ArcGIS空间数据分析：统计与插值技术解析

本资源主要涉及的是在ArcGIS软件中进行空间数据的统计与插值分析，主要包括空间数据统计、直方图、QQplot图、趋势分析图、半变异函数/协方差图的使用，以及空间插值方法的介绍。 在ArcGIS中，空间数据统计是对GIS/LIS数据库中的专题数据进行集中特征和离散特征分析，例如计算极差、离差、方差、标准差、变异系数、平均数、中数、众数、数学期望、最大可能出现的数、频数和频率等。这一步骤对于理解数据的分布特性至关重要。 实验4.1中提到了几个关键的工具和分析方法： 1. 工具调入：通过“工具”>“地理统计分析”来引入所需工具。 2. 表文件数据加载：将所需的属性数据导入到ArcGIS中进行分析。 3. 数据检查：使用“ExploreData”菜单进行空间数据探索分析，如直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等，以评估数据的正态分布、趋势和空间相关性。 直方图是展示数据概率分布特征的有效工具，可用于判断数据是否接近正态分布。正态QQPlot图进一步检查数据的正态性，通过比较实际数据点与理论正态分布分位数，以确定数据分布的偏离程度。 趋势分析图有助于识别数据在特定方向上的趋势，例如蓝线表示南北方向的趋势，绿线表示东西方向的趋势，通过旋转趋势图可以更好地观察某一方向的趋势。 半变异函数/协方差函数则用来评估数据的空间相关性，如果数据具有空间相关性，那么就适合采用空间插值方法。图中的y值随着x值（两点之间的空间距离）的减小而减小，表明了空间相似性。 最后，空间插值是利用已知点数据预测未知点数据的过程，分为内插和外推。常见的内插方法包括反距离加权、全局多项式（全局与局部）、径向基函数和克里格内插。其中，克里格内插是最常用的高精度插值方法，基于空间位置相近的点数据更相似的假设，通过最小化预测误差来计算未知点的值。 通过这些分析，用户可以对数据的分布、趋势和空间关系有深入的理解，并能够预测未测量点的属性值，从而支持决策和模型构建。在环境科学、地理学、地质学等领域，这些技术被广泛应用于数据的预处理和分析。