Bài tập môi trường

của những người có thu nhập cao ở Brisbane và xuất bản đồ ra dạng ảnh JPEG trên khổ giấy A4? Trả lời: Trong khung dữ liệu Person ta add bảng thuộc tính Slab13_c_none.dbf, sau đó kích chuột phải, chọn Proterties, chọn thẻ Fields, chỉ chọn lại OID, ID, C1966. Đối với phần mềm 8.3 thì công việc này thực hiện rất lâu, kích vào lần lượt các trường và bỏ Visible. Sau khi đã lọc bảng thuộc tính, ta sẽ Export nó ra (click chuột phải vào Slab13_c_none.dbf, chọn Data, chọn Export, khi đó sẽ hiện ra một hộp thoại như sau, và chọn OK để add bảng thuộc tính tạo ra lên. Tiếp theo cần join bảng thuộc tính Brissla.shp (làm đích) và bảng Slab13_c_none.dbf (làm nguồn). Kích chuột phải vào Brissla.shp, chọn join and relate, chọn join, một hộp thoại xuất hiện, chọn theo hình: Kích chuột vào Advanced, chọn ‘keep only matching record’, kích vào OK. Kích vào OK trong thẻ join Data, như vậy đã kết nối được bảng thuộc tính., ta sẽ tiến hành thể hiện mức độ khác của những người có thu nhập trên 1500$/tuần ở các quận (SLA) của Brisbane lên trên bản đồ. Chúng ta sẽ tiến hành theo các bước, trước tiên kích chuột phải vào Brissla (đã kết nối), chọn Properties, chọn thẻ Symbology, sẽ có năm thể loại biểu tượng cho các đặc trưng: Features, Categories, Quantities, Charts, và Multiple Attributes. Do ta muốn tạo sự phân bố khác nhau vè thu nhập của mọi người bằng sự thể hiện của màu sắc, nên ta sẽ chọn loại biểu tượng Quantities, nó cung cấp bốn định dạng chính: Graduated colors, Graduated symbols, Proportional symbols và Dot density. Ta sẽ chọn Graduated colors, ta sẽ chọn số lượng các lớp thể hiện là 10 (classes: 10), Value chọn Export_out_putC1966, nhấn OK. Đối với khung dữ liệu Male, add bảng thuộc tính Slab13_a_none.dbf, chỉ giữ lại trường C1642, cần xuất dữ liệu ra bằng export, join bảng thuộc tính và tạo màu cho bản đồ. Đối với khung dữ liệu Female, add bảng thuộc tính Slab13_b_none.dbf, chỉ giữ lại trường C1804, thực hiện thao tác tương tự Person để tạo nên bản đồ thể hiện theo màu sắc trên hình: Sau khi đã tạo được ba bản đồ thể hiện bằng màu sắc trên layout, sử dụng page setup để tạo khung cho bản đồ và đưa vào khổ A4, chỉnh sửa và thay đổi màu sắc cho phù hợp, dùng công cụ Insert để thêm các hướng chỉ Bắc _ Nam, tỷ lệ và cột chú giải. Khi đã hoàn tất bản đồ theo yêu cầu, kích chuột phải vào bản đồ, chọn copy map to clipboard và paste vào Word hoặc có thể export bản đồ và lưu vào một fine nào đó. Chúng ta thu được bản đồ có hình dạng sau: Câu 2: Nêu các đại lượng thống kê của ba trường được lập bản đồ trong câu 1: Trung bình tổng thể (mean), khoảng biến thiên (range) và độ lệch chuẩn (Standard deviation). Đối với khung dữ liệu Person để biết được các đại lượng thống kê của trường “Những người có thu nhập trên 1500$/tuần, tức là trường C1966”, ta mở bảng thuộc tính của Brissla (bảng này đã join rồi) bằng cách click chuột phải lên Brissla chọn Open Attribute Table. Để biết đại lượng thống kê, ta click chuột phải lên tên trường, chọn ∑Statistics…, một hộp thoại sẽ hiện ra với các thông tin: Đại lượng thống kê của trường: Mean: 195.300613 Standard Deviation: 183.715141 Range = Max – Min = 925.0000 Đối với khung dữ liệu Male tìm thông tin thống kê mô tả trên trường C1642, ta mở bảng thuộc tính của Brissla trên khung dữ liệu Male và thực hiện giống Person, xuất hiện thông tin sau: Đại lượng thống kê của trường: Mean: 156.754601 Standart Deviation: 147.233136 Range: 766.000000 Đối với khung dữ liệu Female tìm thống kê mô tả ở trường C1804, thực hiện tương tự, thu được bảng thông tin sau: Đại lượng thống kê của trường: Mean: 38.546012 Standart Deviation: 38.546012 Range: 169.0000 Nhận xét về các đại lượng thống kê: thông qua mẫu quan sát thì số mẫu càng lớn độ lệch chuẩn và khoảng biến thiên càng lớn, trung bình tổng thể thì không phụ thuộc, có thể lớn hoặc nhỏ. Để giá trị thống kê được chính xác thì cần chọn mẫu đúng. Câu 3: Tính toán trên các trường Tính tỷ lệ phần trăm số hộ gia đình có thu nhập trên 2000$ một tuần đối với các quận (SLA) của Brisbane. Chọn những quận có hơn 20% số hộ gia đình có thu nhập hơn 2000$ một tuần, nêu tên các SLA. Trả lời: Ta add bảng thuộc tính Slab31_none.dbf vào bảng nội dung. Ta chỉ quan tâm tới 2 trường C4116 (số hộ gia đình có thu nhập tuần từ $2000 trở lên) và C4125 (tổng số hộ gia đình). Click chuột phải vào bảng thuộc tính, chọn Properties, vào thẻ Fields, chỉ chọn hai trường C4116 và C4125, chọn Apply, chọn OK. Sau khi đã lọc xong, ta Export bảng thuộc tính đó ra (click chuột phải lên bảng thuộc tính, chọn Data, chọn Export) và add lên bảng nội dung. Do bảng thuộc tính này ta không thể biết được tên các quận (SLA) của Brisbane. Do đó, ta phải tiến hành Join bảng thuộc tính này (làm nguồn) với bảng thuộc tính của Brissla (làm đích). Click chuột phải lên Brissla, chọn Joins and Relates, chọn Join… Hộp hội thoại Join Data sẽ được mở ra, chọn như trên hình, tiếp theo trong lựa chọn ‘Advanced’, chọn ‘Keep only matching records’, chọn OK. Mở bảng thuộc tính khi đã join của Brissla, ta sẽ thêm một trường để tính phần trăm số hộ gia đình có thu nhập trên $2000 một tuần đối với các quận (SLA) của Brisbane. Chọn Options, chọn Add Field, hộp thoại Add Field hiện ra như sau: Trong hộp Name chọn là: Percent, trong hộp Type chọn là: Long Integer. Chọn OK. Để tiến hành tính toán, ta click chuột phải lên tên trường Percent, chọn Calculate Values.. Hộp thoại Field Calculator hiện ra, thực hiện phép tính như trên hình, chọn OK: Sau khi tính được tỷ lệ phần trăm số hộ gia đình có thu nhập trên $2000 một tuần đối với các quận (SLA) của Brisbane. Ta lọc ra chỉ lấy 2 trường SLA_NAME và Percent. Mở bảng thuộc tính, chọn Options và Export ra dưới dạng dBASE Table. Tìm đến thư mục đã lưu, mở chúng bằng Excel. Ta có kết quả như sau: SLA_NAME Percent SLA_NAME Percent SLA_NAME Percent SLA_NAME Percent Acacia Ridge 2 Coopers Plains 4 Kenmore Hills 22 Robertson 10 Albion 10 Coorparoo 9 Keperra 5 Rochedale 11 Alderley 11 Corinda 9 Kuraby 8 Rocklea 14 Algester 7 Darra-Sumner 2 Lota 6 Runcorn 1 Annerley 7 Deagon 2 Lutwyche 7 St Lucia 5 Anstead 25 Doolandella-Forest Lake 6 McDowall 16 Salisbury 14 Archerfield 3 Durack 3 MacGregor 8 Sandgate 3 Ascot 15 Dutton Park 9 Manly 9 Seventeen Mile Rocks 6 Ashgrove 14 East Brisbane 9 Manly West 6 Sherwood 14 Aspley 9 Eight Mile Plains 10 Mansfield 9 South Brisbane 14 Bald Hills 5 Ellen Grove 10 Middle Park 15 Spring Hill 10 Balmoral 15 Enoggera 5 Milton 11 Stafford 11 Banyo 4 Everton Park 7 Mitchelton 6 Stafford Heights 4 Bardon 20 Fairfield 8 Moggill 17 Stretton-Karawatha 7 Bellbowrie 17 Ferny Grove 12 Moorooka 6 Sunnybank 14 Belmont-Mackenzie 15 Fig Tree Pocket 27 Morningside 0 Sunnybank Hills 8 Boondall 5 Fortitude Valley - Inner 9 Mount Gravatt 7 Taigum-Fitzgibbon 8 Bowen Hills 8 Fortitude Valley - Remainder 10 Mount Gravatt East 6 Taringa 4 Bracken Ridge 7 Geebung 4 Mount Ommaney 7 Tarragindi 12 Bridgeman Downs 23 Graceville 14 Murarrie 26 The Gap (incl. Enoggera Res.) 11 Brighton 3 Grange 13 Nathan 3 Tingalpa 16 Brookfield (incl. Mt C'tha) 30 Greenslopes 7 New Farm 8 Toowong 6 Bulimba 14 Gumdale 23 Newmarket 9 Upper Brookfield 12 Burbank 19 Hamilton 16 Newstead 11 Upper Kedron 19 Calamvale 10 Hawthorne 15 Norman Park 20 Upper Mount Gravatt 12 Camp Hill 11 Hemmant-Lytton 3 Northgate 13 Virginia 6 Cannon Hill 6 Hendra 13 Nudgee 6 Wacol 5 Capalaba West 8 Herston 12 Nudgee Beach 6 Wakerley 2 Carindale 18 Highgate Hill 8 Nundah 8 Wavell Heights 9 Carina 6 Holland Park 8 Oxley 4 West End (Brisbane) 7 Carina Heights 8 Holland Park West 10 Paddington 6 Westlake 7 Carseldine 12 Inala 1 Pallara-Heathwood-Larapinta 16 Willawong 23 Chandler 18 Indooroopilly 15 Parkinson-Drewvale 8 Wilston 0 Chapel Hill 25 Jamboree Heights 8 Pinjarra Hills 11 Windsor 16 Chelmer 23 Jindalee 12 Pinkenba-Eagle Farm 28 Wishart 10 Chermside 2 Kangaroo Point 13 Pullenvale 4 Woolloongabba 11 Chermside West 8 Karana Downs-Lake Manchester 14 Ransome 27 Wooloowin 6 City - Inner 20 Kedron 7 Red Hill 19 Wynnum 12 City - Remainder 9 Kelvin Grove 12 Richlands 14 Wynnum West 5 Clayfield 12 Kenmore 16 Riverhills 4 Yeerongpilly 4 Yeronga 12 Moreton Island 2 Zillmere 12 Tiếp theo chọn những quận có hơn 20% số hộ gia đình có thu nhập hơn 2000$ một tuần. Mở bảng thuộc tính, chọn Options, chọn Select By Attributes.., hộp thoại Select by Attributes hiện ra, dùng lệnh để chọn như hình vẽ, chọn Apply Sau khi đã lọc, ở bảng thuộc tính ta chọn Selected, rồi chọn Options, chọn Export, chọn OK. Cuối cùng, ta tìm đến thư mục lưu bảng thuộc tính mà ta vừa Export, mở ra bằng Excel ta sẽ có kết quả những quận (SLA) có hơn 20% số hộ gia đình có thu nhập hơn 2000$ một tuần. SLA_NAME Percent Anstead 25% Bridgeman Downs 23% Brookfield (incl. Mt C'tha) 30% Chapel Hill 25% Chelmer 23% Fig Tree Pocket 27% Gumdale 23% Kenmore Hills 22% Murarrie 26% Pinkenba-Eagle Farm 28% Ransome 27% Willawong 23% BÀI TẬP LỚN SỐ 2: Dữ liệu đã được lưu tại Module2data, được copy vào ổ cứng của máy tính. Khởi động Arcmap và mở “A new empty map” và add các dữ liệu lên khung dữ liệu. Câu 1: Khi add dữ liệu lên khung dữ liệu, một hộp thoại xuất hiện báo lỗi một hay vài lớp dữ liệu thiếu thông tin tham chiếu không gian. Vậy có cần thiết phải chiếu dữ liệu không? Trả lời: Nếu dữ liệu thiếu thông tin tham chiếu không gian thì lớp đó sẽ không thể chiếu được dữ liệu đó lên Arcmap, nên cần thiết phải thay đổi phép chiếu trên cho phù hợp. Đóng Arcmap lại, không save những thay đổi. Mở Arctoolbox để xác định toạ độ cho cả hai lớp dữ liệu. Khi hộp thoại Arctoolbox xuất hiện, chọn ‘Define Projection Wizard (Shapefiles, geodatabases)’ Một hộp thoại khác xuất hiện, kích vào biểu tương màu vàng của Browse, chọn đường dẫn tới thư mục lưu dữ liệu Module2, kết quả xuất hiện như trên Sau khi chọn Next, một hộp thoại mới xuất hiện, để tìm đúng hệ tọa độ ta chọn Select Coordinate System, bấm Select , chọn Projected Coordinate System, National Grids, Australia, chọn AGD 1984 AMG Zone 56. Và chọn Apply, sau khi đã chọn xong được hệ tạo độ cho lớp dữ liệu, ta chọn Next và Finish. Khi hệ toạ độ được xác định, thì có các file có đuôi (*.prj) được thêm vào cơ sở dữ liệu. Dùng chương trình notepad để mở file dcdb.prj, nội dung mở ra như sau: PROJCS["AGD_1984_AMG_Zone_56",GEOGCS["GCS_Australian_1984",DATUM["D_Australian_1984",SPHEROID["Australian",6378160.0,298.25]],PRIMEM["Greenwich",0.0],UNIT["Degree",0.0174532925199433]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["False_Easting",500000.0],PARAMETER["False_Northing",10000000.0],PARAMETER["Central_Meridian",153.0],PARAMETER["Scale_Factor",0.9996],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",0.0],UNIT["Meter",1.0]] Câu 2: Mở Arcmap và add dữ liệu lên khung dữ liệu. Tính chiều dài của đường Sir Fred Schonell Drive? Trả lời: Đầu tiên phải lọc ra đường có tên là sir fred schonell drive, mở bảng thuộc tính của SL_Streets_amg, chọn Option, chọn Select by attributes, chọnnhư trong hình, bấm apply Sau khi đã lọc ra đường, cần tạo ra một trường mới, vào Option, chọn Add field, tạo nên một trường length, đánh vào Type dạng Double Ta tiến hành tính toán, ta click chuột phải lên tên trường Lenghth, chọn Calculate Values, một hộp thoại xuất hiện, chọn Advanced. Trong hộp Pre-Logic VBA Script Code, ta Paste một đoạn mã lấy được bằng cách vào Help, gõ lenghth vào ô tìm kiếm trong thẻ Index, chọn calculating for lines, mở rộng How to make field calculations, chọn Updating length for a shapefile. Dim dblLength as double Dim pCurve as ICurve Set pCurve = [shape] dblLength = pCurve.Length Còn trong hộp Lenghth, Paste một đoạn mã là dblLength. Chọn OK. Để tính tổng chiều dài của đường Sir Fred Schonell Drive, click chuột phải lên tên trường chọn Statistics, một hộp thoại với các số liệu thống kê sẽ được xuất hiện: Nhìn vào bảng trên, tổng chiều dài của đường là: 1835.702498 m Câu 3: Xác định các mảnh đất nằm hoàn toàn hay một phần trong phạm vi 200m từ tâm đường Sir Fred Schonell Drive. Có bao nhiêu mảnh đất thuộc sở hữu tư nhân được chọn? tổng diện tích của những mảnh đất tư nhân được chọn là bao nhiêu? Trả lời: Sau khi đã xác định được đường Sir Fred Schonell Drive, vào Selection chọn Select By Location, một hộp thoại xuất hiện. Trong ô thứ nhất chọn “Select features from”. Trong ô thứ hai, chọn lớp ta muốn truy vấn, chọn ‘dcdb’. Trong ô thứ ba, nhập tiêu chí không gian mà truy vấn không gian phải tuân theo. Trong trường hợp này, chọn “are within a distance of” Trong ô thứ 4, chọn lớp ‘Sl_streets_amg’. Đánh dấu vào ô Use Selected Features để đảm bảo rằng chỉ có các mảnh đất nằm hoàn toàn hay một phần trong phạm vi 200m từ tâm đường Sir Fred Schonell Drive. Đánh dấu vào ô Apply a buffer to the features in sl_streets_amg và chọn vùng đệm cho nó là 200m. Chọn Apply Đọc số liệu trong bảng thuộc tính của đcb, Vậy số mảnh đất nằm hoàn toàn hay một phần trong phạm vi 200m từ tâm đường Sir Fred Schonell Drive là 785 mảnh đất. Ta xuất bảng thuộc tính gồm 785 mảnh đất ra (chọn Options, chọn Export và Add lên khung dữ liệu). Từ bảng thuộc tính vừa xuất ra (Export_Output_1) ta vào Options, chọn Select By Attributes, một bảng thuộc tính xuất hiện, ta chọn như trong hình để lọc ra những mảnh đất có sở hữu ‘SH’. Chọn Apply. Như vậy, trong số 785 mảnh đất được chọn trên, có 649 mảnh đất thuộc quyền sở hữu tư nhân (có Tenure là FH). Sau khi lọc xong, click chuột phải lên trường Area, chọn Statistics, bảng thuộc tính với các số liệu thống kê hiện ra Như vậy, tổng diện tích của 649 mảnh đất tư nhân được chọn này là 1080992.59318m². Câu 4: Tạo bản đồ chỉ bao gồm các mảnh đất tư nhân được chọn trong câu hỏi 4 Trả lời: Mở bảng thuộc tính của lớp ‘dcdb’, lọc ra các mảnh đất nằm hoàn toàn hay một phần trong phạm vi 200m từ tâm đường Sir Fred Schonell Drive (đã lọc ở trên). Sau khi đã lọc xong, click chuột phải lên lớp ‘dcdb’, chọn Data, chọn Export Data và Add lên khung dữ liệu, có tên là (Export_Output_2). Sau khi lớp dữ liệu mới được tạo ra, ta tiếp tục mở bảng thuộc tính của (Export_Output_2), lọc ra các mảnh đất có sở hữu tư nhân. Vào Options, chọn Select By Attributes, một bảng thuộc tính xuất hiện, ta chọn như trong hình để lọc ra những mảnh đất có sở hữu ‘SH’. Chọn Apply. Sau khi lọc xong, xuất lớp Export_Output_2 ra một lớp mới (click chuột phải lên lớp Export_Output_2, chọn Data, chọn Export Data và Add lên khung dữ liệu), có tên là (Export_Output_3). Tắt hết tất cả các lớp dữ liệu, chỉ giữ lại lớp Export_Output_3 vừa tạo ra. Như vậy, ta đã tạo ra được bản đồ bao gồm các mảnh đất tư nhân được chọn trong câu hỏi 3. Bây giờ, ta xuất bản đồ ra với đuôi JPEG. Vào File, chọn Export Map, lưu vào màn hình của máy tính. Bản đồ xuất ra có dạng như sau: BÀI TẬP LỚN SỐ 3 Dữ liệu của bài được lưu trong thư mục Module3data, dữ liệu được copy vào trong ổ cứng của máy tính. Khởi động ArcMap và add dữ liệu của bài tập lên khung dữ liệu. Do các phép chiếu đã được xác định nên không cần thay đổi toạ độ, phép chiếu, đơn vị hiển thị của khung dữ liệu. Câu 1: Kiểm định giả thiết Koala sẽ được quan sát thấy nhiều hơn trong các khu vực môi trường sống có nhiều thức ăn, giả thiết có phù hợp không? Tính một bảng chỉ ra tổng diện tích và số lần quan sát thấy Kaola theo mỗi khu vực sống? Xác định mật độ quan sát thấy Kaola và nhận xét sự phân bố của Kaola trong vùng Noosa Shire? Trả lời: Để trả lời câu hỏi này cần phải chuyển đổi bảng presabs_koala thành một shapefile. Cách thức thực hiện: Vào Tools, mở Add XY Data. Trong hộp thoại Trong hộp thoại chọn presabs_koala và chọn các trường EASTING cho X Field và NORTHING cho Y Field. Click nút Edit và chọn hệ toạ độ AGD 1966 AMG Zone 56 (trong Projected Coordinate Systems > National Grids > Australia). Click OK. Lúc này bảng presab_kaola trở thành một shapefile, có tên là Presabs_koala Events. Do bảng thuộc tính của Remveg_shire chỉ chứa các thông tin về loại khu vực sống (trường Key), diện tích của các khu vực sống (trường Area). Còn bảng thuộc tính của Presabs_koala Events thì chỉ có các thông tin về việc có quan sát thấy Koala tại một số điểm quan trắc trong vùng Noosa Shire (trường Pres-abs). Vì vậy, để tạo ra một bảng chỉ tổng diện tích và số lần quan sát thấy Koala theo mỗi loại khu vực sống, ta cần kết nối bảng (join) giữa Presabs_koala Events (bảng đích) và Remveg_shire (bảng nguồn). Ta click chuột phải lên Presabs_koala Events, chọn Joins and Relates, chọn Join. Hộp hội thoại Join Data sẽ được mở ra, chọn như trên hình, kích vào OK. Sau khi kết nối bảng xong, ta chỉ giữ lại 3 trường là Area, Key, PRES_ABS. Đối với phần mềm 8.3 thì việc giữ lại các trường được thao tác rất lâu, kích chuột phải vào lớp presabs_kaola Event, chọn Properties, chọn thẻ Field, lần lượt kích vào visible để ẩn đi các trường không cần thiết. Tiếp theo, Mở bảng thuộc tính ra, click chuột phải lên tên trường Key, chọn Summarize, hộp thoại Summarize xuất hiện. Trong hộp Select a field to Summarise chọn Key Mở rộng PRES_ABS, chọn Sum (tìm tổng số lần quan sát) Mở rộng AREA, chọn Sum (tìm tổng diện tích) Chọn OK, khi xuất hiện bảng hỏi có add kết quả không, kích vào yes. Trong bảng nội dung xuất hiện bảng thuộc tính sum_output Câu 2: câu hỏi này sẽ xem xét phân mảnh của môi trường sống của Kaola. Để đơn giản hoá vấn đề chỉ xem xét trong khu vực môi trường có giá trị Key = 1. Trong câu này cần quan tâm tới shapefile Remveg_shire.shp a. Trong mô hình dữ liệu vector, số lượng các môi trường sống tương đương với số lượng các đa giác. Hãy cho biết có bao nhiêu môi trường sống có Key = 1? Diện tích trung bình của môi trường này là bao nhiêu? Trả lời: Để trả lời câu hỏi, ta mở bảng thuộc tính của Remveg_shire ra, chọn Options, chọn Select By Attributes, một hộp thoại xuất hiện, chọn như trên hình với Key=1, chọn Apply. Khi đó ta sẽ chọn được 260 vùng với Key=1. Vậy diện tích trung bình của các khu vực môi trường sống sẽ là: 2. Tạo một biểu đồ (bar chart) về diện tích của các khu vực môi trường sống này. Do số lượng rất nhiều, chúng ta không thể tạo ra một biểu đồ cho tất cả các môi trường sống này. Vì vậy, chỉ cần biểu diễn cho 50 khu vực môi trường sống có diện tích lớn nhất. Biểu đồ này có thể nói lên điều gì về các môi trường sống tốt nhất cho Koala (<100 từ)? Để trả lời câu hỏi này, trước tiên ta cần xuất bảng thuộc tính với Key=1 ra, bằng cách vào Options, chọn Export, chọn OK. Mở bảng thuộc tính vừa export ra, click chuột phải lên tên trường Area, chọn Sort Descending (để sắp xếp trường theo thứ tự giảm dần), tìm xem diện tích lớn thứ 50 bàng bao nhiêu, ở đây ta tìm được Area50 = 144632.948 m². Ta sẽ lọc để tìm ra những vùng có diện tích >=144632.948 m². Vào Options, chọn Select By Attributes, một hộp thoại xuất hiện, chọn "AREA" >= 144632.948, chọn Apply. Như vậy, ta đã lọc được ra 50 vùng có diện tích lớn nhất. Tiếp theo ta tiến hành vẽ bản đồ, chọn Options, chọn Create Graph, một hộp thoại xuất hiện ra và làm như trên hình vẽ. Như vậy, ta sẽ có được bản đồ về diện tích của 50 vùng lớn nhất là: 3. Tạo thêm một trường trong bảng thuộc tính để tính toán mức độ phân mảnh của các môi trường sống. Công thức tính độ phân mảnh là S=P/(3.54√A), trong đó P là chu vi và A là diện tích của mỗi môi trường sống. Giá trị càng lớn hơn 1 thì độ phân mảnh càng cao. Hãy cho biết giá trị nhỏ nhất, lớn nhất và trung bình (minimum, maximum và average) của độ phân mảnh của các khu vực môi trường sống có Key = 1? Những đại lượng thống kê này nói lên điều gì về các môi trường sống được coi là tốt nhất đối với Koala? (< 100 từ) Để tạo thêm một trường mới, ta mở bảng thuộc tính ra, chọn Options, chọn Add Field, một hộp thoại hiện ra, trong hộp Name đặt là Phân mảnh, hộp Type chọn Long Integer, làm như trên hình: Như vậy là ta đã tạo ra được một trường mới, bây giờ ta tiến hành tính toán trên trường này. Click chuột phải vào tên trường Phan_manh vừa tạo ra, chọn Calculate Values, hộp thoại Field Calculator hiện ra, tính theo công thức: [PERIMETER)/3.14=Sqr(AREA) Để xem các giá trị thống kê của nó, ta click chuột phải vào tên trường, chọn Statistics, một hộp thoại hiện ra: Từ hộp thoại trên, ta biết được: Minimum = 1.036328 Maximum = 6.385 Mean = 1.750116 ._.