基于 QGIS 的部分站点气温色斑图制作

QGIS 是一款开源、跨平台的桌面地理信息系统软件，支持众多的数据格式，用户界面良好。对于初步接触 GIS 的同学来说，QGIS 是一个不错的选择。本文简要讲解了气温色斑图的制图流程，旨在引导刚接触 GIS 的同学使用 QGIS 完成常规制图，加深对 QGIS 的理解。制图过程中涉及的部分算法此处没有详细展开，感兴趣的同学可以查阅资料，希望这篇文章可以帮助到大家。

1. 前期准备

1.1. 安装 QGIS 环境

官方下载地址：https://www.qgis.org/en/site/forusers/download.html，推荐 Latest 版本；

1.2. 获取绘制区域的相关图层

目标区域的行政区划、天地图或高德地图等可以直接链接 XYZ Tiles 里面，高德地图 URL：http://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7，如下图所示；

1.3. 获取站点要素数据

这部分属于业务数据，也可以从互联网上搜索相关参考资料。本次制图从气温要素入手制作基本的色斑图，气温数据存储为 csv 文件；

2. 导入站点数据

依次点击【Layer】>【Add Layer】>【Add Delimited Text Layer】>【Add】，工程下双击新增的图层，当前图层上将显示站点气温数据;
双击站点数据图层，在 Symbology 中选择 Graduated ，配以合适的色带来区分不同气温的站点颜色；

3. 对点数据进行插值

在获取站点观测值的基础上，我们将通过插值（Interpolation）方法构建连续的面数据，实现整个目标区域数据的可视化。
在本次 QGIS 制图中，我们选择 IDW Interpolation（反距离加权法插值）。

在菜单栏点击【Processing】>【ToolBox】，在右侧面板中双击选择【Interpolation】；
Vector Layer 选择等值线 contour，按 ELEV 属性进行插值，点击【Input Layer】（红框标记的+），Extent 点击右侧【…】> Calculate from Layer，选择能覆盖所求范围的图层，点击【Add】；插值后效果如下图所示。

插值完成后，右侧 Layer 窗口中新增了插值图层 interpolated，右击该图层在弹出菜单中选择【Zoom to layer】，将图层全部显示在地图窗口。

4. 栅格提取

可以看到在站点数据之外的范围，插值算法很难得到精确的结果。因此需要将整个行政区域图层进行剪裁，插值区域外无数据的像元值设为0。点击菜单栏【Raster】，找到栅格提取【Raster extraction】>按掩膜图层裁剪栅格【Clip raster by mask layer】，效果如下图所示。

5.更改渲染方式

插值后的裁剪图层默认使用单波段灰度【Singleband gray】进行渲染，地图可视化效果较差。点击 Layer 面板左上角 open to layer 按钮，或者双击当前裁剪后图层打开 Layer Properties 窗口，选择单波段伪彩色【Singleband pseudocolor】渲染器。最小值/最大值设置选择 Cumulative count cut，设置在2%-98%之间,避免奇异值为最大值或最小值，有利于改善地图可视化效果。Color ramp 选择【Spectral】，点击色带选择反转颜色渐变【Invert color ramp】。渲染效果如下图所示。

6. 生成气温等值线

根据站点气温数据插值得到的高程地图，可以生成气温等值线。点击【Processing Toolbox】>【Raster extracion】>【Contour】，等值线之间的高程间隔根据自己的需要设置，此处设为5.00000。属性名【Atttribute name】选择 ELEV，用于存储该要素的高程值。
生成等温线后双击该图层，在标签窗口中选择 Single Labels 为等值线添加温度值，Value 选择 ELEV。等温线操作和效果图如下图所示。

到这一步气温色斑图基本就制作好了。有需要的同学可以出图了~

7. 出图

点击【Project】>【Print New Layout】，在左侧工具栏或者菜单栏中的【Add Item】中选择需要添加的内容，例如【Add Map】、【Add Label】、【Add Scale Bar】、【Add Norrow】、【Add North Arrow】等常规要素。具体样式自己设置一下就好了。本次成果如下。

8. 总结

本次基于 QGIS 的气温色斑图制作过程就到这里了，个人感觉难点在于对插值算法的理解，此处运用了常见的 IDW 反距离权重插值方法，有兴趣的同学可以查看更多的插值算法。整个过程参考了很多大神的资料，贴出来供大家参考。以上全部内容仅代表个人观点，水平有限，有不同看法的小伙伴欢迎评论区一起讨论交流~~~

9. 参考资料

https://blog.csdn.net/wenyiming1991/article/details/48402731?locationNum=5&fps=1
http://www.360doc.com/content/20/0907/17/67998342_934432939.shtml
https://blog.csdn.net/sf2gis2/article/details/54864292

10. 附件

气温数据下载链接：https://download.csdn.net/download/v_archer/15729958

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