試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31

試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31激活GeostatisticalAnalyst工具點擊Tools菜單,選擇extensions,激活GeostatisticalAnalyst工具激活GeostatisticalAnalyst工具2激活GeostatisticalAnalyst在ArcMap工具欄空白地方點擊“右鍵”，選擇”GeostatisticalAnalyst”，彈出如下右圖所示工具欄激活GeostatisticalAnalyst在ArcMa3ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學與GIS之間架起了一座橋梁。使得復雜的地統(tǒng)計方法可以在軟件中輕易實現(xiàn)。體現(xiàn)了以人為本、可視化發(fā)展的趨勢。地統(tǒng)計學的功能在地統(tǒng)計分析模塊的都能實現(xiàn)，包括：（1）ESDA：探索性空間數(shù)據(jù)分析，即數(shù)據(jù)檢查；（2）表面預測（模擬）和誤差建模；（3）模型檢驗與對比。ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學與GIS之間架起了一座橋4ArcGIS地統(tǒng)計擴展模塊的菜單非常簡單，如下所示，但由此卻可以完成完整的空間數(shù)據(jù)分析過程。ArcGIS地統(tǒng)計擴展模塊的菜單非常簡單，如下所示，但由此卻5一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程，或者說表面預測模型，一般為:拿到數(shù)據(jù)，首先要檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點，比如是否為正態(tài)分布、有沒有趨勢效應、各向異性等等（此功能主要由Explore

Data菜單及其下級菜單完成）；然后選擇合適的模型進行表面預測，這其中包括半變異模型的選擇和預測模型的選擇；最后檢驗模型是否合理或幾種模型進行對比；（后兩種功能主要由Geostatistical

Wizard…菜單完成）。Create

Subsets…菜單的作用是為把采樣點數(shù)據(jù)分成兩部分，一部分作為訓練樣本，一部分作為檢驗樣本。一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程，或者說表面預測模型，一般為:拿6我們下面的任務是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進行全區(qū)的臭氧濃度預測。首先檢查數(shù)據(jù)的特點，然后根據(jù)數(shù)據(jù)特點用不同參數(shù)進行表面模型預測，隨后比較不同模型的精確程序，選擇最佳模型，最后制作成果圖。我們下面的任務是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進行全區(qū)的臭7加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文件.加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文8(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

此功能主要通過Explore

Data菜單中實現(xiàn)。擴展模塊提供了多種分析工具，這些工具主要是通過生成各種視圖，進行交互性分析。如直方圖、QQ

plot圖、半變異函數(shù)/協(xié)方差圖等。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）此9(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（1）直方圖顯示數(shù)據(jù)的概率分布特征以及概括性的統(tǒng)計指標。

(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（10(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

下圖中所展示的數(shù)據(jù)，中值接近均值、峰值指數(shù)接近3。從圖中觀察可認為近似于正態(tài)分布?？死锔穹椒▽φ龖B(tài)數(shù)據(jù)的預測精度最高，而且有些空間分析方法特別要求數(shù)據(jù)為正態(tài)分布(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）下11(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（2）正態(tài)QQPlot圖：檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況。作圖原理是用分位圖思想。直線表示正態(tài)分布，從圖中可以看出數(shù)據(jù)很接近正態(tài)分布（左上角幾個偏離的點被選中）。

(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（12(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）13(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（3）趨勢分析圖。藍線表示南北方向，呈水平，可見南北方向無趨勢。綠線表示東西方向，呈倒"U"形，可用二階曲線擬合，在后面進行表面預測時將會去除。點擊Rotete右邊的方向旋轉箭頭（橫向箭頭），可旋轉趨勢圖，更明顯地顯示某一個方向的趨勢。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（14(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）15（4）Voronoi圖用來發(fā)現(xiàn)離群值。Voronoi圖的生成方法：每個多邊形內有一個樣點，多變形內任一點到該點的距離都小于其他多邊形到該點的距離，生成多邊形后。某個樣點的相鄰樣點便會與該樣點的多邊形有相鄰邊。至于多邊形值的計算有多種方法，可以用生成多邊形的樣點值作為多邊形的值（Simple方法），也可以以相鄰樣點的平均值為多邊形的值（Mean方法），具體計算方法可以在Type下拉菜單中選擇。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（4）Voronoi圖(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)16(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）17（5）半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。該圖可以反應數(shù)據(jù)的空間相關程度，只有數(shù)據(jù)空間相關，才有必要進行空間插值法。圖表的橫坐標表示任兩點的空間距離，縱標表示該兩點的半變異函數(shù)值。根據(jù)距離越近越相似的原理，因而x值越小，y值應該越小。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（5）半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空18(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）19通過上面的數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關、無離群值、東西方向有倒"U"形趨勢。決定使用普通克里格方法進行表面預測。下面的步驟是針對此數(shù)據(jù)進行的。將使用地統(tǒng)計模塊的第二個菜單Geostatistical

Analyst……。(二)制作表面預測圖通過上面的數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關、無離群20第一步：選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板（Choose

Input

Data

and

Method）選擇使用的數(shù)據(jù)及其屬性：分別在Input和Attribute中選擇選擇預測方法：在Methods中選擇。預測方法的選擇要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結果而定?，F(xiàn)在假如選擇Kriging方法（其實所謂地統(tǒng)計方法，最主要并且用的最多的就是Kriging方法的幾種變化形式）。Validate是個可選項，選擇使用何種方法對生成的預測圖進行檢驗，如果想用檢驗方法，則選中此項并設置檢驗數(shù)據(jù)集和屬性；如果對結果進行交叉檢驗，則不要選擇此項。(二)制作表面預測圖第一步：選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板（Choose

Input

D21(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖22第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

Method

Selection）

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map，即使用普通克里格方法生成一個表面預測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)計分析方法。其他幾種依次為簡單克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。這集中克里格的區(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項：對數(shù)據(jù)集進行轉換，由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布，因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大，可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進行轉換。Order

of

trend：如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢，則為了提高預測的準確性，一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù)：線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到，即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預測圖第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

M23(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖24第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

Method

Selection）

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map，即使用普通克里格方法生成一個表面預測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)計分析方法。其他幾種依次為簡單克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。這集中克里格的區(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項：對數(shù)據(jù)集進行轉換，由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布，因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大，可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進行轉換。Order

of

trend：如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢，則為了提高預測的準確性，一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù)：線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到，即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預測圖第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

M25第三步：趨勢剔除面板（Detrending）

此面板只有在第二步中選擇了Order

of

trend選項是才會出現(xiàn)，一般為缺省即可。(二)制作表面預測圖第三步：趨勢剔除面板（Detrending）

此面板只有在第26第四步：半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板（Semivariogram/covariance

Modeling）此步的主要功能為半變異函數(shù)建模，是預測過程中的實質性階段。在此面板中需要設定許多與擬合半變異函數(shù)相關的選項以及半變異函數(shù)的參數(shù)。是克里格預測中十分關鍵的一個步驟。Semivariogram/covariance部分顯示的是擬合的模型，紫線即半變異函數(shù)曲線。

Models部分：model1,model2,model3表示可以用多個通用函數(shù)來擬和半變異函數(shù)模型。如果數(shù)據(jù)為各向異性，則需要選中Anisotropy（其實大多數(shù)空間數(shù)據(jù)是各向異性的，各向同性只是相對的。當選中此選項時，紫線變?yōu)槎鄺l，表示多個方向的擬合函數(shù)。Show

Search

Direction選項選中后，表示只搜索某個方向的半變異函數(shù)。

Nugget：塊金值，函數(shù)參數(shù)之一，即函數(shù)與y軸相交的y值。Error

Modeling：如果數(shù)據(jù)中有測量誤差（比如一起原因等）的話，則選中此項，預測表面將光滑許多。(二)制作表面預測圖第四步：半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板（Semivariogra27(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖28第五步：搜索區(qū)域面板（Searching

Neighbourhood）此面板的主要功能是設定預測某點數(shù)值時如何搜索鄰近的已測量點。主要有樣點數(shù)（neighbours

to）和搜索形狀（shape）兩個選項。Neighbours

to：最大搜索數(shù)目，離預測點太遠的樣點對預測無意義。Include

at

least：最小樣點數(shù)目。

Shape：設置如何搜索樣點，有圖解。

(二)制作表面預測圖第五步：搜索區(qū)域面板（Searching

Neighbour29(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖30第六步：交叉驗證面板（Cross

Validation）在此面板中查看預測的精度，有四個圖表，現(xiàn)以最左邊的"預測"圖表進行說明。圖表的橫坐標為測量制值，縱坐標為預測值，最理想的情況是數(shù)據(jù)呈1:!線，即圖中的破折線。左下方的預測誤差（precited

error）項是預測誤差的一些統(tǒng)計值，可很好的體現(xiàn)預測的好壞。其中，Mean:0.0005718（預測誤差的均值）；Root-Mean-Square:0.01154（預測誤差的均方根）；Average

Standard

Error:0.01456（平均預測標準差）、Mean

Standardized:0.02688（平均標準差）；Root-Mean-Square

Standardized:0.8463（標準均方根預測誤差）。其中前四項越小越好，最后一項越接近1越好。右下方的項含有每個點的誤差、標準差等數(shù)據(jù)，(二)制作表面預測圖第六步：交叉驗證面板（Cross

Validation）31(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖32第七步：數(shù)據(jù)圖層信息面板（Output

Layer

Information）

該面板中顯示了在數(shù)據(jù)預測過程中設置的參數(shù)，可以查看。(二)制作表面預測圖第七步：數(shù)據(jù)圖層信息面板（Output

Layer

Info33點擊OK，即可生成預測圖。(二)制作表面預測圖點擊OK，即可生成預測圖。(二)制作表面預測圖34模型比較一般情況下，有時候某些參數(shù)難以判斷，因而會生成幾個預測表面，然后比較不同表面的精度，選擇精度最高的作為結果。(三)不同模型的比較模型比較(三)不同模型的比較35(三)不同模型的比較(三)不同模型的比較36(三)不同模型的比較(三)不同模型的比較37缺省情況下，生成的預測圖按照采樣數(shù)據(jù)的坐標范圍顯示成一個矩形。（如前面所示）現(xiàn)在要把它的范圍顯示到州界的范圍。思路為先把預測表面外推，覆蓋整個州界。在ArcMap目錄表中右鍵單擊預測表面名，在快捷菜單中選擇Properties，在Layer

Properties面板中點擊Extent頁；(四)模型的外推缺省情況下，生成的預測圖按照采樣數(shù)據(jù)的坐標范圍顯示成一個矩形38(四)模型的外推(四)模型的外推39在Set

the

extent

to下拉菜單中選擇a

custom

extent

entered

below，然后在下面的Visible

Extent項中設置坐標范圍。（此圖中分別設置為左：-240000，右：-1400000，上：860000，下-400000）。設置后結果如圖。(四)模型的外推在Set

the

extent

to下拉菜單中選擇a

cus40(四)模型的外推(四)模型的外推41(四)模型的外推點擊確定，得到結果：(四)模型的外推點擊確定，得到結果：42在ArcMap目錄表中右鍵單擊Layers，選擇Properties，點擊Data

Frame，(五)范圍限制在ArcMap目錄表中右鍵單擊Layers，(五)范圍限43(五)范圍限制(五)范圍限制44在Clip

to

Shape項中選中Enable前的復選框，然后點擊Specify

shape…，在Data

Frame

Clipping面板中指定限制圖形為ca_outline，點擊OK，點擊確定。(五)范圍限制在Clip

to

Shape項中選中Enable前的復選框，45(五)范圍限制(五)范圍限制46試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31

試驗十三地統(tǒng)計分析2009-5.31激活GeostatisticalAnalyst工具點擊Tools菜單,選擇extensions,激活GeostatisticalAnalyst工具激活GeostatisticalAnalyst工具48激活GeostatisticalAnalyst在ArcMap工具欄空白地方點擊“右鍵”，選擇”GeostatisticalAnalyst”，彈出如下右圖所示工具欄激活GeostatisticalAnalyst在ArcMa49ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學與GIS之間架起了一座橋梁。使得復雜的地統(tǒng)計方法可以在軟件中輕易實現(xiàn)。體現(xiàn)了以人為本、可視化發(fā)展的趨勢。地統(tǒng)計學的功能在地統(tǒng)計分析模塊的都能實現(xiàn)，包括：（1）ESDA：探索性空間數(shù)據(jù)分析，即數(shù)據(jù)檢查；（2）表面預測（模擬）和誤差建模；（3）模型檢驗與對比。ArcGIS地統(tǒng)計分析模塊在地統(tǒng)計學與GIS之間架起了一座橋50ArcGIS地統(tǒng)計擴展模塊的菜單非常簡單，如下所示，但由此卻可以完成完整的空間數(shù)據(jù)分析過程。ArcGIS地統(tǒng)計擴展模塊的菜單非常簡單，如下所示，但由此卻51一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程，或者說表面預測模型，一般為:拿到數(shù)據(jù)，首先要檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點，比如是否為正態(tài)分布、有沒有趨勢效應、各向異性等等（此功能主要由Explore

Data菜單及其下級菜單完成）；然后選擇合適的模型進行表面預測，這其中包括半變異模型的選擇和預測模型的選擇；最后檢驗模型是否合理或幾種模型進行對比；（后兩種功能主要由Geostatistical

Wizard…菜單完成）。Create

Subsets…菜單的作用是為把采樣點數(shù)據(jù)分成兩部分，一部分作為訓練樣本，一部分作為檢驗樣本。一個完整的空間數(shù)據(jù)分析過程，或者說表面預測模型，一般為:拿52我們下面的任務是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進行全區(qū)的臭氧濃度預測。首先檢查數(shù)據(jù)的特點，然后根據(jù)數(shù)據(jù)特點用不同參數(shù)進行表面模型預測，隨后比較不同模型的精確程序，選擇最佳模型，最后制作成果圖。我們下面的任務是根據(jù)測量所得到的某地臭氧濃度數(shù)據(jù)進行全區(qū)的臭53加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文件.加載Geostatistics中的ca_ozone_pts文54(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

此功能主要通過Explore

Data菜單中實現(xiàn)。擴展模塊提供了多種分析工具，這些工具主要是通過生成各種視圖，進行交互性分析。如直方圖、QQ

plot圖、半變異函數(shù)/協(xié)方差圖等。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）此55(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（1）直方圖顯示數(shù)據(jù)的概率分布特征以及概括性的統(tǒng)計指標。

(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（56(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

下圖中所展示的數(shù)據(jù)，中值接近均值、峰值指數(shù)接近3。從圖中觀察可認為近似于正態(tài)分布?？死锔穹椒▽φ龖B(tài)數(shù)據(jù)的預測精度最高，而且有些空間分析方法特別要求數(shù)據(jù)為正態(tài)分布(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）下57(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（2）正態(tài)QQPlot圖：檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況。作圖原理是用分位圖思想。直線表示正態(tài)分布，從圖中可以看出數(shù)據(jù)很接近正態(tài)分布（左上角幾個偏離的點被選中）。

(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（58(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）59(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）

（3）趨勢分析圖。藍線表示南北方向，呈水平，可見南北方向無趨勢。綠線表示東西方向，呈倒"U"形，可用二階曲線擬合，在后面進行表面預測時將會去除。點擊Rotete右邊的方向旋轉箭頭（橫向箭頭），可旋轉趨勢圖，更明顯地顯示某一個方向的趨勢。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（60(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）61（4）Voronoi圖用來發(fā)現(xiàn)離群值。Voronoi圖的生成方法：每個多邊形內有一個樣點，多變形內任一點到該點的距離都小于其他多邊形到該點的距離，生成多邊形后。某個樣點的相鄰樣點便會與該樣點的多邊形有相鄰邊。至于多邊形值的計算有多種方法，可以用生成多邊形的樣點值作為多邊形的值（Simple方法），也可以以相鄰樣點的平均值為多邊形的值（Mean方法），具體計算方法可以在Type下拉菜單中選擇。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（4）Voronoi圖(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)62(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）63（5）半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。該圖可以反應數(shù)據(jù)的空間相關程度，只有數(shù)據(jù)空間相關，才有必要進行空間插值法。圖表的橫坐標表示任兩點的空間距離，縱標表示該兩點的半變異函數(shù)值。根據(jù)距離越近越相似的原理，因而x值越小，y值應該越小。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）（5）半變異函數(shù)/協(xié)方差函數(shù)。(一)數(shù)據(jù)檢查，即空64(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）(一)數(shù)據(jù)檢查，即空間數(shù)據(jù)探索分析（ESDA）65通過上面的數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關、無離群值、東西方向有倒"U"形趨勢。決定使用普通克里格方法進行表面預測。下面的步驟是針對此數(shù)據(jù)進行的。將使用地統(tǒng)計模塊的第二個菜單Geostatistical

Analyst……。(二)制作表面預測圖通過上面的數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布、有空間相關、無離群66第一步：選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板（Choose

Input

Data

and

Method）選擇使用的數(shù)據(jù)及其屬性：分別在Input和Attribute中選擇選擇預測方法：在Methods中選擇。預測方法的選擇要根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結果而定?，F(xiàn)在假如選擇Kriging方法（其實所謂地統(tǒng)計方法，最主要并且用的最多的就是Kriging方法的幾種變化形式）。Validate是個可選項，選擇使用何種方法對生成的預測圖進行檢驗，如果想用檢驗方法，則選中此項并設置檢驗數(shù)據(jù)集和屬性；如果對結果進行交叉檢驗，則不要選擇此項。(二)制作表面預測圖第一步：選擇輸入數(shù)據(jù)和方法面板（Choose

Input

D67(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖68第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

Method

Selection）

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map，即使用普通克里格方法生成一個表面預測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)計分析方法。其他幾種依次為簡單克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。這集中克里格的區(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項：對數(shù)據(jù)集進行轉換，由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布，因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大，可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進行轉換。Order

of

trend：如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢，則為了提高預測的準確性，一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù)：線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到，即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預測圖第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

M69(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖70第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

Method

Selection）

選擇Ordinary

Kriging中的Prediction

Map，即使用普通克里格方法生成一個表面預測圖。普通克里格方法是最常用的地統(tǒng)計分析方法。其他幾種依次為簡單克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。這集中克里格的區(qū)別是由于克里格的形式及其數(shù)據(jù)特點的不同。Transmition選項：對數(shù)據(jù)集進行轉換，由于某些方法要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布，因此如果數(shù)據(jù)與正態(tài)分布差距很大，可以在此選擇一種方法對數(shù)據(jù)進行轉換。Order

of

trend：如果數(shù)據(jù)在某方向上存在趨勢，則為了提高預測的準確性，一般要剔除趨勢。在此處選擇趨勢方程的階數(shù)：線性、一階、或無趨勢等。數(shù)據(jù)的趨勢有無以及階數(shù)在數(shù)據(jù)檢查時得到，即用Explore

Data菜單下的Trend

analysis來分析得到。(二)制作表面預測圖第二步：地統(tǒng)計方法選擇面板（Geostatistical

M71第三步：趨勢剔除面板（Detrending）

此面板只有在第二步中選擇了Order

of

trend選項是才會出現(xiàn)，一般為缺省即可。(二)制作表面預測圖第三步：趨勢剔除面板（Detrending）

此面板只有在第72第四步：半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板（Semivariogram/covariance

Modeling）此步的主要功能為半變異函數(shù)建模，是預測過程中的實質性階段。在此面板中需要設定許多與擬合半變異函數(shù)相關的選項以及半變異函數(shù)的參數(shù)。是克里格預測中十分關鍵的一個步驟。Semivariogram/covariance部分顯示的是擬合的模型，紫線即半變異函數(shù)曲線。

Models部分：model1,model2,model3表示可以用多個通用函數(shù)來擬和半變異函數(shù)模型。如果數(shù)據(jù)為各向異性，則需要選中Anisotropy（其實大多數(shù)空間數(shù)據(jù)是各向異性的，各向同性只是相對的。當選中此選項時，紫線變?yōu)槎鄺l，表示多個方向的擬合函數(shù)。Show

Search

Direction選項選中后，表示只搜索某個方向的半變異函數(shù)。

Nugget：塊金值，函數(shù)參數(shù)之一，即函數(shù)與y軸相交的y值。Error

Modeling：如果數(shù)據(jù)中有測量誤差（比如一起原因等）的話，則選中此項，預測表面將光滑許多。(二)制作表面預測圖第四步：半變異函數(shù)/協(xié)方差模型面板（Semivariogra73(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖74第五步：搜索區(qū)域面板（Searching

Neighbourhood）此面板的主要功能是設定預測某點數(shù)值時如何搜索鄰近的已測量點。主要有樣點數(shù)（neighbours

to）和搜索形狀（shape）兩個選項。Neighbours

to：最大搜索數(shù)目，離預測點太遠的樣點對預測無意義。Include

at

least：最小樣點數(shù)目。

Shape：設置如何搜索樣點，有圖解。

(二)制作表面預測圖第五步：搜索區(qū)域面板（Searching

Neighbour75(二)制作表面預測圖(二)制作表面預測圖76第六步：交叉驗證面板（Cross

Validation）在此面板中查看預測的精度，有四個圖表，現(xiàn)以最左邊的"預測"圖表進行說明。圖表的橫坐標為測量制值，縱坐標為預測值，最理想的情況是數(shù)據(jù)呈1:!線，即圖中的破折線。左下方的預測誤差（precited

error）項是預測誤差的一些統(tǒng)計值，可很好的體現(xiàn)預測的好壞。其中，Mean:0.0005718（預測誤差的均值）；Root-Mean-Square:0.01154（預測誤差的均方根）；Average

Standard

Error:0.01456（平均預測標準差）、Mean

Standardized:0.02688（平均標準差）；Root-Mean-Square