浏览数据
土地覆被和土壤数据集是您将在本教程中使用的主要数据集。 您将首先查看这两个数据集，以了解可用于分析的类型、特征和其他信息。
下载并打开工程
首先，您将下载工程包并在 ArcGIS Pro 中将其打开。
- 下载 Groundwater Analysis 工程包。
开始下载前，根据 Web 浏览器的不同，系统可能会提示您选择文件的位置。 大多数浏览器将默认下载到计算机的 Downloads 文件夹下。
- 找到并双击 Groundwater_Vulnerability_Analysis.ppkx 文件以将其在 ArcGIS Pro 中打开。
- 如果收到系统提示，请使用您获得许可的 ArcGIS 帐户登录。
注：
如果您没有 ArcGIS Pro 的访问权限或者 ArcGIS 组织帐户，请参阅软件访问权限选项。
应用程序随即打开以显示 Groundwater_Analysis 地图。 在内容窗格中，除底图外，存在三个图层：MC_Boundary、MC_Soils、MC_Land_Cover。
当前，显示世界地形图底图。 您要将其更改为影像底图。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在图层组中，单击底图并选择 Imagery 底图。
地图更新为显示影像底图。
- 在快速访问工具栏上，单击保存按钮以保存工程。
查看数据
接下来，您将探索将用于分析的数据。 您将浏览土壤图层的属性并查看土地覆被栅格图层，以了解土地覆被类别在县内的分布。
- 在内容窗格中，选中 MC_Soils 的复选框以打开图层。
地图更新为显示莫罗县内的土壤。
土壤数据来自 USDA-NRCS 土壤调查地理数据库（俄勒冈州）。 使用了该数据库中的 Map Unit Polygon (MUPOLYON) 图层和 Mapunit 表 (muaggatt)，并已使用裁剪工具裁剪至莫罗县的范围。
注：
您也可以通过 ArcGIS Living Atlas of the World 使用 SSURGO（土壤调查地理数据库）下载器以栅格数据集或矢量的形式访问这些数据集。 SSURGO 数据集是由美国国家自然资源保护局 (NRCS) 在过去一百年采集的土壤信息的汇编。
- 在内容窗格中，右键单击 MC_Soils 图层并选择属性表。
该属性表随即显示在地图下方。
注：
原始土壤数据集包含大量空值。 由于属性字段对于识别地下水脆弱区域十分重要，考虑到本教程的目的，将使用统计方法填充 Null 值。
在 MC_Soils 属性表中，以下三个字段在地下水分析中十分重要：Drainage Class – Dominant Conditions、Hydrologic Group – Dominant Conditions 和 Water Table Depth – Annual – Minimum。 排水状况描述了水在土壤中的移动情况。 它根据水文单元组解释了水如何渗入地下。 有四个水文土壤组（A、B、C、D），这些组根据径流潜力、渗透系数以及到任意图层的深度定义。 在某些情况下，土壤可能被分配两个水文组（A/D、B/D、C/D）。 在这些情况下，第一个字母表示排水状况，第二个字母表示土壤的自然状况。 最后，地下水位深度用于测量到地下水位的距离，通常以厘米为单位。
水文土壤组 组成 渗透率 A
粘土含量低于 10%，沙土或砾石含量高于 90% 的土壤。
高 (> 0.3 in./hr.)
B
粘土含量为 10% - 20%，沙土含量为 50% - 90% 的土壤。
中等 (0.15 - 0.3 in./ hr.)
C
粘土含量为 20% - 40%，沙土含量低于 50% 的土壤。
低 (0.05 - 0.15 in./hr.)
D
粘土含量高于 40%，沙土含量少于 50%，且包含粘土质结构的土壤。
低 (0.0 - 0.05 in./hr.)
在本教程中，您将使用土壤特征定义一组条件，以识别地下水脆弱区域。 然后，您将查看三个属性字段以了解它们在县内的分布。
- 在 MC_Soils 属性表中，右键单击 Hydrologic Group – Dominant Conditions 字段的标题，然后选择可视化统计数据。
图表属性窗格和图表随即显示。
- 在图表属性窗格的变量下，确保类别或日期选项已设置为 Hydrologic Group – Dominant Conditions，聚合 已设置为 Count。
图表视图显示了土壤组的分布。
- 在图表视图中，指向在条柱上可以查看每个土壤组的总计数。
条形图显示莫罗县中的土壤组计数。 水文土壤组 C 组占多数。 该组由约 20% - 40% 的粘土和少于 50% 的沙土组成，并且具有沃土结构。 相比 A 组和 B 组，其渗透率较低。 土壤组为 C 组的区域较不容易发生地下水污染。
接下来，您将查看属性表中的其他相关字段。
- 在图表属性窗格中的变量下，对于类别或日期，选择 Drainage Class – Dominant Condition。
图表更新为显示排水状况的分布。
该县的大部分土壤排水状况良好。 这些区域的渗透率往往很高，但其渗透率不及排水过度的土壤。 具有高到极高渗透率的区域是潜在的地下水污染区。 但是您不能仅仅依靠渗透率来确定这些区域。 您还将查看水位深度字段。
- 关闭图表属性窗格和图表。
- 在 MC_Soils 属性表中，右键单击 Water Table Depth – Annual – Minimum 字段的标题，然后单击降序排列。
字段随即更新，值按照降序排列。
最大深度为 92cm。 这意味着任何物质要想到达地下水位，都必须流动到地下 92 厘米处。 理想情况下，距离越远，物质到达地下水位的可能性就越小。
根据这些数据，您将能够确定容易发生地下水污染的区域，以帮助县当局实施适当的措施，从而最大程度地化解或缓解持续的危机。
影响地下水资源污染的另一个关键因素是土地利用活动的类型。 您将查看莫罗县的土地覆被，以了解现有的土地利用活动。
- 关闭 MC_Soils 属性表。
- 在内容窗格中的 MC_Soils 图层下的图表部分中，右键单击图表，然后选择删除。
- 在内容窗格中，取消选中 MC_Soils 的复选框以关闭图层。 打开 MC_Land_Cover 图层。
- 单击 MC_Land_Cover 旁边的箭头以展开图层。 右键单击图层，然后选择缩放至图层。
地图将更新以显示土地覆被图层。
在地图上检查县内多种土地覆被类别的分布。 该地区主要被草本植物和栽培作物覆盖。发达区域（低到高强度开发的开放空间）和农业用地（标注为中耕作物和干草/牧场）等土地覆被类别是地下水资源污染的主要原因。 在这些区域进行的活动中，某些化学成分的浓度往往很高，导致对环境和人类健康构成威胁。
注：
土地覆被栅格数据来自 ArcGIS Living Atlas of the World，已使用按掩膜提取工具裁剪至莫罗县的范围。
- 保存工程。
目前为止，您在本教程中设置了工程，探索了识别莫罗县地下水脆弱区域并绘制地图所需的数据集。 您查看了土壤数据和土地覆被栅格数据的组成部分。 现在，您已熟悉每个土壤组的特征、其对地下水污染的影响以及该县的土地覆被类型。
确定地下水脆弱区域
现在您已经浏览了数据集，您将使用一组条件来帮助识别易受攻击和存在被污染风险的区域。 您将使用适用性建模器来衡量条件变量以确定最适合的区域。 该工具提供了一种迭代定义变量的交互方式，并提供了对决策制定至关重要的反馈。
观察地图和数据集的坐标系
在进行进一步分析之前，您需要将存储在 MC_Soils 图层中的 Drainage Condition – Dominant Condition 和 Water Table Depth – Annual – Minimum 字段转换为栅格数据格式。 但在此之前，您需要确保所有数据集都使用相同且合适的坐标系进行分析。
首先，您需要将坐标系更改为局部坐标系，以确保空间分析的准确性。 您将使用美国国家平面坐标系，这是一个以美国为中心的坐标系，它将国家划分为 120 个区域。 莫罗县属于俄勒冈州北部州平面区域。
- 如有必要，请打开 Groundwater_Vulnerability_Analysis 工程。
- 在内容窗格中，双击 Groundwater_Analysis 地图以打开地图属性窗口。
随即出现地图属性窗口。
- 在地图属性窗口中，单击坐标系选项卡。 在搜索框中，键入 NAD 1983 StatePlane Oregon North，然后按 Enter 键。
- 在可用 XY 坐标系列表中，展开投影坐标系、国家平面和 NAD 1983（美制英尺）。 单击 NAD 1983 StatePlane Oregon North FIPS 3601 (US Feet) 以选择此坐标系。
当前 XY 按钮随即更新，以指示地图的坐标系已更改。
- 单击确定。
随即将投影坐标系应用于地图。 莫罗县看起来比以前更高更窄。
接下来，您将查看地图中图层的坐标系。
- 在内容窗格中，双击 MC_Soils 图层以打开图层属性窗口。
- 在图层属性窗口中，单击源选项卡。 向下滚动并展开空间参考。
- 关闭图层属性窗口。
- 在内容窗格中，双击 MC_Land_Cover 图层以打开图层属性窗口。
- 在图层属性窗口中，单击源选项卡。 展开空间参考。
该栅格使用另一个坐标系：Albers Conical Equal Area。 接下来，您将把该栅格投影到 NAD 1983 StatePlane Oregon North FIPS 3601 (US Feet) 坐标系。
- 关闭图层属性窗口。
投影数据
现在，您已为地图设置了适当的坐标系，您将把土壤和土地覆盖数据集投影到同一坐标系。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击工具。
将出现地理处理窗格。
- 在地理处理窗格的搜索框中，输入投影栅格并选择投影栅格工具。
- 对于投影栅格工具，设置以下参数：
- 对于输入栅格，选择 MC_Land_Cover。
- 对于输出栅格数据集，输入 Land_Cover。
- 对于输出坐标系，选择当前地图 [Groundwater_Analysis]。
输出坐标系更新为 NAD_1983_StatePlane_Oregon_North_FIPS_3601_US Feet。
- 单击运行。
Land Cover 图层随即添加到地图中。
接下来，您将映射 MC_Soils 图层。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。
- 在搜索框中，输入 Project 并选择投影工具。
- 对于投影工具，设置以下参数：
- 对于输入数据集或要素类，选择 MC_Soils。
- 对于输出数据集或要素类，输入 Soils。
- 对于输出坐标系，选择当前地图 [Groundwater_Analysis]。
- 单击运行。
Soils 图层随即添加至地图。
- 在内容窗格中，右键单击 MC_Land_Cover 图层，然后选择移除。 移除 MC_Soils 图层。
- 将 MC_Boundary 图层移动到 Soils 图层上方。
您没有重新投影 MC_Boundary 图层，因为在本教程中它仅用作参考，而不用于分析。
准备用于适宜性分析的数据
现在您的输入数据正在使用合适的坐标系，您需要将 Soils 图层转换为多个栅格数据集以进行分析。 在此过程中，您需要确保输出分辨率与 Land Cover 图层相同，并且这些数据集之间的像元使用捕捉栅格功能对齐。 您可以通过更新投影的环境来调整这些设置。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击环境。
随即显示环境窗口。
- 在环境窗口中，设置以下参数：
- 在输出坐标下，对于输出坐标系，选择当前地图 [Groundwater_Analysis]。
- 在处理范围下，单击图层的范围并选择 MC_Boundary。
- 在栅格分析下，对于像元大小，选择与 Land_Cover 图层相同。
- 在栅格分析下，对于捕捉栅格，选择 Land_Cover。
- 单击确定。
您已经为将在分析期间生成的所有输出设置了参数。 坐标系与地图坐标系匹配，所有分析都将在县的边界内完成，并且对于生成的每个栅格将输出使用相同的像元大小。
接下来，您需要将 Soils 图层的相关属性转换为栅格数据格式，以便将它们用作适用性建模器工具中的输入。
- 在地理处理窗格中，单击后退按钮。
- 搜索并打开面转栅格工具。
- 在面转栅格工具中，设置以下参数：
- 对于输入要素，选择 Soils。
- 对于对于值字段，选择 Drainage Class – Dominant Condition。
- 对于输出栅格数据集，键入 Drainage_Conditions。
注：
您可以切换到环境选项卡以确认之前的环境设置。
- 单击运行。
- 在内容窗格中，关闭 Soils 图层。
Drainage_Condition 图层在地图上可见。
注：
图层的符号系统颜色将随机生成，可能与示例图像不同，但是不会影响分析结果。
- 查看内容窗格中 Drainage_Conditions 图层的图例以了解地图显示。
该地图显示了该地区土壤的排水方式。 超过 80% 的土壤被标识为 Well Drained。 哥伦比亚河沿岸地区被标识为 Excessively drained 和 Somewhat excessively drained。 这些地区是大多数已开发土地覆被等级所在的位置。 这清楚地表明了潜在的地下水风险区域。 但显然，您需要包括地下水位深度。
接下来，您需要将地下水位深度字段转换为栅格。
- 在地理处理窗格，面转栅格 工具中，更新以下参数：
- 对于值字段，选择 Water Table Depth – Annual – Minimum。
- 对于输出栅格数据集，键入 Water_Table_Depth。
- 单击运行。
Water_Table_Depth 图层随即出现在地图上，其中显示了从 0 到 92 厘米的深度分布。
在内容窗格和地图上观察 Water_Table_Depth 图层。 每种颜色均代表一个以厘米为单位的深度值。
- 关闭地理处理窗格。
在本部分中，您将设置用于分析的地理处理环境。 然后，您将面数据集转换为栅格，这将用作本教程其余部分的输入。
创建适宜性模型以识别脆弱区域
接下来，您将使用适用性建模器工具创建适宜性模型，并添加与识别地下水脆弱区域相关的输入栅格。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在工作流组中，单击适宜性建模器。
随即显示适宜性建模器窗格。
- 在适宜性建模器窗格的设置选项卡上，设置以下参数：
- 对于模型名称，键入 Vulnerability Analysis。
- 验证模型输入类型是否已设置为条件。
- 对于设置适宜性等级，选择 1 到 5。
- 验证权重是否设置为乘数。
- 对于输出适用性栅格，键入 Vulnerable_Areas。
注：
适宜性模型函数与工具箱类似，可以在需要时随时保存和打开。 每个模型都可以在目录窗格的空间分析工具箱中通过其模型名称进行标识。
该模型使用一组定义的变量条件（模型输入）和分配的等级和权重来识别最佳拟合区域。 输入所有必要的模型参数后，即可运行模型以生成输出栅格。
- 在功能区上，单击适宜性建模器选项卡。 在适宜性模型组中，单击保存。
Vulnerability Analysis 模型已保存。
- 在内容窗格中，验证是否添加了名为 Vulnerability Analysis 的图层组。
此图层目前为空。
- 在适宜性建模器窗格中，单击适宜性选项卡。
在此选项卡中，您将开始通过添加条件栅格来绘制地下水脆弱区域的地图，从而构建适宜性模型。
- 如有必要，单击参数选项卡。 对于条件，单击将内容列表中的栅格条件作为图层添加按钮。
随即出现一个菜单，其中显示了内容窗格中的所有栅格图层。 您将添加用于识别地下水脆弱区域的两个栅格图层。
- 在菜单中，选中 Drainage_Conditions 和 Water_Table_Depth 复选框，然后单击添加按钮。
这两个图层添加在输入栅格下，并且都分配了权重值 1。 这意味着它们在分析中具有同等重要性。 为输入栅格分配权重以表示其在适宜性分析中的影响级别。
要专注于将在分析期间生成的图层，您将关闭内容窗格中的所有图层。
- 在内容窗格中，折叠并关闭所有图层，包括 Vulnerability Analysis 图层组中的图层。 确保 MC_Boundary 图层、Vulnerability Analysis 图层组和 World Imagery 底图保持打开状态。
您已成功添加有助于实现分析目标的两个主要条件。 下一步是根据数据类型将每个条件转换为从 1 到 5 的通用适宜性等级。
在本部分中，您创建了将用于绘制地下水脆弱区域的适宜性模型。 您添加了将用于执行分析的栅格图层。 接下来，您将根据数据类型转换每个栅格图层。
变换输入栅格
理想情况下，易受攻击和有污染风险的区域具有以下特征：
- 排水良好至排水过度的土壤（高渗透率）
- 相对较浅的地下水位深度
- 通常为已开发土地和农业用地
根据这些条件，您将使用适宜性模型（Vulnerability Analysis）来定位易受污染的区域。 首先，您将根据数据类型转换所有条件栅格。
变换过程取决于所涉及的数据类型。 您必须了解不同的栅格数据结构才能成功变换每个条件。 每个栅格可以区分为分类栅格或连续栅格数据集。 对于分类栅格，为像元分配了唯一类别。 在本教程中，土地覆盖、排水状况和地下水位深度栅格是分类栅格。 另一方面，连续栅格通常具有数值范围。
注：
您可以查看常规适宜性建模工作流以了解有关变换工作方式的详细信息。
您将从变换 Drainage _Conditions 栅格开始。
- 在适宜性建模器窗格中，单击 Drainage_Conditions 旁边的圆圈以打开变换窗格。
变换窗格随即显示在地图下方。 该窗格分为三个部分：适宜性分布图、用于定义变换的中间部分和变换图。
- 如有必要，请调整地图下方的变换窗格的大小并重新定位，以便可以同时看到窗格和地图。
- 在内容窗格的 Vulnerability Analysis 图层组中，已添加两个图层：Vulnerable_Areas 和 Transformed Drainage_Conditions。
Vulnerable_Areas 图层是适宜性模型中所有变换图层的组合：它显示了最终适宜性结果。 Transformed Drainage_Conditions 图层显示了适宜性等级从 1 变换到 5 的 Drainage_Conditions 图层。 现在仅有一个变换图层，因此 Vulnerable_Areas 地图是 Transformed Drainage_Conditions 的副本。
接下来，您将为 Drainage_Conditions 条件定义变换。 由于该图层为分类图层，因此默认选择了唯一类别选项卡。 您将更改每个类别的适宜性等级。
- 在变换窗格的唯一类别选项卡上，对于字段，选择 drclassdcd。
drclassdcd 字段与 Drainage Class – Dominant Conditions 字段相同。 较长的名称是该字段的别名。
适宜性表将更新以显示每个类别的名称。 您将根据每个类别的条件为其分配不同的适宜性值。 但首先，您将关闭自动计算设置，以防止地图在您输入值时自动更新。
- 在功能区上，单击适宜性建模器选项卡。 在适宜性分析组中，取消选中自动计算复选框。
- 在变换窗格的唯一类别选项卡上，编辑适宜性列以匹配下表：
类别 适宜性 排水良好
3
排水差
1
排水稍过度
4
排水过渡
5
排水较差
2
注：
本教程中使用的适宜性值基于对影响地下水污染的因素的研究。 您可以采用自己的适用性值并相应进行相应分配。
在适宜性分析中，通常将高适宜性值分配给最合适的条件值或类别。 在本分析中，为最容易受到地下水污染的区域分配了这些值。
您已根据每种排水状况对地下水污染的影响为它们分配了适宜性等级。 排水过度的土壤具有很高的渗透率，因此对地下水污染的影响更大。 这就解释了为什么这个类别被分配了最高的适宜性值 (5)。 排水差的土壤对地下水的影响较小。
Transformation of Drainage_Conditions 图随即更新以反映分配的适宜性值。 但是由于您关闭了自动计算，因此地图图层还没有任何变化。
- 在功能区的适宜性建模器选项卡的适宜性分析中，单击计算按钮。
在地图上，Transformed Drainage_Conditions 图层随即更新以反映输入适宜性值，但您还不能查看它。 您必须关闭 Vulnerable_Areas 图层。
注：
现在，Vulnerable_Areas 图层只是 Transformed Drainage_Conditions 图层的副本。
- 在内容窗格的 Vulnerability Analysis 图层组中，关闭 Vulnerable_Areas 图层。
Groundwater_Analysis 地图现在显示了 Transformed Drainage_Condition 图层。
观察 Transformed Drainage_Conditions 图层的图例和地图以了解此分布。 可以看到，该县北部的土壤排水过度，对地下水污染构成了威胁。
接下来，您将变换地下水位深度图层。
- 在适宜性建模器窗格的适宜性选项卡上，单击 Water_Table_Depth 旁边的圆圈开始变换。
变换窗格随即更新，并将在内容窗格中显示 Transformed Water_Table_Depth 图层。 观察 Vulnerable_Areas 图层图例中的变化。
模型构建器将 Water_Table_Depth 栅格图层标识为分类图层，因为每个像元仅存储一个数值（唯一值）。 但是，数据实际上反映了 0 到 92 之间的值范围。 您将改为使用类范围方法转换地下水位深度值。
- 在变换窗格中，单击类范围选项卡。 验证字段是否已设置为值。
值会自动分组到类别并分配适宜性值。 您将重新分类数据值。
- 在变换窗格的类范围选项卡上，单击分类按钮。
分类范围窗口随即出现。
- 在分类范围窗口中，设置以下参数：
- 对于方法，选择自然间断点分级法 (Jenks)。
- 对于类，选择 5。
- 单击确定。
起初，分类方法为相等间隔。 但数据值分布不均匀。 自然间断点分级法 (Jenks) 方法考虑了数据值的不均匀分布。
- 查看 Transformation of Water_Table_Depth 图。
目前，该图显示适宜性最高的区域是地下水位深度较深的区域。 但根据您的条件，您正在寻找地下水位较浅的区域。 这与正在当前显示的内容相反。 您必须反转适宜性值。
- 在变换窗格中的类范围选项卡上，单击反转按钮，然后观察分布。
Transformed Water_Table_Depth 地图和 Transformation of Water_Table_Depth 图随即更新。 现在，适宜性最高的区域是地下水位较浅的区域。
接下来，您将计算适宜性模型。
- 在功能区适宜性建模器选项卡的适宜性分析组中，单击计算。
Transformation of Water_Table_Depth 图和 Transformed Water_Table_Depth 图层随即更新以显示更改。
现在您可以查看莫罗县的地下水位深度分布。 最浅的地区，适宜性得分最高，主要在县城南部。
- 关闭变换窗格和适宜性建模器窗格。
- 在内容窗格的 Vulnerability Analysis 图层组中，折叠并关闭所有图层，然后打开 Vulnerable_Areas 图层。
- 仔细观察图层。
提示：
要更近距离地查看图层，您可以在内容窗格中右键单击图层，然后选择缩放至图层。
该地图显示了两个变换后的输入栅格条件的组合：Drainage_Conditions 和 Water_Table_Depth 栅格图层。 深绿色区域极易受到地下水污染。
- 在功能区适宜性建模器选项卡的适宜性模型组中，单击保存以保存模型。
- 保存工程。
在本部分中，您根据一组条件变换了所有栅格图层。 数据变换是进行适宜性分析的重要步骤。 基于这些变换，您可以识别地下水脆弱区域。
完成地下水脆弱性分析
接下来，您将通过运行模型来完成适宜性分析并保存输出。
- 如有必要，请打开 Groundwater_Vulnerability_Analysis 工程。
- 在目录窗格的工程选项卡上，展开空间分析和 Groundwater_Vulnerability_Analysis 模型文件夹。 右键单击 Vulnerability Analysis 模型并选择打开。
注：
要打开目录窗格，请在功能区上单击视图选项卡。 在窗口组中，单击目录窗格。
如果您未关闭工程并且在尝试打开模型时收到警告，请单击适宜性建模器选项卡。 在查看组中，单击适宜性窗格。
随即显示适宜性建模器窗格。 如有必要，请关闭变换窗格。
- 在适宜性建模器窗格中，单击适宜性选项卡。 在权重列中，输入以下值：
- 对于 Water_Table_Depth，键入 4。
- 对于 Drainage_Conditions，键入 5。
注：
您还可以在开始变换之前为每个输入栅格分配权重。
根据每个输入栅格的影响级别分配权重。 将为具有高影响力的栅格图层分配更高的权重，反之亦然。 在这种情况下，Drainage_Conditions 栅格条件对地下水污染的影响最大，因为它代表了土壤的渗透特征。 污染开始于您考虑地下水位深度之前的渗透阶段。
- 在功能区上，计算适宜性模型。
- 在内容窗格中，观察 Vulnerable_Areas 图层图例。
Vulnerable_Areas 值现在介于 14 到 35 之间。 这是因为权重起到了乘数的作用。 每个区域的最终适宜性值是通过将每个条件的适宜性值乘以分配的条件权重来计算的。 由于使用了等级 5，因此每个条件权重将乘以 5 以获得最高的适宜性区域。
5 * 5 + 5 * 4 = 45注：
最高适用性值为 45，但适用性值范围为 14 到 35。 这意味着没有非常适合的区域（值为 45）。 此分析中的最高适宜性值为 35。
到目前为止，您所做的所有分析都是即时进行的。 因此，没有任何内容被保存为实际的栅格数据集。 要完成并保存适宜性分析的最终输出，您必须运行模型。
- 在适宜性建模器窗格中的输出类型下，确认已选择栅格数据集，然后单击运行。
模型将运行并更新显示。
- 探索 Vulnerable_Areas 地图显示。
考虑到土壤的性质和特征，该地图显示了受地下水污染可能性较低的区域。 浅绿色到深绿色区域非常脆弱。 可以看到这些地区都集中在县城北部。
- 保存模型并关闭适宜性建模器窗格。
- 保存工程。
您已成功创建模型并使用它来识别莫罗县的地下水脆弱区域。 这样，县当局将能够制定决策，规范这些地区的活动，以避免地下水污染。
到目前为止，您已将矢量数据转换为栅格数据，设置了分析环境并创建了适宜性模型。 您已将条件变量添加到模型中，并以定义的等级对每个变量进行了变换。 接下来，您要将土地覆盖栅格合并到分析中。 要识别风险区域，您将创建一个适宜性模型，该模型将来自弱点分析模型 (Vulnerable_Areas) 的结果与土地覆盖栅格数据相结合。
绘制危险区域和保护区的地图
多年来，由于土地利用活动导致地下水污染，莫罗县一直面临着严重的水资源问题。 当局最近宣布进入紧急状态以帮助应对这一问题。 他们发现，哥伦比亚河上的莫罗港是造成地下水资源污染的主要原因，并已对其处以相应罚款。 但还有其他土地利用活动导致了这种情况。 您将绘制风险区域地图以支持其影响评估。 然后，您将指出该县可以进行保护或监管以防止地下水污染的区域。
绘制风险区域地图
地下水风险是已经受到污染的区域或因土地利用活动而存在污染风险的区域。 潜在的污染源包括污水处理池、填埋场、不受控制的废物处理以及来自农业、家庭、商业和工业设施的化学品。 这污染源存在于发达空间和农业空间。 您将开发一个新的适宜性模型，以识别这些风险区域。 除了土地覆被图层外，该模型还将使用先前模型（脆弱性分析）的结果。
- 如有必要，请打开 Groundwater_Vulnerability_Analysis 工程。
- 在内容窗格中，折叠并关闭 Vulnerability Analysis 图层组。
- 如有必要，在功能区上，单击分析选项卡。 在工作流组中，单击适宜性建模器。
注：
如果功能区的适宜性建模器选项卡已处于活动状态，您可以通过单击适宜性模型组中的新建来创建模型。
您之前设置的模型用于识别脆弱区域。 使用 Vulnerability Analysis 模型的结果，您可以绘制风险区域地图。
- 在适宜性建模器窗格的设置选项卡上，输入以下内容：
- 对于模型名称，输入 Groundwater Risk Zones。
- 验证模型输入类型是否已设置为条件。
- 验证设置适宜性等级是否设置为 1 到 10。
- 对于输出适宜性栅格，输入 Risk_Zones。
在之前的模型中，因为条件值和类的数量较少，您使用了 1 到 5 的适宜性等级。 但是在这个模型中，您将处理许多条件值和类，因此等级为 1 到 10。
接下来，您将添加条件变量。
- 在适宜性建模器窗格中，单击适宜性选项卡。 单击将栅格条件添加为“内容”列表中的图层按钮，然后选择以下图层：
- Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas
- Land_Cover
- 单击添加。
两个输入栅格将添加到条件列表。 将为您的模型创建一个图层组，并将其添加到内容窗格。
这一次，您将在开始变换之前为每个栅格分配权重。
- 在权重列中，分配以下内容：
- 对于 Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas，输入 8。
- 对于 Land_Cover，输入 10。
已为土地覆被条件分配最高权重，因为土地利用类型对地下水污染具有显著影响。
接下来，您将变换 Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas 图层。
- 单击 Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas 条件旁边的圆圈。
该按钮变为绿色并将出现变换窗格。
和之前一样，两个图层将添加到 Groundwater Risk Zones 图层组。 这一次，权重已包含在结果图层的计算中，如内容窗格中 Risk_Zones 的图例所示。
由于 Vulnerability Analysis\Vunerable_Areas 条件是连续栅格图层，因此已应用连续函数方法。
当前，函数选项已设置为默认方法 MSSmall。 MSSmall 方法适用于较小的条件值优先级较高的情况。
在图中，较小的条件值优先级较高（显示为深绿色）。 这不符合此分析的需求。 您希望变换数据，以使条件值的增加导致优先级的增加。 为此，最适合的方法为线性函数。
- 在连续函数选项卡上，对于函数，选择线性。
变换图随即更新。
现在，较高的条件值优先级最高。
- 在内容窗格中，关闭 Risk_Zones 图层，以便可以在地图上看到 Transformed Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas 图层。
与在变换图中一样，深绿色区域优先级最高。 在此分析中，优先级高是欺骗性说法，因为这些是最容易受到地下水污染的区域。
您已使用线性函数成功变换了连续栅格条件。 接下来，您将变换土地覆被图层以完成适宜性分析。
- 在适宜性建模器窗格适宜性选项卡的条件列表中，单击 Land_Cover 条件旁边的圆圈。
变换窗格将更新以显示土地覆被值，并且 Transformed Land_Cover 图层将添加到 Groundwater Risk Zones 图层组中。
Land_Cover 图层是分类图层，因此唯一类别选项卡处于活动状态。 您将根据每个土地覆被类别的影响程度为其分配适宜性值。
- 在变换窗格中的唯一类别选项卡上，将字段更改为 NLCD_Land_Cover_Class。
类别列将更新以显示每个土地覆被类别的名称。 有 15 种土地覆被类别。 您将为它们分配 1 到 10 之间的适宜性得分。
- 编辑适宜性列，使其与下表匹配：
提示：
如果在每次编辑后地图都会刷新，请转至功能区的适宜性建模器选项卡。 在适宜性分析组中，取消选中自动计算复选框。
土地覆被类别 适宜性值 开阔水面
1
已开发的开放空间
6
低强度开发地区
7
中等强度开发地区
8
高强度开发地区
10
荒地
4
落叶林
3
常绿林
1
混生林
3
灌木/灌木丛
3
草本
2
干草/牧场
5
中耕作物
9
森林湿地
1
自发草本湿地
1
- 如有必要，在功能区上计算模型。
Transformed Land_Cover 地图将基于分配的适宜性值进行更新。 观察图层图例及其在地图上的分布。
土地覆被适宜性变换基于每个类别对地下水污染的影响。 Transformed MC_Land_Cover 图层突出显示了可能对地下水污染造成重大影响的区域。 绿色区域对污染的影响很大，而红色区域对地下水污染的影响较小。
- 关闭变换窗格。 折叠并关闭 Groundwater Risk Zones 图层组中除 Risk_Zones 之外的所有图层。
地图将更新以显示 Risk_Zones 图层，该图层由两个输入栅格图层组成：Land_Cover 和 Vulnerability Analysis\Vulnerable_Areas。
根据条件栅格及其对地下水污染的影响，您绘制了风险区域地图。 适宜性地图根据土地覆被类型和土壤类型显示了区域对于地下水污染的脆弱性。 绿色区域正在发生污染或已经受到污染的风险较高。
您已绘制了莫罗县地下水风险区域的地图。 县当局现在可以根据此地图识别高风险区域，以进行影响评估。
- 在适宜性建模器窗格的适宜性选项卡上，确认输出类型已设置为栅格数据集，然后单击运行。
模型将运行且地图更新显示。 现在，您将仔细研究 Risk_Zones 图层。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在导航组中，单击书签，然后选择 Along the Columbia River。
- 在内容窗格中，单击 Risk_Zones 图层以将其选中。
- 在功能区上，单击栅格图层选项卡。 在比较组中，单击卷帘工具。
在地图上，单击并拖动以查看底图。 仔细比较 Risk_Zones 和底图，以识别绿色高风险区域的范围。
- 在功能区的地图选项卡上，单击书签，然后选择 Port of Morrow 书签。
莫罗港位于高风险区域内。 这有助于解释为什么他们的活动会对该县的地下水污染造成重大影响。 您可以使用卷帘工具比较风险区域图层和底图，以获得更好的查看效果。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在导航组中，单击浏览工具。
指针从卷帘工具更改为浏览工具。
- 在功能区上，单击适宜性建模器选项卡。 在适宜性模型组中，单击保存。 在关闭模型组中，单击关闭。
- 保存工程。
在本部分中，您使用一组条件栅格图层识别了地下水风险区域并绘制了地图。 您为县当局识别了高风险区域。 在下一部分中，您将完成分析，建议必须提供保护以避免地下水资源污染的区域。
识别保护区
您即将完成分析。 县当局为您分配了最后一项任务：帮助其识别可以提供保护的区域，以便最大程度地降低或减轻地下水污染。
- 右键单击 MC_Boundary 图层，然后选择缩放至图层。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击工具。
- 在地理处理窗格中，搜索并打开 Con (Spatial Analyst Tools) 工具。
条件函数工具用于对像元值执行条件评估。 您将使用此工具从 Risk_Zones 图层中识别高风险区域，并从 Land_Cover 图层中识别未开发土地。
首先，您将提取高风险区域。
- 在条件函数工具中，设置以下参数：
- 对于输入条件栅格，选择 Groundwater Risk Zones\Risk_Zones。
- 对于表达式，构建查询 Where VALUE is greater than 100。
- 对于输入条件为真时所取的栅格数据或常量值，选择 Groundwater Risk Zones\Risk_Zones。
- 将输入条件为假时所取的栅格数据或常量值参数留空。
- 对于输出栅格，输入 High_Risk_Zones。
条件函数工具将识别 Risk_Zones 图层中值大于 100 的区域。 如果条件为真，则工具将返回 Risk_Zones 图层中的值。 如果表达式为假，则不返回任何内容。
- 单击运行。
High_Risk_Zones 图层将添加到内容窗格和地图中。
- 折叠并关闭 Groundwater Risk Zones 图层组。
观察 High_Risks_Zones 图层的图例及其在地图上的分布。 其中仅包含记录的适宜性值大于 100 的区域。
现在，您已从 Risk_Zones 图层中提取了高风险区域，您可以识别风险区域中的未开发土地，以便优先提供保护。
- 在条件函数工具窗格中的参数选项卡上，对于输入条件栅格，选择 Land_Cover。
接下来，您将编写条件表达式。
- 在表达式下，开始查询 Where NLCD_Land_Cover_Class includes the value(s)。
- 选择以下土地覆被类别：
- 荒地
- 落叶林
- 自发草本湿地
- 干草/牧场
- 草本
- 混生林
- 灌木/灌木丛
- 森林湿地
此表达式将未开发区域的特征描述为除已开发土地、耕种用地和常绿林之外的所有土地覆被类别。 其余区域通常不受监管，但可以在任何事件点进行开发。 这些是需要考虑提供保护的区域。
- 通过设置以下参数完成对条件函数工具的配置：
- 对于输入条件为真时所取的栅格数据或常量值，选择 Land_Cover。
- 将输入条件为假时所取的栅格数据或常量值参数留空。
- 对于输出栅格，输入 Undeveloped_Areas。
对于各个区域，如果表达式为真，则工具将返回 Land_Cover 图层的值。 如果表达式为假，则不返回任何内容。
您仅想识别高风险区域范围内（而不是整个县内）的未开发区域。 您将设置工具的环境参数，以将结果限制于定义的区域。
- 在窗格顶部，单击环境选项卡。 在栅格分析部分中，对于掩膜，选择 High_Risk_Zones。
掩膜参数可将结果限制于定义的区域。 在本例中，您将仅识别高风险区域范围内的未开发土地。
- 单击运行。
工具随即开始运行，新图层将添加到内容窗格中。
注：
图层的符号系统颜色将随机生成，可能与示例图像不同，但是不会影响分析结果。
工具返回了识别为未开发的三个不同的土地覆被类别。 您可以放大以查看这些区域。 此图层显示了一些区域，当局可以为之提供保护，使其免受未来开发的影响。 现在，县当局必须评估高风险区域内土地利用的影响，并根据其结果制定明智的决策。
当前，土地覆被类别使用其格网代码标注。 您需将标注更改为其实际名称，以使地图易于理解。
- 在内容窗格中，右键单击 Undeveloped_Areas，然后选择符号系统。
随即显示符号系统窗格。
- 在符号系统窗格中的符号类表中，将值替换为土地覆被类别。 对于标注，编辑以下内容：
- 将 31 替换为荒地。
- 将 52 替换为灌木/灌木丛。
- 将 81 替换为干草/牧场。
标注更改将反映在内容窗格中。
- 关闭符号系统和地理处理窗格。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在导航组中，展开书签并选择 Undeveloped Areas。
地图即会放大到该区域。
此区域包括一些由条件函数工具识别的未开发区域。 尽管它们覆盖的区域很小并且遍布全县，但由于地下水资源的重要性，此结果对当局而言仍有一定作用。 您可以选择探索地图以识别其他未开发区域。
- 在快速访问工具栏上，单击保存。
在本模块中，您制作了第二个适宜性模型，以根据土壤类型和土地利用活动识别地下水风险区域。 此外，您使用条件分析方法识别了未开发区域，该县可以为这些区域提供保护，使其免受地下水污染。
地下水是一种重要的资源，需要加以保护。 识别地下水脆弱性和风险区域并绘制地图对实现可持续发展有着重大影响。 在本教程中，您学习了以下技能：
- 如何针对一致的坐标系和处理范围配置地理处理环境
- 如何将矢量数据转换为栅格数据以准备适宜性分析
- 如何创建和使用适宜性模型
- 如何使用条件函数工具识别地下水保护区域
在本教程中，您学习了识别地下水脆弱区域和风险区域的工作流。 借助此工作流，GIS 专业人员可以协助保护其管辖范围内的地下水资源。
您可以在教程库中找到更多教程。
