ArcGIS地统计分析：空间数据统计与插值详解

"本资源主要介绍了如何在ArcGIS软件中进行空间数据的统计分析和插值操作，包括调入地统计分析工具、加载表文件数据、进行数据探索分析（如直方图、QQplot图、趋势分析图和半变异函数/协方差图）以及空间插值方法的应用。" 在ArcGIS中，地统计分析工具是进行空间数据统计和插值的核心工具。调入这一工具通常是通过主菜单的“工具”选项进入，然后选择“地统计分析”子菜单，以便利用其丰富的统计功能来处理和理解地理空间数据。 1. 空间数据统计： 在GIS/LIS数据库中，对专题数据进行统计分析涉及多个方面，如属性数据的集中特征（平均数、中数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、数学期望以及频数和频率等。统计分析有助于理解数据的集中趋势、离中趋势和分布形态。例如，直方图可以展示数据的概率分布，帮助判断数据是否符合正态分布，这对于某些空间分析方法（如克里格内插）的精度至关重要。 2. 数据探索分析： 数据探索分析主要包括使用ExploreData菜单中的工具，如直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等。直方图可以直观地揭示数据分布，QQplot图则用于检查数据是否符合正态分布。趋势分析图可以帮助识别空间上的趋势，如东西方向和南北方向的趋势。半变异函数/协方差函数则反映数据的空间相关性，为后续的空间插值提供依据。 3. 空间插值： 空间插值是将离散点的测量数据转换为连续曲面的过程，分为内插和外推两种类型。内插算法（如反距离加权、全局多项式、局部多项式、径向基函数和克里格内插）用于估计同一区域内未知点的值，而外推算法则预测未知区域的数据。其中，克里格内插是最常用且精准的方法之一，它基于空间位置相近的点具有相似属性的假设，通过计算权重来预测未知点的值。 实验4.1的重点在于掌握这些基本的分析步骤，理解数据的统计特性，以及如何利用这些特性进行有效的空间插值，以生成连续的数据表面，这对于环境科学、地质学、气象学等领域有着广泛的应用。通过实际操作，用户可以更好地理解和应用ArcGIS中的地统计分析工具，从而进行深入的空间数据分析。