ArcGIS地统计分析：连接GIS与空间统计的关键技术

本章节深入探讨了ARCGIS中的地统计分析方法，这是一种将地统计学原理与地理信息系统（GIS）相结合的强大工具。地统计分析作为空间统计学的关键分支，长期以来未能有效融入GIS模型，但现在，ArcGIS通过其地统计分析模块实现了这一融合，推动了数据分析的可视化和易用性。它允许用户利用GIS平台执行复杂的地统计操作，例如内插、模拟和评估预测表面的精度，这是GIS应用的一大进步。 地统计分析的基础包括几个核心概念： 1. 基本原理：地统计起源于法国统计学家G.Matheron的研究，关注的是区域化变量，即那些在空间上表现出结构性和随机性、空间相关性和依赖性的现象。它不仅考虑样本值本身，还重视它们的空间分布和彼此之间的距离，弥补了经典统计学对空间因素的忽视。 2. 前提假设： - 随机过程：地统计学假设区域内样本值是由一个随机过程产生的，这意味着样本值不是独立的，而是存在内在的规律性。 - 正态分布：虽然经典统计学通常假定大量样本服从正态分布，地统计分析也同样如此，但在实际应用中，可能需要对非正态数据进行转换以满足这一假设。 - 平稳性：地统计学要求数据在空间上具有稳定性，即数据在不同位置的表现应该一致，这是进行有效空间分析的基础。 10.1节详细介绍了如何在ARCGIS中运用地统计分析来解决实际问题，如通过测定预测表面的统计误差，评估模型的可靠性和精度。这一部分可能涵盖如何设置和执行地统计分析模型，以及如何解读分析结果，以便做出科学的决策和规划。 通过学习和掌握这一章节，GIS用户可以提升对空间数据的理解，更好地利用ArcGIS工具进行地统计建模，从而在环境保护、资源管理、城市规划等多个领域中实现高效的数据驱动决策。地统计分析模块是GIS技术发展中的一个重要里程碑，为处理和理解空间数据提供了全新的视角和方法。