GIS空间数据分析：插值与等值线制作教程

"这篇文档主要介绍了在ArcGIS中进行空间数据统计和插值的方法，包括统计分析、数据探索、趋势分析以及空间插值的各种技术。文档以实验4.1的形式展开，强调了直方图、正态QQPlot图、趋势分析图和半变异函数在数据分析中的作用，并列举了常见的空间插值方法，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内插。" 在GIS中，空间数据统计是理解和解析地理信息的关键步骤。这涉及到对属性数据的集中和离散特征的分析，例如计算平均数、中数、众数、极差、离差、方差、标准差和变异系数等。这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势和分散程度，从而评估数据的正态性。在ArcGIS中，可以通过“工具”>“地统计分析”来调用相关工具。 数据探索分析通常借助E ExploreData菜单，通过直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等可视化手段进行。直方图能展示数据的概率分布，帮助判断数据是否符合正态分布，这对于某些插值方法（如克里格法）至关重要。正态QQPlot图则用于检验数据是否遵循正态分布。趋势分析图有助于识别数据在空间上的趋势，比如在本实验中，东西方向显示倒"U"形趋势，可能需要进行趋势校正。 空间插值是将有限的离散点数据扩展到整个区域的过程，分为内插和外推。内插是预测同一区域内的未知值，而外推则预测未知区域的数据。ArcGIS提供了多种内插方法，如反距离加权插值（IDW）基于距离的权重分配数据值，全局多项式插值考虑所有点的影响，局部多项式插值仅考虑邻近点，径向基函数（RBF）利用特定函数进行插值，而克里格内插则基于空间相关性和变异性理论，通常提供最精确的预测结果。 空间插值的基本假设是空间相近的点具有相似的属性值，这一原则在各种插值方法中都有体现。在实际应用中，选择合适的插值方法需要考虑数据特性、空间分布和预测需求。理解并掌握这些方法对于进行有效的空间数据分析和预测至关重要。