地统计分析实习报告

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1、空间数据统计分析实习报告(ArcGISGeostatisticalAnalyst模块)一、实习内容简介本次实习的主要内容是利用地统计分析模块，根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。在本实习中，利用现有的测量站获得的臭氧浓度值，根据检测所有采样点之间的关系，生成一个关于臭氧浓度值、预测标准差

2、（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面，从而对其它点的浓度值进行最佳预测。在实习中主要练习通过对算法参数的调整，生成最佳的预测图，并将预测结果制成专题地图，并初步理解空间统计分析的相关概念和算法。 本次实习主要有6个练习：练习1：使用缺省参数创建一个表面；练习2：数据检查；练习3：制作臭氧浓度图；练习4：模型比较；练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图；练习6：生成最终成果图。二、实习成果及分析练习1：使用缺省参数创建一个表面本次练习中，主要是利用ArcMap中的地统计模块，通过创建臭氧浓度表面的过程，我发现使

3、用缺省参数创建表面是一件很容易的事情。我在ArcMap中添加了Ca_ozone_pts和ca_outline数据集，并将ca_outline图层中的颜色改为无色，并将地图保存。在本练习中，使用克里金算法，使用ArcGIS默认的克里金算法参数创建臭氧浓度预测图。使用克里金算法根据默认参数创建臭氧浓度预测图，从图中可以看出生成的预测图能够表达臭氧浓度分布，颜色越深的地方臭氧浓度越高，可以看出臭氧浓度高的地方非常集中，这应该是和城市的工业发展布局由紧密关系。同时可以看大预测图并没有很好的覆盖整个区域，因为预测图的范围是根

4、据采样点的范围而定的，如果要契合地图边界，需要进行外延估计的计算。结果截图如下：9练习2：数据检查数据检查的目的是为了找出数据中那些离群值并且发现数据中存在的趋势。当数据服从正态分布时，用插值方法生成表面的效果最佳。如果数据是偏态分布的，即向一边倾斜，则可以选择数据变换使之服从正态分布。因此在创建表面之前了解数据的分布非常重要。Histogram工具描绘了数据属性的频率直方图，能够针对数据集的每一种属性检测其单变量分布。接下来，就是要检查图层ca_ozone_pts的臭氧分布情况。臭氧属性的分布情况是用一个直方图来

5、描述的，该直方图将浓度值分为10级，每一级别中的数量的相对比例（密度）通过每一个直方条柱子的高度来表示。通常，描述数据分布的重要特征包括中值、展布以及对称性。对于正态分布，有一个快速检验的方法：如果平均值与中值大致相等，就可以把它当作数据服从正态分布的证据之一。该直方图截图如下：9上面显示的直方图表面数据是单峰分布的，而且具有较好的对称性，接近于正态分布。直方图的右侧尾部表明，存在相对少量的具有较高臭氧浓度值的采样点。单击直方图臭氧值在0.162至0.175ppm之间的直方条，此范围的采样点在地图中被高亮显示。正态

6、QQ图提供了另外一种度量数据正态分布的方法，利用QQ图你可以将现有数据的分布与标准正态分布对比，如果数据点接近一条直线，则它们接近于服从正态分布。截图效果如下：在一个普通的QQ图上，两种分布的对应点一一对应。对于两种相同类型的分布，QQ图应该是一条直线。因此通过绘制相对应的臭氧数据的分布点与标准正态分布的分布点，能够检查臭氧数据的正态分布情况。从上述正态QQ图可以看出，该图形非常接近于一条直线。而偏离直线的情况主要发生在臭氧浓度值较高时（因为这些偏离值在直方图中是高亮显示的，所以在这里它们也是被高亮显示的，如上图所

7、示。）如果在直方图中或在正态QQ图中，数据都没有显示出正态分布，那么就有必要在应用某种克里格插值之前对数据进行转换，使之服从正态分布。对于趋势分析，只有数据中存在某种趋势时，才可能利用某些数学公式对表面的非随机9(确定性的)成分进行表达。例如，—个缓倾斜的山坡可以用一个平面来表达，而山谷则可以利用一个能够生成“u”字形的更加复杂的公式(一个二次多项式)来表示。数学公式有时或许能够生成想要的表面，但大多数时候，数学公式因为太过于平滑而不能精确地描述表面，因为没有哪个山坡是完完全全的平面，同样，也没有哪个山谷会是一个完

8、美的“u”形。如果趋势面不能精确地描绘实际需要的表面，可能想到将其移去，通过建立趋势剔除后的残差的模型来继续分析。在建立残差模型时，需要分析表面中的短程变异。这是理想平面或理想“u”型面所无法实现的内容。TrendAnalysis(趋势分析)工具能够找出在输入数据集中是否存在趋势。利用TrendAnalysis工具得到的趋势分析图截图如下：趋势分析图中的每一