本文根據(jù)已有數(shù)據(jù)進行更深層度的分析，從而找出污染源。
（1）右鍵泰森多邊形，通過統(tǒng)計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)無污染地區(qū)占50%左右，輕度污染和中等污染占40%，強污染地區(qū)占不到1%，沒有地區(qū)污染程度達到強-極嚴重污染和極嚴重污染程度。
（2）對地累積指數(shù)進行反距離權(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，對圖層按照污染程度分成5類，因為由污染程度數(shù)量分布圖可以知道該城區(qū)沒有地區(qū)污染程度達到強-極嚴重污染和極嚴重污染程度。（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？因為小編后面要找到污染源，而反距離權(quán)重法插值它以插值點與樣本點間的距離為權(quán)重進行加權(quán)平均，離插值點越近的樣本點賦予的權(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）那么問題來了，這么多個測量點，那個才是污染源呢？很明顯，點所在的地區(qū)顏色越深，作為污染源的可能性越大，那直接選中導出數(shù)據(jù)可以嗎？老實說，額，確實可以，就像是遙感中的目視解譯，但是如果我研究的地區(qū)很大，測量點更多，那這種方法就不可取了，所以我們要使用焦點統(tǒng)計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)換成矢量的點數(shù)據(jù)即可。
在焦點統(tǒng)計中的鄰域分析中我選擇圓形，半徑選擇30個像元，這個要視具體情況而定，統(tǒng)計類型選擇MAXIMUM,整個設置下來的意思就是說，在半徑為30個柵格的圓內(nèi)（對于邊緣柵格，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）最大的那個柵格作為圓心那個柵格的灰度值。
焦點統(tǒng)計結(jié)果如下：會發(fā)現(xiàn)除了圓的邊緣，圓內(nèi)的顏色都差不多，這是因為某一個最值都被附近的領域包括在內(nèi)作為了最大值，一人獨大?。」?。
Max：焦點統(tǒng)計圖
（4）接下來就是計算地累積指數(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)空間分布的多個極值，即可認為這是污染源的待選點。那問題又來了，怎么計算呢？矢量數(shù)據(jù)的計算有字段計算器，柵格數(shù)據(jù)的計算有柵格計算器??！
接下來是語法教學，其實很簡單，就是在圖層和變量框里面雙擊選擇反距離權(quán)重插值出來的數(shù)據(jù)和Max數(shù)據(jù)，在二者中間輸入減號，兩個前后位置無所謂（因為最后都是等于0嘛）最后在末尾輸入“0”?。。。ㄗ⒁馐莾蓚€等于號，而且你會發(fā)現(xiàn)運算符那個框里面沒有只有一個等于號的給你選，因為在計算機語言里面“”就是我們數(shù)學上所理解的等于號“=”），寫完簡單的減法表達式后選擇輸出路徑點確定就行了。
通過觀察計算結(jié)果可以知道圖層只有兩種顏色（黑白色我是為了對比明顯才故意搞的，白點我差點以為是電腦屏幕上的灰塵…），一種顏色代表一個值，值只有0和1，相信學過計算機的小伙伴都知道，計算機計算都是二進制的0和1，1代表是，0代表不是，圖上的白點是1，代表剛才的計算結(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，通過查看屬性表可以知道像元值為1的柵格有20個，并且分布比較分散。不同的像元統(tǒng)計會導致柵格計算結(jié)果不一樣。
（5）柵格出來了，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），于是可以考慮轉(zhuǎn)化成矢量點數(shù)據(jù)，這樣方便刪除不合適的點并且可以符號化污染源，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，因為柵格計算結(jié)果有0的背景值，我們需要把它劃分成無數(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個最值柵格，值為0的背景值已經(jīng)不見啦，然后就可以直接轉(zhuǎn)化成矢量點數(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%都是選擇這個字段?。?img src="https://file.tuyuangis.com/uploads/20211123/296dea50684b88342d69e14dcb1fe5df.jpg" />
（6）對矢量點進行符號化，然后對比地累積指數(shù)空間插值圖。
待選點和探測點對比圖
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)。由對比圖分析可知，在測量點范圍外的地區(qū)產(chǎn)生的污染源待選點明顯不符合條件，故刪除，屬于或者靠近無污染地區(qū)和輕度-中等污染區(qū)的待選點只能作為傳播過程的顯著點，經(jīng)過考慮后也要刪除。
最終我選取了8個點作為污染源。
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