ArcGIS地统计分析：概念与实践

"ArcGIS地统计分析实用指南" ArcGIS地统计分析模块是将地统计学与GIS技术相结合的重要工具，它填补了以往GIS软件在地统计分析方面的空白，使用户能够方便地应用复杂的地统计方法处理空间数据。地统计学，源自G.Matheron的理论，专注于研究具有空间相关性的区域化变量，通过变异函数分析空间数据的结构和随机性，以进行最优无偏内插估计和模拟数据的波动性。 地统计分析的基础包括以下几个关键概念： 1. **基本原理**：地统计学不仅关注样本属性值，还重视样本的空间位置和相互间的距离。它基于区域化变量，即在整个研究区域内连续变化的变量，如土壤湿度或气温，通过变异函数来量化空间变异。 2. **前提假设**： - **随机过程**：地统计学假设样本值是由随机过程产生的，这意味着样本间存在内在关联，而非独立。 - **正态分布**：地统计分析通常要求数据服从正态分布。如果数据不符合这一假设，通常需要进行数据转换以满足正态性。 - **平稳性**：这是统计学的基本假设，意味着统计特性（如均值和方差）不随时间和空间的变化而变化。 3. **地统计分析理论基础**：包括对数据的统计描述、变异分析和空间估值。变异分析用于理解和量化空间数据的变异模式，而空间估值则涉及使用这些信息来预测未观测到的地点的值，例如通过克里金插值。 在ArcGIS中，地统计分析提供了多种工具，如： - **变异性分析**：通过计算半方差图或变异函数来识别数据的空间相关性。 - **克里金插值**：一种常用的内插方法，考虑了空间相关性，可以生成连续的预测表面。 - **条件模拟**：用于模拟具有空间结构的数据，以创建可能的现实场景。 - **样条插值**：另一种内插方法，适用于数据分布较为均匀的情况。 在实际应用中，ArcGIS地统计分析模块允许用户通过直观的界面进行参数设置，进行数据预处理、模型构建和结果评估。用户可以根据地统计分析的结果，对空间数据进行深入的理解，预测未知点的属性，以及识别空间模式和趋势。 通过本章的学习，读者将掌握地统计分析的基本概念和步骤，学会如何在ArcGIS环境中运用地统计方法解决实际问题，如环境监测、资源勘查、城市规划等领域的空间数据分析。这种结合不仅提高了GIS应用的精度，也使得地统计学成为理解和解释空间数据不可或缺的工具。