ArcGIS教程：数据可视化与异常值检测

"本教程主要介绍了如何使用ArcGIS进行数据绘制和检查，以理解和揭示数据的分布特征。内容包括数据的可视化方法，如使用ArcMap和ArcScene进行2D和3D渲染，以及各种数据分类技术，如自然间断点、相等间隔、分位数和标准差分类。此外，讨论了数据的全局趋势、空间自相关和异常值检测的重要性，特别是在建立插值模型，如克里金法时的应用。" 在ArcGIS中，绘制数据是数据分析的基础步骤，它能帮助我们理解数据的空间分布和潜在模式。ArcMap提供了丰富的可视化工具，如分类方案和色带，使得用户能够以不同的方式展示数据，从而揭示数据的多个方面。自然间断点分类法是一种常用的方法，它基于数据的统计差异将数据分组，有助于发现数据的自然分段和模式。此外，相等间隔分类强调数据的数值范围，而分位数分类则关注数据的分布均匀性。 3D渲染在ArcScene中的应用使得数据的局部异常值和全球趋势更加明显，这对于环境科学、地理学等领域研究空间模式特别有价值。例如，通过3D视图，我们可以更容易地识别出异常高的或异常低的值，这些可能是数据错误或特殊地理现象的结果。 在数据检查过程中，异常值和错误数据值的识别至关重要，因为它们可能对插值模型的准确性产生负面影响。例如，克里金法这样的地统计插值模型对于数据的代表性和空间关联性非常敏感。如果数据集中存在过度采样或采样不均匀的情况，可能需要进行去聚处理，以确保模型的可靠性。 全局趋势是数据分布的一种重要特征，可以通过全局多项式插值法或局部多项式插值法来建模。例如，若观察到西北到东南的温度稳定性，可能表明存在一种线性或二次的空间模式，这可以通过二阶多项式插值或克里金法中的趋势建模来捕捉。 标准差分类则有助于突出显示与平均值的偏离，这对于识别离群值和异常数据点尤其有用。在案例中，西部样本显示出高于平均值的温度，而中心区域的温度较低，这种模式可能反映了特定的气候或水流条件。 这个ArcGIS教程强调了数据可视化和检查在地理数据分析中的核心作用，以及如何利用ArcGIS工具来探索数据的复杂性，为后续的插值建模和地理现象的理解打下坚实基础。