ArcGIS地统计详解：应用与实战指南

ArcGIS地统计方法是一门将地理信息系统（GIS）与地统计学理论相结合的重要工具，它填补了GIS分析模型与地统计分析之间长期的融合空白。本章详细介绍了地统计分析在GIS环境中的应用，重点在于如何在ArcGIS中进行实践。 地统计学源自法国统计学家G.Matheron的理论，它关注区域化变量，这些变量既表现出随机性又有结构，且受到空间相关性和依赖性的影响。地统计分析的核心在于理解并利用变异函数来研究自然现象的分布模式和空间关系，如空间分布格局、相关性以及离散性和波动性。与经典统计学相比，地统计学更注重空间位置和样本间的距离，弥补了经典统计在处理空间数据时的局限。 在地统计分析中，有三个关键的理论基础： 1. 随机过程：地统计学假定研究区域内的样本值构成一个随机过程，意味着样本值不是孤立的，而是遵循着某种内在的统计规律。通过分析样本间的规律，地统计学试图揭示这种规律并进行预测。 2. 正态分布：尽管经典统计学假设大量样本服从正态分布，地统计分析同样如此。但在实际应用中，如果数据不符合这一假设，需进行适当的转换，确保数据符合正态分布的要求，以便进行准确的分析。 3. 平稳性：在统计学中，重复性是理论基石，地统计学也强调数据的一致性。这意味着在不同位置抽取的样本应该具有相似的统计特性，这是建立空间相关模型的基础。 在ArcGIS中进行地统计分析，用户可以利用内置的工具来进行诸如空间插值、空间自相关分析、条件模拟等操作。这些功能使得复杂的空间统计分析变得直观易用，从而提升GIS应用人员对预测结果的评估能力，确保模型质量的可靠性和有效性。 第十章通过深入浅出的方式，不仅介绍了地统计的基本原理，还提供了实际操作步骤和案例，帮助读者掌握如何运用ArcGIS进行地统计分析，解决实际地理空间问题。无论是对于GIS专业人员还是想要拓展地统计知识的应用者来说，这一章都是不可或缺的学习资源。