ArcGIS地统计分析详解：从入门到建模全流程

ArcGIS地统计分析指南是一份详尽的教程，它深入介绍了如何在ArcGIS这款强大的地理信息系统中应用地统计学方法进行数据分析。该教程特别关注于地统计分析模块，这个模块通过整合地统计学理论和GIS技术，使得专业复杂的地统计分析变得更为直观易用，体现了现代GIS软件的人性化和可视化发展趋势。 地统计分析模块包含了多种核心功能，如探索性空间数据分析(ESDA)，用于数据的初步检查，包括对数据分布、正态性、趋势效应和各向异性等方面的评估；表面预测（模拟），通过克里格方法（一种基础且常用的空间插值技术）和其他模型进行区域预测；以及模型检验和对比，确保预测模型的准确性和有效性。 表面预测的主要过程包括几个关键步骤：首先，通过"Explore Data"菜单及其子菜单来检查和理解数据特性；其次，根据数据特征选择合适的半变异模型和预测模型，如选择Intrinsic Localized Range Model (ILR) 或 Ordinary Kriging 等；接着，利用"Geostatistical Wizard…"菜单进行模型构建和验证，可能涉及训练样本和测试样本的划分；最后，通过比较不同模型的精度，选择最优模型，并制作出最终的预测结果图表。 本文作者以实例为导向，使用ArcGIS自带的学习数据（例如臭氧浓度样本）进行具体操作演示。读者可以在操作中学习如何运用这些工具和技术进行实际的区域预测，如对某地区的臭氧浓度进行预测。然而，由于文章的重点在于实践操作，相关的地统计学理论和特定参数的详细解释通常留给读者参考外部的地统计理论资料，以便更深入地理解。 ArcGIS地统计分析指南为GIS用户提供了实用的工具和方法，帮助他们掌握如何有效地处理和分析空间数据，进行准确的区域预测，从而支持科学决策和规划。