ArcGIS地统计分析实习：构建臭氧浓度预测地图

"ArcGIS地统计分析实习指导书涵盖了地统计分析在环境科学中的应用，特别是针对加利福尼亚州的臭氧浓度监测。通过一系列实习练习，用户将学习如何使用ArcGIS创建连续表面，分析空间数据，以及预测超出临界值的概率。" ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，其地统计分析模块提供了对空间数据深入分析的功能。在这个实习指导书中，重点在于利用地统计方法处理和预测大气臭氧浓度。实习内容分为六个部分，逐步引导用户掌握地统计分析的核心技能。 1. **使用缺省参数创建一个表面**：这一练习旨在让用户熟悉基本的表面创建过程，通过缺省设置将点要素层的臭氧浓度数据转换成连续的表面地图。 2. **数据检查**：在创建表面之前，数据的质量和完整性至关重要。此练习要求用户检查数据，确保无误并理解数据的分布特性。 3. **制作臭氧浓度图**：基于采样点数据，用户将生成一张臭氧浓度的地图，用于可视化空间分布模式，揭示潜在的空间关联性。 4. **模型比较**：通过对比不同的地统计模型，用户可以评估哪种模型能更准确地反映臭氧浓度的空间结构。 5. **制作超出某一临界值的臭氧概率图**：此练习涉及风险评估，用户将计算和绘制臭氧浓度超过特定阈值的概率图，这对于环境决策至关重要。 6. **生成最终成果图**：最后，用户将整合前面的分析结果，生成综合的、包含预测值、预测标准差和超出临界值概率的最终地图。 预备知识强调了地统计分析的主要用途，即通过分析采样点之间的空间关系，生成连续表面以预测未测量地点的变量值。实习数据包括加州的边界、臭氧采样点、城市位置和山体阴影图，这些数据将帮助用户理解空间现象的复杂性。 实习过程中，用户还将接触到ESDA（空间数据探索分析）工具，这是一组用于探索和检验空间数据统计特性的工具。通过调整地统计参数，用户可以更好地理解和模拟空间自相关，消除趋势，并提高预测的准确性。 总体来说，这份实习指导书不仅教授了ArcGIS地统计分析的基本操作，还强调了在环境科学领域如何应用这些技术解决实际问题，如空气污染监测和风险管理。通过实践，用户将提升其在地理空间数据分析和决策支持方面的能力。