ArcGIS地统计分析：架接GIS与统计学的桥梁

本章深入探讨了地统计分析在ArcGIS中的应用，尤其是Morans I指数，它是一种用于衡量空间自相关性的统计工具，是地理信息系统（GIS）中空间统计学的重要组成部分。地统计分析方法最初由法国统计学家G. Matheron发展而来，它将统计学与地理学的结合，解决了长期以来GIS分析与空间数据结构和随机性处理之间的不足。 10.1地统计基础： 地统计学基于区域化变量，这些变量在空间上表现出结构性和随机性，以及空间相关性和依赖性。它强调了对空间数据中样本值大小、位置以及样本间距离的考虑，与经典统计学相比，更全面地捕捉到了空间特征。地统计分析理论核心包括以下几点： - **前提假设**：地统计假定所有区域内的样本值都源于一个随机过程，这意味着样本值不是独立的，而是遵循某种内在规律。此外，地统计分析通常假设数据服从正态分布，若数据不满足此条件，则需要进行适当的转换。 - **正态分布**：尽管正态分布是统计学的典型假设，但在地统计中同样适用。数据处理过程中，如果发现非正态，应通过可逆的变换使其回归正态分布，以便后续分析的准确性。 - **平稳性**：地统计分析要求数据在空间上具有平稳性，意味着数据的统计特性（如均值和方差）在不同位置保持一致，这对于插值和其他空间分析至关重要。 在ArcGIS中，用户可以利用这一模块执行各种地统计操作，例如直方图和正常QQ图的绘制，以探索数据的分布特征；同时，可以运用克里金插值法和反距离权重插值来对数据进行空间内插，生成连续的预测表面。这些技术有助于GIS应用人员评估模型质量，通过Morans I指数检查空间自相关性，从而解决实际中的地理问题。 本章介绍了地统计分析的基本原理和在ArcGIS中的应用实践，帮助用户更好地理解和利用这一强大的工具，提升地理数据分析和建模的能力。通过理解和掌握地统计方法，GIS用户能更加有效地处理空间数据的复杂性，揭示隐藏的空间模式，并作出精确的预测。