Загрузить данные наблюдений за видами
Первым шагом является получение данных наблюдений или данных о присутствии интересующего вас вида. В этом разделе вы загрузите данные из Глобального информационного фонда по биоразнообразию (GBIF), который объединяет данные наблюдений из различных источников для научного использования. Затем вы добавите данные наблюдений за барсуками в ArcGIS Pro и убедитесь, что типы данных соответствуют типам анализа, которые вы хотите выполнить.
Настройка проекта ArcGIS
Сначала вы настроите проект ArcGIS Pro, в котором будете работать с данными. Позже в этом уроке вы добавите слой, показывающий государственную границу Испании, чтобы использовать его для обрезки данных.
- 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.
- Под Новым проектом щелкните Карта.
- В окне Новый проект для Имя введите EuropeanBadger_Habitat. Оставьте параметр Местоположение без изменений и убедитесь, что опция Создать папку для этого проекта включена.
- Нажмите OK.
Сначала добавьте на карту слой, показывающий границы Испании. Этот слой будет использоваться для обрезки и ограничения данных об окружающей среде.
- Щелкните вкладку Вид на ленте. В группе Окна щелкните Панель Каталог.
Появится панель Каталог. Панель Каталог можно использовать для добавления элементов в проект, просмотра, создания и управления элементами, а также для получения информации о свойствах элементов.
- На панели Каталог щелкните вкладку Портал и выберите Living Atlas.
- Найдите слой Spain Country Boundary. Найдите векторный слой Spain Country Boundary, принадлежащий esri_dm, и перетащите результат на карту.
Слой отобразится на карте и будет добавлен на панель Содержание как ESP_Country.
Загрузить данные наблюдений за видами из GBIF
Далее вы загрузите данные наблюдений за животными из Глобального информационного фонда по биоразнообразию (GBIF). GBIF — это глобальный репозиторий данных, в котором собираются данные о местах регистрации видов. Данные включены из нескольких источников, таких как iNaturalist, и отформатированы в общую схему для широкого использования.
Примечание: В зависимости от статуса охраны вида данные о местоположении могут быть скрыты для предотвращения браконьерства или другого вмешательства. Европейский барсук отнесен к виду, вызывающему наименьшие опасения, согласно Красному списку МСОП, поэтому данные о местоположении не скрываются.
- Перейдите на страницу GBIF для Meles meles.
Появится страница обзора видов. На этой странице представлена информация о барсуке, включая фотографии, предоставленные вместе с записями о случаях его появления, карту мест наблюдений, а также описание активности и экологии животного.
- Войдите в систему или зарегистрируйте учетную запись.
Данные GBIF находятся в свободном доступе, но их могут загрузить только пользователи, имеющие учетные записи. Это позволяет GBIF генерировать индивидуальную ссылку для каждого пользователя и загруженного набора данных.
- Прокрутите страницу вниз и прочитайте Description (описание), обращая внимание на разделы Activity (активность) и Biology Ecology (биология, экология).
- Щелкните на вкладку Metrics (Показатели) и изучите статистику наблюдений.
Барсуки широко распространены по всей Европе, особенно в теплые месяцы. В холодном климате барсуки впадают в спячку, чтобы спастись от зимней непогоды. Чтобы сузить результаты, вы можете отфильтровать их по стране.
- На графике Occurrences per Country or Area (Число случаев по странам или областям) выберите Испанию.
Откроется вкладка Table (Таблица), в которой в табличной форме будут показаны записи о нахождении в Испании. Перед загрузкой вам необходимо отфильтровать эти данные, чтобы убедиться, что вы загружаете только те данные, которые можете картировать. Сначала вы отфильтруете данные, лицензированные по открытой лицензии Creative Commons.
- Разверните раздел License (Лицензия) и выберите CC0 1.0 и CC BY 4.0.
- Разверните Location (Местоположение) и выберите Including coordinates (Включая координаты).
- Разверните Issues and flags (Проблемы и флаги) и просмотрите потенциальные проблемы с набором данных.
В этом разделе перечислены потенциальные проблемы, связанные с каждым пунктом. Обратите внимание, например, что большинство координат округлены. В зависимости от того, как вы собираетесь использовать результаты своего анализа, эти проблемы могут или не могут дисквалифицировать данные для вашего исследования, потребовать исправления или рассматриваться как потенциальная ошибка.
- В верхней части таблицы нажмите кнопку Download (Загрузить).
- В таблице Download Options (Параметры загрузки) выберите Simple (Простой).
- Во всплывающем окне ознакомьтесь с пользовательским соглашением GBIF и правилами цитирования, затем нажмите Understood (Понятно).
Откроется страница загрузки данных. Обратите внимание на информацию о цитировании и других правилах использования данных на этой странице.
- После завершения обработки данных нажмите Download (Загрузить).
На ваш компьютер будет загружен архивный файл .csv. На адрес электронной почты, указанный при регистрации вашей учетной записи GBIF, будет отправлено письмо с подтверждением и персональной цитатой. Позже вы будете использовать это для ссылки на источник данных.
Извлечение данных наблюдений за животными
Далее вы добавите данные наблюдений за барсуками вArcGIS Pro. Оказавшись в ArcGIS Pro, вы можете проанализировать данные и убедиться, что типы данных соответствуют тем типам анализа, которые вы хотите выполнить. Схема, используемая GBIF, сохраняет дату обнаружения в трех разных полях (день, месяц и год) и хранит их как текстовые поля. Чтобы проанализировать наблюдения по месяцам, вам нужно создать поле типа даты, объединяющее день, месяц и год.
- В файловом менеджере перейдите к месту, куда вы загрузили данные GBIF.
- Распакуйте файл в вашу папку проекта ArcGIS Pro.
По умолчанию новые папки проектов создаются в этом месте - C:\Users\<username>\Documents\ArcGIS\Projects. В зависимости от того, откуда вы скачали файл ArcGIS Pro, путь к нему может отличаться.
При загрузке файла его имя представляло собой строку цифр. Перед добавлением файла в проект его необходимо переименовать.
- Переименуйте файл Melesmeles_GBIF_[date], заменив дату загрузки файла.
Вы добавите файл как таблицу базы геоданных, чтобы иметь возможность подготовить данные перед картированием.
- В ArcGIS Pro щёлкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
Откроется панель Геообработка.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Таблица в базу геоданных.
- Для Входной таблицы щелкните Обзор и выберите файл Melesmeles_GBIF_[date].
- В качестве Выходной базы геоданных, щелкните Обзор и выберите базу геоданных проекта по умолчанию. Щелкните Запустить.
Таблица добавлена в вашу базу геоданных.
- На панели Каталог щелкните вкладку Проект. Разверните Базы данных, затем разверните вашу базу геоданных EuropeanBadger_Habitat и перетащите таблицу Melesmeles_GBIF_[date] на карту.
Таблица добавится на панель Содержание в раздел Автономные таблицы. Далее посмотрите на данные, чтобы увидеть, с какими полями вам придется работать и что вам может потребоваться отформатировать для последующего анализа.
- Щелкните правой кнопкой мыши таблицу Melesmeles_GBIF_[date] и выберите Открыть.
Таблица содержит те же данные, что вы видели в GBIF. Для сопоставления данных вы будете использовать атрибуты decimalLatitude и decimalLongitude. Вы также хотите использовать поле даты для пространственно-временного анализа, но поле eventDate сохранено как текстовое поле. Для работы с этим полем вам необходима дата в формате даты.
- В верхней части таблицы щелкните Вычислить.
Откроется инструмент Вычислить поле.
- В окне Вычислить поле для Имя поля введите stdTime.
Это позволит вам добавить новое поле для хранения отформатированной даты.
- Для Типа выражения выберите Arcade, а для Типа поля - Дата.
- В поле Выражение постройте выражение Concatenate($feature.month, "/", $feature.day, "/", $feature.year).
- В нижней части поля Выражение щелкните зеленую галочку, чтобы проверить выражение, затем щелкните OK
После завершения работы инструмента в окне отобразится статус завершения. В сообщениях будет показано предупреждение о том, что некоторые значения не были записаны, поскольку часть данных отсутствовала. Проигнорируйте это сообщение.
- Закройте окно готового инструмента.
Чтобы увидеть временное распределение данных, вы создадите календарную диаграмму интенсивности.
Календарные диаграммы интенсивности визуализируют структуру временных данных путем объединения инцидентов в календарную сетку. Календарные сетки можно настроить для отображения временных закономерностей по месяцам года или по дням недели.
- На панели Содержания щёлкните правой кнопкой таблицу Melesmeles_GBIF_[date], щелкните Построить диаграмму и выберите Календарная диаграмма интенсивности.
Появится пустое окно Диаграммы.
- В панели Свойства диаграммы, в строке Дата выберите поле stdTime.
Диаграмма заполняется, показывая график теплового режима за месяц и день, когда были зарегистрированы наблюдения. Наблюдения происходили круглый год, но чаще всего в прохладные осенние и зимние месяцы.
- Закройте таблицу Melesmeles_GBIF_[date] и диаграмму. Сохраните проект.
Теперь, когда вы загрузили данные наблюдений за Meles meles и внесли их в ArcGIS Pro для предварительной подготовки данных, вы готовы к их картографированию. Каждая точка наблюдения содержит координаты, которые вы будете использовать для картирования данных.
Точки присутствия и псевдоотсутствия на карте
Моделирование распределения видов можно осуществить несколькими способами с использованием различных статистических методов. Многие из этих методов требуют данных как о присутствии, так и об отсутствии, или в вашем случае, данных о псевдоотсутствии. Им также необходимы данные об окружающей среде, чтобы определить, какой климат и условия среды обитания подходят для данного вида животных. Теперь, когда у вас есть данные о присутствии, вы можете сгенерировать данные о псевдоотсутствии или фоновые данные и извлечь данные об атрибутах окружающей среды в каждом месте.
Карта точек присутствия
Сначала вы составите карту местообитания барсука, преобразуя табличные данные о европейском барсуке в класс объектов. Затем вы проверите данные. В зависимости от метода сбора некоторые данные могут быть излишне репрезентативными для отображения местообитаний барсуков, например, исследования, отслеживающие перемещения животных, а не сообщающие об отдельных наблюдениях.
Примечание:
Если вы планируете использовать такой метод анализа, как Прогнозирование только присутствия (MaxEnt), подготовка данных, которую вы выполняете в этом разделе, включена в инструмент геообработки. Но если вы планируете использовать другие методы анализа, такие как регрессия, эти шаги необходимы для подготовки ваших данных.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши таблицу Melesmeles_GBIF_[date], наведите курсор на Создать точки из таблицы и выберите XY Таблица в точку.
- В окне XY Таблица в точку задайте следующие параметры и щелкните OK:
- Выходной класс объектов: EuropeanBadger_points
- Поле X : decimalLongitude
- Поле Y: decimalLatitude
После завершения работы инструмента слой будет добавлен на панель Содержание. Большая группа точек сосредоточена вокруг Барселоны и плотная группа к югу от Севильи.
Примечание:
На момент загрузки этих данных насчитывалось 2214 точек наблюдения, соответствующих лицензионным и другим отборочным требованиям. Ваш набор данных может отличаться.
- Приблизьте к группе к югу от Севильи.
Эта группа точек находится на территории национального парка Доньяна и, по-видимому, представляет собой следы животных, что означает, что каждая группа точек, вероятно, представляет собой одно животное. Чтобы увидеть, как они были собраны, откройте таблицу атрибутов слоя.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой слой EuropeanBadger_points и выберите Таблица атрибутов.
- На ленте, на вкладке Карта, в группе Выборка щелкните Выбрать и нарисуйте на карте прямоугольник вокруг точек в пределах национального парка Доньяна.
- В нижней части таблицы атрибутов нажмите кнопку Показать выбранные записи.
Таблица отфильтрована для отображения только выбранных записей. В зависимости от сделанной вами выборки, около половины точек наблюдения попадает на территорию национального парка, и вы можете видеть, что большинство точек были собраны в ходе трекингового исследования. Чтобы избежать излишней репрезентативности этой области в будущем анализе, вы проредите эти точки.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Удалить идентичные.
В верхней части инструмента находится предупреждение о том, что инструмент изменяет входной набор данных. Инструмент Удалить идентичные навсегда удаляет точки из входного векторного слоя, но не изменяет Автономную таблицу.
- Для Входного набора данных выберите EuropeanBadger_points и оставьте кнопку переключения Использовать выбранные записи включенной.
- Для Поля выберите Форма. Для Допуск XY выберите 500 метров и щелкните Запустить.
После завершения работы инструмента необходимо будет обновить таблицу атрибутов, поскольку некоторые из выбранных записей теперь удалены.
- В окне Не удалось загрузить таблицу щелкните ОК.
- На ленте в группе Выборка щелкните Очистить, чтобы очистить выборку.
На территории национального парка по-прежнему много точек, но они прорежены.
- Откройте таблицу Атрибутов еще раз и проверьте количество оставшихся точек присутствия, указанное в нижней части таблицы.
В зависимости от выбранных вами точек, количество может отличаться. Как правило, вы хотите создать столько же фоновых точек, сколько у вас наблюдений, поэтому обязательно проверьте конкретные точки. Теперь вы можете создать случайную выборку.
Генерация случайно выбранных точек псевдоотсутствия
Теперь, когда ваши данные о присутствии готовы, вы сгенерируете точки псевдоотсутствия. Самый простой метод — использование случайной генерации в пределах исследуемой территории. Чтобы гарантировать, что точки присутствия и псевдоотсутствия имеют одинаковый вес, вы создадите столько же точек фона, сколько у вас точек присутствия.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Создать местоположения пространственной выборки.
Инструмент Создать местоположения пространственной выборки создает местоположения выборки, в пределах непрерывной изучаемой области, с использованием произвольного, стратифицированного, систематического (регулярного) или кластерного механизмов создания выборок.
- Введите следующие параметры и щёлкните Запустить:
- Входная изучаемая область: ESP_Country
- Выходные объекты: ESP_randomsample
- Метод выборки: Простая произвольная
- Число выборок: Число точек в вашей таблице EuropeanBadger_points
На карту добавлен слой случайных точек на территории Испании. Этот набор данных теперь можно объединить со слоем EuropeanBadger_points.
- Закройте таблицу атрибутов EuropeanBadger_points.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Слияние.
- В качестве Входных наборов данных выберите ESP_randomsample и EuropeanBadger_points. В поле Выходной набор данных введите badger_sample_set.
С помощью инструмента Слияние вы можете решить, какие поля добавить в новый слой, а также создать новые поля. Вы добавите новое поле с именем Presence, которое будете использовать для различения точек наблюдения из данных GBIF и фоновых точек из случайной выборки.
- Для Карты поля щелкните раскрывающееся меню Добавить поля и выберите Добавить пустое поле.
- Переименуйте NewField в Presence и нажмите Enter.
По умолчанию поле Presence задано как текстовое поле.
- Наведите на поле Presence и щелкните Редактировать. В окне Свойства поля щелкните Тип и выберите Short.
- В окне Свойства поля щелкните OK, затем запустите инструмент Слияние.
Примечание:
В поле Presence появится предупреждение о том, что оно пустое.
- На панели Содержание снимите выделение со слоев ESP_randomsample и EuropeanBadger_points, чтобы отключить их. Щелкните правой кнопкой мыши слой badger_sample_set и выберите Таблицу атрибутов.
Чтобы различать точки присутствия и отсутствия в новом слое, вам нужно будет вычислить значения для поля Presence. Обычно точки присутствия отображаются со значением 1, а фоновые точки — со значением 0. Прокручивая таблицу, обратите внимание, что у объединенных точек много пустых полей данных. Эти пустые поля будут использоваться для выбора фоновых точек.
- В таблице щелкните Выбрать по атрибуту. В окне Выбрать по атрибутам постройте выражение Где kingdom равно null и нажмите Применить.
- В таблице атрибутов прокручивайте, пока не увидите поле Presence. Щелкните правой кнопкой мыши имя столбца Presence и выберите Вычислить поле.
- В окне Вычислить поле для Presence = введите 0 и щелкните OK.
- В окне Выбрать по атрибуту отметьте Инвертировать условие выражения и щелкните OK.
- Щелкните правой кнопкой мыши имя столбца Presence и выберите Вычислить поле. Постройте выражение Presence =1 и щелкните OK.
Теперь объекты кодируются значением 1 для наблюдаемого присутствия и значением 0 для псевдоотсутствия.
- На ленте щелкните Очистить, чтобы очистить выборку. Закройте таблицу ESP_randomsample и сохраните проект.
Извлечь данные об окружающей среде
Далее вам предстоит найти и подготовить переменные окружающей среды, которые могут помочь определить присутствие барсуков. Помните из GBIF, что барсуки предпочитают хороший растительный покров в местах кормления. Из описания животных в GBIF вы знаете, что в центральной Испании барсуки предпочитают горные районы средней высоты с лесами и пастбищами и избегают более низких высот. В этом руководстве вы сосредоточитесь на получении и настройке данных, которые потребуются для моделирования распределения видов, таких как почвенно-растительный покров, уклон и высота.
- Загрузите себе на компьютер файл SpainPortugalElev.zip и разархивируйте его в папку проекта ArcGIS, с которой вы работаете.
Этот файл содержит два растровых изображения, загруженных из USGS EROS Archive - Digital Elevation - Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010, которые были объединены в мозаику для покрытия всей территории Испании, а затем обрезаны по странам Испания и Португалия. Дополнительную информацию о создании мозаичного набора данных см. в документации. Вы будете использовать это растровое изображение для создания набора данных об уклонах для Испании.
Более подробные данные об уклонах и высотах можно получить из ArcGIS Living Atlas. Однако из-за ограничений на экспорт данных, которые ограничивают экспорт размером 4000x4000 пикселей за раз, данные ArcGIS Living Atlas не являются лучшим выбором для такой большой области исследования.
- На панели Каталог щелкните вкладку Проект и разверните группу Папка, затем разверните папку проекта EuropeanBadger_Habitat.
- Найдите распакованное вами изображение Spain_GTMED2010 и перетащите его на карту.
Примечание:
Если вам будет предложено построить пирамиды и рассчитать статистику для слоя, щелкните ОК.
- На панели Содержание снимите выделение со слоев badger_sample_set и ESP_Country, чтобы отключить их.
Растр высот отображается на карте. Этот растр можно использовать для расчета уклона — еще одной переменной, которая может помочь определить местообитание барсука.
- На панели Геобработка найдите и откройте инструмент Параметры поверхности.
- Введите следующие параметры и щёлкните Запустить:
- Входная растровая поверхность: SpainPortugalElev.tif
- Выходной растр: Spain_Slope
- Входная маска анализа: ESP_Country
- Тип параметра: Уклон
- Тип локальной поверхности: Quadratic
- Измерение уклона: Градус
На карту добавлен слой Spain_Slope. Слой склона, полученный из растра высот.
Следующий слой, который вам нужно найти, — это почвенно-растительный покров. Для этого воспользуйтесь данными European Space Agency's WorldCover 2020. WorldCover отображает 11 типов почвенно-растительного покрова.
- На панели Каталог щелкните вкладку Портал и выберите Living Atlas.
- Найдите слой ESA WorldCover и перетащите его на карту.
Слой WorldCover отображается на карте. Этот слой содержит 11 различных классов почвенно-растительного покрова с разрешением 10 метров.
Теперь, когда у вас есть данные о местообитаниях, воспользуетесь инструментом Извлечь мультизначения в точки, чтобы получить растровые значения для каждой точки.
- На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Извлечь мультизначения в точки.
- Для Input point features выберите badger_sample_set.
- Для Входных растров выберите Spain_Slope, Spain_Elevation, LandCover и дайте им соответствующие имена выходных полей: уклон, высота и земельный покров.
Примечание:
К имени поля высоты добавьте цифру 1. Это не повлияет на ваш результат.
Перед запуском инструмента вам необходимо задать в качестве экстента обработки используемую вами границу Испании. Поскольку слой WorldCover представляет собой глобальный набор данных, настройка Экстента обработки позволит вам извлекать только необходимые данные.
- Выберите вкладку Параметры среды.
- Раскройте группу Экстент обработки. Щелкните Экстент слоя и выберите слой ESP_Country.
- Щелкните Запустить.
Запуск инструмента займет некоторое время. После завершения работы инструмента в таблице атрибутов слоя badger_sample_set появятся три новые переменные. Вы также добавите в свой набор образцов данных о биоклимате.
Образец multidimensional-data
Помимо уклона, высоты и почвенно-растительного покрова, другими переменными, которые могут помочь в моделировании среды обитания барсука, являются биоклиматические данные. Вы добавите слой Базовый биоклимат 1970–2000 гг. из ArcGIS Living Atlas и выберете его значения в каждой из точек присутствия и фона. Базовый биоклиматический слой предоставляет уменьшенные оценки климатических и биоклиматических переменных в виде среднемесячных значений за период 1970–2000 гг. на основе интерполированных измерений станций из WorldClim 2.1. В этом слое представлены 19 биоклиматических переменных, включая данные о температуре и осадках. Доступ к каждой переменной можно получить из Многомерного фильтра.
- На панели Каталог щелкните вкладку Портал и выберите Living Atlas.
- Найдите слой Bioclimate Baseline 1970-2000 и перетащите его на карту.
Слой Bioclimate Baseline 1970-2000 добавлен на карту. ArcGIS Living Atlas также содержит прогнозы на будущее для каждой из переменных биоклимата в базовом наборе данных. Каждый из наборов данных биоклиматических прогнозов содержит SSP2-4.5, SSP3-7.0 и SSP5-8.5 для моделирования потенциальных будущих условий в зависимости от выбросов парниковых газов, политической и социальной политики и других изменений. Эти слои можно заменить на базовый набор данных, но выборку придется проводить по отдельности.
Как и прежде, вы хотите извлечь эти переменные в свой набор образцов о барсуке, но чтобы получить все переменные биоклимата, вы будете использовать инструмент Выборка, который обрабатывает каждый многомерный срез. В отличие от инструмента Извлечь мультизначения в точки, Выборка создает новый класс объектов в вашей базе геоданных. Перед запуском этого инструмента вам необходимо убедиться, что в вашем слое badger_sample_set есть уникальный идентификатор, который вы можете использовать для объединения результатов из инструмента Выборка со слоем badger_sample_set.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой badger_sample_set и выберите Таблица атрибутов.
В таблице поле OID выступает в качестве уникального идентификатора. Этот идентификатор был создан при преобразовании файла .csv в таблицу базы геоданных. OID и другие автоматически назначаемые уникальные идентификаторы можно сбросить или сгенерировать заново, поэтому вы вычислите новое уникальное поле для использования при объединении таблиц позже.
- На ленте таблицы атрибутов щелкните Вычислить.
- В окне Вычислить поле для Имя поля выберите joinID. Для Типа поля выберите Long.
Для этого расчета вы будете использовать Python Helpers, которые предоставляют часто используемые фрагменты кода.
- На панели Helpers дважды щелкните Последовательные числа.
Помощник добавляется в поле Блок кода. Последовательная нумерация начинается с 1 по умолчанию.
- Нажмите OK.
Поле joinID добавлено в конец таблицы. Теперь вы готовы запустить инструмент Извлечь по образцу.
- На панели Геобработка найдите и откройте инструмент Извлечь по образцу.
- Для инструмента Извлечь по образцу введите следующие параметры и щелкните Запустить:
- Входные растры: Bioclimate Baseline 1970:2000
- Входное местоположения растра или объектов: badger_sample_set
- Выходная таблица или класс объектов: badger_sample_bioclimatebase
- Поле уникального ID: joinID
- Отметка Обработать как многомерный: отмечено
Когда инструмент завершит работу, на панель Содержание добавится новая таблица sample_bioclimatebase. Присоедините его к слою badger_sample_set.
- На панели Геообработка щелкните кнопку Назад. Найдите и откройте инструмент Cоединение полей.
- Введите следующие параметры и щёлкните Запустить:
- Входная таблица: badger_sample_set
- Входное поле: joinID
- Соединяемая таблица: badger_sample_bioclimatebase
- Входное поле: joinID
- Перенос полей: Выбрать все BC поля
Теперь в набор образцов добавлены 19 биоклиматических атрибутов. Дополнительную информацию о том, что представляет каждый атрибут и как использовать эти данные, см. в исходной публикации USGS, ссылка на которую находится на странице сведений в ArcGIS Online.
Использование Data Engineering
Далее вы будете использовать инструменты Data Engineering для изучения данных. С помощью инструментов Data Engineering в ArcGIS Pro, вы можете исследовать, визуализировать, очищать и подготавливать данные для анализа. В этом разделе вы будете использовать инструменты Data Engineering, чтобы лучше понять переменные окружающей среды, которые вы извлекли в свой набор образцов.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой мыши слой badger_sample_set и выберите Data Engineering.
Откроется вид Data Engineering. Выбранный вами тип подготовки данных зависит от типа моделирования, который вы хотите использовать для создания модели пригодности среды обитания. Например, если вы планируете использовать регрессионный анализ, вы можете воспользоваться инструментом Преобразовать, чтобы преобразовать искаженные данные в нормальное распределение.
- На панели Поля щелкните поле почвенно-растительный покров. Удерживая клавишу Shift, щелкните последнее поле биоклимата BC_19.
- Перетащите выбранные поля на пустую панель Статистика в середине окна.
Данные об окружающей среде, собранные вами для проекта моделирования среды обитания, добавляются на панель Статистика.
- На панели Data Engineering на ленте щелкните Рассчитать.
Рассчитываются статистические данные для полей, включая среднее значение, уникальные значения и выбросы. Вы можете использовать эту статистику, чтобы начать выявлять закономерности в ваших данных.
- На панели Статистика прокрутите до столбца Выбросы.
Поле с наибольшим количеством статистических выбросов — это поле наклона.
- Щелкните правой кнопкой мыши запись Выбросы для поля уклона и выберите Выбрать выбросы.
Выбросы выбраны на карте. Многие из точек выбросов находятся на севере Испании, в Кантабрийских и Пиренейских горах или вблизи них.
Логично, что здесь более крутой рельеф, но по всей Испании разбросано множество точек. Для визуализации этих значений вы будете использовать гистограмму.
- На панели Статистика щелкните правой кнопкой мыши на гистограмму для поля уклона. Щелкните Открыть Гистограмму.
Гистограмма для поля уклона открыта. Выбранные вами выбросы показаны на гистограмме. Используя гистограмму, можно увидеть, что все выбросы находятся на высокой стороне или в областях с более крутым уклоном. Далее вы посмотрите на BC_01, или среднегодовую температуру.
- На гистограмме Распределение уклона на ленте щелкните Очистить выделение, затем закройте гистограмму.
- На панели Статистика щелкните правой кнопкой мыши на Предварительный просмотр диаграммы BC_01 и выберите Открыть Гистограмму.
Гистограмма открыта. Чтобы понять, какие температуры предпочитают барсуки, вам нужно выбрать точки присутствия барсуков.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Выборка щелкните Выбрать по атрибуту.
- В окне Выбор по атрибутам очистите все существующие выражения и постройте выражение: Где Presence равно 1. Нажмите OK.
Точки присутствия выбираются на карте и в схеме.
Судя по диаграмме, барсуки предпочитают более высокие температуры.
Подсказка:
Если на диаграмме не отображаются ни выбранные, ни невыбранные данные, на ленте диаграммы в группе Фильтр убедитесь, что фильтр Выборка отключен.
Вы можете использовать инструменты Data Engineering для изучения других биоклиматических переменных и внесения изменений в данные по мере необходимости.
- Очистите выборку и закройте диаграмму.
Последний шаг перед использованием данных для моделирования — добавление атрибуции. Отслеживание источника данных — хорошая идея, и поскольку вы загрузили данные с лицензиями CC BY 4.0, вам необходимо убедиться в атрибуции набора данных.
- Щелкните вкладку Вид на ленте. В группе Окна выберите Вид Каталог
Откроется вид Каталога. Вид Каталог и панель Каталог, с которыми вы работали до сих пор в этом руководстве, имеют много общего, но метаданные можно редактировать только в виде Каталог.
- В виде Каталог разверните Базы данных и EuropeanBadger_Habitat.gdb, затем щелкните слой badger_sample_set.
Редактор метаданных открыт. В настоящее время метаданные пусты, за исключением истории геообработки, в которой показаны запущенные вами инструменты Присоединить поле и Вычислить поле.
- На ленте вкладки Каталог в группе Метаданные нажмите Редактировать.
Редактор метаданных открыт.
- Введите следующую информацию на панели Метаданные:
- Название: Образец набора данных по европейскому барсуку
- Теги: моделирование видов, Meles meles, европейский барсук
- Краткое описание (Цель): Этот набор данных был создан в учебном пособии Learn ArcGIS «Образцы данных о видах и об окружающей среде для моделирования распространения с целью моделирования среды обитания европейского барсука (Meles meles) в Испании».
- Описание (краткая информация): Европейский барсук — важный вид, обеспечивающий три основные экосистемные функции: распространение семян, нарушение верхнего слоя почвы и создание микросреды обитания. Для моделирования среды обитания вида в Испании данные о наблюдении за животными были загружены из GBIF и записаны в поле Presence со значением 1. Были созданы точки псевдоотсутствия или фона, которые были объединены с данными наблюдений. Для этих точек были извлечены данные об окружающей среде, включая уклон, высоту, почвенно-растительный покров и биоклиматические переменные.
- В разделе Кредиты введите уникальную ссылку, которая была сгенерирована при загрузке данных GBIF.
Подсказка:
Эту ссылку можно найти либо на странице Загрузки, либо в письме с подтверждением, полученном вами с адреса downloads@gbif.org.
- В нижней части редактора метаданных нажмите Новая ограничивающая рамка.
- Введите следующие координаты:
Запад Восток Юг Север -17.7532431
5.6396581
26.8567504
44.3051478
- На ленте, на вкладке Метаданные щелкните Сохранить.
- Закройте редактор метаданных и сохраните проект.
Теперь у вас есть набор данных по европейскому барсуку, который вы можете использовать для моделирования распространения вида. Набор данных содержит и точки присутствия и точки псевдоотсутствия, а также данные об окружающей среде - уклон, высота, почвенно-растительный покров, температура и многое другое. Эту информацию можно использовать в таких моделях, как MaxEnt или случайное прогнозирование леса, для моделирования распределения видов.
