ArcGIS在空间统计分析中的应用：甘肃30年降水插值案例

"本文介绍了如何利用ARCGIS进行空间统计分析，主要涵盖了软硬件环境设置、软件和数据的准备、分析数据框架设定以及探索性空间数据分析（ESDA）的几个关键步骤，包括直方图、正则QQ图、趋势分析和Voronoi图的应用。" 在ARCGIS进行空间统计分析时，首先需要一个合适的软硬件环境，这里以ArcGIS 8.0及以上版本为例，特别是需要具备Geostatistics模块的许可。硬件方面，主流配置即可满足需求。接着，需要对软件进行设置，加载Geostatistics模块，并将所需数据准备好。数据通常包括地理位置信息（如气象站点的点图层）以及相应的属性数据（如降水量、蒸发量和海拔高程）。同时，还需要定义分析的数据框架，例如在本例中，选取甘肃省的省界作为分析的地理范围。 探索性空间数据分析（ESDA）是确定合适空间插值模型的关键步骤。它包括了多种方法，例如： 1. 直方图：用于查看数据的分布情况，通过统计指标（如均值、标准差等）了解数据的集中趋势和离散程度。ARCGIS提供了LOG和Cox-Box两种数据变换方法，以适应不同性质的数据。 2. 正则QQ图（Normal QQ Plot）：比较数据分布与正态分布的吻合程度，帮助判断是否需要进行数据转换以满足正态假设。 3. 趋势分析：通过三维空间中的分布来识别属性的潜在空间趋势，这有助于理解变量的空间结构，可以改变坐标轴和视角来更全面地分析趋势。 4. Voronoi图（Voronoi Diagram）：展示了每个观测点对其周围空间区域的影响，有助于理解数据点之间的相互关系和空间覆盖范围。 通过对这些工具的运用，分析者可以深入了解数据的特征，选择最适合的插值方法，例如克里金插值、IDW（反距离加权）等，来预测未观测点的值，从而实现空间数据的连续化和可视化。这些技术在地理学、环境科学、城市规划等多个领域都有广泛应用，帮助研究者理解和解释空间模式，进行决策支持。