ArcGIS 9地统计分析模块：GIS与地统计学的桥梁

"ArcGIS_9_教程_第10章_地统计分析" 地统计分析是GIS领域中一个至关重要的技术，它将空间统计学的理论与GIS的实用功能相结合，填补了长期以来GIS软件在这一领域的空白。ArcGIS的地统计分析模块提供了直观且易于使用的工具，使得用户能够处理复杂的空间数据，特别是那些具有空间相关性的数据。这一集成不仅增强了GIS分析能力，还允许用户通过量化统计误差来评估预测模型的质量。 地统计学的核心概念包括基本原理、区域化变量、变异分析和空间估值。地统计学起源于法国统计学家G.Matheron的研究，它主要关注空间数据的结构和随机性，以及空间相关性和依赖性。区域化变量是指在空间上连续变化的变量，例如土壤湿度、地形高度等，这些变量在空间上表现出一定的变异性和相关性。变异分析则用于理解和描述这些变量的空间格局和变异模式。 地统计分析的理论基础包括三个关键假设：随机过程、正态分布和平稳性。随机过程假设意味着所有样本值并非独立，而是由某种内在规律决定，地统计学的目标就是揭示这些规律。正态分布是地统计分析常用的数据假设，不满足正态分布的数据通常需要进行转换。平稳性假设是指样本的统计特性（如均值和方差）在空间上不随位置改变而变化，这是构建统计模型的基础。 在ArcGIS中，地统计分析涉及一系列方法，如半变异函数分析，用于度量空间依赖性；克里金插值，提供最优无偏内插估计；还有条件模拟，用于模拟数据的离散性和波动性。通过这些方法，用户可以创建预测表面并评估其精度。例如，环境科学家可能使用地统计分析来预测污染浓度，城市规划者可能利用它来预测人口密度变化，或者地质学家可能应用这些工具来探测矿产资源。 10.1.1章节进一步介绍了地统计基础，详细讲解了这些概念在ArcGIS中的具体应用。通过学习本章，读者将掌握如何在实际问题中运用地统计分析，如数据预处理、模型建立、结果解释和验证。地统计分析是ArcGIS提供的强大工具，使得GIS用户能够更深入地理解空间数据的结构，并做出更加准确的预测和决策。