【双评价学习笔记+气候数据分享】水资源评价与气候评价

上一篇数读菌分享了农业生产适宜性评价中土地资源评价的学习心得。在7月版的技术指南中，农业生产适宜性评价的单项评价还包括水资源评价、气候评价、环境评价、灾害评价和生态评价。今天继续上次的内容，研究一下水资源评价和气候评价。重申一下，文章中引用的数据不确保准确性，仅作为实验数据。

第一篇  农业生产适宜性评价

1

单项评价

1.1 土地资源评价

见上一篇文章：【双评价学习笔记】重启·农业生产适宜性评价01

1.2 水资源评价

水资源评价基于区域内及邻近地区气象站点长时间序列降水观测资料，本次使用的是城市数据团之前分享过的气候资料包中的降水数据，时间为2013-2017，文件格式为txt。

原始资料集按月保存，再开始分析前要先合并。（这边具体操作见仁见智了，数读菌是习惯按年先合并的啦）2013-2017就五年数据可能是少了一点啦，但是不要在意这些细节，实际的话应该能有更多数据支撑的。

降水数据

合并后的数据按照经纬度加载到arcgis中，将数据保存为shpfile点文件，裁剪出比研究区域大一圈左右的范围后，按照区站号和年份汇总成为每个区站每年的降水总量，要注意的点是原数据的单位是0.1mm，所以在汇总后的数据要除以10（单位为mm）作为最后制图的基础。

各区站年降水量变化

由于裁剪后的区域内还有七十多个站点数据，看着有点乱，按照所在省份计算了一下各省的年降水量各站平均值。

相关省市年平均降水量变化

总的感觉就是，越往北降水量越少，这不重要，重要的是下一步空间插值，制作降水量分布图。首先计算各站的年平均降水量，也就是在属性表里面按照区站号汇总各年的降水总量的时候，选择计算平均数。

各站点年平均降水量

各站点年平均降水量

空间插值：数读菌使用的是反距离权重法（IDW）进行空间插值，得到多年平均降水量分布图层：

年平均降水量空间插值结果

根据指南要求，降水量按照≥1200mm、800~1200mm、400~800mm、200~400mm、<200mm分为好（很湿润）、较好（湿润）、一般（半湿润）、较差（半干

旱）、差（干旱）5 个等级：

水资源评价图

京津冀地区大部分都属于一般的半湿润地区，张家口还有一部分属于较差的半干旱地区。

指南中还说“对于云贵高原等蒸发能力较强，仅通过降水难以全面反映农业供水条件的区域，可采用干旱指数计算。干旱指数为年蒸发能力和年降水量的比值。”

我估摸着我咋知道京津冀是不是属于蒸发能力强的地区呢，但是多做一些至少可以练练手，现在的问题是，之前数据团分享的五年数据里面，特喵的没有蒸发量的数据啊。本着练习的目的，以及有现成的数据用现成的，没有的再去找的原则，当下只能去找数据了。首先想到的是“国家气象信息中心”的中国气象数据网，鉴于大部分数据不开放给个人注册用户，所以只下到了部分数据。够用就好呗。（吐槽下，这种公共数据还给权限开放是闹哪样咯，科研用户还要盖公章的科研任务书，哼）

下载的数据为“中国地面国际交换站气候资料年值数据集”，选择了京津冀及周边的一些场站，所以也不是很大，经过初步处理后，最早的年份是1951年，最近的年份是2013年，基本可以满足长时间序列的要求。

将下载的京津冀周边地区的气候数据集空间化（文末分享），进行必要的处理，删除999999的缺失值，然后利用“融合”工具按照每个区站为单位计算年平均降水量和年平均蒸发量。（蒸发量在数据集中的代码为V13032，降水量为V13305）

计算每个区站年平均降水量和蒸发量

然后，新建一个字段“干旱指数”，使用字段计算器计算干旱指数：

干旱指数=蒸发量/降水量

到这一步为止，我们手上就有了各个区站的干旱指数的数据，可以通过空间插值生成干旱指数空间分布图：

干旱指数空间插值结果

按照≤0.5、0.5~1.0、1.0~3.0、3.0~7.0、>7.0分为好（很湿润）、较好（湿润）、一般（半湿润）、较差（半干旱）、差（干旱）5 个等级。其实就可以发现，京津冀基本都属于半干旱的较差区间。

总结一下就是，通过降水量进行气候评价，京津冀基本都属于一般的半湿润地区（数据是五年的日值数据累加，区站数更多分布更密），通过降水量与蒸发量计算的干旱指数进行气候评价，该地区基本都属于较差的半干旱地区（通过年值数据，长时间序列平均）。对于到底用哪个==我也不知道啊。

1.3 气候评价

气候评价相对来说就简单一点，通过≥0℃活动积温等指标反映区域光热条件。积温的意思是某一段时间内逐日平均气温≥某一设定值持续期间日平均气温的总和，即活动温度总和，简称积温。还是用的数据团之前分享的气候数据集，过程和上面的降水一样，就是把每一年度超过0摄氏度的气温加起来，不赘述。（但是一定要注意不是把一年的平均气温都加起来，要先筛掉小于0℃的日子）最后通过空间插值制图：

≥0℃活动积温空间插值

接下来有一步是进行海拔校正，指南中说“以海拔高度每上升100m 气温降低0.6℃的温度递减率为依据”。

按我的理解，就是在空间插值的结果上，用高程数据进行修正。数读菌是这么操作的：

“dem500”是我的高程的栅格图层，其记录的就是海拔高度，除以100很好理解就是想知道每一个栅格需要递减多少个“0.6℃”，前面的Int函数是取整函数，后来想了想，其实未必需要取整，取不取整结果好像也不会有啥影响。“temp”是之前空间插值生成的积温图层，在空间插值的基础上减去递减的气温就是最终的活动积温图层。应该没毛病吧。

最后根据指南中的要求，按≥7600°、5800~7600°、4000~5800°、1500~4000°、<1500°、划分为好（一年三熟有余）、较好（一年三熟）、一般（一年两熟或两年三熟）、较差（一年一熟）、差（一年一熟不足）5级。

气候评价图

其实可以看到，整个京津冀地区的气候评价的分布情况，主要以太行山脉和燕山山脉为界。属于华北平原的部分基本处于一年两熟或两年三熟的气候条件一般的地区，而燕山、太行山西北方向，气候条件一般。

今天就到这里，接下来是分享数据的环节，今天分享的数据主要就是文章中用到的，但是我处理了下，直接空间化了，直接分享shp格式，范围为研究区及其周边一定范围内。

1、降水日值数据13-17.shp  包括13年-17年相关区站的每日降水量的数据；

2、平均气温日值数据13-17.shp 包括13年-17年相关区站每日平均气温的数据；

3、长时间气候数据集.shp（包括字段说明文档） 主要就是1951年开始的气候年值数据，其实有了这个都不需要自己用日值数据计算年降水量了。

想要数据的可以在公众号后台回复“双评价2” 你懂哒~

今日份的数据分享

今天的农业生产适宜性评价中水资源评价和气候评价就到这里啦，想看往期土地资源评价（分享土壤质地数据、地形高程数据和研究边界数据）的可以戳下面：

<END>

整理数据资料不易

喜欢这篇文章的话

记得帮我们分享点赞

特别特别喜欢的话

也可以赞赏啦

如需转载文章、投稿或者合作

请直接在公众号后台联系

真的特别欢迎投稿啊！！！！

使用关键词搜索历史文章请点击【阅读原文】