空间分析实验报告
空间分析实践报告
空间分析实践报告1. 引言本报告旨在对空间分析实践进行总结和分析。
空间分析是一种通过使用地理信息系统（GIS）软件和技术来研究和理解地理空间数据的方法。
本文将介绍空间分析的基本概念和方法，并结合实际案例展示空间分析的应用。
2. 空间分析基础知识2.1 空间数据空间数据是指与地理位置相关的数据。
常见的空间数据包括地图、地理坐标、地理区域等。
空间数据可通过全球定位系统（GPS）、遥感技术等手段获取。
2.2 空间分析方法空间分析方法是指用于处理和分析空间数据的技术和工具。
常见的空间分析方法包括：•空间查询：通过查询特定区域内的地理数据，以了解该区域的特征和属性。
•空间插值：通过已知的地理数据点来推断未知位置的数据值。
•空间关联：研究地理要素之间的空间关系，如距离、接近性等。
•空间模拟：通过模拟和模型构建，预测和分析未来的空间变化趋势。
•空间统计：通过统计方法对空间数据进行分析和解释。
3. 空间分析实践案例3.1 交通流量研究本案例旨在分析城市交通流量的分布情况，以便优化交通规划和道路设计。
通过收集城市各个路段的交通流量数据，并利用空间插值方法推断未知区域的交通流量，可以绘制出交通流量的热力图，便于决策者了解交通状况。
3.2 环境污染分析本案例旨在研究城市中不同区域的环境污染程度，以便采取相应的环境保护措施。
通过收集不同区域的污染排放数据，并利用空间统计方法对其进行分析，可以确定污染源的分布情况和影响范围，从而帮助环保部门制定有效的污染治理策略。
4. 空间分析的应用前景空间分析在许多领域都有广泛的应用前景。
以下是一些可能的应用领域：1.城市规划：利用空间分析方法，可以对城市的交通、环境、人口等进行综合研究，为城市规划提供科学依据。
2.自然资源管理：通过空间分析，可以对土地利用、水资源分布、森林覆盖等进行研究和管理，以实现可持续发展。
3.灾害风险评估：利用空间分析方法，可以对地震、洪水、火灾等自然灾害的潜在影响进行评估和预测，为灾害防治提供决策支持。
空间分析算法实验报告
空间分析算法实验报告本次实验以二维空间区域数据为基础，结合空间分析算法实现了对空间数据的查询、分析等功能。
通过本次实验，我对空间分析算法有了更深入的理解，同时也掌握了一些编程技巧和算法思路，以下是具体实验内容和分析结果。
一、实验内容本次实验主要包含以下功能：1. 空间数据预处理：读入并处理二维空间数据，将其存储在程序中供后续使用。
2. 空间数据查询：支持点、线段、矩形查询，可以从已处理的空间数据中查询出符合条件的数据。
3. 空间数据分析：支持空间相交、包含等分析操作，可以对数据进行分析并得出结果。
二、实现过程1. 空间数据预处理在程序运行时，首先需要读入并处理所需的二维空间数据。
本次实验采用文本文件存储数据，每一行为一个点或线段的坐标信息，如下：点数据格式：x y线段数据格式：x1 y1 x2 y2读入数据后，我们可以通过相应的数据结构来存储这些数据，一般使用二叉树或四叉树等。
这里我采用了四叉树来存储空间数据，其根节点对应整个空间，每个非叶子节点又被分成四个子节点，每个子节点代表相应的子空间。
这样就可以快速地查询或分析指定空间内的数据，避免不必要的遍历。
在已进行空间数据预处理后，就可以支持点、线段、矩形查询了。
其中点查询可以通过简单的比较操作即可完成，而对于线段和矩形查询，需要先判断是否相交或包含，再进行筛选。
空间数据分析一般都是基于空间关系，如相交、包含等。
在本次实验中，我实现了两种分析操作：a. 空间相交分析：遍历四叉树，找到所有相交的点或线段，并输出其坐标信息。
以上两种分析操作是比较基础的，但在实际应用中，可能需要考虑更复杂的空间关系，如相邻、重叠等。
三、实验结果本次实验的实现基本符合预期，可以根据输入的具体查询和分析命令进行相应的操作，并得出正确的结果。
其中，四叉树的使用可以大大提高查询和分析速度，避免了遍历整个空间数据的耗时操作。
在实现过程中，还存在一些问题和改进的空间。
例如，当数据比较密集时，四叉树的建立和维护可能会占用较多的存储空间和时间；另外，对于一些复杂的空间分析问题，可能需要采用更高级的算法和数据结构来解决。
矢量数据的空间分析实验报告
矢量数据的空间分析实验报告一、引言空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，通过对矢量数据进行空间分析，可以揭示地理现象之间的关联性、空间分布规律以及空间相互作用等。
本实验旨在通过对矢量数据进行空间分析，掌握常用的空间分析方法和技巧，并应用于实际案例中。
二、实验目的1. 掌握矢量数据的基本概念和属性；2. 熟悉常用的空间分析方法和技巧；3. 进行实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律。
三、实验步骤1. 数据收集与准备本次实验使用的数据为某城市的人口数据和道路数据。
人口数据包括各街道办事处的人口数量，道路数据包括各道路的长度和道路类型。
2. 数据预处理首先，将人口数据和道路数据导入GIS软件中，并进行数据预处理。
对于人口数据，进行属性字段的整理和清洗，确保数据的一致性和完整性。
对于道路数据，进行拓扑关系的建立，确保道路之间的连接关系。
3. 空间分析方法选择根据实验目的，选择适当的空间分析方法。
本实验选择以下几种方法进行分析：- 缓冲区分析：用于确定某一地理要素周围一定距离范围内的其他要素；- 空间插值分析：用于根据已知的点数据推算未知区域的值；- 空间关联分析：用于分析地理现象之间的关联性。
4. 实验案例分析（1）缓冲区分析根据人口数据，选择一个街道办事处为中心，进行缓冲区分析。
设定缓冲区半径为500米，分析该街道办事处周围500米范围内的人口数量。
（2）空间插值分析根据人口数据，对整个城市范围内的人口数量进行空间插值分析。
使用克里金插值法，推算未知区域的人口数量，并生成人口密度等级图。
（3）空间关联分析根据人口数据和道路数据，进行空间关联分析。
分析道路长度与人口数量之间的关联性，探索道路对人口分布的影响程度。
四、实验结果与分析1. 缓冲区分析结果根据缓冲区分析，得出街道办事处周围500米范围内的人口数量为1000人。
这一结果可以用来评估该街道办事处的人口密集程度，为城市规划提供参考。
2. 空间插值分析结果经过克里金插值分析，得到了整个城市范围内的人口密度等级图。
空间分析实验报告
实验一 地图配准实验目的：利用误差校正工具进行影像数据的地理配准实验内容及步骤 ：地形图的配准－加载数据和影像配准工具矢量数据的误差校正。
第一步：采集较正控制点第二步：数据较正第三步 MAPGIS矢量图形批处理校正第四步 MAPGIS栅格图像镶嵌（两幅图镶嵌成一幅图）实验二 地图矢量化一、实验目的：编辑器的使用（点要素、线要素、多边形要素的数字化）。
二、实验内容及步骤1 矢量化步骤与系统环境设置矢量化步骤与系统环境设置2线、点的输入及编辑操作线、点的输入及编辑操作一定要注意，对于线的操作，要在“线编辑”中找相应的命令。
对于点的操作，要在“点编辑”中找相应的命令。
对于点的操作，要在“点编辑”中找相应的命令。
3 造区造区4 生成图框生成图框已知图的四个角的经、纬度，生成标准图框。
已知图的四个角的经、纬度，生成标准图框。
实验三 等高线自动赋值一、实验目的等高线的属性编辑和高程自动赋值。
等高线的属性编辑和高程自动赋值。
二、实验内容及步骤单击系统主界面中“图形处理”菜单下的“输入编辑”子系统单击系统主界面中“图形处理”菜单下的“输入编辑”子系统在左边的“工程管理窗口”中单击右键，弹出快捷菜单，单击“添加项目”命令命令单击“线编辑”菜单下“参数编辑”命令中的“编辑线属性结构”命令则系统弹出“编辑属性结构”对话框，给“KU6_3.WL ”线文件添加一“高程”属性字段；单击“矢量化”菜单下的“高程自动赋值”命令；然后将鼠标放在等高线的中央，按住左键拖动；然后再次单击左键，则系统会弹出“高程增量设置”对话框，假设当前的高程值为1000，高程距为-10（可以知道这个生成的地形应该为一山峰）； 然后单击“确定”按钮，即可实现等高线自动赋值；剩余部分的等高线（即上图中黑色的等高线）赋值的方法如下：先通过查询属性，查询如图中红色所示的线的高程值，直到为680；则其左侧的线就可以推断出其当前的高程值为670，所以通过“矢量化”菜单下的“高程自动赋值”命令，即可实现左侧部分的等高线赋值情况；分的等高线赋值情况；赋值后的结果；赋值后的结果；赋值后的结果；剩下的部分依照类似的方法，剩下的部分依照类似的方法，剩下的部分依照类似的方法，实现等高线实现等高线自动赋值；自动赋值；这时每个等高线就都具备了高程值，可以通过查阅线的属性来查看，如果个别线没有高程值，则可以手工输入正确的值即可；最后要记得保存赋值后的等高线文件；线文件；实验四 叠加分析与缓冲区分析实验目的实验目的矢量数据（点、线、面）的叠加分析与缓冲区分析。
空间分析实验报告
空间分析原理及应用上机实验练习1：利用缺省参数创建一个表面1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。
在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close 按扭。
1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。
单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。
1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等）1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。
2.找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。
3.单击Add按扭。
4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。
5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。
6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。
7.点击Standard工具条上的Save按扭。
新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面1.单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。
2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。
3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。
4.在Methord对话框中单击Kriging.5.单击Next按扭。
缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，OrdinaryKriging和Prediction Map被选中.6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。
单体空间分析实验报告
单体空间分析实验报告实验报告：单体空间分析一、实验目的本实验旨在提供基本的单体空间分析知识和技能，通过实践掌握地理信息系统（GIS）中的单体空间分析方法，了解其应用领域和实际意义。
二、实验原理单体空间分析是指在GIS中对单个要素进行空间关系分析的过程。
它可以通过一系列的空间操作来研究和描述地理空间中的要素之间的相互关系，为地理空间分析和决策提供支持。
三、实验内容1. 单体属性分析：通过统计要素的属性信息，对单个要素进行属性分析。
例如，可以计算某个地区的人口密度、用地类型、设施数量等。
2. 单体空间分析：通过空间操作来研究要素的空间关系。
例如，可以计算两个要素之间的距离、叠加分析、缓冲区分析等。
3. 单体统计分析：通过统计某个地区的要素数量、密度、分布等，来研究地理现象的空间特征。
四、实验步骤1. 数据准备：选择合适的地理数据集，并导入到GIS软件中。
2. 属性分析：选择要素，统计其属性信息，如人口数量、用地类型等。
3. 空间分析：选择两个要素，计算它们之间的距离，进行叠加分析，或进行缓冲区分析等。
4. 统计分析：选择一片地区，统计其中某个要素的数量、密度、分布等。
五、实验结果与分析在进行实验过程中，我们选取了某个城市的道路网络和绿地分布数据进行分析。
通过属性分析，我们统计了道路的长度、道路宽度、绿地的面积、绿地类型等信息。
通过空间分析，我们计算了道路网络与绿地之间的距离，并进行了叠加分析，得到了道路与绿地的空间关系。
通过统计分析，我们统计了绿地的数量、绿地的密度、绿地的分布等。
从实验结果中我们可以看出，该城市的道路网络建设比较完善，道路的长度较长，而绿地面积较小。
通过空间分析，我们发现绿地分布距离道路较远，显示了城市绿地的布局与交通道路有一定的独立性。
此外，通过统计分析我们可以了解到该城市绿地的数量较少，绿地密度低，需要进一步增加城市绿地的数量和质量。
六、实验总结通过本次实验，我们学习了地理信息系统中的单体空间分析方法，并运用到实际数据中进行了分析。
空间分析算法实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析算法的基本原理和常用方法。
2. 掌握空间分析算法在地理信息系统中的应用。
3. 通过实际编程，提高空间分析算法的实现能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 地理信息系统：ArcGIS三、实验内容1. 空间分析算法概述2. 邻域分析3. 空间聚合4. 空间叠加5. 空间网络分析四、实验步骤1. 邻域分析（1）选择实验数据：选取一个包含点、线、面的空间数据集。
（2）实现邻域分析算法：编写Python代码，实现基于邻域分析的点、线、面查询。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示邻域分析结果，分析算法效果。
2. 空间聚合（1）选择实验数据：选取一个包含点、面的空间数据集。
（2）实现空间聚合算法：编写Python代码，实现基于空间聚合的点、面数据汇总。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间聚合结果，分析算法效果。
3. 空间叠加（1）选择实验数据：选取两个空间数据集，分别为点、面数据。
（2）实现空间叠加算法：编写Python代码，实现点、面数据的空间叠加。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间叠加结果，分析算法效果。
4. 空间网络分析（1）选择实验数据：选取一个包含道路、节点的空间数据集。
（2）实现空间网络分析算法：编写Python代码，实现基于网络分析的最短路径、最小费用流等算法。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间网络分析结果，分析算法效果。
五、实验结果与分析1. 邻域分析实验结果表明，邻域分析算法能够有效地实现点、线、面的空间查询。
在实际应用中，邻域分析可用于查询特定区域内的点、线、面数据，为城市规划、环境监测等领域提供数据支持。
2. 空间聚合实验结果表明，空间聚合算法能够将点、面数据按照特定规则进行汇总。
在实际应用中，空间聚合可用于统计某个区域内的点、面数据数量，为资源调查、环境评价等领域提供数据支持。
3. 空间叠加实验结果表明，空间叠加算法能够实现点、面数据的空间叠加。
单体空间分析实验报告
单体空间分析实验报告单体空间分析实验报告实验目的：通过对特定单体空间的分析，探索其功能和设计原则。
实验方法：选择一间办公室作为研究对象，使用实地观察和量测的方法进行分析。
观察办公室的整体布局、家具摆放、光线环境等方面，并进行量测，包括空间尺寸、家具尺寸、光照强度等参数。
实验结果：办公室的总面积为30平方米，呈矩形布局，长宽比为5:3。
进门后左侧是工作区，摆放有办公桌和办公椅，桌面整洁，主要用于办公人员的工作和学习。
右侧是休息区，有舒适的沙发和茶几，供员工休闲、交流和等候。
办公室的背墙摆放有一排书柜，供存放资料和书籍使用。
办公室内没有多余的摆设和装饰物，整体显得简洁、明亮。
办公室的光线环境良好，有大窗户面向阳光照射，采光充足。
在白天，室内明亮自然，减少了使用人工照明的需求。
在夜晚，室内使用的照明设备相对较少，可节约能源，符合环保理念。
办公室的空间布局合理，工作区和休息区相对独立，避免了工作和休息的干扰。
工作区的办公桌高度适中，符合人体工学原则，有助于员工的工作效率和身体健康。
休息区的沙发舒适柔软，茶几的高度适宜，可以提供良好的休息环境。
实验分析：办公室作为一种特定的单体空间，其功能是为办公人员提供一个舒适高效的工作环境。
通过对办公室的分析，可以发现其布局和家具摆放是关键。
合理的空间布局可以为员工提供舒适的工作环境，有利于提高工作效率。
家具的设计和摆放要符合人体工学原则，以减少身体不适和疲劳。
光线环境也是影响办公室舒适性和使用效果的重要因素，合理利用自然光可以节约能源，提高环保意识。
结论：通过对办公室的分析，我们可以得出合理的空间布局和家具摆放是提高办公室舒适性和工作效率的重要因素。
充足的自然光可以降低使用人工照明的需求，节约能源。
因此，在设计和使用单体空间时，需要考虑人体工学原则、光线环境等因素，以提供舒适的使用体验和改善工作效率。
房间空间设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着人们生活水平的提高，对居住环境的要求也越来越高。
如何充分利用空间，创造一个舒适、美观、实用的居住环境，成为室内设计的重要课题。
本实验旨在通过理论学习和实践操作，探索房间空间设计的有效方法，提高室内设计水平。
二、实验目的1. 掌握房间空间设计的基本原则和流程。
2. 提高空间布局、色彩搭配、家具选择等方面的能力。
3. 学会运用设计软件进行空间设计，提高设计效率。
三、实验内容1. 空间设计理论2. 空间布局与规划3. 色彩搭配与应用4. 家具选择与摆放5. 设计软件应用四、实验过程1. 空间设计理论（1）了解室内设计的基本原则，如和谐、统一、对比、比例、对称等。
（2）学习空间设计的流程，包括前期调研、空间规划、设计制作、施工监督等。
2. 空间布局与规划（1）根据房间面积、功能需求等因素，进行空间布局。
（2）运用设计软件（如AutoCAD、SketchUp等）进行空间布局的绘制。
3. 色彩搭配与应用（1）了解色彩的基本属性，如色相、明度、纯度等。
（2）学习色彩搭配的方法，如同色系、对比色、互补色等。
（3）根据房间功能和主人的喜好，进行色彩搭配。
4. 家具选择与摆放（1）了解家具的种类、功能、尺寸等。
（2）根据房间空间布局和色彩搭配，选择合适的家具。
（3）进行家具的摆放，确保空间的舒适性和实用性。
5. 设计软件应用（1）学习设计软件的基本操作，如界面、工具、图层等。
（2）运用设计软件进行空间设计，包括绘制平面图、立面图、剖面图等。
五、实验结果与分析1. 通过本次实验，掌握了房间空间设计的基本原则和流程。
2. 在空间布局方面，学会了如何根据房间面积、功能需求等因素进行合理布局。
3. 在色彩搭配方面，掌握了色彩的基本属性和搭配方法，提高了空间的美观度。
4. 在家具选择与摆放方面，学会了如何根据空间布局和色彩搭配选择合适的家具，提高了空间的实用性。
5. 在设计软件应用方面，熟练掌握了设计软件的基本操作，提高了设计效率。
空间分析实验报告模板
一、实验基本信息1. 实验名称：2. 实验时间：3. 实验地点：4. 实验人员：5. 实验指导教师：二、实验目的简要说明本次实验的目的，例如：- 掌握空间数据的基本概念和属性；- 熟悉常用的空间分析方法和技巧；- 通过实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律；- 理解空间分析的原理及其在地理信息系统中的应用。
三、实验原理简要介绍实验所涉及的基本原理，例如：- 空间分析的定义和作用；- 常用的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 空间插值方法，如反距离权重插值法、样条插值法等。
四、实验数据1. 数据来源：说明实验所使用的数据来源，例如：地理信息系统（GIS）软件自带数据、公开数据平台、实地调查等。
2. 数据类型：说明实验所使用的数据类型，例如：矢量数据、栅格数据、点数据、线数据、面数据等。
3. 数据预处理：说明对原始数据进行处理的步骤，例如：数据清洗、数据转换、坐标系统转换等。
五、实验步骤1. 数据导入：将实验数据导入GIS软件。
2. 数据可视化：利用GIS软件进行数据可视化，例如：绘制地图、生成专题图等。
3. 空间分析：- 选择合适的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 设置分析参数，例如：缓冲区半径、叠加条件、距离阈值等；- 执行空间分析操作，生成分析结果。
4. 结果输出：将分析结果保存为图形文件或表格文件。
六、实验结果与分析1. 实验结果展示：展示实验结果，例如：缓冲区图、叠加图、距离分析图等。
2. 结果分析：对实验结果进行解释和分析，例如：- 分析地理现象的空间分布规律；- 解释空间分析结果对实际问题的意义；- 讨论实验结果与预期结果的差异。
七、实验总结1. 实验收获：总结本次实验的收获，例如：- 掌握了空间分析的基本方法；- 熟悉了GIS软件的操作；- 提高了地理信息分析能力。
2. 实验不足：分析实验过程中存在的问题和不足，例如：- 数据质量对实验结果的影响；- 空间分析方法的选择；- 实验操作技巧的掌握。
空间分析实验报告
空间分析实验报告摘要本实验旨在通过空间分析方法探究不同空间特征对于人们行为和决策的影响。
通过对一组参与者进行实地调查和数据分析，我们得出了一些有关空间分析的重要结论。
本报告将详细介绍实验的设计、参与者的招募、数据的收集和分析过程，并呈现我们的主要发现。
介绍空间分析是地理学和城市规划等领域中重要的研究方法。
它关注的是空间特征、空间交互和空间行为之间的关系。
了解这种关系可以帮助我们更好地理解人们在不同环境中的行为和决策。
在本实验中，我们选择了几个常见的空间特征，例如建筑高度、道路密度和公共设施的分布等，以探究它们对人们行为的影响。
我们预计不同的空间特征将通过对人们的感知和交互产生不同的影响。
方法实验设计我们在城市中选择了三个不同的位置进行实地调查。
这些位置具有不同的空间特征，例如高层建筑密集、道路繁忙或公共设施丰富。
每个位置都设有观察点，参与者需要在观察点停留并完成一系列任务。
参与者招募我们通过社交媒体和本地志愿者组织招募了一百名年龄在18至35岁之间的参与者。
参与者需具备一定的城市规划和地理学知识，以保证实验结果的可靠性。
数据收集参与者在实地调查期间，我们使用了问卷调查和行为观察两种方式来收集数据。
问卷调查包括了参与者对所处环境的感知、对特定空间特征的评价以及其行为和决策的原因等。
行为观察则记录了参与者在观察点停留时的行为表现。
数据分析我们使用统计分析软件对收集到的数据进行了分析。
主要的分析方法包括描述统计、相关性分析和回归分析。
通过这些分析，我们得出了不同空间特征与人们行为和决策之间的关联。
结果根据我们的数据分析，我们得出了以下重要结果： 1. 高层建筑密集的区域更容易引起参与者的注意，但也会造成一定的压迫感。
2. 道路密度较高的区域导致参与者行走速度加快，但也增加了交通事故的风险。
3. 公共设施丰富的区域使参与者更愿意在该地区停留和进行社交活动。
讨论与结论本实验通过空间分析方法探究了空间特征对人们行为和决策的影响。
空间分析模型实验报告
一、实验背景随着地理信息科学和空间分析技术的不断发展，空间分析模型在资源管理、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过实际操作，了解空间分析模型的基本原理和应用方法，并通过实例分析，验证模型的实用性和有效性。
二、实验目的1. 掌握空间分析模型的基本原理和常用方法。
2. 熟悉空间分析软件的操作，如ArcGIS等。
3. 通过实例分析，验证空间分析模型在解决实际问题中的应用价值。
三、实验内容1. 实验数据准备本次实验数据选取我国某城市的土地利用数据，包括土地利用现状图、行政区划图、地形图等。
数据格式为矢量数据。
2. 实验软件及工具实验软件：ArcGIS 10.5实验工具：空间分析模块、缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
3. 实验步骤（1）数据预处理对实验数据进行检查，确保数据质量。
对土地利用现状图进行拓扑检查，消除拓扑错误。
对行政区划图进行投影转换，确保坐标系一致。
（2）空间叠加分析以土地利用现状图为底图，叠加行政区划图，分析不同区域土地利用类型的空间分布特征。
（3）缓冲区分析以河流为分析对象，绘制河流两侧的1000米缓冲区，分析河流对周边土地利用的影响。
（4）网络分析以城市道路为分析对象，构建道路网络，计算不同区域之间的最短路径距离，分析交通可达性。
（5）结果可视化利用ArcGIS软件中的可视化工具，将分析结果进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. 土地利用类型空间分布特征通过叠加分析，发现该城市土地利用类型以耕地、林地、草地为主，分布较为均匀。
其中，耕地主要分布在城市周边地区，林地、草地主要分布在山区。
2. 河流对周边土地利用的影响通过缓冲区分析，发现河流对周边土地利用的影响较大。
在河流两侧1000米范围内，土地利用类型以耕地、林地为主，表明河流对周边土地利用具有明显的促进作用。
3. 交通可达性分析通过网络分析，发现该城市交通可达性较好。
不同区域之间的最短路径距离较短，表明城市内部交通网络较为完善。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
空间分析课程实习报告
空间分析课程实习报告一、实习目的与要求1. 实习目的通过本次空间分析课程实习，使学生掌握空间数据分析的基本方法，提高对地理信息系统（GIS）软件的操作能力，培养运用GIS技术解决实际问题的能力。
2. 实习要求（1）熟练掌握ArcGIS软件的基本操作；（2）了解空间数据的基本类型及处理方法；（3）掌握空间分析的方法，如缓冲区分析、叠加分析、路径分析等；（4）能够完成实际案例的空间分析操作。
二、实习内容与过程1. 实习内容本次实习主要分为以下几个部分：（1）空间数据的导入与处理；（2）空间数据的拓扑处理；（3）缓冲区分析；（4）叠加分析；（5）路径分析；（6）成果输出与报告撰写。
2. 实习过程（1）空间数据的导入与处理首先，我们导入了南昌市的基础空间数据，包括道路、绿地、建筑物和湖泊等。
在ArcCatalog中建立数据集，对各个数据进行属性表的建立和编辑，确保数据的完整性和准确性。
（2）空间数据的拓扑处理利用ArcGIS的拓扑功能，对导入的空间数据进行拓扑处理。
根据实际需求，设置相应的拓扑规则，检查和修正数据中的错误，如道路的相交、缺失等。
（3）缓冲区分析以道路和湖泊为例，进行缓冲区分析。
设置适当的缓冲距离，生成缓冲区图层，并进行颜色和标签的设置，以便于观察和分析。
（4）叠加分析将缓冲区图层与原有的绿地、建筑物图层进行叠加分析。
通过设置不同的叠加方式，分析不同图层之间的空间关系，如相交、包含等。
（5）路径分析利用ArcGIS的Network Analyst Tools模块，对道路网络进行路径分析。
设置起终点，选择合适的路径算法，生成最优路径，以便于进行交通规划等实际应用。
（6）成果输出与报告撰写最后，我们将分析结果进行整理和输出，包括图表、图片等形式。
并根据实习过程和成果，撰写实习报告，总结实习经验和收获。
三、实习收获与反思通过本次实习，我对空间分析的方法和技巧有了更深入的了解，提高了在ArcGIS软件上的操作能力。
空间分析实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析的基本概念和原理；2. 掌握常用的空间分析方法，如空间叠加、缓冲区分析、网络分析等；3. 运用ArcGIS软件进行空间分析实验，解决实际问题。
二、实验内容1. 数据准备本次实验采用我国某地区的矢量数据，包括行政区划、交通网络、土地利用等数据。
2. 空间叠加分析（1）目的：分析行政区划与交通网络的相互关系。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划和交通网络数据；② 选择“分析”工具栏下的“叠加”工具；③ 设置叠加类型为“交集”；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
3. 缓冲区分析（1）目的：分析某地区河流对周边土地利用的影响。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和河流数据；② 选择“分析”工具栏下的“缓冲区”工具；③ 设置缓冲区距离为500米；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
4. 网络分析（1）目的：分析交通网络的通达性。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和居民点数据；② 选择“分析”工具栏下的“网络分析”工具；③ 设置网络分析类型为“最短路径”；④ 选择起点和终点，保存结果。
（3）结果分析：通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
三、实验结果与讨论1. 通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
例如，在城市规划中，可以根据交通网络的分布情况，合理规划住宅区、商业区等。
2. 通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
例如，在土地利用规划中，可以根据河流的分布情况，合理规划湿地保护区、农田保护区等。
3. 通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
空间分析实验报告
空间分析实验报告空间分析实验报告概述：本次实验旨在通过空间分析技术，对特定区域的地理数据进行分析，以探索其内在的空间关系和模式。
实验过程中，我们使用了地理信息系统（GIS）软件，对一组城市人口分布数据进行了处理和分析，以期发现城市人口分布的空间模式和相关因素。
数据收集与预处理：我们选择了某国家的20个城市作为研究对象，通过收集相关的城市人口分布数据，构建了一个城市人口分布数据集。
为了保证数据的准确性和可靠性，我们从政府公开的统计数据中获取了每个城市的人口数量，并将其转化为数字化的空间数据。
数据分析与结果：在进行空间分析之前，我们首先对数据进行了预处理。
通过GIS软件，我们将每个城市的人口数量数据与其对应的地理位置进行关联，并将其转化为矢量数据。
接着，我们利用空间插值技术对数据进行了插值处理，以填补数据中的空洞和缺失值。
在数据预处理完成后，我们进行了一系列的空间分析操作。
首先，我们使用空间聚类分析方法，对城市人口分布数据进行了聚类分析。
通过聚类分析，我们发现了一些明显的人口集聚区域，这些区域往往是经济发展较为繁荣的城市核心区。
同时，我们还发现了一些人口分散的区域，这些区域往往是相对较为偏远或经济发展相对较弱的地区。
接着，我们进行了空间自相关分析，以探索城市人口分布的空间相关性。
通过计算空间自相关指数，我们发现了城市人口分布的空间聚集程度。
结果显示，城市人口分布存在显著的空间自相关性，即人口数量较多的城市往往周围也有较多的人口数量。
这一结果表明了人口分布的空间集聚特征，与城市的经济、交通等因素密切相关。
进一步地，我们进行了空间回归分析，以探究城市人口分布与其他因素之间的空间关系。
通过建立空间回归模型，我们发现了一些影响城市人口分布的关键因素。
例如，城市的经济发展水平、交通便利程度、教育资源等因素都对城市人口分布产生了显著影响。
这些结果为城市规划和发展提供了重要的参考依据。
结论与展望：通过空间分析实验，我们深入了解了城市人口分布的空间模式和相关因素。
空间分析综合实验报告
一、实验背景随着科学技术的不断发展，空间数据在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。
空间分析作为GIS的核心功能之一，通过对空间数据的处理和分析，为城市规划、资源管理、环境监测等领域提供决策支持。
本实验旨在让学生掌握空间分析的基本原理和方法，提高在实际工作中应用空间分析技术的能力。
二、实验目的1. 理解空间分析的基本原理和概念；2. 掌握常用空间分析方法，如空间插值、空间叠加、缓冲区分析等；3. 学会利用ArcGIS软件进行空间分析实验；4. 培养学生独立思考、解决问题的能力。
三、实验内容1. 实验一：空间插值（1）实验目的：了解空间插值原理，掌握常用空间插值方法。
（2）实验内容：以某地区降水量数据为例，采用反距离权重插值法（IDW）和样条插值法（Spline）进行空间插值，生成连续的栅格表面。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择插值方法；3）设置插值参数；4）执行插值操作；5）输出结果并进行分析。
2. 实验二：空间叠加（1）实验目的：了解空间叠加原理，掌握常用空间叠加方法。
（2）实验内容：以某地区土地利用数据和植被覆盖数据为例，进行空间叠加分析，生成叠加结果。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择叠加类型；3）设置叠加参数；4）执行叠加操作；5）输出结果并进行分析。
3. 实验三：缓冲区分析（1）实验目的：了解缓冲区分析原理，掌握常用缓冲区分析方法。
（2）实验内容：以某地区交通线路为例，进行缓冲区分析，生成不同距离的缓冲区。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）设置缓冲区参数；3）执行缓冲区操作；4）输出结果并进行分析。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过空间插值实验，成功生成了某地区降水量的连续栅格表面，为后续的水资源管理、灾害预警等提供了数据支持。
2. 实验二：通过空间叠加实验，成功生成了土地利用和植被覆盖的叠加结果，为土地规划、生态环境监测等领域提供了数据基础。
3. 实验三：通过缓冲区分析实验，成功生成了不同距离的缓冲区，为交通规划、土地利用等提供了决策依据。
空间量算分析实验报告
一、实验背景随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，空间量算分析在各个领域得到了广泛应用。
空间量算分析是指利用GIS软件对空间数据进行量算和计算，以获取空间信息、分析空间关系和预测空间变化的过程。
本实验旨在通过ArcGIS软件进行空间量算分析，掌握空间量算的基本原理和方法，提高空间数据处理和分析能力。
二、实验目的1. 理解空间量算的基本原理和方法。
2. 掌握ArcGIS软件中空间量算分析的操作步骤。
3. 通过实验，提高空间数据处理和分析能力。
三、实验内容1. 数据准备本实验使用的数据为某城市土地利用现状数据，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括土地利用类型、道路、河流等要素，栅格数据为土地利用类型栅格图。
2. 实验步骤（1）空间叠加分析空间叠加分析是将两个或多个空间数据集按照一定的规则进行叠加，生成新的空间数据集。
本实验以土地利用类型矢量数据和道路矢量数据为例，进行空间叠加分析。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入土地利用类型和道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“叠加”工具。
3）在叠加工具中，选择“相交”作为叠加方式。
4）设置输出参数，选择输出文件路径。
5）点击“确定”执行叠加操作。
（2）空间缓冲区分析空间缓冲区分析是指以一个点、线或面要素为中心，按照一定的距离设置缓冲区。
本实验以道路矢量数据为例，进行空间缓冲区分析。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“缓冲区”工具。
3）在缓冲区工具中，设置缓冲距离为500米。
4）设置输出参数，选择输出文件路径。
5）点击“确定”执行缓冲区分析。
（3）空间分析计算空间分析计算是指对空间数据进行数学运算，以获取新的空间信息。
本实验以土地利用类型栅格数据和道路矢量数据为例，进行空间分析计算。
操作步骤：1）打开ArcGIS软件，导入土地利用类型栅格数据和道路矢量数据。
2）选择“分析”菜单下的“空间分析”工具，选择“栅格计算器”工具。
矢量数据的空间分析实验报告
实验四、矢量数据的空间分析实验目的：通过了解空间分析是综合分析空间数据技术的统称,是地理信息系统的核心部分,在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。
从数据模型上看,空间分析分为矢量数据的空间分析和栅格数据的空间分析两种。
GIS不仅能满足使用者对地图的浏览与查看,而且可以解决诸如哪里最近、周围有什么等有关地理要素位置和属性的问题,这些都需要用到矢量数据的分析功能。
相对于栅格数据的空间分析来说,矢量数据的空间分析一般不存在模式化的处理方法,而表现为分析方法的多样性和复杂性,它主要基于点线、面三种基本形式。
在ArcG1S中,矢量数据的空间分析方法主要有数据提取、统计分析、缓冲区分析和叠加分析等。
实验内容：首先学习统计分析和缓冲区分析以及叠加分析的方法，然后通过实例进行操作练习。
实验过程：1.统计分析：⑴频数：频数(requency)是指在表格或者图层的属性表中,某个属性值或者属性值组合出现的次数,频数工具的主要作用是读取表格中的一组字段,计算字段的每个唯一值出现的频数,并创建一个包含唯一字段及其频数的新表。
以某城市的土地利用类型表格数据(图10.14)为例说明频数工具的用法,表格共有三个字段:“土地类型”字段存储的是城市土地的利用类型,“面积”字段存储的是每种土地利用类型的面积,“所在区域”字段存储的是该土地利用类型所在的城市区域。
如果要计算每种土地利用类型的地块数量,可使用频数工具。
图十四频数图示⑵汇总统计数据：汇总统计(summary statistics)数据就是对输入表格中的字段进行汇总计算,输出结果为表格,表格由包含统计运算结果的字段组成。
在输出表格中,使用“统计类型字段名称”命名约定来为每种统计类型创建字段。
当输出表为dBASE表时,字段名称会被截断为10个字符。
图十五汇总统计数据图示2.缓冲区分析：缓冲区(buffer analysis)是为了识别某一地理实体对周围地物的影响而在其周围建立的一定宽度多边形区域。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
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空间分析原理及应用上机实验练习1：利用缺省参数创建一个表面1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。
在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close按扭。
1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。
单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。
1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等）1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。
找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。
3.单击Add按扭。
4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。
5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。
6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。
点击Standard工具条上的Save按扭。
新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。
2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。
3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。
4.在Methord对话框中单击Kriging.单击Next按扭。
缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，Ordinary Kriging和Prediction Map被选中.6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。
7．点击next按扭。
8．点击Next按扭。
9．点击Finish按扭。
10．点击OK按扭。
预测得到的臭氧图在目录表的顶层显示。
练习2：数据检查2.1 检查数据的分布1．单击ca_ozone_pts，并将它移到目录表的顶层，然后将ca_outline置于ca_ozone_pts图层的下面。
2．单击Geostatistical Analyst工具条，指向Explore Data，然后单击Histogram。
3．单击Layer下拉箭头，点击并选择ca_ozone_pts。
4．单击Attribute下拉箭头，点击并选择OZONE。
5．单击直方图臭氧值在0.162至0.175ppm之间的直方条。
6．单击关闭对话框。
2.2 正态QQ图1．单击Geostatistical Analyst工具条，指向ExploreData，然后点击Nomal QQplot。
2．单击Layer下拉箭头，点击并选中ca_ozone。
3．单击Attribute下拉箭头，点击并选中OZONE。
4．退出对话框2.3 识别数据中的全局趋势单击Geostatistical Analys工具条，鼠标指向Explore Data，点击Trend Analysis.2.单击layer下拉箭头，点击选中ca_ozone_pts。
3．单击Attribute下拉箭头，选中OZONE，4．单击Rotate Proiection滚动条并向左拖动，使旋转角为30度。
5．单击退山对话框。
2.4 理解数据的空间自相关和方向效应1．单击GeostatisticalAnalyst工具条，指向Explore Data，点击Semivariogram／Covariance Cloud。
2．单击Layer框下拉箭头，点击选中ca_ozone_pts。
3．点市Attribute框下拉箭头，单击选中OZONE。
4．在这些点上单击并拖动Selector(选择)光标使之高亮显示。
5．选中ShowSearchDirection复选框。
6．点击并将方向指针移动到任意角度。
7．单击并拖动选择工具，选中那些具有最人半变异函数值的点，使之在半变异函数图及地图中高亮显示。
8．点击退出对话框。
9．但击Selection菜单，然后点击Clear Selected Features以释放地图中高亮显示的点。
练习3：制作臭氧浓度图单市GeostatisticalAnalyst—工具条，然斤单击GeostatisticalWizard。
2.单击InputData卜拉框箭头，点击选中ca ozone pts。
3.单击AttributeF拉框箭头，点击属性OZONE。
4.在Methods框中选择Kriging。
5.单击Next按钮。
OrdinaryKriging和Prediction被缺省选中。
6．在Geostatistical MethodSelection对话框中，单击Order of Trend Removal下拉箭头，选择Second。
闪为在练习2的TrendAnalysis对话框中已经检测到一条南西-北东方向的“u”型曲线，所以选择二阶多项式拟合是合适的。
7.在Geostatistical Method Selection对话框中点击Next按钮。
8．点击Detrending对话框中的Next按钮。
3．1 半变异函数／协方差函数模型9.输入—个新步K值12000。
10．单击输入框，设定步长组的数目为10。
提出趋势后，半变异函数就可以模拟数据点间自相关而不用考虑数据中存在的趋势。
该趋势将在生成最终表面之前添加回来用于计算。
3．2 方向半变异函数11．选中Show Search Direction复选框。
注意个变异函数值数目的减少，因为只有那些位于搜索方向上的点才会得到显示。
12．在Search Direction的中心线上点击并按住鼠标，移动搜索丁具的方向。
当改变搜索方向时，请注意半变异函数是如何变化的。
只有在搜索方向上的半变异函数表面图上的值才会在上面的半变异函数图表中显示山来。
13．选中Anisotropy复选框。
14．为搜索方向输入下列参数，使方向指针与各向异性椭圆的短轴重合。
角度方向：236.0；角度容限值：45.0；带宽(步长)：3.015．为搜索方向输入下列参数，使方向指针与各向异性椭圆的长轴重合。
角度方向：340．0；角度容限值：45．0；带宽(步长)：3．016．点击Next按钮3．3 领域搜索17．在图形视图窗口内单击选择一个预测点(即十字丝处)。
注意在选择那些用厂预测的点的过程中发生的变化(以及它们的权重变化)。
18．为了教学目的，请在Test Location输入框中键入如F坐标：X=2044968；Y=208630.3719．选中Shape复选框，并在Angle输入框中输入90。
注意形状是如何变化的。
不过，为了说明方向效应，请把角度值改回338.1。
20．取消Shape复选框，地统计分析模块将使用缺省值21．在SearchingNeighborhood对话框中单击Next按钮。
22．点击QQPlot标签显示QQ图。
从QQ图上可以看出某些值稍微落在直线的上部，而某些值则稍稍落在直线的下部，但是大部分点都接近于一条平直的虚线，这表明预测误差近似于止态分布。
23．要想高亮显示某个特定的点，可以在表中单击与之相关的行。
所选的点在散点图中以绿色高亮显示。
24，作为可选项，可以单击SaveCrossValidation按钮来保存该表以便对结果做进一步的分析。
25．单击Finish按扭26．点击OK按扭。
预测得到的臭氧图就会在ArcMap中作为顶层显示出来。
27．单击图层名以高亮显示图层，再次单击，将图层名称改为“Trend removed”。
28．在创建的图层“Trendremoved”上右击鼠标，点击Create Prediction StandardError Map菜单项。
29．在Standard工具条上点击Save按钮。
练习4：模型对比利用地统计分析模块，可以对两种成图结果进行对比。
结合交叉验证统计表，可以判断哪个结果的预测更精确。
1．在“Trendremoved”层上右击，在快捷菜单中点击“Compare…．”，就能够将“Trendremoved”层与在练习2中创建的"Default”层进行比较。
因为“Trendremoved”层的均方根预测误差较小，其均方根标准预测误差接近于1，而平均预测误差则接近于0，所以有理由相信“Trend removed”模犁更优更有效。
所以现在不再需要“default”层了，可以把它移去。
2．在CrossValidationComparison(交叉验证对话框)中点击Close按钮。
3．在“Default”层上右击，在快捷菜单中选择Remove(移去)。
4．点击“Trendremoved”层，把它移到内容列表的底部，这样就能够看见采样点及加州轮廓线。
5．在Standard工具条上单击Save按钮。
练习5：创建臭氧超出某一临界值的概率图在练习1和练习3中，使用不同参数的普通克里格法创建了臭氧浓度图。
在决策阶段，利用预测得到的臭氧图来识别危险区域时，务必要谨慎，因为需要了解预测中的不确定性。
例如，对于一个8小时的时段，假设臭氧的临界值是0．12ppm，可能想判断山那些超出该临界值的地区。
可以使用地统计分析模块来生成臭氧浓度超出临界值的概率图，这可以对的决策过程给予帮助。
尽管地统计分析模块提供了大量的可以完成此任务的工具，但在本练习使用的是指示克里格法。
这种方法不要求数据集一定要服从某种特定分布。
根据数据值是高于或者低于一个临界值来将数据值转换为一系列的0和l。
如果利用0,12ppm作为临界值的话，任何低于它的数据值都将被赋予0，而高于它的值则被赋予1。
然后指示克里格法使用一个根据转换后的0—1数据集计算得到的半变异函数模犁进行计算。
1．点击Geostatistical Analyst工具条，然后单击Geostatistica lWizard。
2．单击LayerF拉箭头，选择ca_ozone_pts。
3．单市Attribute下拉箭头，选择属性OZONE。
4．在Method框中点击Kriging。
5．在ChooselnputDataandMethod对话框中点击Next按钮。
6．单击IndicatorKriging，注意在其下一级菜单中，概率图被选中。
7．没置PrimaryThresholdValue(主临界值)为0．12ppm。