GS+软件操作与地统计学应用详解

"GS+操作指南是一份针对GS+软件的开发操作手册，适用于初学者，涵盖地统计学基础知识和GS+的主要工具，包括空间异质性、空间相关性、空间格局的分析，并介绍了地统计学参数如半方差函数、各向异性、分维数等。此外，还涉及数据准备、数据转换、半方差函数模型的选择、Moran’s Index、Kriging方法的应用以及如何在Excel中处理和展示GS+的计算结果。" GS+是一个强大的地统计学分析工具，用于研究具有空间分布特性的自然现象，如森林的异质性和格局。地统计学是基于区域化变量理论，通过变异函数来研究空间变量的随机性和结构性。其核心在于利用样本点来推断空间上未知点的属性值，包括数据探索性分析、空间连续性建模、未知点属性值估计以及不确定性预测。 GS+的主要工具集中在几个关键概念上： 1. **空间异质性**：研究不同位置的属性值差异。 2. **空间相关性**：分析不同位置的属性值之间是否存在关联。 3. **空间格局**：揭示现象的空间分布模式。 地统计学中的关键参数包括： - **半方差函数**：它是地统计分析的基础，用来量化空间依赖性。 - **各向异性与各向同性**：描述空间结构是否对所有方向相同。 - **分维数**：反映复杂系统的空间结构。 - **Moran’s Index**：用于衡量空间自相关性，可以检测正相关或负相关。 - **Kriging**：一种无偏估计方法，用于空间插值和预测。 在使用GS+时，数据准备至关重要，包括坐标和属性数据的收集，确保数据遵循正态分布。数据转换通常涉及半方差函数分析，以选择合适的模型（如球状、指数或线性模型）来拟合数据。模型选择依据决定系数R、残差RSS和变程等指标。 图表设置是呈现分析结果的关键步骤，包括底图颜色、轴设置、图例和标题等。计算结果通常会导出到Excel，以便进一步处理和可视化，如分维数分析、Moran’s Index的计算和Kriging的2D或3D地图展示。 在Arc/info Geostatistic模块中，可以将Excel表格转换为数据库文件，便于地理信息系统（GIS）中的集成和后续分析。 GS+操作指南为用户提供了全面的地统计学分析流程，从数据预处理到结果解读，帮助用户有效地理解和应用地统计学方法解决空间数据问题。