之前徐老师给大家分享过中国 30 米 DEM（ASTER DEMv3）数据：基于ASTER DEMv3制作的中国区域DEM和坡度数据在geodata公开发布下载，该数据原始来源于 NASA ASTER Global Digital Elevation Model V003 版数据。为了方便大家使用，我把根据徐老师提供的 DEM 数据计算了地形崎岖指数。
地形崎岖指数是使用高程数据和 R 包 spatialEco 的 tri() 函数计算，该函数应用的是 Riley et al (1999) 方法。计算得到栅格数据之后再分省市区县汇总就得到了均值、最小值、最大值和标准差指标。
数据概览
这里我分区域汇总成了三份数据：分省份、分城市、分区县。每份数据都包含”平均地形崎岖指数”, “最大地形崎岖指数”, “最小地形崎岖指数”, “地形崎岖指数标准差” 几个变量，这些指标的计算方法是这样的：例如对应广东省的，均值是其省内各个像素点（像元）上的值的均值。
- 各省份地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差数据.xlsx
- 各城市地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差数据.xlsx
- 各区县地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差数据.xlsx
以各区县地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差数据.xlsx 为例，数据预览如下：
计算方法
关于这份数据是如何计算的，可以学习这两个课程：
- 使用 R 语言处理 Merra2 数据获取各省市区县的比湿、降水量、风速和气压数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/3239b87be1384488bdacb679cd467548
- 中国各省市碳排放量是如何计算的？R 语言栅格数据转面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/75de598dcfcc4ad0b9ff28bff27f6b83
附件中也提供了计算代码以供参考。不过因为原始数据很大，所以大家的电脑大概率无法处理。
绘图展示
为了便于大家直观的判断这份数据的可靠性，我绘制了下面这些图表：
中国各区县地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差：
中国各城市地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差：
中国各省份地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差：
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：各省市区县地形崎岖指数平均值、最大值、最小值和标准差数据（Terrain Ruggedness Index(TRI)）
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