1、普通克里格插值普通克里格(Ordinary Kriging)是區(qū)域化變量的線性估計(jì)，它假設(shè)數(shù)據(jù)變化成正態(tài)分布， 認(rèn)為區(qū)域化變量Z的期望值是未知的。插值過程類似于加權(quán)滑動平均，權(quán)重值的確定來自 于空間數(shù)據(jù)分析。ArcGIS中普通克里格插值包括4部分功能：創(chuàng)建預(yù)測圖(Prediction Map)創(chuàng)建分位 數(shù)圖(Quantile Map)、創(chuàng)建概率圖(Probability Map)、創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測圖(Prediction Standard Error Map)。1.創(chuàng)建預(yù)測圖(Prediction Map)其在ArcGIS中的實(shí)現(xiàn)步驟為：在 ArcMap 中加載 jsGDP _training

2、 和 jsGDP _test。右擊工具欄，啟動地理統(tǒng)計(jì)模塊Geostatistical Analyst。 單擊 Geostatistical Analyst模塊的下拉箭頭點(diǎn)擊 Geostatistical Wizard命令(4)在彈 出的對話框(如圖10.51)中，在Dataset選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)jsGDP_test_training及其屬性GDP， 在Validation中選擇檢驗(yàn)數(shù)據(jù)jsGDP_test_test及其屬性GDP，選擇Kriging內(nèi)插方法，最 后點(diǎn)擊Next按鈕。圖1輸入數(shù)據(jù)和方法選擇對話框(5)在彈出的對話框(如圖2)中，展開普通克里格(Ordinary Kriging)，在

3、下面的選項(xiàng)中 點(diǎn)擊預(yù)測(Prediction)，在DataSet1里的Transformation里選擇log變換方式，點(diǎn)擊Next 按鈕。圖2統(tǒng)計(jì)內(nèi)插方法選擇對話框(6) 在彈出的 Semivariogram/Covariance Modeling 對話框(如圖 3)中，選中 Show Search Direction選項(xiàng)，移動左圖中的搜索方向，然后點(diǎn)擊Next按鈕。圖3半變異/協(xié)方差模型對話框在彈出的Searching Neighborhood對話框(如圖4)，點(diǎn)擊Next按鈕。在彈出的Cross Validation對話框(如圖5)中，列出對上述參數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型精度 評價。在對不同參數(shù)

4、得到模型的比較中，可參考Prediction Error中的幾個指 標(biāo)。符合以下 標(biāo)準(zhǔn)的模型是最優(yōu)的：標(biāo)準(zhǔn)平均值(Mean Standardized)最接近于0，均方根預(yù)測誤差(Root-Mean-Square)最小，平均標(biāo)準(zhǔn)誤差(Average Mean Error)最接近于均方根預(yù)測誤差 (R oot-Mean-Square)，標(biāo)準(zhǔn)均方根(Root-Mean-Square Standardized)最接近于 1。點(diǎn)擊 Next 按鈕。圖5交叉驗(yàn)證對話框(9)在彈出的Validation對話框(如圖6)中，點(diǎn)擊Finish按鈕。普通克里格法內(nèi)插結(jié)果圖如圖7。圖6 驗(yàn)證對話框圖7普通克里格內(nèi)插生成的預(yù)測圖2.創(chuàng)建分位數(shù)圖(Quantile Map)以類似方法可創(chuàng)建普通克里格的分位數(shù)圖，jsGDP_training創(chuàng)建分位數(shù)圖的結(jié)果如下圖8所示：圖8普通克里格內(nèi)插生成的四分位圖3.創(chuàng)建概率圖(Probability Map)以類似方法可創(chuàng)建普通克里格的概率圖，對jsGDP_training創(chuàng)建概率圖的結(jié)果如下圖9所 示：JTsESJI Arrlin JfcrRE.fA圖9普通克里格內(nèi)插生成的概率圖4.創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)測圖(Prediction Standard Error Map)以類似