特制分析
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一、Explore Data(探索性数据分析)
探索性数据分析是为了让用户更深入地认识研究对象， 从而对与其数据相关的问题做出更好的分析与决策。
探索性数据分析可以确定数据属性，探测数据分布、 查找异常值、分析全局变化趋势、研究空间自相关和理 解多种数据集之间相关性。
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在地统计分析中，克里格插值方法建立在一定的 假设基础上。普通克里格法、简单克里格法和泛克 里格法等都假设数据服从正态分布。如果数据不服 从正态分布，需要进行一定的数据变换，使其服从 正态分布。正态分布的检验可以通过直方图和正态 QQPlot分布图完成。
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在东西方向，数据点分布较为分散，拟合曲线（绿线）接 近水平，没有明显的趋势；而在南北方向，数据点相对集 中，拟合曲线（蓝线）倾斜，显示出很强的线性趋势，这 个趋势是降水量变化的全局趋势，即纬度增加，降雨量减 少。
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4.Voronoi Map
Voronoi地图（泰森多边形）是由样点以及样点周围的 一系列多边形所组成。多边形生成的要求就是多边形内 任何位置距这一样点的距离都比到其他样点的距离要近。
ArcGIS地统计分析功能是借助于ArcGIS地统计分析 模块（ArcGIS Geostatistical Analyst）来实现的。
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模块介绍
（1）打开地统计分析扩展模块：单击ArcMAP界面上 “工具” ︱“扩展”命令，弹出“扩展”对话框，选 中Geostatistical Analyst的复选框。 （2）添加Geostatistical Analyst工具条。选择ArcMAP界 面上的“视图”菜单︱ “工具条”命令，确保 Geostatistical Analyst工具条被选中。之后，在ArcMAP 工具栏将出现Geostatistical Analyst工具条。
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6.Crosscovariance Cloud （正交协方差函数云）
正交协方差函数云表示的是两个数据集中所有 样点对的理论正交协方差，用于多数据集协变 分析。 通过分析多因素（数据集）关联特征，在地统 计空间分析中可以有效利用这种相关特征增强 建模效果，如协同克里格插值分析。
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5.Semivariogram/Covariance Cloud （半变异/协方差函数云）
半变异／协方差函数云表示的是数据集中所有样点对 的半变异值和协方差，并把它们用两点间距离的函数来 表示，用此函数作图来表示。
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描述空间自相关及方向变异
大部分的地理现象都具有空间相关特性，即距离越近的 两事物越相似。如果存在空间自相关，那么该变量本身 存在某种数学模型。半变异/协方差函数云图就是这种关 系的定量化表示。 半变异函数有三个表征空间变异特征的参数:基台值 （still）、块金值（nugget)和变程（range）
特XY Data功能，将气象站 Excel数据表导入ArcGIS，然后Export Data，输出 为点图层。为了提高精度，加入陕西省周边临近站点， 查看陕西省内和周边站点的分布情况，选择60 km作 为缓冲距离，对省界生成缓冲区，保留省内（96个） 和缓冲区范围内（52个）共148个站点
ArcGIS地统计分析
地统计（Geostatistics）又称地质统计，也可以称为空 间统计分析，其是统计学的一个分支。地统计学是以区 域化变量理论为基础，以变异函数（variogram）为基 本工具来研究分布于空间，并呈现出一定的随机性和结 构性的自然现象的科学。
区域化变量是由某一区域或范围内的不同空间位置所 取的不同数值构成的变量，大部分自然地理要素都属于 区域化变量，如气温、降水等等。
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插值方法分类
插值方法按其实现的数学原理可以分为两类，一类是确 定性插值方法；另一类是地统计插值，也就是克里格插 值。 确定性插值方法以研究区域内部的相似性（如反距离权 重法）、或者以平滑度为基础（如径向基函数法）由已 知样点来创建表面。
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反距离权重法
反距离权重法以插值点与样本点间的距离为权 重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的 权重越大。
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3.Trend Analysis（趋势分析）
全局趋势分析可以通过Trend Analysis（趋势分析）工 具来实现。地物的空间趋势反映了空间物体在空间区域 上变化的主体特征。
形成以数据某一属性值为高度的三维透视图，从而帮 助用户从不同视角分析采样数据集的全局趋势。 样点的位置由X、Y和Z三个值来决定。X、Y确定样点 平面坐标，Z值则是样点数据的某一属性值。三维透视 图中的每个黑线就代表了样点的位置和高度，位置就是 样点X、Y平面坐标，高度即样点数据的某一属性值的 大小。
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插值精度评价方法
交叉验证： 假设其中一个站点的要素值未知，通过周围n-1个站点的值来估算，然后轮 流改变未知站点，最后计算所有站点实际观测值与估计值的各项误差。
二、Geostatistical Wizard 地统计分析向导（插值）
在Geostatistical Analyst中打开Geostatistical Wizard对话框，进行插值方法的选择。在Arc GIS中提供了反距离加权法（IDW）、全局多项 式法（GPI）、局部多项式法（LPI）、径向基函 数法（RBF）、克里格（Kriging）和协同克里格 （Co-Kriging）几种插值方法。
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1.Histogram（直方图）
Histogram（直方图）指对采样数据按一定的分级方案 进行分级，统计采样点落入各个级别中的比例，并通 过柱状图表现出来。直方图可以直观的反映采样数据 分布特征与规律。
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2.QQPlot分布图
QQPlot分布图是可以将现有数据的分布与标准 正态分布对比，从而来分析和评价现有数据。 如果数据图形越接近一条直线，则它越接近于 服从正态分布。 1．Normal QQPlot分布图（正态QQPlot分布图） 2．General QQPlot分布图（普通QQPlot分布图）