蒸散发数据的处理及空间分析建模的学习

中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2017），用ArcGIS Pro或ArcMap将NC数据转为tif格式 1.将蒸散发数据Ea_1982_2017_CR.nc导出为逐月的TIFF数据（共432个月） 2.将导出的逐月TIFF数据进行逐年求和，然后重采样为空间分辨率1km的栅格，裁剪出需要的区域，输出为逐年的TIFF数据。 3、空间分析建模的学习、ModelBuilder 蒸散发是水循环中的关键环节，它涉及到地表水分如何转化为水蒸气进入大气层的过程。在中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2017）中，这些数据提供了长达36年的详细蒸散发信息，有助于研究长时间尺度上的水循环变化和气候变化的影响。数据集基于多种遥感和气象观测数据，如CMFD辐射、GLASS地表特性、ERA5-land气象数据等，确保了数据的准确性和完整性。 在数据处理过程中，首先需要将原始的NetCDF格式数据转换成更易于地理信息系统（GIS）处理的TIFF格式。在ArcGIS Pro或ArcMap中，通过“创建NetCDF栅格图层”工具可以加载NetCDF文件，再利用自定义工具NetCDF_time_slice_export导出逐月的TIFF图像。这样，我们得到了432个月的蒸散发图像，涵盖了1982年至2017年。 接下来，为了进行年度统计，需要将这些逐月TIFF数据进行年度求和。这可以通过ArcGIS的ModelBuilder完成，利用“像元统计数据”工具选择“SUM”选项对每月数据求和，再使用“重采样”工具调整空间分辨率至1公里。同时，根据需求裁剪出特定区域，例如陕北县级行政区，使用“裁剪”工具完成这一任务。通过“复制栅格”工具生成最终的逐年蒸散发TIFF数据。 在空间分析建模方面，ModelBuilder是一个强大的工具，可以构建自定义的处理流程。在模型中，可以将输入文件夹、裁剪区域和输出文件设置为参数，使其具有通用性。添加参数描述并保存模型后，可以在批处理模式下运行，高效处理大量数据。这种建模能力对于批量处理多时段、多区域的数据尤为有用，可以快速得到分析结果，便于研究人员深入理解和解析中国不同地区的蒸散发变化趋势。 通过对蒸散发数据的处理和空间分析建模学习，我们可以更好地理解气候、地形、植被等因素如何影响地表蒸散发，从而揭示水循环的动态变化。这对于水资源管理、气候变化研究、生态环境保护等领域具有重要意义。通过GIS技术的应用，可以实现数据的高效管理和深度分析，提高科研工作的质量和效率。