arcgis偏相关分析

### 如何在 ArcGIS 中执行偏相关分析

#### 数据准备阶段
为了确保偏相关分析的有效性和准确性，需先完成数据预处理工作。具体来说，所有参与计算的栅格图层应具备相同的空间参考框架、像元尺寸以及投影方式[^3]。

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# 设置环境变量
env.workspace = "C:/data"
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# 定义输入文件路径
input_raster_1 = "raster1.tif"
input_raster_2 = "raster2.tif"

# 执行重采样操作使两个栅格具有相同的分辨率
resampled_raster_2 = Resample(input_raster_2, input_raster_1)

# 使用Extract by Mask工具裁剪至共同研究区域
mask_layer = "study_area.shp"
clipped_raster_1 = ExtractByMask(input_raster_1, mask_layer)
clipped_raster_2 = ExtractByMask(resampled_raster_2, mask_layer)

#### 偏相关系数计算过程
虽然ArcGIS本身并不直接提供专门用于计算偏相关性的工具，但是可以通过组合其他统计功能间接实现这一目标。一种常见做法是借助于`Geographically Weighted Regression (GWR)`模型来评估局部关系强度；另一种则是导出属性表并利用外部软件包（如R或Python中的SciPy库）来进行更复杂的多元回归分析。

对于简单的双变量情况，则可以考虑采用如下策略：

- 利用字段计算器创建新列存储交叉乘积项；
- 计算协方差矩阵及其逆阵；
- 应用公式求解偏相关系数。

然而值得注意的是上述流程较为繁琐复杂，建议初学者优先尝试第三方插件或者编程语言解决方案以简化任务难度。

#### 结果解释与可视化表达
最终得到的结果通常会保存在一个新的栅格文件里，其中每个像素代表对应位置处的相关程度值。正值表示正向关联而负数意味着反向影响。此外还可以绘制直方图展示整体分布特征，并叠加置信区间线段辅助判断显著水平。