ArcGIS9地统计分析：GIS与统计学的桥梁

"arcgis9地统分析" 地统计分析是一种强大的工具，广泛应用于环境科学、地球科学、农业、公共卫生等多个领域，它属于空间统计学的重要组成部分。长期以来，地统计分析与GIS（地理信息系统）的集成一直是业界的一大挑战。然而，ArcGIS 9的出现打破了这一局面，其地统计分析模块成功地将地统计方法融入GIS平台，实现了两者之间的无缝连接，极大地简化了复杂地统计方法的实施，同时也推动了GIS向更人性化、可视化的方向发展。 ArcGIS的地统计分析功能允许用户通过计算预测表面的统计误差来评估模型的质量，这是GIS应用的一个重大突破。这一特性使得GIS专业人员能够量化预测结果的准确性，从而更有效地解决实际问题。本章的内容围绕地统计分析的基本概念展开，旨在指导用户如何在ArcGIS环境中运用地统计分析解决实际遇到的问题。 地统计学的基础包括四个关键部分：基本原理、区域化变量、变异分析和空间估值。首先，地统计学基于两个前提假设：一是研究对象被视为随机过程，意味着所有样本值都受到内在规律的影响，不是孤立存在的；二是假设样本值遵循正态分布，如果原始数据不符合正态分布，通常需要进行数据转换以满足这一条件；三是平稳性，即统计特性在空间或时间上的稳定性。 区域化变量是地统计学的核心，它是指在空间上连续分布的变量，如土壤含水量或气温。这些变量的特性不仅受自身数值影响，还与空间位置紧密相关。通过变异函数，地统计学可以量化变量的空间变异性和相关性。 变异分析则是地统计学用来理解和描述空间数据结构的关键工具。它分析数据的变异性，包括均方差和半方差函数，帮助识别数据的局部模式和空间关联性。空间估值则涉及如何从有限的观测值中估计整个区域的未知值，比如克里金插值，这是一种无偏且最优的插值方法，可以考虑空间依赖性，提供更准确的预测。 在ArcGIS中，用户可以利用这些理论和方法进行地统计建模，比如创建空间表面模型，进行空间预测，或者识别空间模式。通过直观的用户界面和强大的计算能力，ArcGIS使得原本复杂的地统计分析变得易于理解和操作，为用户提供了处理和解释空间数据的强大工具。无论是进行环境影响评估、资源管理还是城市规划，地统计分析都是不可或缺的技术手段。