ArcGIS物种适宜区分析

实验目的：ArcGIS叠加分析是最常见且最容易混淆的基础操作，灵活运用ArcGIS栅格叠加分析对于今后GIS的学习必将受益良多。本章节就以某物种A的种植适宜区为例，向大家详细介绍GIS的空间叠加分析。

实验数据：

1.气象数据（中国气象数据中心）

2.DEM（地理空间数据云网站）

3.土壤数据（中国科学院资源环境科学与数据中心）

实验步骤：

某物种A在满足以下环境条件时生长最好，试问该物种A的最佳种植适宜区？以安顺市平坝区为例。

（1）温度——年均气温（最适温度14.2—14.8℃）

（2）湿度——年均湿度（最适湿度80.75-81.20%）

（3）坡度——＜20°

（4）海拔——＜1300m

一、插值分析

利用气象网站获取的安顺市平坝区气象站及周边气象站点数据（图1）利用ArcGIS克里金插值法，生成平坝区温度和湿度空间分布图（图2）。

图1 气象站点数据示意图

图1 平坝区温度空间分布图

图2 平坝区湿度空间分布图

注*：在使用克里金插值法时，需要将数据的字段属性改为双精度。建议气象站点的数据比研究区范围大，使得插值法获取的字段属性更合理。

二、坡度提取

利用空间分析中表面分析工具，基于DEM提取坡度（图3）。

图3 平坝区坡度图

三、重分类

依据题意，利用重分类工具分别将温度和湿度（图4）、坡度（图5）和海拔分为2级（图6）。这里需要注意一些小细节，重分类Value值的设置。

图4 温度和湿度分级参数示意图

图5 坡度分级参数示意图

图6 海拔分级参数示意图

四、叠加分析

通过上述基础数据的整理和处理，将处理后所得的数据通过ArcGIS地图代数中的栅格计算器通过加权叠加得到（图7）。

图7 加权叠加示意图

依据题意和重分类之后数据的字段属性可知，最终所需的最佳适宜区即为“温度分级、湿度分级、海拔分级和坡度分级”图层中Value=2所有栅格，经过加权叠加后Value=8即为最佳适宜区（图8）。笔者对此的理解就是无论温度、海拔，重分类后满足题意的图斑就是Value=2的所有栅格，通过栅格计算器叠加后，仅有2+2+2+2=8，也就是满足题意4个条件该物种的最佳适宜区。

图8 最佳适宜区空间分布图