ArcGIS空间插值与数据加载：统计分析与趋势可视化

本资源主要介绍了ArcGIS中关于表文件数据的加载与空间数据处理，特别是空间数据统计与插值方面的内容。在GIS/LIS数据库中，统计分析是关键环节，涵盖了属性数据的各种集中和离散特征，如极差、离差、方差、标准差、变异系数、平均数、中数、众数、数学期望和最大可能值等统计量。利用工具如"地理统计分析"，可以加载表文件数据，并通过ExplodeData菜单中的多种分析工具进行深入检查，如直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等，以评估数据的分布特征和潜在的空间相关性。 直方图用于展示数据的概率分布和概括性统计指标，帮助判断数据的正态性，因为某些空间分析方法，如克里格插值，对正态数据的预测效果最好。正态QQPlot图则用于验证数据是否符合正态分布，通过比较数据点与正态分布曲线的关系。 趋势分析图展示了数据在特定方向上的变化趋势，通过旋转图表以便更好地观察。半变异函数/协方差函数则揭示了数据的空间自相关性，这对于决定是否采用空间插值至关重要。空间插值技术如反距离加权、全局多项式、局部多项式、径向基函数和克里格插值被用来将离散点数据扩展到连续区域，前者适用于同一区域内的数据填充，后者则处理已知区域到未知区域的数据预测。 空间插值的理论基础假设，即空间位置相近的数据点具有相似性，这是构建插值模型的基础。理解并掌握这些统计和插值技术对于GIS数据分析和应用具有重要意义，能够帮助用户更准确地处理和预测空间数据，从而支持决策制定和可视化结果。