地统计学与半方差函数模型-GS+实战指南

"这篇教程介绍了地统计学中的半方差函数模型在GS+软件中的应用。GS+是一款用于地统计分析的工具，尤其适合处理空间异质性和相关性的数据。地统计学是一门研究空间分布现象随机性和结构的学科，其核心是通过样本点推算未知点的属性值。半方差函数是地统计学的关键参数，可以反映数据的空间相关性。教程提到了两种常见的半方差函数模型：球状模型和指数模型，它们分别对应聚集分布；而线性模型则表示随机分布。选择合适的模型时，需要考虑决定系数R、残差RSS以及变程A0等指标。此外，教程还涉及了数据准备、数据转换、分维数计算、Moran’s Index（衡量空间自相关）以及Kriging无偏估计方法。在Kriging之后，可以创建2D和3D地图进行可视化。最后，提到了如何将Excel数据转换为数据库文件以便在Arc/info Geostatistic模块中使用。" 本文详细阐述了地统计学的基本概念，强调了其在理解和解析空间异质性中的作用。地统计学分析主要包括数据探索、连续性量化模型、属性值估计和不确定性预测等步骤。GS+提供了分析空间异质性、相关性和格局的工具，如半方差函数分析，它是其他计算的基础。半方差函数的不同模型揭示了数据的分布特征，其中球状和指数模型通常用于描述有聚集倾向的数据，而线性模型则适用于随机分布。 在数据准备阶段，坐标和属性数据是必不可少的，而且通常需要将数据转换为正态分布。半方差函数模型的选择依赖于统计指标，如决定系数R和残差RSS，以及变程A0（反映数据的空间相关距离）。同时，半方差函数的图表设置对于结果的解读至关重要，包括轴的缩放、标签和颜色配置。 此外，分维数是衡量复杂性和空间结构的参数，Moran’s Index则用于评估空间自相关性，正相关表示空间聚集，负相关则表示空间排斥。Kriging是一种基于半方差函数的插值方法，用于估算未知点的属性值，它可以生成等值线图和3D地图以直观展示结果。最后，为了在其他地理信息系统软件中继续分析，如Arc/info Geostatistic，需要将Excel数据转换为数据库文件。 这篇教程详细介绍了如何利用GS+进行地统计学分析，特别是半方差函数模型的应用，对于理解空间数据的结构和特性，以及进行空间插值和预测具有很高的实用价值。