地统计分析

这篇文章详细介绍了ArcGIS地统计分析的各种方法，以及软件操作的步骤。

地统计分析GS 9.0软件

ArcGIS 的地统计模块，说实话，用起来还挺香的。空间插值、误差啥的，原来要写一堆代码，现在几步点完就能搞定。尤其是克里金插值，预测精度还蛮高，误差也能清楚地量化出来。你要是搞环境监测、城市规划啥的，这玩意真的能省不少事。 统计和空间结合的那部分，做得挺扎实的。像区域化变量、变异函数这些概念，解释得也比较易懂，还配了些例子，入门门槛不高。之前觉得挺玄的，现在一看案例就明白怎么用了。 流程也比较顺。比如你要预测空气质量，导入采样数据后，一路跟着向导走，搞定变异函数拟合和插值，输出结果还能直接在地图上展示，交互性也不错。操作上不会太复杂，主要是理解思路。 文末还附了几个蛮实用的资源链接。像Arc

ArcGIS 的地统计模块，真是搞空间的好帮手。是想快速生成像臭氧浓度这种连续面数据，用它准没错。你只要搞清楚点要素是啥，再导入数据，几步操作就能整出一张空间分布图，直观又实用。从加州的臭氧浓度出发，实习指导书带你一步步搞定地统计流程。比如用缺省参数先跑一版图，看看效果；再用 ESDA 工具查查有没有离群点或趋势，稳扎稳打。嗯，前期数据检查真的是不能省。接下来，重点来了——怎么让图更准？你得上点技术活，比如剔除趋势、调整半变异函数，甚至对比不同的模型预测结果。别担心，指导书里讲得还挺细，照着练，效果还不错。其中有个练习我觉得实用，就是搞一张“超过临界值”的概率图。像臭氧超 0.12ppm 这种

变异函数是地统计学中测量区域化变量空间变化的重要工具。它表示随着距离增加，变量值之间方差变化的一半。变异函数的数学定义为： γ(h) = 1/2 * Var[Z(x) - Z(x+h)] 其中：- γ(h) 是在距离 h 时变量的变化函数- Z(x) 是在位置 x 处的变量值

半变异函数的地统计方法，是做空间插值前绕不开的一步。你得先搞清楚空间数据的变异性和相关性，才能下手插值，不然误差挺大。一般是通过看半变异函数云图，再套个合适的理论模型，像球状的、高斯的、指数的都常见。用最小二乘法估参数，估出来误差小、插值才靠谱。 半变异函数模型用得好，克里金插值的效果才能稳定。比如要做年降水、蒸发量的空间，就得先云图，看看数据是不是有方向性、是不是有范围，才能对症下药。图 4.2.4 和图 4.2.5 就是挺典型的例子，用来选模型挺有参考价值。 最小二乘法这块，如果你是MATLAB党，可以看看这些现成资源： matlab 程序实现最小二乘法，或者想进阶了解下偏最小二乘法的，也

黑色背景下的“地统计”工具栏用起来还挺顺手的。ArcGIS 里的这个工具，专门搞空间数据统计和插值，适合那种需要做点地理建模的项目。是像克里格插值、等值线绘制这些，用它来跑一遍，效果蛮稳定的。 ArcGIS 的地统计工具里，最常用的就是插值模块。尤其是做克里格插值的时候，参数可调的地方挺多，比如变异函数类型、模型选择、邻域设置这些，稍微摸一摸就明白套路了。 想了解插值原理的，推荐看看这篇：空间数据插值的原理。讲得比较浅显，蛮适合入门。 如果你打算拿实际城市数据练练手，像这篇基于兰州住宅价格的案例（点我看），就挺有参考价值的。数据源找好了，几步下来就能做出一张还不错的热力图。 另外想看点技术 P

ArcGIS地统计分析模块的实习指南利用点要素层中的已测定采样点、栅格层或多边形质心，轻松生成连续表面。这些采样点可包含海拔高度、地下水位深度或污染值浓度等数据。与ArcMap配合使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，用于可视化、分析和理解各种空间现象。

根据公式(4.2.32)，可推断(4.2.37)基于协方差与变异函数的关系，同时结合(4.2.21)式，得出协方差函数。

地统计分析是GIS学习中的重要内容，需要深入理解和学习。