地统计学的GIS空间分析功能扩展
统计学在地理信息系统中的应用空间数据分析与地制作
统计学在地理信息系统中的应用空间数据分析与地制作统计学在地理信息系统中的应用：空间数据分析与地图制作统计学作为一门研究收集、分析、解释和呈现数据的科学，广泛应用于各个领域。
在地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）中，统计学也扮演着重要的角色，为空间数据分析和地图制作提供了有力的支持。
本文将探讨统计学在GIS中的应用，重点着眼于空间数据分析和地图制作。
一、空间数据分析空间数据分析是GIS的核心应用之一，充分利用统计学方法可以从空间数据中识别出有用的模式、关系和趋势。
通过统计学在GIS中的应用，我们可以更好地理解和解释地理现象，并为决策提供科学的依据。
1. 地理聚类分析地理聚类分析是指通过统计学方法将相似特征的地理对象聚集在一起，从而识别出地理上的类别或区域。
这种方法可以帮助我们识别出不同类别的地理单元，进而洞察地理现象的空间分布模式。
例如，我们可以利用统计学方法对城市人口数据进行聚类分析，从而划分出不同类型的人口密集区和人口稀疏区。
2. 空间插值分析空间插值分析是指根据有限的采样数据，通过统计学方法对未采样地点进行预测和估计。
这种方法可以帮助我们填补数据的空白，获得更全面和连续的空间数据。
例如，在环境监测中，我们可以利用统计学方法对有限的环境监测站数据进行插值分析，获得整个研究区域的环境状况预测结果。
3. 空间回归分析空间回归分析是指通过统计学方法研究空间数据之间的依赖关系和影响因素。
这种方法可以帮助我们理解不同地理因素之间的关系，并预测某一地理现象的变化趋势。
例如，在城市规划中，我们可以利用统计学方法研究不同因素对房价的影响程度，从而为未来的城市规划提供科学依据。
二、地图制作地图是GIS的重要输出成果，而统计学在地图制作中发挥着至关重要的作用。
通过统计学方法，我们可以对地理数据进行可视化和图形化处理，为用户提供直观、准确的地图表达。
1. 空间分布图通过统计学方法，我们可以将地理数据按照空间分布特征进行分类和分层，然后根据这些分类和分层结果制作空间分布图。
ArcGIS地统计分析
6.Crosscovariance Cloud （正交协方差函数云）
正交协方差函数云表示的是两个数据集中所有 样点对的理论正交协方差，用于多数据集协变 分析。 通过分析多因素（数据集）关联特征，在地统 计空间分析中可以有效利用这种相关特征增强 建模效果，如协同克里格插值分析。
二、Geostatistical Wizard 地统计分析向导（插值）
ArcGIS地统计分析功能是借助于ArcGIS地统计分析 模块（ArcGIS Geostatistical Analyst）来实现的。
模块介绍
（1）打开地统计分析扩展模块：单击ArcMAP界面上 “工具” ︱“扩展”命令，弹出“扩展”对话框，选 中Geostatistical Analyst的复选框。 （2）添加Geostatistical Analyst工具条。选择ArcMAP界 面上的“视图”菜单︱ “工具条”命令，确保 Geostatistical Analyst工具条被选中。之后，在ArcMAP 工具栏将出现Geostatistical Analyst工具条。
ArcGIS地统计分析
地统计（Geostatistics）又称地质统计，也可以称为空 间统计分析，其是统计学的一个分支。地统计学是以 区域化变量理论为基础，以变异函数（variogram）为 基本工具来研究分布于空间，并呈现出一定的随机性 和结构性的自然现象的科学。
区域化变量是由某一区域或范围内的不同空间位置所 取的不同数值构成的变量，大部分自然地理要素都属 于区域化变量，如气温、降水等等。
（3）利用Tools中的Add XY Data功能，将气象站 Excel数据表导入ArcGIS，然后Export Data，输出 为点图层。为了提高精度，加入陕西省周边临近站点， 查看陕西省内和周边站点的分布情况，选择60 km作 为缓冲距离，对省界生成缓冲区，保留省内（96个） 和缓冲区范围内（52个）共148个站点
地理信息系统中空间数据分析方法的使用方法
地理信息系统中空间数据分析方法的使用方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理数据与属性数据相结合的技术工具，用于存储、管理、分析和可视化地理空间数据的系统。
在GIS中，空间数据分析方法的使用对于地理问题的解决具有重要意义。
本文将介绍地理信息系统中空间数据分析方法的使用方法，帮助读者了解如何应用这些方法来解决地理问题。
首先，空间数据分析的常用方法之一是空间查询（Spatial Query）。
空间查询是指根据地理位置或空间关系来检索和提取特定空间数据的过程。
通过空间查询，我们可以根据事先定义的空间关系（如相邻关系、重叠关系等）来提取满足条件的地理要素。
例如，我们可以使用空间查询方法查找某一地区内的所有公园或河流，并获取它们的属性信息。
第二，空间数据分析的常用方法之一是缓冲区分析（Buffer Analysis）。
缓冲区分析是指根据地理位置，在地图上创建一定距离范围内的缓冲区，并分析缓冲区内的地理要素。
缓冲区分析可以用来确定某一地理要素周围的影响范围，例如确定一个工厂周围的安全距离或者估计某一鸟类的迁徙范围。
第三，空间数据分析的常用方法之一是空间插值（Spatial Interpolation）。
空间插值是指通过已知的观测点数据，在未观测点上估计或预测该点的数值。
空间插值方法可以用来生成连续的地理表面，如高程表面、温度分布等。
常用的空间插值方法包括反距离加权法（Inverse Distance Weighting）、克里金法（Kriging）和三角剖分插值法（Triangulated Irregular Network，简称TIN）等。
第四，空间数据分析的常用方法之一是空间统计分析（Spatial Statistics Analysis）。
空间统计分析是指在地理数据集上进行统计分析，考虑地理数据之间的空间关系。
通过空间统计分析，我们可以发现地理现象的分布模式、趋势和聚集特征。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
最新ArcGIS地统计分析精编
3.Trend Analysis（趋势分析）
全局趋势分析可以通过Trend Analysis（趋势分析）工 具来实现。地物的空间趋势反映了空间物体在空间区域 上变化的主体特征。 形成以数据某一属性值为高度的三维透视图，从而帮助 用户从不同视角分析采样数据集的全局趋势。 样点的位置由X、Y和Z三个值来决定。X、Y确定样点 平面坐标，Z值则是样点数据的某一属性值。三维透视 图中的每个黑线就代表了样点的位置和高度，位置就是 样点X、Y平面坐标，高度即样点数据的某一属性值的 大小。
5.Semivariogram/Covariance Cloud （半变异/协方差函数云）
半变异／协方差函数云表示的是数据集中所有样点对的 半变异值和协方差，并把它们用两点间距离的函数来表 示，用此函数作图来表示。
描述空间自相物越相似。如果存在空间自相关，那么该变量本身 存在某种数学模型。半变异/协方差函数云图就是这种关 系的定量化表示。 半变异函数有三个表征空间变异特征的参数:基台值 （still）、块金值（nugget)和变程（range）
1.Histogram（直方图）
Histogram（直方图）指对采样数据按一定的分级方案 进行分级，统计采样点落入各个级别中的比例，并通 过柱状图表现出来。直方图可以直观的反映采样数据 分布特征与规律。
2.QQPlot分布图
QQPlot分布图是可以将现有数据的分布与标准 正态分布对比，从而来分析和评价现有数据。 如果数据图形越接近一条直线，则它越接近于 服从正态分布。 1．Normal QQPlot分布图（正态QQPlot分布图） 2．General QQPlot分布图（普通QQPlot分布图）
插值精度评价方法
交叉验证： 假设其中一个站点的要素值未知，通过周围n-1个站点的值来估算，然后轮 流改变未知站点，最后计算所有站点实际观测值与估计值的各项误差。 ArcGIS地统计模块中的各种插值方法，采用交叉验证的方式计算出各种误差， 符合以下标准的模型最优： 误差平均值（Mean）、误差标准平均值（Mean Standardized）最接近于 0 ； 均方根预测误差（ Root-Mean-Square）最小 ； 平均标准误差（ Average Mean Error）最接近于均方根预测误差（RootMean-Square）； 标准均方根预测误差（Root-Mean-Square Standardized）最接近于1。
基于GIS的城市空间扩张分析与规划
基于GIS的城市空间扩张分析与规划城市空间扩张是指城市范围的扩大和向外延伸的过程。
随着人口增长和经济发展的需要，城市不断向外扩张，形成新的城市区域。
而城市规划是指利用城市空间资源，通过合理布局和规划，达到提高城市生活质量和经济效益的目的。
基于地理信息系统（GIS）的城市空间扩张分析与规划具有重要意义。
GIS是一种可以将空间数据与属性数据相结合的技术，可以帮助分析和管理地理空间信息。
利用GIS技术对城市空间扩张进行分析和规划，可以更加精确地了解城市的空间特征和发展趋势，为合理布局和科学规划提供支持。
首先，基于GIS的城市空间扩张分析可以通过空间数据分析，揭示城市扩张的规律和趋势。
GIS可以将不同时间点的城市空间数据进行叠加和比较，通过空间分析工具可以计算出不同时间段内的城市扩张速度和方向，进而揭示城市扩张的趋势。
例如，可以通过分析城市人口增长速度和土地利用变化情况，来预测未来城市扩张的方向和规模。
这些分析结果可以为城市规划部门提供科学决策依据，避免不合理的城市发展。
其次，基于GIS的城市空间扩张规划可以通过空间数据分析，提供优化城市发展的方案。
利用GIS技术可以建立城市空间模型，将不同类型的空间数据进行集成和分析，从而找到最优的城市发展路径。
例如，可以通过分析交通网络的布局和人口分布情况，来优化城市各个区域的交通连接，减少交通拥堵和资源浪费。
同时，还可以通过分析土地利用的合理性和生态环境的保护程度，提供合理的城市发展方案，实现经济效益和生态环境的双赢。
此外，基于GIS的城市空间扩张分析还可以帮助评估城市发展对环境的影响。
随着城市扩张，环境问题也日益突出。
利用GIS技术可以将环境数据与空间数据进行叠加和分析，通过空间分析工具可以计算出城市扩张对环境的影响程度，并找到相应的环境保护措施。
例如，可以通过分析土地利用的变化和生态系统的破坏程度，评估城市扩张对水资源、大气污染和生物多样性的影响，为环境规划和资源保护提供依据。
使用GIS软件进行空间数据分析的技巧
使用GIS软件进行空间数据分析的技巧随着科技的不断发展，GIS（地理信息系统）软件在各行各业中得到了广泛的应用。
从城市规划到环境保护，从交通管理到灾害应对，GIS软件帮助人们更好地理解和利用地理空间数据。
本文将介绍一些使用GIS软件进行空间数据分析的技巧。
1. 数据获取与处理在进行任何分析之前，首先需要获取和处理地理空间数据。
这些数据可以来自各种来源，如卫星遥感图像、地形数据、人口统计数据等。
使用GIS软件，我们可以将这些数据导入，并进行预处理，如数据清理、格式转换和投影转换等。
确保数据的准确性和一致性对于后续的分析至关重要。
2. 空间查询与可视化GIS软件提供了强大的空间查询和可视化工具，帮助我们快速定位和分析特定区域。
我们可以使用空间查询工具来选择或过滤出感兴趣的空间要素，如选取某个行政区域内的建筑物或某个地段的地形特征。
同时，利用GIS软件的可视化功能，我们可以以地图、图表或统计图等形式对地理空间数据进行展示，使得数据更加直观和易于理解。
3. 空间叠加分析与缓冲区分析空间叠加分析是GIS软件中常用的分析方法之一。
它通过将不同的空间数据层叠加在一起，来探索它们之间的相互关系。
例如，我们可以叠加地形数据和水系数据，以确定哪些地区容易发生洪水。
此外，缓冲区分析也是一种常用的空间分析方法。
它通过在地理空间数据中创建缓冲区来研究特定地点周围的影响范围。
例如，我们可以通过创建一个以学校为中心的缓冲区，来研究该区域内的交通情况和人口密度，并据此进行城市规划。
4. 空间插值与预测分析在一些情况下，我们可能无法获得完整的地理空间数据。
此时，空间插值技术可以帮助我们通过已有的数据点来推测其他地方的数据情况。
GIS软件提供了多种空间插值算法，如反距离加权插值和Kriging插值。
通过对地理空间数据进行插值分析，我们可以获取缺失数据的估算值，并进行进一步的预测分析。
5. 空间统计分析与模型建立空间统计分析是GIS软件中一个重要的功能。
gis空间分析
gis空间分析【GIS空间分析】GIS空间分析（Geographic Information System）是指利用计算机和特殊软件技术对地理、地貌、地质、水文等地球表层信息进行科学分析和处理的一种技术手段。
它通过空间数据的获取、管理、分析和可视化展示，帮助人们深入了解地理空间关系，从而在地理决策、规划和管理中发挥重要作用。
本文将从GIS空间分析的定义、原理、应用以及未来发展等方面进行探讨，以期给读者对这一领域有一个系统、全面的了解。
一、GIS空间分析的定义GIS空间分析是通过对空间数据进行处理和分析，以实现地理空间信息的获取、提取、融合和展示的一种技术手段。
它结合了计算机科学、地理学、数学和统计学等多学科的知识，通过对地理空间数据进行空间关系、属性关系和统计关系的分析，从而揭示地理空间的内在规律。
GIS空间分析可以对地理空间数据进行分类、查询、计算和模拟，进而为地理决策提供科学支持。
二、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理基于空间数据的统计分析和空间拓扑分析，主要包括以下几个方面：1. 空间统计分析：通过统计学方法对地理空间数据进行描述、分布和变异等分析，揭示地理现象的空间规律。
例如，可以通过点密度分析、缓冲区分析和空间插值等方法，推测出分布在特定区域的事件规律，为决策提供依据。
2. 空间拓扑分析：通过对地理空间数据进行空间关系和拓扑关系分析，揭示地物之间的相互作用和约束关系。
例如，可以使用拓扑关系分析方法，判断道路网的连通性和阻断情况，为交通规划和设施布局提供支持。
3. 空间模拟分析：通过对地理空间数据进行模拟和预测，揭示不同因素对地理现象的影响和变化趋势。
例如，可以使用地理模型和算法，模拟城市扩张、环境变化等情景，并评估不同决策方案的效果。
4. 空间可视化分析：通过将分析结果以图形、图像或动画的形式展示，帮助人们直观地理解和掌握地理空间的特征和规律。
例如，通过空间分析结果的可视化呈现，可以使决策者更好地理解地理现象，从而做出科学决策。
地理信息系统知识：GIS在统计学中的应用
地理信息系统知识：GIS在统计学中的应用地理信息系统（GIS）是一种综合应用技术，可以在地理空间数据集合的基础上，对空间数据进行处理、分析和展示。
在统计学中，GIS 技术可以用于空间数据的分析和建模，可以使得数据的可视化和空间特征的表达方式更为清晰和直观。
GIS与统计学的结合，能够让人们在统计分析的基础上，更好地理解空间特征。
GIS可以用于解决各种空间分析和建模问题，其方法包括点、线和面的叠加和查询、统计分析、模型建立和预测分析等等。
GIS 技术可以帮助统计学家更好地理解数据的表现形式，加深对数据的认识，而这对于提高数据的真实性和有效性非常重要。
下面，我们将介绍GIS在统计学中的应用。
1.空间分析空间分析是GIS应用的一种重要方式。
通过对空间数据的分析，学者们可以更好地理解空间数据所呈现的特征。
地图是空间数据呈现的一种非常直观的方式，利用地图，我们可以看到流行病在地理上的传播情况，以及其传播的速度和密度等。
同样地，GIS技术可以用于空间性质分析，如道路网络的分析、城市管理的分析、机场网络的分析等等。
这些分析可以帮助我们更好地了解空间数据的特征，为我们在这些区域中进行决策和规划提供了帮助。
2.空间建模空间建模是GIS技术在统计学中的一项重要应用。
通过统计学与GIS技术的结合，可以更好地建立空间性质的数学模型和预测模型，为我们提供更准确、可靠的决策支持。
例如，空气质量预测模型和区域经济预测模型等等。
这些模型建立的基础是对空间数据进行的统计分析和数据建模，这些操作需要利用GIS技术完成。
3.空间数据可视化GIS技术的应用还包括空间数据的可视化。
利用GIS技术，我们可以将空间数据呈现出来，形成地形、河流、城市、森林等图层，从而让人们更好地可视化这些数据。
例如，我们可以将流行病传播的速度和密度等信息可视化，从而更好地理解病例分布的特点。
此外，GIS技术也可以利用三维模型，可以将地球表面的高低差异表现得更为明显，从而更好地了解地形数据的特性。
地理信息系统中的空间数据分析与可视化技术应用
地理信息系统中的空间数据分析与可视化技术应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）已成为现代地理科学和空间数据分析的重要工具。
它通过收集、存储、管理、分析和展示地理信息数据，使我们能够更好地理解和解释地球上的空间现象和模式。
而空间数据分析与可视化技术是GIS的核心组成部分，它们为我们提供了深入洞察空间数据的方法和手段。
空间数据分析技术是GIS中最为关键的一部分，它涉及到对地理数据隐含的空间关系和模式进行分析和评估。
空间数据分析技术能够帮助我们识别和理解地理现象之间的相互关系，揭示地理空间模式的形成机制，并为决策提供科学依据。
在应用方面，空间数据分析技术可以用于城市规划、环境保护、自然灾害管理、交通规划等领域。
一种常用的空间数据分析技术是空间插值，它通过对已有的地理数据点进行插值运算，将数据点之间的空间变化插值为连续的表面。
这样可以在没有数据的地区推断空间属性值，如土壤质量、气温分布等。
空间插值可以帮助我们了解地理现象的空间分布规律，以及未观测点的可能状态。
空间数据分析还可以进行空间关联分析，它通过比较地理要素之间的关系，识别并解释地理现象间的关联性。
空间关联分析适用于探索地理现象的空间分布和分散规律，以及发现地理现象之间的相互作用。
例如，在城市规划中，可以通过空间关联分析来确定商业设施的最佳布局，以满足人们的需求。
另一个重要的空间数据分析技术是空间模式分析，它旨在寻找地理现象的空间分布中存在的模式和趋势。
空间模式分析可以帮助我们发现规律和异常现象，并为模式的形成提供解释。
例如，在疾病传播研究中，可以通过空间模式分析找到疫情爆发的热点区域，从而采取相应的措施进行干预和应对。
除了空间数据分析技术外，地理信息系统还可以利用可视化技术将地理数据以图形化的方式展示出来，用以帮助人们更好地理解和解释地理现象。
可视化技术可以将地理数据以地图、图表、三维视图等形式呈现，并通过颜色、符号、大小等视觉元素来反映数据的不同属性和变化趋势。
地理信息系统知识：GIS在地理空间分析中的应用
地理信息系统知识：GIS在地理空间分析中的应用GIS，全称地理信息系统（Geographic Information System），是一个集地理空间数据采集、存储、管理、处理、分析、表达及展示等功能于一体的计算机软件系统。
从大数据时代的趋势来看，GIS无疑是信息化时代下一个快速发展的领域。
GIS的发展始于20世纪60年代，能够应用于各自领域，例如国土规划、城市规划、流域管理、应急管理、资源调查、生态环境评价或决策支持等。
本文将简单介绍GIS在地理空间分析中的应用。
GIS在地理空间分析方面的应用GIS在地理空间分析方面的应用是最常见的GIS应用之一。
它通过对地理信息进行存储、管理和分析处理，从而得出结论。
它包括基于属性和基于空间的分析，在地质学、规划和环境评估等领域应用广泛。
基于属性的分析基于属性的分析是GIS的基本分析方法之一，通过对相同或不同的属性数据进行比较，寻找数据之间的关系、相似性和差异性。
这种方法可以帮助我们发现潜在的关系、特征和趋势。
例如，地图可以显示两个不同区域的人口密度或产业结构差异，并且可以为决策者提供更好的决策依据。
基于空间的分析基于空间的分析是GIS中最常用的方法之一，其基本思想是将不同的地理空间数据和信息以空间分析的方式进行整合，并利用这些信息寻找事物之间的关系、联系、变化以及空间内部的规律。
例如，在城市规划领域中，我们可以使用GIS分析交通流、空气质量、噪声污染等数据，从而获得有益的结论。
GIS在不同领域中的应用GIS可以应用于不同的领域，例如气象学、农业、森林管理、水文学、城市规划和地质学等。
以下是GIS在某些领域中的应用示例：气象学气象学是科学预测天气和气候条件的学科。
GIS可以用来收集、整理和分析气象数据，以便预测出未来几天的天气状况。
例如，在洪水预测中，GIS可以收集降雨和地形数据，并将其应用于气象模型，从而预测未来的降雨量和洪水状况。
农业农业是GIS的重要应用领域之一，GIS可以用来帮助农民更好地管理土地、水资源和气候条件，从而提高农业生产效益。
如何进行地理信息系统的空间数据分析
如何进行地理信息系统的空间数据分析地理信息系统（Geographic Information System,简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的工具。
在现代社会，地理信息系统已经广泛应用于各个领域，包括城市规划、环境保护、交通运输、农业等。
本文将介绍如何进行地理信息系统的空间数据分析。
一、地理信息系统概述地理信息系统是一种将地理空间数据与属性数据相结合，用于展示地理现象和获取空间关系的工具。
它主要包括硬件设备、软件系统、数据和人员等要素。
地理信息系统的核心是空间数据，即地理空间位置和特征的数据。
二、空间数据分析的意义空间数据分析是地理信息系统的核心应用之一。
通过对空间数据的处理和分析，可以发现地理空间中的模式和关联性，提取有用信息，为决策提供科学依据。
空间数据分析广泛应用于城市规划、环境评估、资源管理等领域。
三、空间数据分析的方法1. 空间数据获取空间数据获取是空间数据分析的基础。
可以通过卫星遥感、地面测量、网络爬虫等手段获取地理空间数据。
卫星遥感技术可以获取大面积的遥感影像数据，而地面测量技术可以获取高精度的三维地理数据。
2. 空间数据预处理空间数据预处理是对采集到的原始数据进行校正、整理和清洗的过程。
常见的预处理方法包括数据投影转换、坐标纠正、数据拼接等。
预处理能够提高数据质量，保证后续分析的可靠性。
3. 空间数据可视化空间数据可视化是将空间数据以图形方式展示出来的过程。
常用的可视化方法包括制作地图、制作图表、制作三维模型等。
通过可视化分析，可以直观地展示地理现象和空间关系，有助于理解和解释数据。
4. 空间数据统计空间数据统计是对空间数据进行统计分析的过程。
常见的统计分析方法包括聚类分析、密度分析、空间插值等。
通过统计分析，可以发现地理空间中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
5. 空间数据建模空间数据建模是通过模型来描述和模拟地理空间中的现象和过程。
常见的建模方法包括地理回归模型、地理自动机模型等。
使用地理信息系统进行空间分析的方法与技巧
使用地理信息系统进行空间分析的方法与技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示空间数据的技术工具。
它利用各种地理数据源，如卫星图像、遥感数据和传感器数据，以及人工采集的数据，对地理空间进行分析和可视化。
使用GIS进行空间分析可以帮助我们更好地理解和解决问题，例如城市规划、自然资源管理和环境保护等领域。
本文将介绍一些使用GIS进行空间分析的方法与技巧。
1. 组织空间数据在进行空间分析之前，首先需要组织和整理空间数据。
这涉及到对数据的收集、清理、整合和转换。
收集数据的方式有多种，如地面调查、遥感技术和数字化等。
清理数据是为了去除错误或不完整的数据，例如填充缺失值、删除重复数据和处理异常值。
整合数据是将来自不同来源的数据融合在一起以建立完整的数据集。
转换数据是将数据从一个格式或坐标系统转换为另一个格式或坐标系统，以适应分析要求。
2. 空间数据可视化空间数据可视化是为了更好地理解和展示地理空间信息。
利用GIS的地图绘制功能，我们可以将空间数据以图形的形式显示在地图上。
通过选择合适的符号和颜色，地图可以清晰地传达出地理特征和空间关系。
此外，GIS还可以创建动态地图，通过时间轴的调整，展示地理数据随时间变化的情况，这对于研究地理现象的时空演变具有重要意义。
3. 空间查询与空间统计空间查询是指在GIS中根据特定的空间条件从数据集中检索出符合条件的要素。
例如，我们可以进行“找出距离某一特定点一定范围内的所有建筑物”或者“找出某一个区域内的所有湖泊”的查询。
空间统计是对空间数据进行统计分析，探索数据之间的空间关系和模式。
通过空间统计，我们可以发现数据的空间分布规律，比较不同地理区域之间的差异，识别出地理空间的热点和冷点。
4. 空间插值与空间推理空间插值是将有限的采样数据在空间上插入未采样区域，以估计未知地点或未知时间点的数据。
它可以帮助我们填补数据的空缺。
地理信息系统中的空间分析方法解析
地理信息系统中的空间分析方法解析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
在GIS 中，空间分析是其中一个重要的功能模块，它通过使用各种方法和技术，在地理数据中发现模式、趋势和关系，从而为决策者提供有关地理现象和问题的深入洞察。
空间分析的目标是理解和解释地理空间中的现象和关系。
为了实现这一目标，地理信息系统中的空间分析方法涉及多个方面，包括空间关系、空间模式、空间插值和空间统计分析等。
首先是空间关系分析。
空间关系分析用于确定地理实体之间的空间关系，例如接近、连接、邻近和包含等。
常用的空间关系分析方法包括邻域分析、交集分析和缓冲区分析等。
邻域分析用于确定地理实体的邻居或相邻实体；交集分析用于找到两个或多个地理实体相交的区域；缓冲区分析则是通过创建周围一定距离的缓冲区，来分析地理实体之间的接近程度。
其次是空间模式分析。
空间模式分析旨在识别地理空间中的模式和趋势。
常见的空间模式分析方法包括集群分析和散点分析。
集群分析用于确定地理实体的聚集模式，即某个区域内地理实体的数量高于或低于预期；散点分析则用于发现地理实体的离散或随机分布模式。
第三是空间插值分析。
空间插值分析用于根据有限数量的采样点，预测未知地理点的属性值。
通过利用已知点的值和其空间位置之间的关系，可以推断未知点的属性值，并在GIS中进行可视化和分析。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里格插值法和三角网插值法等。
最后是空间统计分析。
空间统计分析旨在发现地理现象的空间分布规律，并进行相关性和趋势分析。
常见的空间统计分析方法包括空间自相关分析和核密度分析。
空间自相关分析用于确定地理实体之间的空间相关性；核密度分析则用于确定地理实体的密度分布，并帮助识别热点区域和冷点区域。
在实际应用中，地理信息系统中的空间分析方法常常结合使用，以解决具体的地理问题。
统计学中的地理信息系统与空间数据分析
统计学中的地理信息系统与空间数据分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种结合了地理空间数据的采集、管理、分析和展示的技术系统。
在统计学领域，地理信息系统与空间数据分析的结合为我们提供了更丰富的数据维度，并且帮助我们更好地理解地理空间与统计分析之间的关系。
本文将介绍统计学中的地理信息系统与空间数据分析的相关概念和应用。
一、地理信息系统的概念与应用地理信息系统是一种以地理位置为基础，使用计算机技术来收集、存储、分析、管理和展示地理空间数据的系统。
地理信息系统包括硬件、软件、数据和人员组成的综合性技术系统。
其中，地理空间数据是地理信息系统的核心，包括地图数据、遥感数据、卫星图像等。
在统计学中，地理信息系统可以用于绘制地理分布图、空间插值、空间聚类等空间数据分析任务。
例如，我们可以通过地理信息系统绘制出某一区域的人口密度分布图，进而进行人口统计学分析，找出人口密度高的地区。
同时，地理信息系统还可以帮助统计学家进行空间插值，通过已知的样本点数据，生成整个区域的人口密度估计结果。
二、空间数据分析的基本方法空间数据分析是利用统计学方法来研究地理空间现象的科学，其目标是研究地理现象的空间相关性、空间分布特征、空间聚类等。
在空间数据分析中，常用的方法包括空间自相关性分析、地理加权回归以及核密度估计等。
1. 空间自相关性分析空间自相关性分析是用来研究地理空间上相邻区域之间的相似性或相关性。
通过衡量地理空间上相邻地区之间的相似性程度，我们可以了解地理现象的空间集聚特征。
常用的空间自相关性指标包括莫兰指数和Geary's C指数。
2. 地理加权回归地理加权回归是一种结合了经典回归分析和地理空间因素的统计方法。
在传统的回归分析中，我们通常假设样本之间独立且同分布。
然而，在地理空间数据中，样本之间往往具有空间相关性。
地理加权回归通过引入空间权重，考虑样本之间的空间关系，从而提高回归模型的准确性。
统计学中的空间统计分析与地理信息系统
统计学中的空间统计分析与地理信息系统在统计学中，空间统计分析与地理信息系统（GIS）是两个密切相关的领域，它们提供了一种更加全面的数据分析方法，可以用于研究地理现象和空间关联性。
本文将探讨空间统计分析与地理信息系统的基本概念、应用和方法。
一、空间统计分析的概念和应用空间统计分析是统计学中的一个分支领域，它主要研究在地理空间中的数据分布、空间关联性和空间模式等问题。
这一方法可以帮助我们更好地理解地理现象，揭示地理空间的规律和特征。
空间统计分析可以应用于多个领域，例如城市规划、环境保护、资源管理等。
以城市规划为例，通过空间统计分析，我们可以确定城市中不同区域的人口密度、土地利用情况等，从而有针对性地制定城市发展规划。
在环境保护方面，空间统计分析可以帮助我们分析污染物的空间分布，找出污染源和受影响的区域，为环境治理提供科学依据。
二、地理信息系统的概念和应用地理信息系统（GIS）是一种用来收集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的工具和技术。
它将地理数据与空间统计分析相结合，提供了一种空间数据处理和可视化的方法。
GIS可以应用于多个领域，例如地质勘探、交通规划、灾害管理等。
在地质勘探中，GIS可以帮助我们收集和管理地质数据，分析地质特征，为矿产资源开发提供支持。
在交通规划中，GIS可以帮助我们分析道路网络、交通流量等数据，优化交通系统的布局和设计。
在灾害管理中，GIS可以用来分析地震、洪水等自然灾害的分布和影响范围，提供灾害应对和救援的决策依据。
三、空间统计分析与地理信息系统的方法空间统计分析与地理信息系统的结合为我们提供了多种方法和技术，用来处理和分析地理空间数据。
以下是一些常用的方法：1. 空间插值：通过已知数据点来对未知区域的数据进行预测和估计，常用的插值方法包括距离加权法、克里金插值法等。
2. 空间聚类分析：用于识别地理空间中的聚类和簇群现象，常用的聚类算法包括DBSCAN、K均值等。
3. 空间回归分析：用于分析地理空间中的因果关系和影响因素，常用的回归方法包括空间滤波器模型、空间误差模型等。
空间统计分析在地理信息系统中的应用
空间统计分析在地理信息系统中的应用地理信息系统（GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的系统，可用于获取、存储、管理、分析和展示地理空间数据。
在GIS中，空间统计分析是一项关键技术，它通过将统计学概念与地理空间数据相结合，揭示地理现象的分布规律和相互之间的关联性。
空间统计分析基于地理空间数据的空间自相关性，即地理空间数据在空间上的相似性或相关性。
通过空间统计分析，我们可以探索地理现象的空间分布规律、确定地理现象的集聚与分散程度，以及地理现象之间的相互依赖关系。
在GIS中，空间统计分析可以用于多个领域。
举个例子，它可以应用于城市规划领域，帮助规划师确定城市建设用地的分布和空间排布。
通过分析不同地区人口、交通流量、设施设备等因素的空间分布，可以有效地优化城市的布局，提高城市的可持续发展。
另一个例子是在环境资源管理领域中的应用。
通过使用空间统计分析，我们可以评估地质灾害的风险区域，并制定相应的应对措施。
根据地震、山体滑坡等地质灾害的历史数据和地理空间数据，可以确定潜在的灾害风险区域，进而在这些区域采取适当的工程措施，减少灾害的损失。
空间统计分析还可以用于商业决策领域。
在零售业中，通过分析消费者的购买行为和地理空间数据，可以确定最佳的店铺位置和货架布局，以满足不同地区消费者的需求，提高销售额。
类似地，空间统计分析还可以用于市场分析、物流规划等商业活动中。
除了以上举例的领域，空间统计分析在许多其他领域也有广泛的应用。
例如，它可以用于犯罪分析、流行病传播模型、地理数据挖掘等。
随着技术的不断发展和数据的丰富，空间统计分析在GIS中的应用前景将会越来越广阔。
在进行空间统计分析时，有多种方法和模型可供选择。
其中最常用的方法之一是地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）。
GWR可以解决空间自相关的问题，将回归方法应用到地理空间数据中。
通过考虑地理空间数据的局部效应，GWR可以提供准确的空间回归结果，帮助我们更好地理解地理现象和其驱动因素之间的关系。
4_ArcGIS空间分析及扩展
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是各类综合性地学分析模型的基础，为人们建立复杂的 空间应用模型提供了基本工具。
空间分析四种概念
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空间数据操作
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（Spatial data manipulation）
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空间数据分析
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（Spatial data analysis）
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空间统计分析
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（Spatial statistical analysis）
风 水
何谓风水？曰：风乃天之气，水乃地之血。
不 看 吉 凶
不 问 富 贵
现代空间分析的起源
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空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命。
把数学统计方法应用在人文地理学研究中，其他学科的定 律、规律也用来研究人文地理问题，使人文地理从定性分 析走向定量分析，揭示了人文现象的相互关系、相互作用 的空间规律性。
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空间建模
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（Spatial modeling）。
空间分析的基本功能
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空间查询与量算 空间变换
面积长度分析
缓冲区分析 叠加分析 网络分析 空间插值 …
空间分析的一般应用
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寻找适宜位置 寻找位置间的最佳路径 集成化的矢量/栅格分析 距离和路径成本分析. 基于本地环境、邻域或待定区域的统计分析 应用简单的影像处理工具生成新数据 对研究区进行基于采样点的插值. 进行数据整理以方便进一步的数据分析和显示
William L.Garrison
I.Burton
Fred K. Schaefer (7 July 1904 - 6 June 1953)
空间分析的发展
开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于 分析点、线、面的空间分布模式。
GIS空间分析的功能和广泛应用
一、GIS空间分析的功能前面已经介绍过GIS，大家已经知道空间分析就是对分析空间数据有关技术的统称。
所以我们根据作用的数据性质不同，可以经空间分析分为：1、空间图形数据的拓扑运算；2、非空间属性数据运算；3、空间和非空间数据的联合运算。
空间分析赖以进行的基础是仰仗于地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。
GIS中可以实现空间分析的基本功能，包括空间查询与量算，叠加分析、缓冲区分析、网络分析等，并描述了相关的算法，以及其中的计算公式。
1、叠加分析叠加分析至少要使用到同一区域，具有相同坐标系统的两个图层。
所谓叠加分析，就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加，产生一个新要素图层。
该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。
叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。
多层数据的叠加分析，不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。
根据GIS数据结构的不同，将GIS叠加分析分为基于矢量数据的叠加分析和基于栅格数据的叠加分析。
在GIS的矢量数据结构中，地理孔吉对象由点、线、面等要素来表示，所以基于矢量数据的叠加分析又可以分为点与多边形的叠加分析、线与多边形的叠加分析和多边形间的叠加分析三大类。
点与多边形的叠加，就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内，这呀就可以根据点与多边形的空间关系，确定给点要素添加哪些属性特征。
线与多边形叠加，就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系，进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关心。
多边形的叠加，就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作，生成一个新的多边形数据层。
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第25卷 第4期华侨大学学报(自然科学版)V ol.25 N o.4 2004年10月Journal of Huaqiao University(Natural Science)Oct.2004 文章编号 100025013(2004)0420435205地统计学的GIS空间分析功能扩展孙英君① 王劲峰① 柏延臣② 李道波③(①中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;②清华大学环境科学与工程系,北京100084;③山东聊城中华发电厂,山东聊城252033)摘要 随着各行各业对GIS的广泛应用,人们越来越希望在一个统一的GIS软件包界面下同时完成各种各样的空间分析,因此将传统的空间分析方法与GIS相结合一直受到关注.文中利用ArcView下的编程语言Aveneu,实现地统计学分析方法与GIS软件的链接.GIS软件包扩展模块的地统计学分析方法,除经典的克里格系列方法外还包括一定的模拟方法,如概率场模拟、高斯序列模拟和模拟退火等方法.关键词 地统计学,GIS,空间分析,模拟,Aveneu语言中图分类号 TP79∶P628+.2∶TP39∶P208文献标识码 A空间分析功能是GIS区别于其它系统的本质特征之一.当前GIS技术的发展已经走过了以空间数据为中心的应用阶段,逐步进入以决策支持为特征的应用时期.GIS的技术优势,不应只局限于空间数据采集、存储、管理、显示与输出一体的数据流程,更应体现在其信息综合、空间分析、预测预报和辅助决策能力上〔1〕.将地统计学的分析方法与GIS软件包相链接,从而将地统计学方法融合为GIS的空间分析方法,是本文要讨论的重点.1 地统计学简介地统计学起源于世纪60年代,主要用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值.Matheron将其定义为随机函数形式对自然现象进行勘察与估计的应用〔2〕.地统计学技术基于采样点建立空间相互关联随机变量模型,并用该模型估计未采样点的属性值.近年来地统计学在国际上发展迅猛,特别是GIS的发展,对空间分析功能提出一个新的要求.它使得地统计学成为多个学科重视的焦点.目前地统计分析的理论热点,如正则化、模拟(Simulation)等已相对成熟,但其软件却相对落后.现有软件包如G eovariance,G is Lib,G stat,G S+等,涉及到Simulation分析的仅限于极少数,且大都基于Dos或者Unix系统,不具有通用性.ESRI推出的ArcGIS系列软件,从8.0版本开始,将地统计学作为一个扩展模块加入进来,但它仅仅包含了克里格插值的系列方法.随机模拟方法在地统计分析中,也占有重要地位.在国内,地统计学的研究工作开始于1978年〔3〕.最初应用专业基本限制在矿业、石油部门,到80年代末期,已在生态、水利、土壤学领域的应用逐渐推广开来.1987年,清华大学水利系资源组将地质统计学应用于水科学中.1989年,沈思渊用地统计学研究土壤空间的变异结构〔4〕.1994年,李天生、周国法利用地统计学对马尾松毛虫空间分布进行建模〔5〕.1998年,李哈滨、王政权等对阔叶红松景观中林型和土壤类型的空间异质进行变异函数的定量研究〔6〕.与此同时,GIS技术得到了飞速的发展,各行各业的科学家在可视化表达的基础上,提出了同时进行空间统计分析等更高的要求.因此,地统计学与GIS软件 收稿日期 2004201229 作者简介 孙英君(19762),女,博士研究生,主要从事GIS空间分析及遥感尺度扩展方面的研究.E2mail:qingdaosyj@ 基金项目 国家高技术研究发展计划(863计划)的空间信息分析技术及原型研发基金资助项目(2002AA13523021)包的发展,可以说是相辅相成、相互促进的.目前可以供给不同领域研究人员使用的地统计学软件包,典型的为ArcGIS 内含的地统计学扩展模块.但正如上文所述,它仅仅包含了克里格插值方法,因此,本文推出了功能相对完整的地统计学软件包,将各种模拟方法也包含在扩展模块内,并实现模块与地理信息系统软件包的无缝链接.它已成为不同空间领域广大科研人员得力的分析工具.2 软件包功能介绍本软件包采用F ortran 语言作为底层开发语言.同时,采用Visual Basic 的组件式技术与GIS 软件包———ArcView 3.2实现无缝链接.软件包共包括3个模块,分别是变异函数模块、克里格插值模块、随机模拟模块.2.1 模块与GIS 软件包的结合方式GIS 与空间分析模型结合是GIS发展的一个新动向.1997年,王学军指出两者的结合方式在当时应采取GIS 外挂空间分析模块为主,逐渐向嵌入式过渡〔7〕.本文即是基于组件式技术,将地统计学分析软件包嵌入到GIS 软件包内部,实现两者的无缝链接.组件式技术是继面向对象思想后,更适应分布式软件模型的开发方法.即将复杂程序设计成一些小的、功能单一的组件模块,这些组件模块可以运行在1台或者多台计算机上〔8〕.本文首先根据功能区分,将整个地统计学软件包划分为3大类之内的若干子块,逐一进行编辑调试.各模块间相互独立,互不依赖,如图1所示.针对每一具体模块,本文采用Visual图1 地统计学分析模块组成Basic 技术进行参数输入的可视化界面设计.利用Aven ue 语言编写的Script 程序,在ArcView 内部进行地统计学分析.将生成的文本文件结果,转化为ArcView 自带的.shp 文件格式.整个地统计学软件包作为ArcView 的1个扩展模块,由于没有同项目文件捆在一起,因而非常方便.当用户载入该扩展模块时,当前ArcView 部分的所有项目文件都增加了相应的功能(图2).图2 Extension 中的地统计学分析模块2.2 软件包模块简介地统计学的核心是空间异质性,通过变异函数对研究对象的空间分布进行建模.然后,利用估计634 华侨大学学报(自然科学版) 2004年(Estimation )或模拟(Simulation )方法进行未知点的解算.这3个子模块,对于地统计学而言是独立的,因此软件包主要包括3部分.其中,估计方法包括二维克里格插值(普通克里格、简单克里格)、趋势克里格、指示克里格及协同克里格方法.模拟方法主要包括高斯序列模拟、p 2Field 模拟和退火模拟方法.本文的软件包首先进行数据的标准化转换,然后调用Visual Basic 编写的可视化参数录入界面进行地统计学的相关分析,最后通过程序的内部转换,将结果以.shp 文件格式显示在ArcView 中.整个分析过程都是在ArcView 软件包内部进行,实现了传统的地统计分析方法与GIS 软件包的无缝链接.2.2.1 输入数据模块 考虑到软件包的通用性,规定输入数据采用最简单的文本文件列方式.其基本图3 输入文件格式转换要素包括坐标(x ,y ,z )和属性值.当所要分析的数据对象不是这种形式,而是GIS 软件包拥有的形2.2.2 变异函数模块 文件或(点)层文件时,利用Avenue 语言编写的数据转换模块,即可以实现数据格式的标准化转换.转换方法主要是依次调用数据对象的属性文件,读取坐标、属性值等有用信息.然后,写到一个符合标准格式的文本文件中,如图3所示.变异函数是地统计分析中一个核心的组成部分.考虑到研究对象空间分布形状的不同,软件包提供了规则变异函数建模和非规则变异函数建模两个模块.规则变异函数模块主要针对规则几何形状的研究对象,如格网,遥感图像等.这种数据对象的变异方向,往往可以通过坐标系及单元网格的大小来进行描述.如图4所示,利用O ffsetx ,O ffsety和图4 变异函数模块示例中的规则变异函数建模O ffsetz 分别表示三维坐标.诸如,(1,0,0)代表沿x 轴方向,(1,1,0)代表从正北方向的y 轴开始向x 轴方向旋转45°的方向.对于非规则数据对象,如离散分布的采样点,则可利用非规则变异函数模块进行建模.这时研究对象的变异方向需要通过具体的角度来进行描述.此外,通过变异函数绘图模块,可利用经验变异函数的图形来进一步确定所要采用的理论变异函数.而通过理论变异函数建模,结合变异函数的可视化绘图,可以通过图形的方式直观的比较理论与经验变异函数模型之间吻合的程度.软件包提供了5种基本的理论变异函数,即球状模型、指数模型、高斯模型、幂指数模型和孔洞模型.这5种模型可单成一体,也可结合起来共同描述研究对象的空间变异规律.2.2.3 克里格插值模块 克里格插值是地统计学分析中比较传统的方法.根据在局部范围内,研究对象均值是否已知,本软件包包含了简单克里格插值、普通克里格插值两种方法.如果研究对象明显的含有趋势,可选用软件包的趋势克里格插值方法.因为克里格插值方法处理的对象是随机变量,而不是确734第4期 孙英君等:地统计学的GIS 空间分析功能扩展定性变量.通过相减将趋势去除,然后再对剩余的残差项进行克里格分析,最后再将趋势加回去.研究对象由于某种原因采样点较少,而与其相关的另一变量却比较容易得到,这时需采用协同克里格插值方法进行分析.2.2.4 随机模拟模块 随机模拟是地统计学分析中相对较新的一种方法,它主要克服克里格插值引起的平滑效应.因此它更加注重整体态势的表达,是一种研究对象波动性的方法.如前所述,现行地统计学软件包,包含随机模拟功能的免费软件包多为DOS 界面.与GIS 软件包相结合的地统计分析模块,如ArcGIS 系列软件只是含有基本的克里格插值方法.所以,本软件包将随机模拟作为ArcView 扩展模块的组成部分.同时,利用Visual Basic 语言实现了参数的可视化输入界面(图5).随机模拟最基本的方法是序列高斯模拟.它主要是通过将前面已经模拟过的结果,作为下一个要模拟点的已知条件进行条件模拟图5 随机模拟示例中可视化的序列高斯模拟参数输入界面来表现整体趋势的.为了提高大数据量模拟运算的效率,本软件包还包括了概率场模拟和模拟退火方法.概率场模拟首先进行无条件模拟,然后再利用已有的概率分布进行条件插值.这样,就不需要在每1个点处都要进行n 维方程组的求解.模拟退火方法是将数学中的模拟退火方法和研究对象的空间特性相结合,具体表现在其目标函数的组成.它包括频率分布函数、变异函数与第二变量相关的系数等.2.3 实例本文以某地铜采样观测数据为实验数据.在ArcView 环境下,利用克里格插值模块,进行该范围内铜分布曲面进行研究.该实验区面积(m 2)大小为50×50,可获得的铜采样点空间分布(图6).利用铜采图6 实验区铜元素的空间分布样点数据,可知该分布的变异函数为γ(h )=32×Sph (h/10).同时确定要拟合的铜曲面为50×50×1,834 华侨大学学报(自然科学版) 2004年图7 克里格插值得到的铜曲面即单元格尺度为1m ,整个实验区范围内共有2500个网格组成.将这些信息作为参数输入,最后的插值结果,如图7所示.根据该曲面,可以确定每一点(指每一单元格)的铜含量.整个插值过程包括原始数据、克里格参数录入、最后结果显示,都在Ar 2cView 中进行.从而,无缝地实现GIS 软件的空间分析———地统计分析功能.3 结束语本文利用组件式开发技术,将地统计学的空间分析技术的变异函数建模、系列克里格插值及随机模拟方法与GIS 结合,扩展了GIS 的空间分析功能.需要指出的是ArcView 仅仅是早期ArcIn fo 系列的一个软件包.本文选择它作为实验平台,主要考虑其短小精悍做一个初步的尝试.作为主流的GIS 软件包,ArcGIS 利用AO 技术实现包括随机模拟在内的地统计分析模块,应该指日可待.此外,本文所包括的方法仅限于最基本的插值、模拟方法,还有很多分析方法需要补充、完善.比如,因子克里格方法、用于分析分类数据的指示模拟方法,等等.参 考 文 献1 冯克忠,万 庆,励惠国.基于组件技术的GIS 广义空间分析[J ].地球信息科学,2003,5(1):62～662 Matheron B.The theory of Regionalized variables [M].F ontainebleau :Centre de M orphologie Mathematique ,1971.1～2003 侯景儒.中国地质统计学(空间信息统计学)发展的回顾与前景[J ].地质与勘探,1997,33(1):53～584 沈思渊.土壤空间变异研究中地统计学的应用及其展望[J ].土壤学年进展,1989,17(3):11～245 李天生,周国法.空间自相关与分布型指数研究[J ].生态学报,1994,14(3):327～3316 李哈滨,王政权,王庆成.空间异质性定量研究理论与方法[J ].应用生态学报,1998,9(6):651～6577 王学军.空间分析技术与地理信息系统的结合[J ].地理研究,1997,16(3):70～748 张文江,陈秀万,李 京等.基于C OM 组件技术的GIS 空间模型库研究[J ].中国图象图形学报,2003,8(1):110～114Extending the Function of Spatial Analysis in G eographicI nformation System B ased on G eostatisticsSun Y ingjun ① Wang Jin feng ① Bo Y anchen ② Li Daobo ③(①Inst.of G eograph Sci.&Natural Res ources Res.,ACS ,100101,Beijing ,China ;②Dept.of Enivron.Sci.&Eng.,Tsinghua Univ.,100084,Beijing ,China ;③Shandong Liaocheng P ower Plant ,252033,Liaocheng ,China )Abstract With the wide applications of geographic in formation system (GIS )to all fields ,people m ore and m ore expect to accomplish various spatial analyses simultaneously at the interface of an integrated GIS s oftware package.S o the combination of conventional method of spatial analysis and GIS is the focus of people ’s attention all along.By taking advantage of programming language Aveneu under Arc view ,the authors realize the inter linkage of the method of statistical analysis and GIS s oftware ,As the extended m odule of GIS s oftware package ,the method of geostatistic analysis includes s ome simulation methods such as probability field simulation ,G aussian sequential simulation and simulated annealing method in addition to the method of classical K riging series.K eyw ords geostatistics ,geographic in formation system (GIS ),spatial analysis ,simulation ,Aveneu language934第4期 孙英君等:地统计学的GIS 空间分析功能扩展。