空间数据分析利器：地统计学与克里格插值

GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析，包括属性数据的集中特征（平均数、中位数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、以及数学期望和频数、频率的统计。

空间数据插值方法建立在空间相关性的基础之上，靠近的事物或现象越相似，反之则越不相关。这反映了事物/现象的空间依赖关系。 与经典统计建模不同，空间插值要求插值变量具有一定程度的空间自相关性，即既具有随机性，又具有结构性。区域内部随机且与位置无关，但在整体空间分布上呈现一定规律，因此无法使用简单的统计分析方法进行插值预测。 基于统计学假设，无论采用何种插值方法，样本点越多、分布越均匀，插值效果越好。

空间统计学（Spatial Statistics）依赖于有序模型描述无序事件，通过分析、评估和预测空间数据，基于统计空间实体的几何特征量如最小值、最大值、均值、方差、众数或直方图，获得空间实体特征的先验概率。它在多元统计分析中特别有效，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析和多元回归分析。空间统计学拥有坚实的理论基础和成熟的算法，是基本的数据挖掘技术之一。然而，对于空间数据库中的相关数据，传统的统计假设常常无法满足实际需求，这也是其发展面临的挑战之一。

探索空间数据分析利器：半方差 本PPT深入浅出地讲解半方差理论，帮助学习者掌握这一空间数据分析利器。从基础概念入手，逐步剖析半方差计算、变异函数构建及应用，结合案例分析，即使是零基础的学习者也能轻松理解和掌握。

用于小组成员：潘岳（Yue Pan）和范德瑞（Fandré Josianne） 主管：Jemil Avers Butt 博士 环境和先决条件：- Matlab（2019 或更高版本） 实施细节：- 代码架构：https://github.com/josi-fandre/PPE_Kriging- 演示：https://www.youtube.com/watch?v=61adYg8-24s 数据集：- DEM 数据集 半变异函数：- 球状模型- 高斯模型- 指数模型 插值结果：- 密集数据集- 稀疏数据集 插值错误：- 密集数据集- 稀疏数据集 参考：- 克雷西·诺埃尔（Cressie，Noel）。“克里金的起源。”数学地质 22.3（1990）：239-252。

空间探索分析，用于自相关性分析。

对于初学者而言，这些内容应该能够提供一定的支持。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。

GS+ 7.0 软件在地统计学分析领域应用广泛，其强大的半变异函数分析和空间插值功能为地理学研究提供了有力支持，尤其在空间预测制图方面表现出色，是地理学专业学生和研究人员的理想选择。