ArcGIS地统计分析实战：构建臭氧浓度预测表面

"ArcGIS地统计分析实习指导书" 在 ArcGIS 中进行地统计分析，主要目的是根据采样点数据创建连续表面，以便更好地理解和可视化空间现象。这一实习指导书涵盖了一系列练习，帮助用户掌握地统计分析的核心技能。首先，用户会学习如何使用缺省参数创建表面，这一步相对简单，只需导入数据并应用基本设置，即可快速生成初步的预测表面。 在数据检查阶段，用户需要对输入数据进行验证，确保其质量和完整性。这可能涉及到数据的清洗、缺失值处理和异常值识别。ArcGIS 提供的 ESDA（空间数据探索分析）工具在此阶段非常有用，能帮助用户发现数据中的空间模式和趋势。 练习3至5着重于臭氧浓度的分析。用户将利用监测站的臭氧浓度数据，生成特定时期的臭氧浓度图。这涉及到选择合适的地统计方法，如普通克里金插值、反距离权重插值等，以构建连续的臭氧浓度表面。接着，通过模型比较，用户可以评估不同地统计模型对结果的影响，选择最能反映实际空间关系的模型。 练习5则进一步深入，制作超出某一临界值的臭氧概率图。这涉及到计算每个位置臭氧浓度超过设定阈值的概率，这在环境风险管理中至关重要。这样的图可以帮助决策者确定哪些区域可能面临更高的健康风险，从而制定相应的防护措施。 最后，练习6涉及到生成最终成果图，这不仅包括臭氧浓度表面，还包括概率图和其他相关分析结果，以直观地展示整个分析过程和结论。在这一阶段，用户需要关注地图的可视化效果，确保信息传达清晰、准确。 预备知识强调了地统计分析在解决实际问题中的应用，如通过监测站数据预测未被测量地区的臭氧浓度。ArcGIS 提供的数据集包含了加州的轮廓、臭氧采样点、城市位置和山体阴影，这些都是进行地统计分析的重要基础。通过这些数据，用户可以实践各种地统计方法，掌握如何处理空间数据，以及如何利用这些工具和方法解决实际的环境问题。 这个实习指导书旨在通过一系列实践操作，使用户熟悉 ArcGIS 的地统计分析模块，学会如何利用这些工具进行空间数据的建模、预测和可视化，从而增强对复杂空间现象的理解和解释能力。在实践中，用户将逐步了解地统计学的基本概念，如空间自相关、趋势分析和不确定性评估，这些都是地理信息系统中不可或缺的部分。