本文根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層度的分析，從而找出污染源。
（1）右鍵泰森多邊形，通過(guò)統(tǒng)計(jì)不同污染程度的功能區(qū)數(shù)量，得到如下污染程度數(shù)量分布圖：
污染程度數(shù)量分布圖
由污染程度空間分布圖可以知道該城區(qū)污染物主要分布在西南地區(qū)以及中部局部地區(qū)，自西南向東北遞減，極值在西南角地區(qū)，并且污染嚴(yán)重地區(qū)功能區(qū)主要是交通區(qū)和工業(yè)區(qū)，東部地區(qū)大部分都是無(wú)污染地區(qū)，由此可知污染源范圍就鎖定在西南地區(qū)以及中部局部地區(qū)。
由污染程度數(shù)量分布圖可以知道該城區(qū)無(wú)污染地區(qū)占50%左右，輕度污染和中等污染占40%，強(qiáng)污染地區(qū)占不到1%，沒(méi)有地區(qū)污染程度達(dá)到強(qiáng)-極嚴(yán)重污染和極嚴(yán)重污染程度。
（2）對(duì)地累積指數(shù)進(jìn)行反距離權(quán)重空間插值，字段選擇地累積污染指數(shù)，得到地累積指數(shù)空間插值圖，對(duì)圖層按照污染程度分成5類，因?yàn)橛晌廴境潭葦?shù)量分布圖可以知道該城區(qū)沒(méi)有地區(qū)污染程度達(dá)到強(qiáng)-極嚴(yán)重污染和極嚴(yán)重污染程度。（那為什么選擇反距離權(quán)重插值方法，不選用其他插值方法呢？因?yàn)樾【幒竺嬉业轿廴驹?，而反距離權(quán)重法插值它以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)間的距離為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予的權(quán)重越大，所以結(jié)果相比較于其他插值方法可以更直觀呈現(xiàn)出那些點(diǎn)值更突出，污染源更為明顯 ）
地累積指數(shù)空間插值圖
（3）那么問(wèn)題來(lái)了，這么多個(gè)測(cè)量點(diǎn)，那個(gè)才是污染源呢？很明顯，點(diǎn)所在的地區(qū)顏色越深，作為污染源的可能性越大，那直接選中導(dǎo)出數(shù)據(jù)可以嗎？老實(shí)說(shuō)，額，確實(shí)可以，就像是遙感中的目視解譯，但是如果我研究的地區(qū)很大，測(cè)量點(diǎn)更多，那這種方法就不可取了，所以我們要使用焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)工具求出一定范圍內(nèi)的最大值Max，然后用原始插值數(shù)據(jù)減去最大值Max等于0的那個(gè)柵格就是該地區(qū)灰度值（像元值）最大的柵格，也就是污染指數(shù)最大的柵格（即污染源），最后將柵格轉(zhuǎn)換成矢量的點(diǎn)數(shù)據(jù)即可。
在焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)中的鄰域分析中我選擇圓形，半徑選擇30個(gè)像元，這個(gè)要視具體情況而定，統(tǒng)計(jì)類型選擇MAXIMUM,整個(gè)設(shè)置下來(lái)的意思就是說(shuō)，在半徑為30個(gè)柵格的圓內(nèi)（對(duì)于邊緣柵格，如果該像元中心是在該鄰域內(nèi)，則將其包括）找到灰度值（像元值）最大的那個(gè)柵格作為圓心那個(gè)柵格的灰度值。
焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：會(huì)發(fā)現(xiàn)除了圓的邊緣，圓內(nèi)的顏色都差不多，這是因?yàn)槟骋粋€(gè)最值都被附近的領(lǐng)域包括在內(nèi)作為了最大值，一人獨(dú)大?。」?。
Max：焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)圖
（4）接下來(lái)就是計(jì)算地累積指數(shù)插值結(jié)果減去Max數(shù)據(jù)等于0的柵格，得到地累積指數(shù)空間分布的多個(gè)極值，即可認(rèn)為這是污染源的待選點(diǎn)。那問(wèn)題又來(lái)了，怎么計(jì)算呢？矢量數(shù)據(jù)的計(jì)算有字段計(jì)算器，柵格數(shù)據(jù)的計(jì)算有柵格計(jì)算器！！
接下來(lái)是語(yǔ)法教學(xué)，其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是在圖層和變量框里面雙擊選擇反距離權(quán)重插值出來(lái)的數(shù)據(jù)和Max數(shù)據(jù)，在二者中間輸入減號(hào)，兩個(gè)前后位置無(wú)所謂（因?yàn)樽詈蠖际堑扔?嘛）最后在末尾輸入“0”！！?。ㄗ⒁馐莾蓚€(gè)等于號(hào)，而且你會(huì)發(fā)現(xiàn)運(yùn)算符那個(gè)框里面沒(méi)有只有一個(gè)等于號(hào)的給你選，因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)語(yǔ)言里面“”就是我們數(shù)學(xué)上所理解的等于號(hào)“=”），寫完簡(jiǎn)單的減法表達(dá)式后選擇輸出路徑點(diǎn)確定就行了。
通過(guò)觀察計(jì)算結(jié)果可以知道圖層只有兩種顏色（黑白色我是為了對(duì)比明顯才故意搞的，白點(diǎn)我差點(diǎn)以為是電腦屏幕上的灰塵…），一種顏色代表一個(gè)值，值只有0和1，相信學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)的小伙伴都知道，計(jì)算機(jī)計(jì)算都是二進(jìn)制的0和1，1代表是，0代表不是，圖上的白點(diǎn)是1，代表剛才的計(jì)算結(jié)果，即地累積指數(shù)插值結(jié)果減去Max數(shù)據(jù)等于0的結(jié)果，其他黑色的都是背景值為0，通過(guò)查看屬性表可以知道像元值為1的柵格有20個(gè)，并且分布比較分散。不同的像元統(tǒng)計(jì)會(huì)導(dǎo)致柵格計(jì)算結(jié)果不一樣。
（5）柵格出來(lái)了，但是它不能改變大小形狀，而且不方便刪除不合格的柵格（污染源待選點(diǎn)），于是可以考慮轉(zhuǎn)化成矢量點(diǎn)數(shù)據(jù)，這樣方便刪除不合適的點(diǎn)并且可以符號(hào)化污染源，讓其空間分布更加直觀形象。但是在轉(zhuǎn)矢量之前要先重分類，因?yàn)闁鸥裼?jì)算結(jié)果有0的背景值，我們需要把它劃分成無(wú)數(shù)據(jù)（Nodata），相關(guān)參數(shù)如下，只要將舊值的0修改成Nodata就行啦?。。?！
得到的柵格數(shù)據(jù)只有值為1的那20個(gè)最值柵格，值為0的背景值已經(jīng)不見(jiàn)啦，然后就可以直接轉(zhuǎn)化成矢量點(diǎn)數(shù)據(jù)了（柵格數(shù)據(jù)的灰度值就是Value字段，跟柵格數(shù)據(jù)有關(guān)的字段99%都是選擇這個(gè)字段！）。
（6）對(duì)矢量點(diǎn)進(jìn)行符號(hào)化，然后對(duì)比地累積指數(shù)空間插值圖。
待選點(diǎn)和探測(cè)點(diǎn)對(duì)比圖
由前面分析可知污染源范圍就鎖定在西南地區(qū)以及中部局部地區(qū)。由對(duì)比圖分析可知，在測(cè)量點(diǎn)范圍外的地區(qū)產(chǎn)生的污染源待選點(diǎn)明顯不符合條件，故刪除，屬于或者靠近無(wú)污染地區(qū)和輕度-中等污染區(qū)的待選點(diǎn)只能作為傳播過(guò)程的顯著點(diǎn)，經(jīng)過(guò)考慮后也要?jiǎng)h除。
最終我選取了8個(gè)點(diǎn)作為污染源。
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