esri大赛B组模型说明.docx
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esri大赛B组模型说明
ESRI2013
中国大学生GIS软件开发大赛
（B-地理设计组适用）
胶东半岛水土流失分析与治理模型
1.前言 3
1.1项目研究背景及意义 3
1.2需求分析 3
2技术流程 3
3数据描述 4
4.模块具体技术设计 7
4.1 总体流程 7
4.1.1 土壤侵蚀现状分析模型（基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析） 7
4.1.2 土壤侵蚀危险性分析模型 9
4.1.3土壤侵蚀经济损失评估模型 9
4.1.4土壤重点侵蚀防治区划分及治理模型 11
4.2 模型步骤 12
4.1.1 土壤侵蚀现状分析模型 12
4.1.2 土壤侵蚀危险性分析模型 14
4.1.3土壤侵蚀经济损失评估模型 18
4.1.4土壤重点侵蚀防治区划分及治理模型 20
5操作说明 26
6成果展示 27
1.前言
1.1项目研究背景与意义
本项目以山东半岛地面真实遥感影像为基础，分析水土流失与现有地形、土质情况、地表覆被、土地利用及气候条件之间的关系，模拟出山东半岛水土流失的空间分异，结合水土流失现状进行结果的综合评价。
在此基础上对不同降雨强度下的水土流失过程进行模拟与检测，同时提出相应治理方案。
山东半岛，是中国第一大半岛，位于山东省东北面，三面临海。
而目前山东省是我国水土流失比较严重的省份之一。
据20世纪90年代中期全省第二次水土流失普查，全省共有水土流失面积3.6万平方公里，占土地总面积的22.97%。
其中山丘区水土流失面积3.24万平方公里，主要分布在鲁中南中低山丘陵和胶东半岛地区。
本项目通过建立山东半岛水土流失模型，对山东半岛水土流失现状进行分析评价，实现水土流失模拟与监测的功能，在此基础之上，针对不同地区，提出水土流失治理的建议和具体措施，为改善山东半岛水土流失现状、优化具体的水土保持措施提供科学的参考。
1.2需求分析
由于该地区不同土质、土地利用情况、地表覆被等因素的影响，该地区内的水土流失情况也有很大差异，故建立水土流失模型及其解决方案就尤为重要。
通过结合各种影响因素进行综合分析，得到最好的解决方法，更好的对山东半岛进行治理。
土壤侵蚀预报是有效监测水土流失和评价水保措施效益的手段，水土流失模型则是进行水土流失监测和预报的重要工具。
建立该模型将应用于山东半岛水土流失的检测与治理。
该模型以真实的数据为基础，科学全面地对各种因素进行分析，简单实用，具有较高的利用价值。
模型化的成图结果，可以给半岛水土流失的治理提供参考，提高规划和建设的工作效率，亦可节约成本，有较高的参考使用价值。
2.技术流程
本模型通过filedatabase对数据进行存储管理，各个模型直接对数据库数据进行操作，过程中得到的数据输出到“data”文件夹中进行存放输出，而最终需要的数据则在“结果数据”中惊醒村风和输出，在名为“土壤流失现状及治理”的Toolbox旗下共分为四个子模型，功能相对独立，但是处理过程中数据仍然需要引用前面得到的结果（如下图曲箭头所示），但是主功能不相互冲突，而且在参数设置过程中尽量交互，以增加模型的通用性，结果以结果图形式进行输出。
、具体实现流程如下图2-1所示：
图2-1
3.数据描述
数据准备是建立模型的第一步，是建模的前提条件，好的数据质量有有力于我们更好的分析模型结果，提高模型的可读性，我们组根据模型建立时所用到的公式等来下载数据并且进行相应的预处理工作。
我们的元数据包括山东省DEM（30米分辨率）、胶东半岛地市级行政区划（shp文件）、100万中国土壤质地（包括粘土、沙粒、有机质等字段）、根据资料自行创建的胶东-降水点数据（描述胶东各地级市降水状况）、landsatTM5影像进行监督分类得到的土地利用图以及由LandsatTM5得到的植被覆盖度图。
以上各数据均将投影转换至WGS_1984_UTM_Zone_51N（具体参数略），栅格数据将重采样至120米。
序号
数据名称
数据格式
数据类型
主要字段
数据来源
1
chinanewsoil
IMAGINEImage
RasterDataset
T_sand、T_silt、T_clay、T_OC
地球系统科学数据共享平台
2
氮含量
IMAGINEImage
RasterDataset
value
3
钾含量
IMAGINEImage
RasterDataset
value
4
磷含量
IMAGINEImage
RasterDataset
value
5
山东（DEM数据）
IMAGINEImage
RasterDataset
value
USGS
6
土壤侵蚀
IMAGINEImage
RasterDataset
value
模型结果
7
危险性后处理
IMAGINEImage
RasterDataset
value
8
侵蚀后处理
IMAGINEImage
RasterDataset
侵蚀量
9
掩膜
IMAGINEImage
RasterDataset
value
ENVI处理
10
植被覆盖度
IMAGINEImage
RasterDataset
value
ENVI处理
11
rai_4m
Shapefile
FeatureClass
shape
地球系统科学数据共享平台
12
Rive5_polyline
Shapefile
FeatureClass
shape
地球系统科学数据共享平台
13
胶州半岛
Shapefile
FeatureClass
shape
地球系统科学数据共享平台
14
胶州降雨
Shapefile
FeatureClass
降雨量
未知
15
山东交通道路
Shapefile
FeatureClass
shape
地球系统科学数据共享平台
图3-1 山东省DEM
图3-2 100万中国土壤质地
图3-3胶东半岛地市级行政区划
图3-4胶东半岛降雨点要素
图3-5根据监督分类得到的土地利用图
4.模块具体技术设计
4.1总体流程
我们设计的模型共分为4个部分，各模型之间既有各自的功能，又为下一模型服务。
其具体流程为：
4.1.1土壤侵蚀现状分析模型（基于RUSLE的土壤侵蚀建模分析）
1使用目的
运用RUSLE模型，建立土壤侵蚀现状模型，从而得出土壤侵蚀现状，分析该地区各部分侵蚀强度现状。
2影响因子
此模型共有六个因子组成，分别是地形因子（LS因子）、降雨侵蚀力因子（R因子）、土壤侵蚀力因子（K因子）、植被覆盖度因子（C因子）和水保措施因子（P因子）。
其模型为（A为单位面积上的年均土壤流失量（t·hm-2·a-1））
A=LS*R*K*C*P
其中各因子的计算方法为
LS因子：
其中l为像元坡长，m为坡长指数,θi为每个像元的坡度（°），i为自山脊像元至待求像元个
数
为像元坡度（%）
R因子：
R=-0.0334P+0.006661
其中P表示年雨量（mm）。
K因子：
其中SAN为沙粒含量%，SIL为粉砂含量%，CLA为粘粒含量%，C为有机碳含量%
C因子：
其中N表示土壤利用类型：
N
1
2
3
4
5
土壤类型
林地
水体
居民地
旱地
交通用地
P因子：
其中N代表土壤利用类型：
N
1
2
3
4
5
土壤类型
林地
水体
居民地
旱地
交通用地
得到六个因子后，进行计算得到A,既得到侵蚀栅格图，对侵蚀栅格图进行分类，获得土壤侵蚀等级图。
根据水利部颁布的土壤侵蚀分级标准，将其分为微度、轻度、中度、强度、极强度和剧烈侵蚀6类。
附土壤侵蚀分级标准：
流域土壤侵蚀强度分级
级别
平均侵蚀模数（t/km2·a2）
微度侵蚀
＜200
轻度侵蚀
200-2500
中度侵蚀
2500-5000
强度侵蚀
5000-8000
极强度侵蚀
8000-15000
剧烈侵蚀
＞15000
4.1.2土壤侵蚀危险性分析模型
1使用目的
该模型根据多篇论文得出，旨在根据多个因子从而得出该地区各地发生土壤侵蚀的危害性分级。
2影响因子
此模型选取了植被覆盖度因子、坡度因子、坡向因子、土壤厚度因子和土壤有机质因子五个因子。
利用层次分析法确定了评价因子的相对权重，利用系统的空间分析工具,通过模型的空间关系识别和叠加分析，实现了研究区土壤侵蚀危险性评价。
4.1.3土壤侵蚀经济损失评估模型
1.土壤侵蚀经济损失即为养分经济损失、水分经济损失和泥沙经济损失之和，计算公式为
L=Nn+Np+Nk+No+W+Sr+Sf（公式3—1）
式中L表示土壤完事经济损失；Nn、Np、Nk、No分别表示N、P、K和有机质的经济损失；W表示水分经济损失；Sr、Sf分别表示泥沙滞留和泥沙淤积经济损失。
2.各县市不同强度等级的土壤侵蚀破坏模数的确定如下：
根据中华人民共和国水利部水保[1997]44号”关于批准发布《土壤侵蚀分类分级标准》SL190—96的通知”，土壤侵蚀强度分级原则上以土壤容许侵蚀量与全国最大流失量的两极值，内插分级，全国统一划分为微度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀、剧烈侵蚀等6个等级，每一等级的土壤侵蚀强度都对应一定的一定的侵蚀模数范围，本模型使用的土壤侵蚀强度图也是依据该标准进行划分的，因此对每一等级土壤侵蚀强度的侵蚀模数范围取中间值作为该等级侵蚀模数的计算标准，然后利用每一等级土壤侵蚀模数减去最大容许侵蚀量T值，得到各个级别的土壤侵蚀强度的侵蚀破坏模数（表3—1）。
表3—1
3.计算某区域土壤侵蚀破坏量m，计算公式为：
m=A2*1150+A3*3550+A4*6300+A5*11300+A6*15000（公式3—2）
式中土壤侵蚀破坏量（t）；A2为轻度土壤侵蚀的土地面积（km2）；A3为中度土壤侵蚀的面积（km2）；A4为强度土壤侵蚀的土地面积（km2）；A5为极强度土壤侵蚀的面积（km2）；A6为剧烈土壤侵蚀的土地面积（km2）。
（1）养分流失量计算方法
N素相对流失量：
Zn=m*Qm*10-6
m为土壤侵蚀破坏量，为土壤中氮含量（ppm）
其余P、K和有机质流失量计算公式类似。
（2）水分流失量计算方法
Zw=m*Q
式中为水分流失量，为土壤平均含水量。
（3）泥沙流失计算方法
土壤泥沙滞留量:
Zr=m*33%
土壤泥沙淤积量：
Zf=m*24%
式中为土壤侵蚀过程中泥沙滞留量，为土壤侵蚀过程中泥沙淤积量。
（4）N素经济损失：
Nn=Zn*Pn*En
式中：
为土壤中素经济损失；为氮素折算为碳酸氢氨的系数（5.64）；为碳酸氢氨的市场平均价格（410元∕t）
P素、K素经济损失的计算公式与N素类似，P素折算为过磷酸钙的系数为5.13；K素折算为氯化钾的系数为1.92；过磷酸钙的市场平均价格（450元∕t）；氯化钾的市场平均价格（1170元∕t）。
（5）有机质经济损失：
No=Zo*Eo
式中：
为土壤中有机质经济损失；为有机质的市场平均价格（55.1元∕t）
（6）水分经济损失：
W=（Zw∕Bd）*Ew
式中W为水分经济损失；为伴随土壤流失的土壤水分流失量；为修建每农用水库投资费用（1.2元∕m3）；为土壤容重（t∕m3），胶东半岛土壤容重平均值为1.25（t∕m3）
（7）土壤泥沙滞留经济损失：
被侵蚀的土壤，一部分滞留于山前、坡脚、沟口、坝库的入口处，对当地农田、交通设施造成危害，这部分损失采用恢复费用法，即将清除这些滞留泥沙的经济费用作为泥沙滞留于当地、掩埋农田、交通设施等造成的经济损失。
根据农业部门的农田基本建设工作定额，一个农村劳动力平均每天可挖土方2.6；每一个农村劳动力平均每天创造经济价值为20元。
这样就可计算出清除泥沙的成本7.7元∕。
据此可推算出土壤泥沙滞留经济损失：
Sr=Zr∕Bd*Er
式中为土壤侵蚀中泥沙滞留经济损失；为土壤泥沙滞留量；为清除泥沙的成本（7.7元∕m3）；为土壤容重（t∕m3）。
（8）土壤泥沙淤积经济损失：
部分被侵蚀的土壤最终淤积于湖泊、水库等处，致使原有库容减少，影响原有水库、湖泊等的正常防洪、灌溉、发电、养鱼等造成的经济损失。
本文采用“影子工程法”来计算泥沙淤积部分的经济损失，即用假设重新修建一个农用水库工程来弥补泥沙淤积减少的水库库容量所需要投资的费用替代物，亦即一地的泥沙淤积经济损失就是该地的泥沙淤积流失量与拦截每泥沙工程的投资费用之乘积。
Sf=Zf∕Bd*Ef
式中为泥沙淤积经济损失；为泥沙淤积流失量；为修建拦截每泥沙工程的投资费用（1.2元∕m3）；为土壤容重（t∕m3）。
4.1.4土壤重点侵蚀防治区划分及治理模型
水土流失重点防治区划分是开展水土保持和经济开发的一项重要基础工作，也是经济和环境决策的主要依据。
划分的合理性与科学性直接影响到治理目标的实现和效益发挥。
水土流失重点防治区划分通过合理利用水土资源，制止水土流失，同时改善生产条件，最终目的的是有计划、有步骤地指导当前水土流失的治理、预防和监督，尽快实现区域的资源。
本模型考虑养坡度、降雨、水温、植被覆盖度、土壤侵蚀模数、土壤侵蚀经济损失、道路交通这几个方面。
通过建立该模型，得到研究区内青岛，威海，烟台三市土壤重点侵蚀防治区划分及治理图。
在前面几个模型研究的基础上，以梯田和退耕还林、植树种草三种情况为例，搜集这三个常用的水土流失治理方式的施工条件，在现有数据基础上，对该区域土壤侵蚀治理措施进行选址。
4.2模型步骤
4.2.1土壤侵蚀现状分析模型
模型目的:
本模型以胶东半岛为例，通过建立数据库对数据进行管理，同时根据RUSLE模型，建立土壤侵蚀现状模型，从而得出土壤侵蚀现状，分析该地区各部分侵蚀强度现状，为胶东半岛水土流失治理提供理论依据。
1S因子：
（1）掩膜：
将DEM数据“山东”根据“胶州半岛.shp”行政区划图进行掩膜处理得到“胶州半岛DEM1”数据；
（2）重投影：
将“胶州半岛DEM1”进行投影栅格重投影为“WGS_1984_UTM_Zone_51N”，像元大小为120，输出结果“胶州半岛DEM”；
（3）坡度：
对“胶州半岛DEM”提取坡度得到“坡度值”数据；
（4）栅格计算器：
添加“栅格计算器（8）”填写公式为“6.54*Power（Sin（"%坡度值%"*3.14/180）,2）+4.56*Sin（"%坡度值%"*3.14/180）+0.0654”得到“S因子”。
2L因子：
（1）栅格计算器：
添加“栅格计算器（10）”代入公式（Con（（"%坡度值%"<0.57）,0.2,Con（（（"%坡度值%">=0.57）&（"%坡度值%"<1.72））,0.3,Con（（（"%坡度值%">=1.72）&（"%坡度值%"<2.86））,0.4,Con（"%坡度值%">=2.86,0.5）））））得到“M”；
（2）填挖方：
根据“胶州半岛DEM”进行填挖方处理，得到“填挖方”数据；
（3）流向：
对“填挖方”数据进行流向处理得到“流向”数据；
（4）栅格计算器：
添加“栅格计算器”，填写公式（Con（（"%流向
（2）%"==2）|（"%流向
（2）%"==8）|（"%流向
（2）%"==32）|（"%流向
（2）%"==128）,SquareRoot（3）*90,1*90））得到“D”；
（5）栅格计算器：
再次进行栅格计算“"%D%"/Cos（"%坡度值%"*3.14/180）”得到“L1”，L1*M得到“L因子”。
3C因子：
（1）栅格计算器：
添加“栅格计算器”，代入公式（Con（"%掩膜%"==4,0.31,Con（"%掩膜%"==1,0.006,Con（"%掩膜%"==5,0,Con（"%掩膜%"==3,0.2,0））））），输出“C因子”；
（2）重采样：
对“C因子”进行重采样，栅格大小为120，输出“C-resample”。
4P因子：
（1）栅格计算器：
添加“栅格计算器”，代入公式（Con（"%掩膜%"==4,0.35,Con（"%掩膜%"==1,1,0）））得到“P因子”；
（2）重采样：
对“P因子”进行重采样，栅格大小为120，输出“P-resample”。
5R因子：
（1）克里金插值：
对“胶东降雨.shp”点数据进行克里金插值得到“克里金”数据；
（2）栅格计算器：
添加“栅格计算器”，代入公式（0.006661*"%克里金%"*"%克里金%"-0.0334*"%克里金%"）得到“R因子”。
6K因子：
（1）掩膜：
对栅格数据“chinanewsoil”根据“胶东半岛.shp”区划进行掩膜提取得到“soil1”；
（2）投影栅格：
对“soil1”进行投影栅格为“WGS_1984_UTM_Zone_51N”，得到“soil”；
（3）栅格转点：
对“soil”进行栅格转点分别将“T_SAND”“T_SILT”“T_CLAY”“T_OC”转化为点要素集“沙粒1”“粉粒”“粘粒”“有机碳”；
（4）点转栅格：
将点要素集再次转为栅格名称不变；
（5）栅格计算器：
通过栅格计算器计算“SN1”，公式为（1-"%沙粒1%"/100）；
（6）栅格计算器：
最后通过栅格计算器计算出“K因子”，公式为（（0.2+0.3*Exp（-0.0256*"%沙粒1%"*（1-"%粉粒%"/100）））*Power（（"%粉粒%"/（"%粘粒%"+"%粉粒%"））,0.3）*（1-0.25*"%有机碳%"/（"%有机碳%"+Exp（3.72-2.95*"%有机碳%"）））*（1-0.7*"%sn1%"/（"%sn1%"+Exp（-5.51+22.9*"%sn1%"））））。
六个因子计算完毕后，
（1）栅格计算器：
通过栅格计算（"%LS%"*"%P-resample%"*"%C-resample%"*"%r因子%"*"%K%"*100）得出“土壤侵蚀”数据，
（2）重分类：
将其进行重分类得到“土壤侵蚀分类”，
（3）众数滤波、边界清理：
由于得到的土壤侵蚀分类图中存在孤立点，所以我们通过“众数滤波”，去除斑点，并且进行“边界清理”得到更为精确的土壤侵蚀分类图。
附土壤侵蚀重分类属性表：
4.2.2土壤侵蚀危险性预报模型
模型目的：
本研究以胶州半岛为例,在Arcgis地理信息系统支持下,建立胶州半岛数据库,借助层次分析法和系统聚类法得到胶州半岛土壤侵蚀危险性结果图,对胶州半岛土壤侵蚀起到预报的功能，为胶州半岛水土资源利用与保护提供理论与实践依据。
此模型考虑五个土壤侵蚀影响因子，分别为土壤厚度，土壤有机质，植被覆盖度，坡度，坡向五个因子。
①土壤厚度因子模型描述：
将土壤栅格数据“chinanewsoil”按照“胶州半岛”进行掩膜提取出“soil”数据，将数据“soil”重投影为“WGS_1984_UTM_Zone_51N”，输出像元大小设置为120；输出“土壤”。
将“土壤”重分类，得到重分类土壤厚度。
附重分类厚度属性表：
②土壤有机质因子模型描述：
由上边得到的“土壤”通过“计算字段”功能，将”T_OC”字段（表示土壤C含量）乘以1.724得到土壤有机质含量。
输入表达式“[T_OC]*1.724”，得到“土壤（3）”。
对“土壤（3）”重分类得到重分类有机质。
附重分类有机质属性表：
③植被覆盖度因子模型描述：
在ENVI中实现对Landsat8遥感影像的辐射定标，大气校正，拼接，匀色等预处理。
并计算NDVI和植被覆盖度。
在模型中，将“植被覆盖度.img”重投影为“WGS_1984_UTM_Zone_51N”，输出像元大小设置为120：
输出“植被覆盖度”。
根据胶州半岛掩膜对TM植被覆盖度数据进行裁切，获得研究区植被覆盖度。
对其进行重分类，得到重分类覆盖度。
由于水域不存在土壤侵蚀危险，所以通过“按属性提取”工具，输入“"VALUE"<7”语句，得到剔除水的重分类植被覆盖度。
附重分类覆盖度属性表：
④坡度因子模型描述：
将DEM数据“山东”根据“胶东半岛”进行掩膜处理得到“dem”数据，将“dem”数据重投影为“WGS_1984_UTM_Zone_51N”，输出像元大小为120；输出“DEM”。
通过“坡度”工具提取坡度，将得到的坡度进行重分类，得到重分类坡度。
附重分类坡度属性表：
⑤坡向因子模型描述：
由上边得到的DEM数据，通过“坡向”工具提取坡向，将得到的坡向进行重分类，得到重分类坡向。
附重分类坡向属性表：
下面，通过“加权叠加”工具，得到土壤侵蚀危险性栅格，对其重分类，得到重分类危险性图，由于得到的危险性分级图中存在孤立点，所以我们通过“众数滤波”工具，去除斑点，得到更为精确的土壤侵蚀危险性分级图。
附加权叠加文件：
附重分类危险性栅格属性表：
（附权重的确定方法
A值的确定方法有多种，实践中常用的方法有:
德尔斐（Delphi）法、专家调查法、层次分析法等。
德尔斐法，也称为专家评议法，它是利用专家集体智慧来确定各因素在评价问题中的重要程度系数（权重系数）。
求权重w*的工作，必须有专家来进行，要求专家不但要有渊博的专业知识，而且熟悉和掌握所研究问题的全部具体情况。
专家调查法，是把在评价问题中所要考虑的各因素，由调查人事先制定出表格，然后根据研究问题的具体内容，在本专业内聘请阅历高、专业知识丰富并且有实际工作经验的专家就各因素的重要程度发表意见，填入调查表，最后由调查人员汇总，计算出权重。
层次分析法（AHP），是把m个评价因素排成一个m阶判断矩阵，专家通过对因素两两比较，根据各因素的重要程度来确定矩阵中元素值的大小，最后计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。
这个特征向量就是所要求的权重wi值[e3]。
根据以上对权重确定方法的分析，德尔斐（Delphi）法和专家调查法由主观判断确定，具有较大的主观性。
本模型的评价因素多为定性的因素，即原始数据定量程度不够，而且评价指标体系为多层次的指标体系，因此，本模型拟采用定性和定量相结合的层次分析法来确定各指标的权重，现将步骤介绍如下：
l）建立判断矩阵
判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行各要素优先级权重计算的重要依据。
在建立层次结构以后，上下层指标的隶属关系得以确定。
建立判断矩阵是以上一层的某一要素为判断准则，对下一层次的要素进行两两比较来确定矩阵的元素。
2）计算权重和最大特征根：
3）一致性检验：
由于客观事物的复杂性以及评价人员认识的多样性，人们在对大量因素进行两两比较时，可能会产生不一致的结论。
例如，当因素i、j、k的重要性很接近时，对它们进行两两比较，有可能得出i比j重要，j比k重要，而k又比i重要的矛
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