ArcGIS空间插值与等值线制作详解

本资源主要涉及空间数据统计和在ArcGIS中的空间插值与等值线制作，重点讲解了如何利用GIS工具进行数据统计分析和插值预测。 在GIS环境中，空间数据统计是对专题数据进行深入理解的重要手段。统计分析包括属性数据的集中特征和离散特征。集中特征通常指的是数据的中心趋势，例如平均数、中数和众数，它们分别代表了所有数值的算术平均、中点位置和出现最频繁的数值。离散特征则关注数据的分布状态，如极差（最大值与最小值之差）、离差、方差、标准差和变异系数，这些指标反映了数据的分散程度和波动幅度。此外，数学期望是所有可能值乘以其概率后相加的结果，而最大可能出现的数则是最可能的频率对应的数值。频数和频率则是用来衡量某个特定值或区间出现的次数及其占比。 在进行数据分析时，需要调用相关的GIS工具，如在ArcGIS中，可通过“地统计分析”工具来完成。在数据加载后，进行数据检查和探索性分析至关重要。这通常涉及到直方图、QQplot图和半变异函数/协方差图等。直方图可以帮助我们了解数据的概率分布和是否符合正态分布，这对于选择合适的插值方法至关重要，因为某些方法（如克里格内插）对正态分布的数据效果最佳。QQplot图进一步验证数据的正态性，其图形接近直线表示数据接近正态分布。趋势分析图则揭示数据在空间上的分布趋势，例如，如果呈现倒"U"形，可能需要去除特定趋势。 空间插值是将离散点数据转化为连续表面的过程，分为内插和外推两种类型。内插方法如反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数，它们基于已知点数据预测同一区域内的未知点数据。克里格内插是一种广泛应用的高级插值方法，假设空间位置相近的点具有相似的属性值，从而提供更精确的预测。在实际应用中，需要根据数据特性和需求选择合适的插值算法。 这个资源提供了关于空间数据统计分析和ArcGIS中空间插值的基本概念、方法和步骤，对于地理信息系统用户和数据分析人员来说是一份有价值的参考资料。