實習一：arcgis地統計分析
指導老師：趙永
一實習目的
利用地統計分析模組，根據乙個點要素層中已測定取樣點、柵格層或者利用多邊形質心，輕而易舉地生成乙個連續表面。這些取樣點的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者汙染值濃度等。當與arcmap一起使用時，學習利用地統計分析模組提供的一整套建立表面的工具來生成乙個相對精確的連續表面，用這些表面來進行視覺化、分析及理解各種空間現象等。
二實習內容
1了解地統計分析模組，建立臭氧濃度預設引數表面。
2學習在建立表面之前如何對資料進行檢查。資料檢查的目的是為了找出資料中那些離群值並且發現資料中存在的趨勢。
3建立第二個表面，這個表面更多地考慮了練習2中資料分析發現的空間關係，並且對練習1中生成的表面進行了改進。
4對練習1和練習3中建立的表面進行比較，並判斷哪個表面對未知值的**更好。
5建立臭氧濃度超出臨界值的概率圖，從而生成第三個表面。
6利用arcmap的功能將你在練習3和練習5中建立的表面放在一起做最終的顯示
三實習步驟
1 利用預設引數建立乙個臭氧表面
（1）開啟arcmap 並啟用地統計分析模組
（2）載入資料
（3）利用預設引數建立臭氧濃度表面。
圖1利用預設值建立的臭氧表面
2 檢查資料
（1）檢查臭氧濃度資料分布是否符合正態分佈,從下圖可以看到臭氧濃度分布大致符合正態分佈
圖2 臭氧濃度分布直方圖
(2)正態qq圖。另外一種檢驗資料是否符合正態分佈的方法，通過標準正態分佈與現有資料分布比較，還可以找到一些異常值，來檢查並校正這些異常值。若符合正態分佈則資料點應成一條直線，那些不在直線上的點為異常點。
圖3 臭氧濃度正態qq圖
（3）用趨勢分析工具識別資料中的全域性趨勢。只有資料分布符合一定的趨勢，才能用數學公式對確定表面進行模擬，故需要分析資料的全域性趨勢。
圖4 臭氧資料全域性趨勢
（4）理解資料的空間自相關和方向效應。利用半變異函式/協方差函式雲圖，在半變異函式／協方差函式雲圖中，每個紅點表示一對取樣點。既然越近的點越相似，那麼在半變異函式雲圖中鄰近的點（在x軸的左邊）應該有較小的半變異函式值（在y軸的下部）。
隨著樣點對間距離的增加（在x軸上向右移動），變異函式值也要相應增加（在y軸上向上移動）。然而，當到達一定的距離後，雲圖變平，這表明超出這個距離時，樣點對之間不再具有相關關係了。
觀察半變異函式圖，如果某些靠得很近的資料點（在x軸上接近於零）具有異常的較高的半變異函式值（在y軸的上部）時，你就應該仔細檢杳這些樣點對，看看是不是這些資料不準確。（可用於探測異常值）
圖5半變異函式/協方差函式雲圖
3 製作臭氧濃度圖
在生成臭氧濃度表面模型時考慮到資料分布符合一定的趨勢，在差值時加入趨勢因素生成模型。
圖6 加入趨勢因素後臭氧濃度圖
4 模型對比。通過比較預設引數的臭氧濃度模型和加入趨勢因素後的臭氧濃度模型，選擇一種能較少模擬出臭氧濃度表面模型。通過比較可以得到trendmoved 模型對資料的模擬更精確。
圖7 兩種模型交叉驗證比較
5 建立臭氧超出某一臨界值的概率圖。
在決策階段，利用**得到的臭氧圖來識別危險區域時，務必要謹慎，因為你需要了解**中的不確定性。例如，對於乙個8小時的時段，假設臭氧的臨界值是0.12ppm，你可能想判斷山哪些超出該臨界值的地區。
你可以使用地統計分析模組來生成臭氧濃度超出臨界值的概率圖，這可以輔助決策。本練習我們使用的是指示克里金法。這種方法不要求資料集一定要服從某種特定分布。
根據資料值是高於或者低於乙個臨界值來將資料值轉換為一系列的0和l。如果利用0.12ppm作為臨界值的話，任何低於它的資料值都將被賦予0，而高於它的值則被賦予1。
然後指示克里金法使用乙個根據轉換後的0-1資料集計算得到的半變異函式模型進行計算。
圖8 指示克里金模型
6生成最終成果圖
（1）顯示兩個表面
（2）外推臭氧值
（3）以加州輪廓圖為參考對圖層進行剪裁
(4) 定位洛杉磯城
(5) 建立圖版
(6) 新增乙個透明的山體陰影圖
(7) 新增地圖要素
圖9 最後結果出圖
四實習小結
通過今天的實習我學會了如何利用空間地統計工具來將一些離散的資料點生成乙個連續表面，並通過統計工具來分析資料點分布是否符合正態分佈和是否有一定的趨勢，還可以來檢查資料中的奇異值並核查資料的正確性進而得到乙個更精確的模擬表面，最後生成乙個能顯示出需要資訊的圖。本次實習我充分體會到了地理學中地統計的重要作用，通過不同方法對地理空間資料的分析，我們可以得到多種多樣的資訊，滿足我們各種需求。
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