地统计学应用与GS+软件教程——Excel图表制作

"GS+教程在Excel中制图，涉及地统计学概念与应用" 在Excel中使用GS+工具进行制图，主要聚焦于地统计学的应用，这是一种用于分析空间数据并揭示其内在结构和变异性的统计方法。地统计学起源于20世纪50年代，由法国统计学家Matheron发展，其核心在于利用区域化变量理论和变异函数来研究具有空间随机性和结构性的自然现象。 地统计学的应用广泛，包括但不限于分析森林的空间异质性和格局，考虑到森林环境中的多种因素如物理环境、干扰以及物种间的相互作用。在GS+中，地统计学分析主要包括四个关键步骤：数据的探索性分析、量化空间连续性模型、未知点属性值的估计以及不确定性预测。 GS+提供了几个主要工具，如评估空间异质性和相关性的功能，以及分析空间格局的方法。其中，半方差函数是地统计学中的基础参数，用于描述数据的空间结构。它可以揭示数据是呈现聚集分布（如球状模型或指数模型）还是随机分布（如线性模型）。选择合适的半方差函数模型，需要考虑决定系数R、残差RSS以及变程A0等指标。 在数据准备阶段，需要坐标数据（X，Y）和属性数据，并确保数据符合正态分布。数据可能需要进行转换，以便更好地适应半方差函数分析。通过半方差函数模型分析后，可以进一步进行图表设置，如调整底图颜色、轴的缩放、标签和标题，以便于理解和解释结果。 GS+计算出的值可以导出到Excel中，利用Excel的制图功能，如制作分维数图、Moran's I指数图以及Kriging图。Kriging是一种无偏估计方法，用于预测未知点的属性值，可以生成2D的等值线图或3D地图。此外，GS+还可以与Arc/info Geostatistic模块集成，将Excel表格转换为数据库文件（.xls.dbf），方便进一步的空间分析。 GS+在Excel中的应用为地统计学分析提供了一套直观且强大的工具，使得用户能够深入理解空间数据的复杂性，有效地展示和解释空间模式，从而支持更科学的决策和预测。