ArcGIS地统计入门：从数据检查到预测模型构建

ArcGIS地统计学习指南深入介绍了如何在ArcGIS这个强大的地理信息系统中应用地统计分析技术。地统计分析模块作为GIS与地统计学之间的关键桥梁，提供了丰富的功能，如探索性空间数据分析(ESDA)用于数据检查，识别数据的分布特征和可能存在的趋势效应以及各向异性等问题。表面预测和误差建模则是该模块的核心，通过克里格方法（一种基础且常用的空间插值方法）进行预测，并允许用户选择不同的半变异模型和预测模型。 表面预测的主要过程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：利用ExploreData菜单及其子菜单检查数据，确保其符合分析假设，如正态分布、是否存在局部或全局趋势等。 2. 模型选择：GeostatisticalWizard…菜单提供了一系列工具，帮助用户选择适合的半变异模型，如球状、指数、Gaussian等，以及预测模型，如线性回归、多元线性回归等。 3. 模型验证：创建子集，如训练样本和测试样本，通过模型检验来评估预测的准确性，通常会比较不同模型的表现，以确定最佳模型。 4. 成果制作：最后，用户会制作出预测结果图，直观展示预测区域的臭氧浓度分布。 文章以实际操作案例的方式引导读者，使用ArcGIS自带的数据（如臭氧浓度数据）进行空间预测。在每个步骤中，作者都强调了理论与实践的结合，虽然没有深入讲解地统计理论，但提供了操作指南，鼓励读者参考相关理论资料以深化理解。通过学习这个指南，用户不仅能掌握ArcGIS地统计分析的具体操作，还能提升空间数据处理和预测的能力。