ArcGIS地统计实战：从数据检查到预测模型构建

ArcGIS 地统计学习指南深入探讨了如何利用 ArcGIS 的地统计分析模块进行空间数据分析，特别是表面预测的过程。这一模块是 GIS 技术与地统计学相结合的产物，旨在简化复杂地统计方法的实施，并遵循用户友好和可视化的趋势。 1.1 地统计扩展模块简介 地统计分析模块是 ArcGIS 中的重要工具，它提供了探索性空间数据分析 (ESDA) 功能，也就是数据检查，帮助用户了解数据的分布特性，例如检测数据是否符合正态分布、是否存在趋势效应以及各向异性等。这些初步分析通常通过 Explore Data 菜单及其子菜单来完成，这对于理解数据的内在结构至关重要。 此外，模块还支持表面预测和误差建模，这是地统计学的核心应用之一。起源于克里格的工作，尤其是克里格插值法，尽管还有其他插值技术如 IDW（反距离加权法），但克里格方法在空间分析中占据主导地位。地统计分析模块的 Geostatistical Wizard 工具帮助用户选择合适的半变异模型和预测模型，以构建准确的表面预测。 1.2 表面预测主要过程 进行表面预测时，首先从数据入手，利用 Explore Data 菜单对数据进行初步检查，确定其统计特性。接着，用户选择半变异模型，可能包括异方差、偏度、偏斜等，以适应不同类型的地理现象。模型选择阶段，用户会根据数据特性尝试不同的预测模型，如克里格插值、多元线性回归等。创建子集（Create Subsets）功能有助于划分训练样本和测试样本，确保模型的可靠性和有效性。 具体操作中，以某地臭氧浓度数据为例，分析者会先查看数据分布情况，然后尝试多种参数配置，以找到最能反映真实状况的预测模型。模型的精度评估和对比是关键环节，这通过模型检验和不同模型之间的对比来进行。最后，根据选定的最佳模型，制作出预测图，以便直观展示预测结果。 ArcGIS 地统计学习指南引导读者掌握如何通过地统计分析模块进行细致的数据检查、模型选择与验证，从而进行有效的地方性特征预测，为地理空间决策提供科学依据。在这个过程中，理论与实践相结合，让复杂地统计技术变得更为易用和直观。