北京ESRI学习中心：探索ArcGIS地统计插值方法教程

ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) 是一种空间统计分析方法，主要用于从离散的样本点数据中挖掘出连续的空间模式和趋势。在ESRI China (Beijing) Learning Center的培训课程中，王双培训师讲解了如何运用ArcGIS中的地统计技术来进行此类分析。课程内容包括以下几个关键部分： 1. **课程介绍**： - 课程针对的是ESDA在ArcGIS平台上的应用，重点是地统计方法，如反距离权重法、全局多项式法、局部多项式法和径向基法（如克里格模型），以及如何设置模型参数，如参与计算的样本点数量、权重分配和拟合函数的选择。 2. **地统计概念**： - 地统计是一种研究空间现象随机性和结构性的科学，它关注的是变量随空间位置的变化规律，以及如何通过样本点推断未测量区域的值，其中变异函数是核心概念，用于描述空间异质性程度。 3. **探索性分析步骤**： - 从了解数据入手，通过直方图来分组和统计数据分布，Normal QQ Plot用于检验数据的正态性和异常值。趋势分析则通过将样本点投影到不同方向寻找潜在的趋势。Voronoi Map展示每个样本点周围的空间关系，半变异/协方差云图揭示变量间的空间相关性和各向异性。 4. **具体方法**： - 反距离权重法依据样本点与目标点的距离给予不同的权重，全局多项式法和局部多项式法适用于不同尺度的空间变化，径向基法如克里格模型利用基台值描述最大变异情况。这些方法都需要调整参数以优化分析结果。 5. **案例分析与模型比较**： - 课程还包含实际案例研究，通过比较不同模型的性能，帮助学员选择最适合特定问题的方法。这有助于理解和应用地统计在实际项目中的有效性。 通过这门课程，学习者能够掌握如何使用ESRI的ArcGIS工具进行探索性空间数据分析，从而深入理解地统计原理，并能有效地解决实际地理空间数据处理中的问题。