Difference between revisions of "雨水收集的地理信息系统地图"

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你所工作的地方，其水源的可用性及质量有可能提高吗？你是否想过雨水收集会是一个不错的选择呢？ 这个工具就是为你量身定制的！它会向你展示GIS（地理信息系统）是如何确定一个地区雨水收集的潜力和可行性的。

雨水收集已被证明是一个解决或缓解全世界范围内水资源短缺的有效且可持续的方法。尤其是鉴于气候变化、增长的人口以及自然水源需求的压力，雨水已经成为一个越来越有吸引力的替代水源。

绘制雨水收集潜力的地图

雨水的收集、储存、使用和再利用的方法应用起来很简单。但是，为了能够持续有效的使用这些方法，明白应用雨水收集的具体地点是很重要的，这样能够使雨水收集最大限度的发挥其应用潜能。

GIS（地理信息系统）能帮助你确定特定区域雨水收集的潜力和可行性。更具体的说，它能帮助你：

• 确定潜在的雨水收集项目地点。
• 生动直观地分享某特定区域雨水收集潜能性方面的信息。
• 在项目实施过程中，可对时间和预算投资做知情决策。
• 通知捐赠者、政府、和其他合作伙伴关于雨水收集的潜能性。GIS地图是大力提倡的工具。

要制定一张雨水收集地图，你需要遵循以下三步：

1. 收集GIS模型输入需要的数据集
2. 分配每一数据集合所需的分值和比重
3. 整合并分析所选的数据集

第一步：数据收集

采集制定雨水收集地图所需的信息，第一步要明确数据集，此数据集可以明确回答你的具体问题并能收集相应的数据。如果你对你所在区域的雨水收集潜能感兴趣，大体上你需要综合测定测定两类信息：

需求因素： 哪里雨水收集的需求量最大且最急需？
成功因素：哪里进行雨水收集可行性最高且成功的几率最大？

数据集

每一项因素都可以分成潜在的数据集。关注最相关的因素是很重要的，同时对于数据的有效性和可获得性要切合实际。以下七组数据集被认为是最重要的：

需求因素：人口密度，土地使用率，可用水源和干旱情况
成功因素：年度降水量，降水量和土壤排水量的变化

添加数据

显然，解决具体的问题,我们需要添加更多的信息。对于这些更具体的测评，你的数据集可包括，例如：地下水质量、人均GDP或性别等数据。

为了应对不断变换的情形（气候、社会经济方面），可以考虑使用更加动态的分析方法。例如，你仍可以使用GIS的绘图方法，通过调整反映气候变化的沉淀和蒸发的数据，来测定气候变化对雨水收集潜能的影响。

第二步：分配分值和比重

收集正确的数据，你需要为数据集分配分值和比重，因为并不是所有的数据集对于分析都同等重要。GIS专家能帮助你把这些数据输入到GIS模型里，并建议你如何分配分值和比重。

1. 适用性分值

首先，不同的适用性分值要分配到七个数据集里，通过整合这七个数据集，就会清晰的呈现出你所在地区雨水收集可能性.

具体怎么操作呢？
数据集的分值在0和1之间，0代表可能性最低，1代表可能性最高。如果以人口密度数据集为例，你可以假设某地区人口居住数量与雨水收集需求量成正比。在本例中，你可以按以下方法分配分值：

• 人口密度是每平方千米0人到100人=分值是0.0到0.9之间
• 人口密度每平方千米高于100人=分值是1

2. 添加比重

第二，对于这些适用性分值可以添加不同的比重，来反映研究的具体参数。

具体怎么操作呢？
添加比重的指导原则：与你的研究越相关的数据集比重越大。例如，当你的研究焦点是覆盖最偏远地区的人口，‘人口密度’数据集的适用性比重就会更小。需要分配给数据集的比重应当在0和1之间。记住比重的总和永远是1。

对分值分析后会得出两张图表：一张是雨水收集的需求图，另一张是雨水收集成功的可能性图。以上分析是第三步的基础。

第三步：整合并分析数据

一旦两组数据集（必要因素和成功因素）的适用性分值和比重被分配好，你就可以在第三步整合数据集，得到你的特定区域雨水收集的潜能性。

为了整合数据集，你需要将全部七组数据集转换成地图并标有分配好的参数值。GIS 专家会帮助你完成数据集的转换。在每张图表中,将适用性值乘以它相应的比重。将不同的图层整合成一个覆盖图,该图能够表明一个特定区域或国家雨水收集的可能性。

展示地图

如果你已经整合完所有地图并分析了结果，你可以考虑一下你要怎样展示GIS地图。根据受众的不同,呈现方式也会不同。这些地图可以通过一张或多张分别展示有趣的信息，例如，我们可以比较某一地区现在和过去20年的状况。整合所有的地图信息, 可以为你呈现雨水收集机会、潜能和可行性等综合适用性的最佳概况.

雨水收集GIS 地图开始着手的前后，要考虑一下这: 五条建议和技巧（向下滚动页面）

感兴趣吗？找到适合你的雨水收集地图：查看马里、塞内加尔和布基纳法索这些国家的实例（向下滚动页面，你会找到一个交互式地图）

鸣谢

• RAIN. RAINWATER HARVESTING GIS MAP.