ArcGIS空间插值与等值线调整：图例与数据分析应用

插值图的调整在ArcGIS空间分析中扮演着关键角色，特别是在处理空间数据统计和生成等值线图时。本节内容着重于实验4.1中的空间数据操作，首先介绍了空间数据统计的基本概念和方法，包括对GIS/LIS数据库中专题数据的集中和离散特征分析，如极差、离差、方差、标准差、变异系数、平均数、中数、众数、数学期望、最大可能值、频数频率等统计指标。这些统计工具通常通过ExploreData菜单下的分析工具来实现，例如直方图、QQplot图和半变异函数/协方差图，它们用于理解数据分布特性，如正态分布的验证。 直方图用于展示数据的概率分布和概括性统计，可以帮助判断数据是否符合克里格方法等空间分析方法所需的正态分布。正态QQPlot图则是用来直观检查数据的正态性，通过比较数据分位点与正态分布曲线的对应关系。 趋势分析图对于检测数据在特定方向上的趋势非常有用，通过观察不同方向的趋势线，如南北方向的近似水平和东西方向的倒"U"形，可以决定是否需要进行表面预测，并排除不相关的趋势。通过旋转趋势图，可以更好地揭示特定方向的趋势。 半变异函数/协方差函数是评估空间数据之间相关性的关键图表，横坐标表示两点间的空间距离，纵坐标为半变异函数值，反映了数据随空间变化的规律。当数据表现出空间相关性时，进行空间插值就变得至关重要。 空间插值技术是将离散点数据扩展到连续区域的关键步骤，主要包括内插和外推两种策略。其中，反距离加权法通过权重分配来计算邻近点的数据；全局多项式插值则基于多项式函数进行数据估计；局部多项式插值更关注局部数据的拟合；而径向基函数插值利用函数的核函数模型进行插值；克里格内插（也称为空间自相关插值）是最为常用的一种方法，它假设空间位置相近的点具有相似性，适用于处理复杂的空间相关性问题。 本节内容涵盖了空间数据分析的基础方法和空间插值在实际应用中的具体技巧，这对于GIS用户理解和操作ArcGIS进行空间数据处理和可视化具有重要意义。