地统计学GS+操作指南：从数据准备到Kriging分析

"本教程主要介绍了地统计学软件GS+的操作方法，重点在于数据准备和地统计学的应用。地统计学是一种用于分析空间分布且具有随机性和结构性的自然现象的统计学分支，常用于森林环境、空间异质性研究。GS+的核心功能包括空间异质性、空间相关性及空间格局的分析。数据准备阶段需要坐标和属性数据，并要求数据遵循正态分布。在数据转换后，通过半方差函数分析空间连续性，选择合适的模型如球状或指数模型。此外，教程还涉及了半方差函数参数、分维数、Moran’s Index以及Kriging无偏估计等概念。在Kriging准备和实施过程中，可以生成2D和3D地图。最后，教程提到了如何将数据导入Arc/info Geostatistic模块，通过Excel保存为数据库文件以便进一步分析。" 地统计学，又称为地质统计学，是一门研究空间上随机且有结构的自然现象的科学，由Matheron在20世纪60年代发展起来。它主要基于区域化变量理论和变异函数，用于分析和预测空间异质性。GS+作为地统计学的工具，其关键步骤包括数据的探索性分析、空间连续性的量化建模、未知点属性值的估计以及不确定性预测。 在GS+中，数据准备至关重要。坐标系统可以是绝对或相对，属性数据应符合正态分布，这有助于后续的统计分析。数据转换后，通过半方差函数分析数据的空间相关性，这包括识别各向异性或各向同性，并选择合适的模型如球状、指数或线性模型来描述数据的聚集或随机分布。决定系数R和残差RSS用于评估模型的适用性，变程(A0)则反映了数据的空间范围。 此外，分维数用于量化复杂系统的维度，Moran’s Index用于衡量空间自相关性，正相关表示空间聚集，负相关表示空间排斥。Kriging是一种无偏估计方法，能有效地预测未知点的属性值。在GS+中，可以创建2D和3D地图来直观展示Kriging的结果。 最后，为了在Arc/info Geostatistic模块中继续分析，用户需要将Excel数据转换为数据库文件(.dbf)。这个过程可以通过Excel的“文件”菜单下的“另存为”选项实现，确保数据的无缝迁移和进一步的地统计分析。