GS+：空间统计分析入门与关键步骤详解

本文档详细介绍了地统计学(Geostatistics)的基本概念、应用领域以及在GS+这一专业软件中的操作流程。地统计学是一门研究空间分布的随机性和结构性的统计学科，起源于20世纪50年代，由法国统计学家Matheron发展起来，其核心在于通过样本点分析来推断未知区域的属性值，主要包括数据探索性分析、空间连续性模型建立、属性值估计和不确定性预测等步骤。 GS+作为地统计学分析的重要工具，主要关注空间异质性、空间相关性和空间格局的研究。其中，半方差函数是基础参数，用于衡量数据点间的差异，分为球状模型（聚集分布）、指数模型（同样聚集）和线性模型（随机分布）。选择合适的半方差函数模型时，需要考虑决定系数R、残差RSS、变程(A0)和块金值等因素。 数据准备工作至关重要，需要提供坐标(X, Y)信息，这些坐标可以是绝对或相对的，同时还需要与属性数据一起输入。为了保证分析结果的准确性，数据通常需要符合正态分布。在GS+中，半方差函数分析是关键环节，这之后可能需要构建模型并选择最佳拟合类型。 图表设置部分涉及General选项中的底图颜色、轴尺度、图例、标签和标题的配置，以及如何将GS+的计算值列表复制到Excel中进行进一步的可视化。此外，分维数的计算可以帮助理解数据的复杂性，而Moran's index则用于衡量空间自相关的强度，正值表示正相关，负值表示负相关。 Kriging是地统计学中最常用的空间插值方法，它提供了无偏估计，可用于创建二维地图（等值线图）和三维地图。在GS+中，Kriging的准备工作包括数据库导入和设置，最终可能需要利用Arc/info Geostatistic模块进行高级分析，例如将Excel表格转换为数据库格式(.xls.dbf)。 总结来说，本篇文档为初学者提供了学习和应用地统计学，特别是通过GS+进行数据分析的完整指南，涵盖了从数据准备到结果展示的各个环节，有助于理解和掌握空间统计分析的实际操作。