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01 概述要做中国年降水量的空间分布图，首要的问题是如何获取降水量数据，我们从中国气象数据网（data.cma.cn）下载中国国际地点交换站的降水量数据。 02 数据准备及处理中国气象数据网（data.cma.cn），在中国地面国际交换点气候资料日值数据集中下载中国气象站20-20时降水量数据，这里以2011年为例包括66430条数据，并下载源数据。 网站注册需要实名认证，嫌麻烦的小伙伴，可以关注微信公众号“水经注GIS”，回复“降水量数据”获取我们准备的样例数据。 中国气象数据网 原数据中包括中国地面气候资料国际交换站数据集台站信息，其中有区站编号、站名、经纬度、海拔高度等信息。站点的经纬度信息是建立空间关系的基础。国际交换站从建站到2007年资料台站数为206个。 降水量数据 在下到的数据中，有一些值如999、9999、32700等是填充值，要先去掉。接下来，这些数据存放的是每个台站365天的降水量，所以先要统计得到每个站的年降水量数据。在Excel中打开降水量数据表，选中所有数据，点击插入?->数据透视表，插入一个新的数据透视表。 数据整理 在数据透视表中勾上“台站”、“月”和“20-20降水量（无填充值）”。并拖到如下图所示的位置，在“数值”一栏中设置“求各项”，这样就统计出了每个气象站点的年降水量值。将这个表整理，并将降水量由0.1mm处理成1mm为单位的数据。 03 导入站点数据在下载到的站点信息中提供了每个站点的经纬度坐标，这样我们可以利用ArcMap->File->Add Data->Add XY Data将站点导入ArcMap中，注意导入时设置坐标系为WGS84。用Data->ExportData将站点导出成shp文件，命名为“气象站点.shp”。 导入站点数据 使用Data Managerment Tools->Project andTransformations->Features->Project工具将点数据投影到Albers平面上（中央经线105度，标准纬线25度、45度。生成气象站点_Project文件）。 在气象站点_Project右击->Joins and Relates->Join，使用台站号作为关联ID，将气象站点与每个站点的降水值关联起来。从关联结果可以看出，只有181个（总共206个）关联成功了，这是因为有些气象站点被废弃不用了。 关联气象站点与降水量值 接下来我们便要用这181个样本点的数据插值得到全国的年降水量分布。空间降水插值一直是个难题，影响降水的因素很多，如经度、纬度、高程、坡度、坡向、离水体的距离等,建立一个通用的降水插值模型几乎是不可能的。空间降水插值方法很多,优缺点和适用性不同。总体上,降水的空间插值方法有3类:整体插值法(趋势面法和多元回归法等) 、局部插值法(泰森多边形法、反距离加权法、克里金插值法和样条法)和混合插值法(整体插值法和局部插值法的综合) 。何红艳（2005）比较了各种降水插值的优缺点： 插值方法研究 在这里，克里金插值能达到较高的精度，而为了能考虑高程的因素，我们选择使用协同克里金插值。协同克里金插值的一个前提是，降水量与高程应该有相关性。为此，下一步我们要验证年降水量与高程是不是相关的。 在我们关联的降水量数据以后，气象站点的属性表里就有了站点的高程和站点的年降水量。把属性表导出，并用SPSS检验两者的相关性，结果表明，站点的年降水量与高程显著相关，于是，我们便可以利用站点本身附带的高程数据对降水量进行插值了。 相关性检验 04 降水量插值在工具栏空白处右击打开Geostatistical Analyst工具条，选择Geostatistical Wizard，每一步的设置如下。 降水量插值 第一步：在“Methods”中选择“Kriging/CoKriging”，Dataset中选择“气象站点_Project”，DataField选择“降水量_毫米”，Dataset 2中选择“气象站点_Project”，DataField选择“海拔高度”。
海拔高度 第二步：由经验知我国的降水由东南往西北会递减，在这里选择“First”以剔除降水分布的趋势分布（一次）。
剔除降水分布的趋势分布 第三步：年降水量分布的趋势（一次趋势面）
年降水量分布的趋势 第四步：设置Number of Lags为24。
Number of Lags 第五步：设置SectorType为四方向
设置SectorType 第六步：交叉验证 由交叉验证结果可以看出，插值误差为0.899（毫米），均方根误差162.0961，平均标准误差为156.8678，两者比较接近。标准均方根误差为1.039048。点击Finish完成插值。 插值结果导出。插值所覆盖的范围默认只包含气象点的最小外包矩形，要把它扩展到整个中国区域。双击插值产生的图层在Layer Properties对话框中切换到“Extent”选项卡，在“Set the Extent to ”选择“the rectangular extent of 中国政区”。
交叉验证 在插值结果图层上右击，选择Data->Export to Raster，将结果导出成栅格数据。并使用Spatial Analyst->Extraction->Extract byMask将中国区域提取出来，结果如图：
效果图 到这里，我们就完成了中国年降水量的插值了。 05 地图整饬降水量分级：注意，这一步我们从克里金插值得到的结果做起，而不是从导出的栅格数据做起，因为ArcGIS将插值结果导出栅格时会有一些小小的问题（从图2-16的西藏地区的结果可以看出，当然这也可能是样本点的问题）。从插值结果可以看出，年降水量在1.68-1957.28mm的范围内，我们按照母100毫米分一级的等距分级法进行分级。双击插值结果图层打开Layer Properties对话框，在Symbology选项卡中选择Classified方法，点击“Classfify…”，选择“Manual”，Classes：20，在“Break”中手动输入从100-2000。
降水量分级 点击OK，选择从蓝色到红色的渐变，结果如图。
结果导出成矢量文件 右击选择Data->Export to Vector，在“Contour Type”中选择“FILLEDCONTOUR”，导出文件命名为降水量。 双击降水量图层，设置如下。
分级设色 点击确定，这里有两种方法，使得只显示中国范围内的数据。 方法一：动态裁剪法。双击数据框Layers，设置图层的裁剪范围。
动态裁剪法 方法二：矢量转栅格。将降水量的矢量数据转为栅格数据，并用Spatial Analyst->Extraction->Extract by Mask将中国区域提取出来。 由于第一种方法每次刷新时都要实时计算显示的范围，速度很慢，帮本文使用方法二。结果如图。
矢量转栅格 用Spatial Analyst->Surface->Contour，设置间隔100，生成等降水量线。并使用Maplex引擎对其进行标注。ArcGIS10.1默认使用Maplex标注引擎，在ArcGIS10中，可以通过打开DataFrame Properties对话框在General选项卡中设置标注引擎为Maplex。 双击等降水量线在图层属性对话框中切换到Labels选项卡，设置标注的字体和颜色，点击“Placement Properties”，在“Label Position”中设置标注方式为“Contour Placement”；在“Label Density”中勾选“Repeat Label”并设置适当的间隔；效果如图。
生成等降水量线 复制一份数据框Layers，粘贴，并调整到适当大小。
添加南海诸岛 在左下角放置图例，图例的类型是“Legend Item Selector”中的第一种。
添加图例 在左上角添加比例尺和投影信息。
添加比例尺和投影信息 可以再添加对我国年降水量分布特征的说明性文字，ArcGIS中可以插入对象，将Word文档插入到MXD文档中，但是在导出图片的时候会有一些问题，所以本文把这些文字做成了图片插入。另外，还可以在EXCEL中统计年降水量最多或最小的站点的数据，做成图片插入MXD文档中。最后添加一些制作人的信息。
添加其它要素 到现在为止，所有的工作都完成了，File->Export Map把图片导出成JPG格式，设置下分辨 率300dpi，最终的结果如下。
出图 06 总结制作一幅精美的地图要考虑很多的因素，一些很小的细节都要考虑到，涉及到从数据到处理到分析的各个方面。 ArcGIS为精细化制图提供了一个很好的平台，当然本文的最终结果还有很多可以改进的地方，比如有的地方样本点太少（如西藏，台湾），导致这些地方的插值结果误差较大（涉及到数据的问题），本文使用的协同克里金插值是否是正确的需要进一步考证（涉及到降水的插值方法），地图的配色是否美观等等。 当然ArcGIS也还需要一些改进，比如使用Geostatistical Wizard产生的插值中间结果导出成栅格文件时会产生一些数据异常（与导出的矢量数据结果不一致，这也是本文导出成矢量再转栅格的原因），使用数据框的动态裁剪功能速度太慢。 Maplex还是没有实现把字标注在线上并且在字的底下不显示那条线（看上去就是线被打断成两截）的功能；ArcGIS在插入对象后导出图片时对象那一块会没有显示；对段落文本的支持不够等。 资料来源：CSDN博主「smileliaohua」 |
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