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ArcGIS 地统计学习指南

1.1 地统计扩展模块简介

ArcGIS 地统计分析模块在地统计学与 GIS 之间架起了一座桥梁。使得复杂的地统计

方法可以在软件中轻易实现。体现了以人为本、可视化发展的趋势。

地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括：

（1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查；

（2）表面预测（模拟）和误差建模；

（3）模型检验与对比。

地统计学起源于克里格。当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现

在所用的克里格方法。虽然空间数据分析还有其他方法，如 IDW（反距离加权插值法）等，

但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。

1.2 表面预测主要过程

ArcGIS 地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数

据分析过程。

一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。拿到数据，首先要检

查数据，发现数据的特点，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功

能主要由 Explore Data 菜单及其下级菜单完成）；然后选择合适的模型进行表面预测，

这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行

对比；（后两种功能主要由 Geostatistical Wizard… 菜单完成）。 Create

Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分，一部分作为训练样本，一部分作为

检验样本。

下面将按上述表面预测过程进行叙述。

（注：[1]文章示例中所使用的数据为 ArcGIS 扩展模块中所带的学习数据（某地测得

的臭氧含量样本），整个过程均使用此数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地

统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅相关地统计理论资料；操作中所用到的某些

参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。）我们下面的任务是根据测量所得到的某地

臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同

参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。

1.3 数据检查，即空间数据探索分析（ESDA）

此功能主要通过 Explore Data 菜单中实现。

扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。

如直方图、QQ plot 图、半变异函数/协方差图等。

（1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。

　下图中所展示的数据，中值接近均值、峰值指数接近 3。从图中观察可认为近似于正态

分布。克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析方法特别要求数据为正

态分布。

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