基于二阶平稳假设条件的地统计分析方法PPT

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。

黑色简洁风格的 ArcGIS 地统计方法挺适合想玩转空间数据的同行，里面克里金插值用起来还不错，随机性和空间结构性一起搞定，不用怕数据分布太乱。 空间数据的ESDA功能也挺实用，像直方图、QQ 图、Voronoi 图都能直接可视化。看趋势、找模式，省了不少事，省得自己到处拉数据。 普通克里金、简单克里金还有指示克里金都能选，用在哪就选哪个，插值的结果挺稳。嗯，像要估氧气和氮氧化物这种就可以用交叉协方差，蛮方便。 ArcGIS 自带的确定性插值也别忽略，IDW、RBF用起来快，想简单点直接反距离权重，稳稳的。要细点就来个径向基插值，表面拟合也挺丝滑。 相关资源也推荐几个：地统计学与克里格插值，A

变异函数的理论模型讲得蛮清楚的，尤其适合刚入门地统计的你。分类方法挺系统的，像是球状模型、高斯模型这些常用的都能找到。内容不绕弯子，适合拿来快速掌握建模思路。你要是做空间或者搞插值建模，这个 PPT 可以当个不错的参考。模型分成三大类：有基台值、无基台值和孔穴效应，每类都配了常见例子。比如说指数模型就适合距离影响比较平滑的场景，蛮实用的。除了讲理论，这份资料还配套了不少延伸阅读，像是地统计方法之变异函数和变异函数性质解析，建议你可以点进去瞅瞅，搭配着看更有感觉。，想了解变异函数，是搞地质数据建模、环境模拟这些的，拿它打底还是蛮靠谱的。如果你平时也用GS+或者MATLAB，还能直接对上号。提醒一

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

（三）地统计分析中，变异函数（又称变差函数或变异矩）是一种基本工具。在一维条件下，变异函数γ(h)定义为：当空间点x在x轴上变化时，区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)的半方差。这反映了区域化变量在x轴方向上的变异性。

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 的空间地统计资料，讲得挺细的，适合搞生态、地理的朋友。用样本数据搞插值、看分布、做预测，全都有。关键是界面截图多，操作流程清晰，不会让人看了懵圈。 地统计里的插值方法，像Kriging和IDW，都有具体。你要是对比如说森林分布建模、污染物扩散预测感兴趣，这套资料能帮你理清思路。 而且还结合ArcMap工具操作讲了怎么设置参数、怎么调试半变异函数。嗯，配图清楚，跟着点几下就能出图，挺方便。 类似主题的资源也不少，像ArcGIS 空间插值专题就挺推荐，想学深入点可以顺手看看。 如果你是做生态建模的，Canoco和CANOCO 软件解析也比较值得一看，和 ArcGIS 搭配用蛮有意思的