ArcGIS教程：Geostatistical Analyst 應用樣本

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　　Geostatistical Analyst 滿足多種不同應用的需求。以下是 Geostatistical Analyst 的一小部分應用樣本。

　　探索性空間資料分析

　　Geostatistical Analyst 用於使用研究區中已測量的採樣點為同一地區內其他未測量位置建立準確預測。Geostatistical Analyst 中包括的探索性空間資料分析工具用於評估資料的統計屬性，比如空間資料變異性、空間資料相關性和全域趨勢。

　　以下樣本中使用了多個探索性空間資料分析工具來研究喀爾巴阡山中監測站處擷取的臭氧測量值的屬性。

　　

　　半變異函數建模

　　資料的地統計分析分以下兩個階段進行：

　　建立半變異函數或共變數函數的模型來分析表面屬性;

　　克裡金法;

　　在 Geostatistical Analyst 中，存在多個可用於表面建立的克裡金方法，包括普通克裡金法、簡單克裡金法、泛克裡金法、指示克裡金法、機率克裡金法和析取克裡金法。

　　以下說明了對資料進行地統計分析的兩個階段。首先，使用半變異/共變數嚮導擬合美國冬季溫度資料的模型。然後使用此模型建立溫度分布圖。

　　

　　表面預測和誤差建模

　　使用 Geostatistical Analyst 可產生各種類型的地圖圖層，包括預測圖、分位元影像、機率圖、預測標準誤差圖。

　　顯示了切爾諾貝利核電站發生泄露事故後，使用 Geostatistical Analyst 產生白俄羅斯放射銫土壤汙染層級的預測圖。

　　

　　閾值製圖

　　可產生機率圖來預測值超過臨界閾值的位置。

　　在以下樣本中，以暗橙色和紅色顯示的位置表示機率大於 62.5%，此處放射性銫汙染超過森林漿果中最大允許層級(臨界閾值)。

　　

　　模型驗證和診斷

　　可將輸入資料拆分成兩個子集。可用資料的第一個子集可用於開發預測的模型。然後使用“驗證”工具，比較預測值和其餘位置的已知值。

　　下面示出了使用“驗證”嚮導對模型進行評估，開發此模型是為了預測伊利諾斯州農場的有機物。

　　

　　使用協同克裡金法的表面預測

　　協同克裡金法(Geostatistical Analyst 中包括的一種進階表面建模方法)可用於通過考慮二級變數改進主變數的表面預測(假定主變數和二級變數空間相關)。

　　在以下樣本中，使用了探索性空間資料分析工具來探索加利福尼亞州臭氧(主變數)和二氧化氮(二級變數)之間的空間相關性。因為變數是在空間上相關的，在繪製臭氧地圖時，協同克裡金法可使用二氧化氮資料改進預測。

　　

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