируется случайным образом и может отличаться от изображения в примере, но не влияет на результаты анализа.
- Просмотрите легенду слоя Drainage_Conditions в панели Содержание, чтобы оценить значения на карте.
На карте показано, насколько хорошо дренированы почвы в области. Более 80 процентов почв определены как Well Drained (хорошо дренированы). Области вдоль реки Колумбия идентифицированы как Excessively drained (чрезмерно дренированы) Somewhat excessively drained (в некоторых местах чрезмерно дренированы). В этих областях, в основном, отмечены классы растительного покрова, соответствующие разрабатываемым участкам. Это ясно указывает на потенциальные зоны риска для грунтовых вод. Но, чтобы удостовериться, вы включите еще и слой с глубинами залегания.
Далее вы конвертируете значения поля глубины залегания в растр.
- На панели Геообработки для инструмента Полигон в растр обновите следующие параметры:
- В строке Поле значений выберите Water Table Depth – Annual – Minimum.
- Для Выходного набора растровых данных введите Water_Table_Depth.
- Щелкните Запустить.
Слой Water_Table_Depth отобразится на карте, и покажет распределение глубин в диапазоне от 0 до 92 сантиметров.
Изучите слой Water_Table_Depth в панели Содержание и на карте. Каждый цвет представляет значение глубины в сантиметрах.
- Закройте панель Геообработка.
В этом разделе вы задали параметры среды геообработки. Затем вы преобразовали наборы данных полигонов в растры, которые будут использоваться в качестве входных данных для оставшейся части урока.
Создание модели пригодности для идентификации уязвимых областей.
Далее вы будете создавать модель пригодности с помощью Разработчика модели пригодности, и добавлять входные растры, важные для идентификации уязвимых областей грунтовых вод.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Рабочие процессы щелкните Разработчик модели пригодности.
Откроется панель Разработчик модели пригодности.
- В панели Разработчик пригодности, на вкладке Настройки установите следующие параметры:
- Для Имени модели введите Vulnerability Analysis.
- Убедитесь, что Тип входных данных модели установлен на Критерии.
- Для Задать шкалу пригодности выберите 1 в 5.
- Убедитесь, что для Вес по установлено Множитель.
- Для Выходного растра пригодности наберите Vulnerable_Areas.
Примечание:
Модель пригодности функционирует как набор инструментов, который можно сохранить и открыть в любое время. Каждую модель можно идентифицировать по имени модели в наборе инструментов Spatial Analyst в панели Каталог.
Модель использует набор предварительно заданных критериев (входные данные модели) и назначает шкалы и веса для идентификации наиболее подходящих областей. После введения всех необходимых параметров модели вы запустите модель, которая создаст выходной растр.
- На ленте щелкните вкладку Разработчик модели пригодности. В группе Разработчик модели пригодности щёлкните Сохранить.
Модель Vulnerability Analysis сохранена.
- В панели Содержание, убедитесь, что добавлен новый составной слой Vulnerability Analysis.
Этот слой в данный момент пуст.
- В панели Разработчик модели пригодности щелкните вкладку Пригодность.
На этой вкладке вы будете создавать модель пригодности, добавляя растры критериев для идентификации на карте уязвимых областей грунтовых вод.
- Если необходимо, щелкните вкладку Параметры. Для Критерии щелкните кнопку Добавить критерии растра как слои из списка Содержания.
В меню будут отображены все растровые слои из панели Содержание. Вы добавите два растровых слоя, которые будут использованы для идентификации уязвимых областей грунтовых вод.
- В списке поставьте отметки для Drainage_Conditions и Water_Table_Depth, затем щелкните кнопку Добавить.
Эти два слоя добавлены как Входные растры, и обоим назначен Вес - 1. Это означает, что они одинаково важны для анализа. Веса назначаются входным растрам для определения уровня их значимости и влияния на результат анализа пригодности.
Чтобы концентрироваться на слоях, которые будут созданы в процессе анализа, вы отключите остальные слой в панели Содержание.
- На панели Содержание сверните и отключите все слои, включая слои внутри составного слоя Vulnerability Analysis. Включите слой MC_Boundary, составной слой Vulnerability Analysis и базовую карту World Imagery.
Вы успешно добавили два основных критерия, которые помогут достичь целей анализа. Следующий шаг - преобразование каждого критерия на основе его типа данных в единую шкалу пригодности от 1 до 5 баллов.
В этом разделе вы создали модель пригодности, которая будет использована для определения и визуализации уязвимых областей грунтовых вод. Вы добавили растровые слои, которые будут использованы в анализе. Далее вы будете преобразовывать каждый растровый слой на основе его типа данных.
Преобразование входных растров
В идеале уязвимые области и области в зоне риска загрязнения, должны соответствовать следующим характеристикам:
- Показатель дренированности почв - от хорошо до чрезмерно (высокая скорость фильтрации)
- Относительно небольшая глубина залегания грунтовых вод
- Расположены на сельскохозяйственных землях и на территориях с различной степенью освоения
Основываясь на этих критериях, вы будете использовать модель пригодности (Vulnerability Analysis) для определения областей, подверженных загрязнению. Сначала вы преобразуете каждый растровый слой на основе его типа данных.
Процесс преобразования зависит от типа используемых данных. Вы должны понимать различные структуры растровых данных, чтобы успешно применять необходимые для каждого критерия преобразования. Каждый растр может быть либо категориальным, либо непрерывным набором растровых данных. В категориальных растрах ячейкам присвоены уникальные категории. В этом уроке растры растительного покрова, состояния гидрографии и глубины залегания грунтовых вод являются категориальными растрами. Непрерывные растры обычно содержат диапазон числовых значений.
Примечание:
Вы можете просмотреть стандартный рабочий процесс моделирования пригодности для дополнительной информации о выполнении преобразований.
Вы начнете с преобразования растра Drainage _Conditions.
- В панели Разработчик модели пригодности щелкните значок круга рядом с Drainage_Conditions, чтобы открыть панель Преобразование.
Ниже вида карты появится панель Преобразование. Панель разделена на три раздела: График Распределение пригодности, средний раздел, где определяется преобразование и график преобразования.
- Если необходимо, измените размер и переместите панель Преобразование ниже карты, чтобы одновременно видеть панель и карту.
- В панели Преобразование, в составном слое Vulnerability Analysis добавлены два новых слоя: Vulnerable_Areas и Преобразованный Drainage_Conditions.
Слой Vulnerable_Areas представляет собой комбинацию всех преобразованных слоев в модели пригодности: он визуализирует окончательный результат расчета пригодности. Слой Преобразованный Drainage_Conditions показывает слой Drainage_Conditions, преобразованный по шкале от 1 до 5. В настоящий момент есть только один преобразованный слой, поэтому слой Vulnerable_Areas на карте представляет собой копию слоя Преобразованный Drainage_Conditions.
Далее, вы подберете преобразование для критерия Drainage_Conditions. Так как этот слой представляет собой категорийные данные, по умолчанию выбрана вкладка Уникальные категории. Вы измените шкалу пригодности для каждого критерия.
- В панели Преобразование на вкладке Уникальные категории в строке Поле выберите drclassdcd.
Поле drclassdcd соответствует полю Drainage Class – Dominant Conditions. Длинное имя - псевдоним поля.
Таблица пригодности обновится и отобразит названия для каждой категории. Вы назначите разные значения пригодности для каждой категории на основании показателей дренированности. Сначала вы отключите опцию Автоматическое вычисление, чтобы карта не обновлялась автоматически каждый раз, когда вы вводите новое значение.
- На ленте щелкните вкладку Разработчик модели пригодности. В группе Анализ пригодности снимите отметку для опции Автоматическое вычисление.
- В панели Преобразование на вкладке Уникальные категории отредактируйте значения в столбце Пригодность в соответствии со следующей таблицей:
Категория Пригодность Well drained (хорошо дренированы)
3
Poorly drained (слабо дренированы)
1
Somewhat excessively drained (в некоторых местах чрезмерно дренированы)
4
Excessively drained (чрезмерно дренированы)
5
Somewhat poorly drained (в некоторых местах слабо дренированы)
2
Примечание:
Значения пригодности, используемые в этом уроке, получены на основе данных исследований факторов, влияющих на загрязнение грунтовых вод. Вы можете использовать ваши собственные значения пригодности для назначения.
В анализе пригодности высокие значения пригодности обычно назначаются наиболее подходящим значениям критерия или категориям. В этом анализе они относятся к областям, наиболее подверженным загрязнению грунтовых вод.
Вы присвоите значения пригодности для каждого показателя дренированности, в зависимости от степени влияния на загрязнение грунтовых вод. Для чрезмерно дренированных почв характерна высокая скорость фильтрации, что оказывает сильное воздействие на загрязнение грунтовых вод. Поэтому этой категории назначено максимальное значение пригодности (5). Слабо дренированные почвы менее уязвимы для возможного загрязнения.
График Преобразование Drainage_Conditions обновится и отразит назначенные значения пригодности. Но на карте вы изменения не видите, так как Автоматическое вычисление отключено.
- На ленте, на вкладке Разработчик модели пригодности, в группе Анализ пригодности щелкните Вычислить.
На карте слой Преобразованный Drainage_Conditions обновится для отражения указанных значений пригодности, но вы пока их не видите. Вам необходимо отключить слой Vulnerable_Areas.
Примечание:
В настоящий момент слой Vulnerable_Areas просто дублирует слой Преобразованный Drainage_Conditions.
- В панели Содержание, в составном слое Vulnerability Analysis отключите слой Vulnerable_Areas.
Теперь карте Groundwater_Analysis показывает слой Преобразованный Drainage_Condition.
Просмотрите легенду и визуализацию на карте слоя Преобразованный Drainage_Condition, чтобы понимать распределение значений. Вы можете видеть, что хорошо дренированные почвы сосредоточены в северной части округа, что создает угрозу загрязнения грунтовых вод.
Далее вы преобразуете слой глубин залегания.
- В панели Разработчик модели пригодности на вкладке Пригодность щелкните круг около слоя Water_Table_Depth, чтобы начать преобразование.
Панель Преобразование обновится, и в панели Содержание появится слой Преобразованный Water_Table_Depth. Обратите внимание на изменения в легенде слоя Vulnerable_Areas.
Конструктор модели идентифицировал растровый слой Water_Table_Depth как категориальный, так как в каждой ячейке хранится только одно уникальное числовое значение (уникальное значение). Тем не менее, данные отражают диапазон значений от 0 до 92. Вы преобразуете таблицу глубин залегания с использованием метода Диапазон классов.
- В панели Преобразование щелкните вкладку Диапазон классов. Убедитесь, что для Поля выбрано Value.
Значения автоматически группируются в классы, который назначаются значения пригодности. Вы переклассифицируете значения данных.
- В панели Преобразование, на вкладке Диапазон классов щелкните кнопку Классифицировать.
Появится окно Классифицировать диапазоны.
- В окне Классифицировать диапазоны установите следующие параметры:
- В опции Метод выберите Естественные границы.
- Для Классы выберите 5.
- Нажмите OK.
Изначально для классификации применяется метод Равный интервал. Но значения данных распределены неравномерно. Метод Естественные границы (Дженкса) подходит для неравномерно распределенных значений.
- Просмотрите график Преобразование Water_Table_Depth.
В настоящий момент на графике наиболее пригодные области с максимальными значениями глубин. Но, в соответствии с критериями, вам необходимо определить области с небольшой глубиной залегания грунтовых вод. Это прямо противоположено тому, что вы видите на экране. Вам понадобиться обратить значения пригодности.
- В панели Преобразование, на вкладке Диапазон классов щелкните кнопку Обратить и просмотрите распределение
На карте слой Преобразованный Water_Table_Depth и график Преобразование of Water_Table_Depth обновятся. Теперь наиболее подходящие области - с минимальными значениями глубин.
Далее вы будете вычислять модель пригодности.
- На ленте, на вкладке Разработчик модели пригодности, в группе Анализ пригодности щелкните Вычислить.
Слой Преобразованный Water_Table_Depth и график Преобразование of Water_Table_Depth обновятся и отразят изменения.
Теперь вы можете видеть распределение глубин залегания водоносного слоя в округе Морроу. Области с минимальным уровнем глубин, являющиеся максимально пригодными, сосредоточены на юге округа.
- Закройте панель Преобразование и панель Разработчик модели пригодности.
- В панели Содержание, в составном слое Vulnerability Analysis сверните и отключите все слои и включите слой Vulnerable_Areas.
- Внимательно изучите слой.
Подсказка:
Чтобы увидеть слой с максимальным экстентом, в панели Содержание щелкните правой кнопкой слой и выберите Приблизить к слою.
Карта представляет собой комбинацию двух преобразованных растровых критериев: растровые слои Drainage_Conditions и Water_Table_Depth. Области темно-зеленого цвета наиболее подвержены загрязнению грунтовых вод.
- На ленте, на вкладке Разработчик модели пригодности, в группе Разработчик модели пригодности, щелкните Сохранить.
- Сохраните проект.
В этом разделе вы преобразовали все растровые слои на основании набора критериев. Преобразование данных - важнейший шаг в выполнении анализа пригодности. На основании этих преобразований вы смогли идентифицировать уязвимые области грунтовых вод.
Завершение анализа уязвимости грунтовых вод
Далее вы завершите анализ пригодности, запустив модель для сохранения выходных данных.
- Если необходимо, откройте проект Groundwater_Vulnerability_Analysis.
- На панели Каталог на вкладке Проект разверните Spatial Analyst и папку модели Groundwater_Vulnerability_Analysis. Щелкните правой кнопкой модель Vulnerability Analysis и выберите Открыть.
Примечание:
Чтобы открыть панель Каталог, щелкните вкладку Вид на ленте. В группе Окна щелкните Панель Каталог.
Если вы не закрыли свой проект и получаете предупреждение при попытке открыть модель, щелкните вкладку Разработчик модели пригодности. В группе Виды нажмите Панель пригодности.
Откроется панель Разработчик модели пригодности. Если необходимо, закройте панель Преобразование.
- В панели Разработчик модели пригодности щелкните вкладку Пригодность. В столбце Вес введите следующие значения:
- Для Water_Table_Depth введите 4.
- Для Drainage_Conditions введите 5.
Примечание:
Так же можно присвоить веса каждому входному растру перед преобразованием.
Веса назначаются на основании выраженности влияния каждого входного растра. Растровым слоям, которые оказывают большее влияние, назначается больший вес, и наоборот. В нашем случае растровый критерий Drainage_Conditions больше всего влияет на потенциальное загрязнение, так как характеризует фильтрацию в почве. Загрязнение определяется, в первую очередь, скоростью фильтрации, а глубина залегания имеет не такое большое значение.
- На ленте вычислите модель пригодности.
- В панели Содержание просмотрите легенду слоя Vulnerable_Areas.
Сейчас значения в слое Vulnerable_Areas находятся в диапазоне от 14 до 35. Это происходит, потому что значение умножается на вес. Окончательное значение пригодности для каждой области вычислено путем умножения значения пригодности для каждого критерия на соответствующий критерию вес. Так как используется пятибалльная шкала, максимальное значение пригодности получится, если умножить вес критерия на 5.
5 * 5 + 5 * 4 = 45Примечание:
В нашем случае максимальное значение пригодности должно быть 45, но у нас получился диапазон от 14 до 35. Это означает, что в округе нет областей с максимальной пригодностью (со значением 45). В этом анализе максимальное значение пригодности - 35.
Все результаты анализа, которые вы выполнили, сохранены на лету. То есть физически у вас нет сохраненного набора растровых данных. Для завершения и сохранения финального результата анализа пригодности вам необходимо запустить модель.
- В панели Разработчик модели пригодности в разделе Выходной тип убедитесь, что выбран Набор растровых данных и щелкните Запустить.
Модель работает, и дисплей обновляется.
- Изучите на карте слой Vulnerable_Areas.
На карте отображены области, более или менее уязвимые к загрязнению грунтовых вод, исходя из особенностей почвенного покрова. Области, показанные оттенками зеленого, от светлого до темного - максимально пригодные. Вы можете видеть, что эти области, в основном, расположены на севере округа.
- Сохраните модель и закройте панель Разработчик модели пригодности.
- Сохраните проект.
Вы успешно создали модель, и идентифицировали уязвимые области грунтовых вод в округе Морроу. Используя эти данные, руководитель служб смогут принимать решения по регулировке активной деятельности в этих областях, чтобы предотвратить возможные загрязнения.
В рамках анализа вы конвертировали векторные данные в данные растра, задали параметры среды анализа и создали модель пригодности. Вы добавили переменные критериев в модель и преобразовали каждую в соответствии с заданной шкалой. Далее вы добавите растр растительного покрова к анализу. Для идентификации зон риска вы создадите модель пригодности, в которой объедините результаты модели Vulnerability Analysis (Vulnerable_Areas) с растром растительного покрова.
Нанесение на карту зон риска и охраняемых областей
Многие годы округ Морроу сталкивается с серьезными проблемами в использовании водных ресурсов по причине активного землепользования, способствующего загрязнению грунтовых вод Руководители округа недавно объявили чрезвычайную ситуации для того, чтобы подчеркнуть серьезность проблемы. Они выявили, что деятельность Порта Морроу на реке Колумбия вносит основной вклад в загрязнение грунтовых вод, вследствие чего на организацию был наложен штраф. Но есть и другие организации, чья активность в области землепользования тоже способствует загрязнению. Вы нанесете на карту зоны риска, чтобы помочь службам округа оценить их влияние на загрязнение. Затем вы выделите области, на которые округ может обратить особое внимание, и принять меры по предотвращению загрязнения грунтовых вод.
Нанесение на карту зон риска
Зоны риска грунтовых вод - участки, воды которых загрязнены или уязвимы для загрязнения в зависимости от активности в области землепользования. Потенциальные источники загрязнения - септики, мусорные свалки, неконтролируемый сброс отходов и химикаты, используемые в сельскохозяйственных, бытовых, коммерческих и промышленных предприятиях. Такие источники находятся на участках в стадии разработки или там, где осуществляется сельскохозяйственная деятельность. Вы создадите новую модель пригодности для идентификации зон риска. В этой модели будут использованы результаты предыдущей модели (Vulnerability Analysis), дополненные растром растительного покрова.
- Если необходимо, откройте проект Groundwater_Vulnerability_Analysis.
- В панели Содержание сверните и отключите составной слой Vulnerability Analysis.
- Если необходимо, щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Рабочие процессы щелкните Разработчик модели пригодности.
Примечание:
Если вкладка Модель пригодности на ленте активна, вы можете создать модель, щелкнув кнопку Новая в группе Модель пригодности.
Предыдущая, разработанная вами модель, предназначалась для идентификации уязвимых областей. Используя результаты модели Vulnerability Analysis вы можете визуализировать на карте зоны риска.
- В панели Разработчик модели пригодности на вкладке Настройки введите следующие параметры:
- Для Имени модели наберите Groundwater Risk Zones.
- Убедитесь, что Тип входных данных модели установлен на Критерии.
- Убедитесь, что в строке Задать шкалу пригодности установлено от 1 в 10.
- Для Выходного растра пригодности наберите Risk_Zones.
В предыдущей модели вы использовали шкалу пригодности 1 в 5 так как вы работали с небольшим числом критериев и классов. Но в этой модели вы будете работать с большим числом критериев и классов, поэтому будете использовать шкалу 1 в 10.
Далее вы добавите переменные критериев
- В панели Разработчик модели пригодности щелкните вкладку Пригодность. Щелкните кнопку Добавить критерии растра как слои из списка Содержания и выберите следующие слои:
- Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas
- Land_Cover
- Щёлкните Добавить.
Два Входных растра добавлены к списку критериев. Создается новый составной слой для вашей модели, который добавляется на панели Содержание.
Теперь вы назначите веса для каждого растра перед тем, как приступить к преобразованию.
- В столбце Вес введите следующие значения:
- Для Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas введите 8.
- Для Land_Cover введите 10.
Критерию растительного покрова назначен максимальный вес, так как тип землепользования играет значительную роль в вероятности загрязнений грунтовых вод.
Далее вы преобразуете слой Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas.
- Щелкните значок круга рядом со слоем Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas.
Круг окрасится зеленым цветом и откроется панель Преобразование.
Как и ранее, к составному слою Groundwater Risk Zones добавлены два слоя. В этом случае веса уже включены в вычисление результирующего слоя, как вы можете видеть в легенде слоя Risk_Zones в панели Содержание.
Так как слой Vulnerability Analysis\Vunerable_Areas является непрерывным растром, метод Непрерывные функции применен по умолчанию.
В настоящий момент для опции Функция установлено значение по умолчанию, MSSmall. Метод MSSmall подходит, если меньшие значения критерия являются наиболее предпочтительными.
На графике меньшие значения критерия показаны как наиболее пригодные (темно-зеленые оттенки). Это не то, что вам требуется для анализа. Вы хотите преобразовать данные таким образом, чтобы увеличение значений критерия приводило к увеличению пригодности. Здесь лучше всего подойдет Линейная функция.
- На вкладке Непрерывные функции для Функции выберите Линейный.
График Преобразования обновится.
Теперь максимальные значения критерия наиболее пригодны.
- В панели Содержание отключите слой Risk_Zones, чтобы увидеть слой Преобразованный Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas на карте.
Так же, как и на графике Преобразование, области темно-зеленого цвета с наиболее предпочтительны. В этом анализе термин предпочтительный вводит в заблуждение, поскольку именно эти районы наиболее уязвимы к загрязнению грунтовых вод.
Вы успешно преобразовали непрерывный растровый критерий с помощью Линейной функции. Далее вы преобразуете слой растительного покрова для завершения анализа пригодности.
- В панели Разработчик модели пригодности, на вкладке Пригодность, в списке Критерии, щелкните значок круга рядом с критерием Land_Cover.
Панель Преобразование обновится и отобразит значения растительности, а слой Преобразованный Land_Cover добавится к составному слою Groundwater Risk Zones.
Слой Land_Cover категориальный, поэтому активна вкладке Уникальные категории. Вы присвоите значения пригодности каждому классу в слое растительного покрова на основании степени влияния на загрязнение.
- В панели Преобразование на вкладке Уникальные категории измените значение в строке Поле на NLCD_Land_Cover_Class.
Столбец Категория обновится и отобразит название каждого класса в слое растительного покрова. В слое 15 классов растительного покрова. Вы назначите им оценки пригодности в диапазоне от 1 до 10.
- Отредактируйте значения в столбце Пригодность в соответствии со следующей таблицей:
Подсказка:
Если карта обновляется после каждого редактирования, перейдите на вкладку Разработчика модели пригодности на ленте. В группе Анализ пригодности снимите отметку для опции Автоматическое вычисление.
Классы растительного покрова Значения пригодности Open water
1
Developed, Open Space
6
Developed, Low Intensity
7
Developed, Medium Intensity
8
Developed, High Intensity
10
Barren Land
4
Deciduous Forest
3
Evergreen Forest
1
Mixed Forest
3
Кустарник/Кустарник
3
Herbaceous
2
Hay/Pasture
5
Сельскохозяйственные культуры
9
Woody Wetlands
1
Emergent Herbaceous Wetlands
1
- Если необходимо, на ленте щелкните кнопку вычисления модели.
Карта Преобразованный Land_Cover обновится и отразит назначенные значения пригодности. Просмотрите легенду слоя и распределение на карте.
Преобразование значений пригодности для растительного покрова определяется выраженностью влияния каждого класса на риск загрязнения грунтовых вод. В слое Преобразованный MC_Land_Cover выделены области, активность на которых вносит существенный вклад в риск загрязнения. В областях, показанных оттенками зеленого цвета, идентифицируется максимальное влияние на возможное загрязнение, а в областях красных оттенков влияние на загрязнение грунтовых вод меньше.
- Закройте панель Преобразование. Сверните и отключите все слои в составном слое Groundwater Risk Zones, кроме слоя Risk_Zones.
Карта обновится и отобразит слой Risk_Zones, который представляет собой комбинацию двух входных растров: Land_Cover и Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas.
На основании растровых критериев и степени влияния на загрязнение грунтовых вод вы визуализировали на карте зоны риска. Карта пригодности показывает уязвимость отдельных областей к загрязнению грунтовых вод на основании типа растительного покрова и типа почвы. Области, показанные зеленым цветом - грунтовые воды с максимальным риском загрязнения, или воды, которы уже загрязнены.
Вы визуализировали на карте зоны риска в округе Морроу. Руководители служб округа теперь могут видеть зоны риска и оценивать активность на них, пользуясь вашей картой.
- В панели Разработчик модели пригодности, на вкладке Пригодность, убедитесь, что в строке Выходной тип убедитесь, что выбран Набор растровых данных, и щелкните Запустить.
Модель работает, и отображение карты обновляется. Теперь вы более тщательно изучите слой Risk_Zones.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Навигация щелкните Закладки и выберите Along the Columbia River.
- На панели Содержание щелкните слой Risk_Zones, чтобы его выбрать.
- Щелкните на ленте вкладку Растровый слой. В группе Сравнить щелкните инструмент Спрятать.
На карте щелкните и потяните, чтобы увидеть базовую карту. Внимательно посмотрите на слой Risk_Zones и сравните его с базовой картой, обращая внимание на области зон риска зеленого цвета.
- На ленте, на вкладке Карта щелкните Закладки и выберите закладку Port of Morrow.
Порт Морроу расположен в зоне высокого риска. Это объясняет, почему активность в этой области вносит существенный вклад в загрязнение грунтовых вод в округе. Вы можете использовать инструмент Спрятать, чтобы сравнить слой зон риска и базовую карту, чтобы получить более ясное представление.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Навигация щелкните инструмент Исследовать.
Курсор изменит форму, и вместо стрелки Спрятать будет вид Исследовать.
- На ленте щелкните вкладку Разработчик модели пригодности. В группе Разработчик модели пригодности щёлкните Сохранить. В группе Закрыть модель выберите Закрыть.
- Сохраните проект.
В этом разделе вы идентифицировали и визуализировали на карте зоны риска на основании набора растровых критериев. Вы определили зоны высокого риска для руководителей служб округа. В следующем разделе вы завершите анализ определением областей, для которых рекомендованы защитные мероприятия для предотвращения загрязнения грунтовых вод.
Идентификация областей, требующих защиты
Вы завершаете свой анализ. У округа есть для вас еще одна задача - помочь идентифицировать области, которые можно защитить, чтобы свести к минимуму или максимально уменьшить загрязнение грунтовых вод
- Щелкните правой кнопкой мыши слой MC_Boundary и выберите Приблизить к слою.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Условие (Инструмент пространственного анализа).
Инструмент Условие используется для обработки значений ячеек по принципу условной выборки. Вы будете извлекать зоны риска из слоя Risk_Zones и неразрабатываемые земли из слоя Land_Cover.
Вы начнете с извлечения зон риска.
- Для инструмента Условие установите следующее:
- В строке Входной растр, удовлетворяющий условиям, выберите Groundwater Risk Zones\Risk_Zones.
- Для Выражения постройте запрос Где VALUE больше чем 100.
- В строке Входной растр значения "истина" или константа, выберите Groundwater Risk Zones\Risk_Zones.
- Оставьте пустым значение параметра Входной растр значения "ложь" или константа.
- Для Выходного растра введите High_Risk_Zones.
Инструмент Условие идентифицирует области в слое Risk_Zones, где значения пригодности больше 100. Если условие истинно, инструмент вернет значения из слоя Risk_Zones. Если условие ложно, не возвращается ничего.
- Щелкните Запустить.
Слой High_Risk_Zones добавлен к панели Содержание и к карте.
- Сверните и отключите составной слой Groundwater Risk Zones.
Изучите легенду слоя High_Risks_Zones и распределение значений на карте. Он включает только области, в которых значение пригодности превышает 100.
Теперь, когда у вас есть области высокого риска из слоя Risk_Zones, вы можете идентифицировать неразрабатываемые земли в пределах зон риска, чтобы отметить их, как приоритетные для защиты.
- В панели инструмента Условие, на вкладке Параметры для Входного растра условия выберите Land_Cover.
Затем вы создадите выражение условия.
- В разделе Выражение начните выражение Где NLCD_Land_Cover_Class включает значения.
- Выберите следующие классы растительного покрова:
- Barren Land
- Deciduous Forest
- Emergent Herbaceous Wetlands
- Hay/Pasture
- Herbaceous
- Mixed Forest
- Кустарник/Кустарник
- Woody Wetlands
Это выражение выбирает не разрабатываемые области, и все классы растительного покрова, за исключением освоенных земель, пашень и вечнозеленых лесов. Оставшиеся области обычно остаются не регулируемыми, хотя освоение может начаться в любой момент. Такие области нуждаются в защите.
- Завершите настройку инструмента Условие, задав следующие параметры:
- Для Входной растр значения "истина" или константа выберите Land_Cover.
- Оставьте пустым значение параметра Входной растр значения "ложь" или константа.
- Для Выходного растра введите Undeveloped_Areas.
Для каждой области, если выражение истинно, инструмент вернет значения из слоя Land_Cover. Если условие ложно, не возвращается ничего.
Вы хотите идентифицировать неразрабатываемые области только в зонах риска, а не во всем округе. Вы зададите Параметры среды, чтоббы ограничить результаты указанным регионом.
- В верхней части панели щелкните вкладку Параметры среды. В разделе Анализ растра, для Маски выберите High_Risk_Zones.
Параметр Маска ограничивает результаты экстентом заданного региона. В этом случае вы идентифицируете неразрабатываемые земли только в зонах риска.
- Щелкните Запустить.
Инструмент запустится и новый слой добавится в панель Содержание.
Примечание:
Цвет символов слоя генерируется случайным образом и может отличаться от изображения в примере, но не влияет на результаты анализа.
Инструмент вернул три разных класса растительного покрова, которые идентифицированы как неразрабатываемые. Вы можете прибизиться, чтобы увидеть эти области. Этот слой покажет руководителям служб области, которые необходимо защитить от дальнейшей разработки. Власти округа теперь должны оценить влияние различных видов землепользования в зонах высокого риска и принять обоснованные решения на основе их результатов.
В настоящее время классы земельного покрова подписаны кодовыми значениями. Вы замените надписи на реальные названия, чтобы карту было легче прочитать.
- В панели Содержание щелкните правой кнопкой слой Undeveloped_Areas и выберите Символы.
Появится панель Символы.
- В панели Символы в таблице классов символов, заменит Value на Land Cover Classes. Для Надписи внесите следующие изменения:
- Замените 31 на Пустоши.
- Замените 52 на Кустарники.
- Замените 81 на Пастбища.
Изменения надписей отразятся на панели Содержание.
- Закройте панель Символы и панель Геообработка.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Навигация разверните Закладки и выберите Undeveloped Areas.
Карта приблизилась к этой области.
Здесь отображены неразрабатываемые области, идентифицированные инструментом Условие. Несмотря на то, что они охватывают небольшую площадь и разбросаны по всей стране, результаты важны для руководителей округа из-за актуальности возможного загрязнения ресурсов грунтовых вод. Вы можете дополнительно изучить карту и идентифицировать другие неразрабатываемые земли.
- На Панели быстрого доступа щелкните Сохранить.
В этом разделе вы создали вторую модель пригодности для идентификации зон риска загрязнения грунтовых вод на основании типов почв и активности землепользования. Дополнительно вы использовали анализ условия для идентификации неразрабатываемых областей, которые можно защитить для предотвращения риска загрязнения грунтовых вод.
Грунтовые воды - важнейший природный ресурс для человека и окружающей среды, нуждающийся в защите. Идентификация и визуализация на карте уязвимых областей и зон риска может в значительной степени способствовать устойчивому развитию. В этом упражнении вы узнали:
- Как настраивать среду геообработки и указывать выходную систему координат и экстент обработки
- Как конвертировать векторные данные в растровые для последующего анализа пригодности.
- Как создавать и использовать модели пригодности
- Как использовать инструмент Условие для идентификации областей, нуждающихся в защите от загрязнения.
В этом уроке вы познакомились с рабочим процессом по выявлению участков, подверженных воздействию грунтовых вод, и зон риска. Используя такой рабочий процесс, ГИС-специалисты могут способствовать защите водных ресурсов от загрязнения.
Вы можете найти больше учебных пособий в галерее учебных пособий.
