ArcGIS中空间数据统计与插值：动态变化图实例

在ArcGIS中，制作动态变化图是GIS数据分析的重要环节，特别是对于空间数据的统计与插值。实验4.1涵盖了这一核心内容，旨在帮助用户理解和应用这些技术。 首先，空间数据统计是基础，涉及到GIS/LIS数据库中专题数据的深入分析。这包括对属性数据的集中特征（如平均数、中数和众数）、离散特征（如极差、离差、方差和标准差、变异系数）以及概率分布分析。例如，通过直方图展示数据的概率分布和概括性统计指标，可以帮助判断数据是否符合正态分布，这对于后续的插值方法如克里格法至关重要，因为正态分布的数据预测精度较高。 正态QQPlot图是另一个重要工具，它通过比较数据的分位数与正态分布曲线，检查数据的正态性。趋势分析图则用于检测数据在特定方向是否存在明显的趋势，通过旋转趋势图可以更好地理解各个方向的趋势变化。 空间插值是实验的核心部分，它主要用于处理离散数据并将其转换为连续的表面。内插方法如反距离加权、全局多项式（包括全局多项式插值和局部多项式插值）、径向基函数以及克里格内插（也称为kriging）都是常用技术。这些方法基于空间位置的相似性，假设位置相近的数据点具有相似的数值，从而预测区域内未知点的值。克里格内插尤其受到重视，因为它不仅考虑了距离，还考虑了空间相关的强度，提供了更为精确的预测。 在进行空间插值时，半变异函数/协方差函数图表是一个关键辅助工具，它通过横纵坐标反映数据点之间的空间关系和相关性。如果数据表现出空间相关性，那么进行空间插值就显得必要。 制作动态变化图在ArcGIS中涉及数据的预处理、统计分析、趋势识别和空间插值等多个步骤，这些技术的应用能够帮助用户更好地理解和利用空间数据，为决策支持提供有力的依据。在实践中，理解和熟练掌握这些技术是提高地理信息系统应用能力的关键。