ArcGIS地统计分析在多领域应用与方法解析

"ArcGIS地统计分析方法的应用" ArcGIS地统计分析方法是地理信息系统（GIS）中的一个重要组成部分，尤其在处理空间数据时，它提供了一种理解和解释地球表面现象复杂性的强大工具。Esri中国（北京）有限公司的刘卓颖在讲座中详细介绍了这一主题，涵盖了地统计的基本概念、应用领域以及ArcGIS软件中的具体操作。 地统计学起源于统计学，由G. Matheron发展起来，重点关注区域化变量，即那些在空间上呈现出一定分布规律的变量。它考虑了样本值及其空间位置的关系，弥补了传统统计学忽视空间结构的局限。地统计学的基础包括以下几个方面： 1. **前提假设**：地统计分析通常假设数据来自一个空间相关的随机过程，符合正态分布，并且具有稳定性。 2. **区域化变量**：这些变量在不同位置有不同值，且呈现一定的空间分布模式。 3. **变异分析**：通过协方差函数和半变异函数来量化空间相关性和结构，其中变程、基台值和块金值是重要的概念。 ArcGIS提供了丰富的地统计分析工具，包括： - **探索性空间数据分析（ESDA）**：如直方图、QQplot、趋势分析等，用于理解数据的空间分布和统计特性。 - **确定性插值**：如反距离权重法（IDW）、几何平均插值（GPI）、径向基函数（RBF）和局部多项式插值（LPI）。 - **地统计插值**：核心是克里金插值（Kriging），包括普通克里金、简单克里金、通用克里金、指标克里金、概率克里金和离散克里金。 - **移动窗口克里金**：在特定区域内进行克里金插值，以考虑邻近区域的影响。 - **地统计模拟**：通过模型来模拟空间数据的生成。 - **含障碍的插值方法**：如核平滑和扩散插值，处理受障碍物影响的数据。 - **采样网络设计**：优化数据采集策略以获取更有效的信息。 - **面插值**：将离散点数据转换为连续的面模型。 - **经验贝叶斯克里金插值**：结合先验信息进行插值，提高精度。 在ArcGIS 10.1版本中，地统计分析工具箱进一步增强了其功能，使得用户能够更高效地处理和分析空间数据。 在实际应用中，地统计分析广泛应用于多个领域，如采矿业中的资源评估，海洋学中的水温或海平面监测，以及气象学中的降水量预测等。通过地统计方法，可以生成如最高温度图、里海平均海面温度图和6月降水量图等空间分布图，帮助科学家和决策者更好地理解空间模式并做出预测。 ArcGIS地统计分析方法是理解和解决空间数据问题的强大武器，通过一系列统计工具和技术，我们可以揭示隐藏在数据背后的空间关系和规律，从而对自然资源管理、环境研究、城市规划等领域提供支持。