地理空间统计学
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。
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的计算机系统。
它将地理数据与空间统计模型结合起来，为我们提供了一个强大的工具，用于解决各种与地理空间相关的问题。
本文将探讨空间统计模型在地理信息系统中的应用，并分析其在不同领域的实际应用效果。
一、空间统计模型简介空间统计模型是一种用来分析地理空间数据的数学工具。
它将统计学和空间分析相结合，旨在研究地理现象在空间上的分布规律和相互关系。
空间统计模型可以用来描述地理现象的空间自相关性、空间的集聚程度、空间的离散程度等。
常用的空间统计模型包括Geary's C指数、Moran's I指数、Getis-Ord G指数等。
二、地理信息系统中的空间统计模型应用1. 空间自相关性分析空间自相关性分析是研究地理现象在空间上的自相关性的一种方法。
通过计算相关性指数，可以确定地理现象是否表现出空间相关性。
空间自相关性分析在城市规划、环境保护、资源管理等领域具有重要意义。
例如，在城市规划中，我们可以利用空间自相关性分析来评估城市不同区域的发展状况，从而制定合理的规划方案。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点推断未知数据点的方法。
在地理信息系统中，许多地理现象在空间上是离散的，而插值技术可以通过一定的数学模型，对这些离散数据进行补充和推断。
常用的空间插值方法包括反距离权重法、克里金插值法、样条插值法等。
空间插值在地质勘探、气候预测、土地利用规划等领域应用广泛。
3. 空间聚类分析空间聚类分析是一种将相似的空间对象归为一类的方法。
通过空间聚类分析，可以发现地理现象的集聚特征，揭示背后的规律。
在交通规划、犯罪预测、疾病传播等领域，空间聚类分析被广泛应用。
例如，在交通规划中，我们可以利用空间聚类分析找出交通事故高发区域，从而采取相应的交通管理措施。
空间统计分析方法
空间统计分析方法空间统计分析是一种统计学方法，旨在研究和分析地理空间上的模式和变化。
它结合了地理信息系统(GIS)和统计学的原理和技术，通过空间数据的收集、整理、分析和解释，揭示地理现象背后的模式和规律。
空间统计分析可以应用于环境科学、城市规划、农业、地质学等领域，帮助研究人员更好地理解和解决空间问题。
在空间统计分析中，主要涉及的方法包括空间自相关分析、空间插值、地理加权回归、空间点模式分析、空间聚类分析等。
首先，空间自相关分析用于研究地理空间数据中的相关性。
它主要包括全局自相关和局部自相关两种方法。
全局自相关分析通过计算全局指标，如Moran's I指数，来衡量地理空间的整体相关性。
局部自相关分析则用于检测地理空间中的局部聚集现象，如LISA (Local Indicators of Spatial Association)等方法可以识别出热点区域和冷点区域。
其次，空间插值是一种通过已知空间点数据来估计未知区域值的方法。
最常用的插值方法包括反距离权重法 (Inverse Distance Weighting)、克里金插值 (Kriging)、三角网插值法 (TIN interpolation)等。
空间插值在环境监测和资源管理中具有重要作用，可以有效地填补空间数据的空白。
地理加权回归 (Geographically Weighted Regression, GWR) 是一种用于空间数据建模的统计方法。
它考虑了空间数据的异质性和空间自相关性，通过在回归模型中引入空间权重矩阵，可以在不同地理位置上建立不同的回归关系。
GWR方法在城市研究和社会经济学中应用广泛，可以更精确地分析空间数据的影响因素。
空间点模式分析是一种用于研究点状空间数据分布的方法，旨在揭示点状数据背后的空间模式和聚集程度。
常用的点模式分析方法包括Ripley's K函数、Moran's I函数、Clark-Evans聚集指数等。
空间统计学在地理信息系统中的应用与案例分析
空间统计学在地理信息系统中的应用与案例分析地理信息系统（Geographic Information System，GIS）作为一种综合性的信息科学，已经广泛应用于各个领域，包括城市规划、环境保护、自然资源管理等。
而空间统计学作为GIS中的一个重要分支，主要研究地理空间数据的模式、变异性以及空间相关性等问题。
本文将探讨空间统计学在GIS中的应用，并通过实例进行案例分析。
一、空间统计学介绍空间统计学是一门研究地理空间数据的统计学方法学，他不仅仅关心数据的值，还关心空间位置之间的联系。
空间统计学主要有以下几个重要概念：1. 空间自相关性：空间自相关性是指地理空间数据中，相互邻近的位置上数据值之间的相关性。
如果数据在空间上具有自相关性，意味着相邻位置上的数据值更为相似。
通过空间自相关性的研究，我们可以了解地理现象是否呈现出集聚或者分散的空间特征。
2. 空间插值：空间插值是指基于已知观测数据，在未观测区域内推断或预测数据值的一种方法。
通过空间插值，我们可以在空间上对数据进行填充，从而获得连续的地理表面。
3. 空间克里格方法：空间克里格方法是一种常用的空间插值方法，它基于样本点的空间自相关性，通过权重函数进行数据值的插值预测。
空间克里格方法在GIS中被广泛应用于土地利用/土地覆盖、大气污染等方面的研究。
二、空间统计学在GIS中的应用1. 空间数据的可视化：空间统计学为GIS提供了丰富的可视化方法，通过绘制空间图形，我们可以清晰地展示地理现象的空间分布特征。
例如，在城市规划中，我们可以将不同位置的建筑物、道路等要素通过地图进行可视化展示，从而帮助规划师更好地了解城市发展的情况。
2. 空间相关性分析：空间统计学可以帮助我们分析地理空间数据之间的相关性。
例如，通过空间自相关分析，我们可以了解某个城市的犯罪率是否存在空间聚集的现象，进而有针对性地采取安全措施。
此外，空间相关性分析还可以帮助我们了解地理现象的扩散规律，例如疾病传播的范围和速度。
地统计分析方法
高维数据分析
发展适用于高维数据的降维和可视化 技术，以更好地处理复杂数据。
大数据处理
利用高性能计算机和云计算技术，提 高地统计分析方法的计算效率和准确 性。
可解释性研究
加强地统计分析结果的解释性和可视 化研究，提高结果的易理解性和可解 释性。
05
地统计分析方法的实际案例
案例一：城市人口密度的空间分布特征分析
总结词
通过地统计分析方法，分析农业产量的空间 相关性，揭示农作物生长的空间依赖性和异 质性。
详细描述
利用地统计分析方法，对农业产量进行空间 相关性分析，探究不同地区间农作物产量的 相互影响关系。通过分析产量数据的空间自 相关性和集聚模式，理解农作物生长过程中 的空间依赖性和异质性，为农业管理和区域 发展提供科学依据。
04
地统计分析方法的优势与局限性
优势
空间依赖性分析
高效的空间预测
地统计分析方法能够揭示数据的空间依赖 性，即相邻观测值之间的相互影响，有助 于理解空间现象的内在机制。
地统计分析方法利用已知观测值对未知区 域进行预测，能够提供更精确和可靠的空 间预测结果。
降维处理
灵活的模型选择
地统计分析方法能够将高维数据降维处理 ，提取关键的空间结构和模式，简化复杂 数据的分析过程。
发展
地统计分析方法在不断发展完善中，出现了许多新的方法和模型，如克里格插值 、马尔科夫链蒙特卡罗方法等，为地统计分析提供了更丰富的工具和手段。
02
地统计分析方法的原理
空间自相关原理
空间自相关是地统计分析的核心概念，它描述了空间中某一位置上的现象与周围位 置上同种现象之间的相关性。
空间自相关可以用来检测空间依赖性和异质性，从而揭示空间模式和结构。
统计学中的空间统计方法
统计学中的空间统计方法统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
空间统计方法是统计学中的一个重要分支，它研究的是以地理区域为基础的数据模式和变异性。
本文将介绍几种常用的空间统计方法，并探讨它们在实际应用中的价值和局限性。
一、克里金插值法克里金插值法是一种用于空间数据插值和预测的统计方法。
它基于克里金理论，通过建立空间半变函数模型，将已知的观测点上的值插值到未知点上，从而推断未知地点的属性值。
克里金插值法在地质勘探、环境监测等领域得到广泛应用。
克里金插值法的优点是能够根据空间位置的接近程度进行权重分配，更加准确地估计未知点的属性值。
然而，克里金插值法也存在着一些局限性，如对数据的空间平稳性要求较高，对异常值敏感等。
二、空间自相关分析空间自相关分析是用于研究空间数据的相关性和空间依赖性的统计方法。
它通过计算空间邻近点之间的相关系数，来评估数据的空间分布模式。
常用的空间自相关指标包括莫兰指数和地理加权回归。
空间自相关分析可以帮助我们了解数据的空间趋势和空间集聚情况。
例如，在城市规划中，通过空间自相关分析可以确定某个特定区域的人口密度是否呈现出明显的空间集聚效应。
然而，空间自相关分析也需要注意空间尺度的选择和数据的平稳性等问题。
三、地形指数分析地形指数分析是一种基于地形数据的统计方法，用于表征地表形态特征和地理过程。
常用的地形指数包括高程指数、坡度指数和流量指数等。
地形指数分析能够提供关于地貌特征和水文过程的定量信息。
例如，通过高程指数可以判断区域的地势起伏程度，有助于土地利用规划和资源管理。
然而，地形指数分析也存在着对数据分辨率和精度要求较高的限制。
四、空间回归分析空间回归分析是一种用于建立空间数据之间关系的统计方法。
它将经典的回归模型拓展到空间领域，考虑了空间位置之间的相互影响。
常用的空间回归模型包括空间滞后模型和空间误差模型。
空间回归分析可以帮助我们理解空间数据之间的因果关系和空间影响。
例如，在经济学中，通过空间回归分析可以评估不同地区经济发展与邻近地区的相关性，为区域发展制定相关政策提供参考。
空间统计知识点总结图解
空间统计知识点总结图解一、空间数据的特点空间数据是指具有地理位置信息的数据，它在空间上具有连续性和相关性，具有以下特点：1. 空间自相关性：在地理空间中，相邻地区的数据值通常具有一定程度的相关性，这种相关性被称为空间自相关性。
2. 空间异质性：地理空间中不同地区的数据值可能存在较大的差异，即空间上的非均质性。
3. 空间尺度效应：地理现象在不同的空间尺度下可能表现出不同的特征，即空间尺度效应。
二、空间数据的可视化空间数据的可视化是空间统计分析的重要起点，常用的可视化方法包括：1. 点图：用散点表示地理位置，利用符号、颜色等方式表达不同属性的数据值。
2. 等值线图：在地图上用等值线表示地理空间上的连续变量分布。
3. 饼图和柱状图：用不同颜色或高度的饼图和柱状图表示地理空间上的分布特征。
三、空间数据的统计描述对空间数据进行统计描述是了解地理现象特征的关键步骤，常用的统计描述方法包括：1. 中心趋势指标：如平均值、中位数等，反映了地理现象的集中程度。
2. 离散趋势指标：如标准差、方差等，反映了地理现象的离散程度。
3. 空间结构指标：如空间自相关、聚集指数等，描述了地理现象的空间分布特征。
四、空间自相关的检验空间自相关指的是地理现象在空间上的相似性和相关性特征，通常用Moran's I指数和Geary's C指数等来进行检验。
Moran's I指数是常用的空间自相关检验方法，其计算公式为：\[ I = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n w_{ij}} (\frac{\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^nw_{ij}(x_i-\bar{x})(x_j-\bar{x})}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}) \]其中，n为地理单元的数量，w为空间权重矩阵，x为地理现象的值，\(\bar{x}\)为地理现象的平均值。
Geary's C指数是另一种常用的空间自相关检验方法，其计算公式为：\[ C = \frac{(n-1)\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n w_{ij}(x_i-x_j)^2}{2\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n w_{ij}(x_i-\bar{x})^2} \]其中，n为地理单元的数量，w为空间权重矩阵，x为地理现象的值，\(\bar{x}\)为地理现象的平均值。
统计学中的地理统计方法
统计学中的地理统计方法统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，而地理统计方法是统计学在地理学领域的应用。
地理统计方法使用地理空间信息和统计技术，探索和揭示地理现象的分布规律和空间相关性。
本文将介绍地理统计方法的相关概念，以及常用的地理统计方法。
一、地理统计方法概述地理统计方法是在地理学研究领域中应用的统计学方法。
其主要目的是通过分析地理现象的分布规律、空间相关性和空间自相关性，从而揭示地理现象之间的相互关系。
地理统计方法结合了地理空间信息和统计技术，能够对地理现象进行更深入的研究和理解。
二、空间统计分析方法1. 点模式分析点模式分析是一种常用的空间统计分析方法。
通过对点数据的分布进行统计，可以检测是否存在聚集、随机或分散的现象。
常用的点模式分析方法包括点密度分析、点空间自相关分析和点聚集度分析。
2. 空间插值方法空间插值方法是一种在不连续空间点上估计值的方法。
通过插值技术，可以根据已知的点数据，预测目标点的值。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法和三角网插值法。
3. 空间自相关分析空间自相关分析用于测量地理现象在空间上的相关性。
通过计算地理现象之间的相似性或者相关性指数，可以揭示地理现象的空间分布规律。
常用的空间自相关分析方法包括莫兰指数和基尼系数分析。
4. 空间回归分析空间回归分析是一种通过考虑空间邻近性的回归分析方法。
在传统的回归分析基础上，加入空间邻近性的权重，可以更准确地估计模型参数并解释空间模式。
常用的空间回归分析方法包括空间滤波回归和地理加权回归。
三、地理统计方法在实践中的应用地理统计方法广泛应用于地理学的各个领域，如人口研究、城市研究、环境研究等。
以下是一些实际应用的示例：1. 人口分布研究通过地理统计方法，可以分析不同地区的人口密度、人口迁移、人口分布特征等。
这可以帮助政府和规划者制定合理的人口政策，合理规划城市和区域的发展。
2. 城市规划研究地理统计方法可以用于城市空间结构、交通网络、社区规划等方面的研究。
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。
地理统计学
第二章预备知识1.频数:在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数n A称为事件A发生的频数2.频率: 比值n A/n称为事件A发生的频率，并记为f n(A)=n A/n.3.统计特征数包括：平均数、离散数、形态数第三章统计分析1.回归分析（1）概念：对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适宜的数学模型（回归方程），来近似地反映变量之间的一般变化关系，以便于进行估计或预测的统计方法。
（2）回归分析的主要内容和步骤①对问题进行分析，确定自变量和因变量②建立回归模型③检验④利用回归模型，根据自变量去估计、预测因变量（3）一元回归系数由最小二乘法估计（4）一元线性回归模型的显著性检验——F 检验法。
F越大，模型的效果越佳2.多元线性回归模型（可能考大题，看作业，ppt第三章75页以后）第七章地统计插值1.克立格法（1）概念：是建立在变异函数理论及结构分析基础上，在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏最优估计的一种方法（2）克立格估计量（公式）：估计的好坏取决于权重系数λi（3）性质：①无偏性②最优性2.普通克里格法（1）Z(x)为区域化变量，满足二阶平稳假设或本征假设，其数学期望为m，为未知常数（2）普通克立格是条件无偏（3）点普通克里格法的计算（考大题，ppt第七章，32到37页）第四章区域化变量理论1.区域化变量（1）横向：所有实现的集合纵向：随机变量的集合（2）区域化变量Z(x)具有两方面的含义：①观测前——随机场②观测后——实现（3）性质：结构性、随机性（4）各向同性：区域化变量如果在各个方向上的性质变化（变异）相同各向异性：若在各个方向上变异不同2.协方差函数（满足二阶平稳假设）（曲线凹形递减）（1）性质①C(0) = Var*Z(x)+ ≥0，即先验方差不能小于零②C(h) =C(-h) ，即C(h)对h=0的直线对称，是一个偶函数③|C(h)| ≤C(0) ，即协方差函数绝对值小于等于先验方差④|h|→∞时,C(h) →0，或写作C(∞) =0，即当空间距离很大时，协方差函数值很小⑤C(h)必须是一个非负定函数，即由C(x i-x j）构成的协方差函数矩阵必须是非负定矩阵3.变异函数（满足二阶平稳假设）（曲线凸形递增）（考大题，ppt第四章62、68页例题）（1）性质①γ(0) = 0，即在h=0时，变异函数为零②γ(h) = γ(-h) ，即γ(h)对h=0的直线对称，是一个偶函数③γ(h) ≥0,即研究现象的变异性只能大于或等于零④|h|→∞时, γ(h) →C(0)，或写作γ(∞) =C(0)，即当空间距离很大时，变异函数值接近先验方差⑤[- γ(h)]必须是一个条件非负定函数，即由[- γ(x i-x j)]构成的变异函数矩阵必须是条件非负定矩阵4.协方差函数与变异函数的关系（1）下图解：红色曲线（递增）是变异函数，另一条（递减）是协方差函数变异函数与协方差函数值变化相反，先验方差等于协方差和变异函数之和a称为变程（2）变程a的意义①变程a表示区域化变量从存在空间相关状态(当|h| <a时）转向不存在空间相关状态(当|h|≥a时)的转折点②变程a的大小反映区域化变量影响范围的大小，或说反映该变量自相关范围的大小（3）跃迁现象：当h超过某一数值(变程a)后，γ(h)稳定于C(0)（4）基台值：γ(∞)极限值（γ(∞) =γ(a) = C(0)）基台值的大小反映区域化变量变化幅度的大小，即反映区域化变量在研究范围内变异的强度（5）空间相关性越大，协方差函数越大，变异函数越小（6）协方差函数和变异函数实质是计算误差，确切的说是估计误差的函数变异函数曲线图也是误差的曲线分布图（7）块金效应（下图，牢记此图）C0: 表示h很小时，两点间观测值的变化。
现代地理学中的数学方法
现代地理学中的数学方法
在现代地理学中，数学方法被广泛应用于地理空间数据的分析、模型建立和问题求解等方面。
以下是一些常见的数学方法在现代地理学中的运用：
1. 空间统计分析：地理学研究中经常涉及到对空间数据的分析，包括空间分布特征、空间聚集模式等。
空间统计分析利用统计学原理和方法，通过空间特征的测量、分析和模型拟合来揭示地理现象的空间结构和规律。
2. 地理信息系统（GIS）：地理信息系统是一种整合空间数据和地理分析功能的技术系统。
通过数学模型和算法，GIS能够对地理空间数据进行存储、管理、查询和分析，以提供空间决策支持。
3. 空间插值和外推方法：地理学中经常需要对有限样本点的观测结果进行空间插值和外推，以获得全局或连续的空间分布信息。
数学插值和外推方法（如克里金插值法、径向基函数插值法等）能够通过样本点之间的距离和属性相似性，来推断未观测点的数值。
4. 空间优化和路径分析：在交通、物流等领域，地理学需要考虑路径问题和空间优化问题。
数学最优化方法和图论算法可以用于确定最短路径、最优路径和最佳资源配置方案等。
5. 空间模型和地理建模：地理学中的一些问题可以用数学模型来描述和解决，
如城市增长模型、土地利用模型、气候模型等。
这些模型基于地理学理论和数学规律，通过数学方法和计算机模拟来研究地理现象。
总的来说，数学方法在现代地理学中扮演着重要的角色，它们能够帮助地理学家分析地理空间数据、解决空间问题，并提供科学的决策支持。
统计学在地理信息分析中的应用
统计学在地理信息分析中的应用地理信息分析作为一种重要的空间数据分析方法，已经在各个领域展现出巨大的应用潜力。
统计学作为一门科学，可以通过对数据的收集、整理、分析和解释，为地理信息分析提供强有力的支持。
本文将探讨统计学在地理信息分析中的应用，并介绍一些统计学方法在该领域中的具体应用案例。
一、地理信息分析的重要性地理信息分析是指通过对地理信息数据进行整理、分析和解释，以揭示地理现象和空间关系的方法。
地理信息分析可以为决策者提供基于空间位置的信息，帮助他们制定更加精确和有效的决策。
例如，通过分析城市交通拥堵情况，可以制定更科学的交通规划和调度策略；通过分析地震发生的规律，可以预测地震的可能发生时间和地点，从而提前采取相应的防护措施。
因此，地理信息分析在城市规划、环境保护、灾害管理等领域都发挥着重要的作用。
二、统计学是一门研究采集、整理、分析和解释数据的学科。
在地理信息分析中，统计学可以用于揭示地理现象和空间关系之间的统计关系，帮助我们更好地理解和解释地理现象。
以下是统计学在地理信息分析中的几个主要应用：1. 空间数据分析空间数据分析是地理信息分析中的重要内容之一。
统计学提供了许多空间数据分析的方法，如空间插值、空间回归、空间聚类等。
通过这些方法，可以对地理现象和空间关系进行量化和分析，揭示它们之间的统计规律。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点推断未知位置的值的方法。
统计学中的插值方法如克里金插值法、反距离权重插值法等，可以用于对地理信息数据中的缺失值进行估计。
通过空间插值，可以填补地理信息数据中的空缺，提高数据的完整性和准确性。
3. 空间回归空间回归是一种通过建立统计模型来研究地理现象和空间关系之间的影响关系的方法。
统计学中的空间回归模型如地理加权回归模型、空间误差模型等，可以用于分析地理现象和空间关系之间的因果关系。
例如，可以通过空间回归来探究城市交通拥堵与人口密度、道路条件等因素之间的关系。
地理学科中的地理统计和数据处理方法
地理学科中的地理统计和数据处理方法地理学是一门研究地球表面自然环境和人文环境的学科，它既关注具体的地理事实，也注重对这些事实进行统计和数据处理。
地理统计和数据处理方法在地理学研究中起着重要的作用，它帮助地理学家更好地理解和解释地理现象，为决策提供科学依据。
本文将探讨地理学科中常用的统计和数据处理方法。
一、地理统计方法1. 地理统计描述分析地理统计描述分析是地理学家最常用的方法之一，它通过各种统计指标和图表展示地理现象的分布和变化规律。
常见的地理统计描述方法包括：中心位置测量（如平均数、中位数等）、离散程度测量（如方差、标准差等）、分布形态测量（如偏度、峰度等）等。
这些统计指标能够客观地反映地理现象的特征，并便于进行比较和分析。
2. 空间插值方法地理学研究中经常需要对离散的地理数据进行空间插值，以获取完整的地理信息。
空间插值方法能够通过已知的点数据推测出未知点的属性值，并用空间分布图或等值线图展示出来。
常见的空间插值方法有反距离加权法、克里金插值法等，它们基于离散点之间的空间关系，通过数学模型将数据进行插值预测。
3. 空间统计方法空间统计方法是研究地理现象在空间分布上的相关性和模式的方法。
它可以揭示地理现象的空间联系和影响因素，为地理学家提供有关地理系统功能和相互作用的重要信息。
常见的空间统计方法包括空间自相关分析、热点分析、聚类分析等。
这些方法结合了统计学理论和地理学的特点，有助于揭示地理现象的空间特征和规律。
二、地理数据处理方法1. 数据收集与整理地理学研究通常需要收集各种地理数据，如地形数据、气候数据、人口数据等。
数据收集需要依据研究目的确定采集方法，并通过现场调查、实地测量、遥感技术等方式获取数据。
随后，对采集到的数据进行整理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值、处理重复值等步骤。
数据的准确性和完整性对地理学研究的可靠性至关重要。
2. 数据可视化与分析地理学研究需要将数据可视化以更好地理解和展示地理现象。
统计学在地理学研究中的应用
统计学在地理学研究中的应用地理学作为一门关注地球表面和人类活动的学科，常常需要运用统计学方法来分析和解释大量的地理数据。
统计学在地理学研究中的应用范围广泛，涉及地理数据的收集、整理、分析和解释等方面。
本文将重点讨论统计学在地理学研究中的应用领域和方法。
一、地理数据的收集和整理地理学研究需要大量的地理数据作为基础，而统计学在地理数据的收集和整理过程中发挥着重要的作用。
统计学方法可以通过合理的样本设计和抽样方法来收集地理数据，并进行数据质量的评估和校正。
此外，统计学方法还可以在数据整理过程中对异常值和缺失值进行处理，确保数据的准确性和完整性。
二、地理现象的描述和分析地理学研究需要对地理现象进行描述和分析，而统计学方法可以帮助地理学家对地理现象进行定量化描述和分析。
例如，可以利用统计学方法对地理现象的分布特征进行测度，包括中心位置、离散程度和空间相关性等。
此外，统计学方法还可以通过建立统计模型来解释地理现象的成因和规律，并进行预测和模拟。
三、地理空间模式的研究地理学研究中常常需要研究地理空间模式，即地理现象在空间上的分布和格局。
统计学方法可以帮助地理学家分析地理空间模式的特征和演化规律。
例如，可以利用空间统计学方法来检测地理现象的聚集和离散现象，进而研究其背后的驱动机制。
此外，统计学方法还可以通过建立地理空间模型来模拟和预测地理现象在空间上的变化趋势。
四、地理决策支持统计学方法在地理决策支持系统中发挥着重要的作用。
地理学研究常常需要分析和解释地理数据，为政府和企业提供决策支持。
统计学方法可以通过数据挖掘和空间数据分析等技术来发现隐藏在地理数据中的规律和关联。
利用统计学方法，地理学家可以预测和评估不同方案对地理环境和人类活动的影响，从而为决策提供科学依据。
综上所述，统计学在地理学研究中发挥着重要的作用。
地理数据的收集和整理、地理现象的描述和分析、地理空间模式的研究以及地理决策支持等领域都离不开统计学方法的应用。
空间统计分析
空间统计分析空间统计分析是一种将统计学方法与地理信息系统(GIS)相结合的技术，用于研究地理空间数据的分布和关联性。
它主要通过空间统计指标、空间模式和空间回归等方法，探索地理现象的空间分布规律，揭示地理现象之间的相互作用关系。
本文将介绍空间统计分析的基本概念、常用方法和应用领域。
一、空间统计分析概述空间统计分析是一门研究地理现象和空间数据的统计学方法，它通过统计推断、空间模式、空间依赖和空间回归等技术，揭示地理空间现象分布的非随机性和空间自相关性。
空间统计分析主要包括以下几个方面的内容：1. 空间统计指标：用于描述地理空间数据的分布特征和空间相关性的指标，常用的指标包括平均距离、Moran's I指数、Geary's C指数等。
2. 空间模式：用于描述地理空间现象的分布模式和空间聚集程度，常用的模式包括均匀分布、随机分布、聚集分布等。
3. 空间回归：用于分析地理空间现象之间的因果关系和相互作用关系，常用的方法包括地理加权回归(GWR)、空间自回归(SAR)等。
二、空间统计分析方法空间统计分析方法多种多样，下面介绍几种常用的方法：1. 全局空间自相关分析：通过计算Moran's I指数或Geary's C指数等，判断地理空间现象是否存在空间自相关性。
这种方法适用于研究地理现象的整体空间分布规律。
2. 空间插值分析：通过插值方法（如反距离加权插值、克里金插值）将有限的点数据转化为连续的面数据，从而实现对未知位置的估计。
这种方法适用于研究地理现象的空间分布和变化趋势。
3. 空间聚类分析：通过聚类算法（如K均值聚类、DBSCAN聚类）将地理空间数据划分为不同的群集，以揭示地理现象的空间聚集特征和区域差异。
4. 空间交互分析：通过计算空间相关性指数（如Moran's I指数）和空间回归模型，揭示地理现象之间的空间关联性和相互作用关系。
三、空间统计分析应用领域空间统计分析在许多领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的应用领域：1. 城市规划：空间统计分析可用于研究城市土地利用、人口分布和交通网络等，为城市规划和土地管理提供科学依据。
空间统计概述总结范文
空间统计是一种利用空间分析方法对地理现象进行定量描述和推断的统计学方法。
随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的发展，空间统计在地理学、环境科学、城市规划等领域得到了广泛应用。
本文将从空间概率、概率密度、不确定性以及统计推断等方面对空间统计进行概述总结。
一、空间概率空间概率是指地理现象在空间分布上的概率，它遵循地理学第一定律。
在空间统计中，我们关注的是要素之间的空间相关性，即要素在空间分布上的相互依赖性。
例如，如果两个地区同时发生滑坡的概率高于其中一个地区与第三个地区同时发生滑坡的概率，那么这两个地区之间存在较强的空间相关性。
二、概率密度概率密度是指测量值的偏差在任意方向上都会出现一定的散布，而散布的概率理论上会形成正态分布的对称曲线。
在空间上，我们可以将这个分布想象成一个钟形，任何一个事件在任意区域发生的概率，就是这个钟表面在这个区域上的所占体积。
通过分析概率密度，我们可以了解地理现象在空间上的分布特征。
三、不确定性不确定性是空间统计中的一个重要概念，它来源于数据的不确定性。
了解数据中的不确定性，研究这些不确定性如何影响分析结果是空间统计研究的重要内容。
例如，地统计学采用随机过程来模拟插值的变异情况，从而降低不确定性对分析结果的影响。
四、统计推断统计推断是空间统计的核心内容，通过样本分析推理以求得到关于包括了样本在内的更大群体的结论。
与经典统计相比，空间统计在分析要素之间的相关性方面具有独特优势。
在空间分析中，我们通常在所有可获得的数据上进行操作，很少或几乎没有一个用于提取数据并进行推理的总体概念。
此外，我们认为每个样本观测值是相互依赖的，除非相距很远。
五、空间统计的主要内容1. 聚合：空间统计关注地理现象在空间上的整体性，通过对要素进行聚合分析，揭示地理现象在空间分布上的规律。
2. 整体性：空间统计强调地理现象在空间上的相互联系和影响，通过分析要素之间的空间相关性，揭示地理现象在空间上的整体特征。
计量地理学的概念名词解释
计量地理学的概念名词解释计量地理学是一门研究地理现象与空间模式的定量化方法的学科。
它结合了空间统计学、地理信息系统（GIS）、遥感技术等多种技术和方法，通过收集和分析地理数据，揭示地理现象背后的规律和机制。
在不涉及政治的前提下，我们将通过解释几个常见的计量地理学概念名词，来探讨这门学科的重要性和应用价值。
地理数据：地理数据是指与地理位置相关的各种数据，包括地形图、地理图像、卫星影像、地理数据库等。
这些数据反映了地理现象在时间和空间上的分布和变化，是计量地理学研究的基础。
通过采集、整理和分析地理数据，可以更好地理解和解释地理现象，为决策制定和规划提供科学依据。
空间模式：空间模式是地理现象在地理空间中呈现出的特定形式或规律。
它描述了地理现象在空间上的分布、聚集、散布和交互关系等特征。
计量地理学通过统计和空间分析方法，可以揭示出不同地理现象的空间模式，并研究其形成原因和演化机制。
对于城市规划、资源管理、环境保护等领域的决策者来说，了解和理解空间模式是制定科学合理的政策和措施的基础。
空间统计学：空间统计学是一种研究地理现象的空间变异性和空间相关性的统计方法。
它考虑了地理数据的特殊性，即地理数据的空间分布是非随机的，存在一定的空间相关性。
通过使用空间统计学方法，可以量化和描述地理现象的空间分布和空间相关性，进而揭示地理现象的空间模式和空间组织的规律。
空间统计学在城市规划、环境科学、自然资源管理等领域中具有广泛应用价值。
地理信息系统（GIS）：地理信息系统是一种用来存储、处理、分析和展示地理数据的技术系统。
它把地理数据与地图相结合，提供一种有效的方法来管理和分析地理信息。
GIS的优势在于可以整合多种类型的地理数据，并进行空间分析和空间模型构建，从而帮助我们更好地理解和解释地理现象。
例如，通过GIS可以分析城市不同区域的人口分布、交通状况和土地利用等信息，为城市规划和交通规划提供科学支持。
遥感技术：遥感技术是利用航空摄影和卫星遥感等方法获取地球表面的信息。
GIS分析第6章空间统计学分析
GIS分析第6章空间统计学分析空间统计学是地理信息系统(GIS)中的一种分析方法，主要用于研究地理现象的空间分布规律以及地理现象之间的空间关联关系。
空间统计学分析提供了一种描述和解释地理现象的方法，可以帮助人们理解和预测地理现象的空间模式和变化趋势。
空间统计学的基本概念包括空间自相关、空间群集、空间分析、空间插值等。
空间自相关指的是地理现象之间的空间关联性，即地理现象在空间上的分布是否存在相关性。
空间群集是指地理现象在空间上的聚集或分散程度，用于描述地理现象的空间模式。
空间分析是对地理现象的空间特征进行定量评估和解释的过程，包括空间相关性和空间差异性的测量和模型构建。
空间插值是通过已知点的观测值推断未知点的值，用于填充数据空白区域或生成连续的表面。
空间统计学的主要方法包括空间自相关分析、空间群集分析、局部空间统计分析和空间插值分析等。
空间自相关分析用于研究地理现象之间的空间关联性，包括全局自相关和局部自相关。
全局自相关是通过计算整个研究区域内地理现象的相关性来评估地理现象的整体空间分布规律；局部自相关是通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间分布规律。
空间群集分析用于研究地理现象的空间模式，包括空间聚集和空间分散。
空间聚集分析通过计算地理现象的相似性指数来判断地理现象是否聚集在一起；空间分散分析通过计算地理现象的离散性指数来判断地理现象是否分散。
局部空间统计分析用于研究地理现象的空间异质性，包括局部自相关和局部群集。
局部自相关分析通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间关联性；局部群集分析通过计算地理现象的局部空间聚集程度来评估地理现象的局部空间模式。
空间插值分析用于推断未知点的值，包括确定性插值和随机插值。
确定性插值通过已知点的观测值进行插值，生成连续的表面；随机插值通过已知点的观测值进行随机抽样，生成概率分布。
在GIS分析中，空间统计学分析能够帮助人们更好地理解和使用地理数据，发现地理现象的空间规律和关联关系，为决策支持和空间规划提供科学依据。
统计学方法在地理信息系统中的应用
统计学方法在地理信息系统中的应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种对地理空间数据进行采集、存储、处理、分析和可视化的技术系统。
在现代社会发展中，GIS在城市规划、资源管理、环境保护、农业生产等领域扮演着重要的角色。
为了更好地理解和利用GIS，统计学方法被广泛应用于GIS的分析、模型构建和决策支持中。
本文将介绍统计学方法在GIS中的应用，并探讨其在空间分析、遥感数据处理和地理模型构建等方面的重要性。
一、地理统计学地理统计学是地理学和统计学的交叉学科，旨在研究地理现象与统计规律之间的关系。
它通过对地理现象进行空间分布分析、相关性分析和模式分析，揭示地理现象的隐含规律和影响因素。
在GIS中，地理统计学方法被广泛应用于研究空间数据的聚类、分布和相关性分析，从而为地方政府、社会科学研究和环境保护提供重要决策依据。
二、空间插值方法空间插值是指根据有限的观测点数据，推断未观测点处的属性值。
在GIS中，常用的空间插值方法包括反距离加权法（IDW）、普通克里金法（Kriging）和径向基函数插值法（RBF）。
这些方法基于统计学原理，通过对观测点之间的空间关系和属性值进行分析，估算未观测点处的属性值。
空间插值方法使得GIS在估测人口密度、土地利用和气象数据等方面发挥了重要作用。
三、遥感数据处理遥感技术是通过航空器或卫星等遥感平台获取地球表面信息的一种手段。
遥感数据具有高分辨率和广覆盖的特点，但其数据量庞大且复杂，需要利用统计学方法进行处理和分析。
在GIS中，常用的遥感数据处理方法包括图像分类、图像融合和变化检测。
这些方法通过分析遥感图像中像素的分布和特征，实现对地表覆盖类型、破坏程度和水体变化等信息的提取和分析。
四、地理模型构建地理模型是对地理现象和过程进行数学描述和模拟的工具。
在GIS 中，统计学方法被广泛应用于地理模型的构建和模型参数的估计。
常用的地理模型包括地形模型、生态模型和城市增长模型等。
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第二讲
资源评价中的应用
• 区域地球化学数学模型研究： • 1、区域地球化学元素空间变化性及数 学模型； • 2、区域地球化学元素空间分布特征及 浓集趋势研究； • 3、区域地球化学元素异常的空间分布 特征研究
• 地球化学模型是地球化学元素在特定范围 内和特定阶段上分布与迁移特性的某种表 述。根据研究对象的不同可分为：区域地 球化学模型和地质体地球化学模型两大类。 区域地球化学模型的研究可在各种不同比 例尺的图幅内进行，它所研究的对象不局 限于某一地质体；地质体地球化学模型的 研究对象主要是各种矿床(体)、岩体等。
• ③本征假设: • 当区域化变量Z(x)的增量[Z(x)-Z(x+h)] 满足 下列二条件时,称为满足本征假设 • 在研究区内有 • E[Z(x)]=E[Z(x+h)]=m(常数) • 增量[Z(x)-Z(x+h)]的方差函数存在且平稳(即方 差函数不依赖于x)
• Var[Z(x)-Z(x+h)]=E[Z(x)-Z(x+h)]2-{E[Z(x)-Z(x+h)]}2 • = E[Z(x)-Z(x+h)]2=2γ(x,h)=2γ(h) γ(x,h) γ
三种有基台值的变差函数模型比较图
• 4、结构分析：
• (1)几何各向异性：各方向的变差函数均具有相同的基台值 C(设块金常数Co＝0)，只是变程ai(i=1,2…)不相同
几何各向异性变差图
几何各向异性的方向变程图
• (2)带状各向异性：凡不能通过坐标的线性变换化为各向同 性的各向异性，均称为带状各向异性
• (2)物理学或地质学特性： • ①由于区域化变量是一种随机函数，因而能同时反映地质 变量的结构性与随机性。 • ②空间局限性：区域化变量往往只存在于一定的空间范围 内，如品位只限于矿化空间之内(如矿体或矿层范围内)， 这一空间称为区域化变量的几何域。 • ③不同程度的连续性：不同的区域化变量具有不同程度的 连续性。如厚度就具有较强的连续性，而品位往往只具有 平均意义下的连续性了。在某些特殊情况下，连这种平均 意义下的连续性也不存在，如金品位即使在两个非常靠近 的样品中，也可以有很大差异，不连续。这种现象称为 “块金效应”。 • ④不同类型的各向异性：区域化变量在各个方向上如果性 质相同， 则称其为各向同性的，若在各个方向上性质不同， 则称其为各向异的。地质变量往往是各向异性的。品位之间的空间相关性，因而就 无法反映矿化强度的空间变化性(或离散性)。传统方法虽 然也能近似给出一个矿体的平均品位，及不同级别的矿量， 但却不能给出不同级别的矿石在矿体中的具体位置和分布； 采矿设计要求对各个开采块段都进行平均品位和储量的估 计，传统方法则做不到； • 4、传统方法给不出估计精度的概念，只能用不同方法的 计算结果加以对比，当然更谈不上有一种衡量估计精度的 标准和方法了。而一种估计结果(如储量计算结果)如果没 有给出估计误差的大小(或估计精度的好坏)，则对采矿工 作者来说是没有多大益处的。
二、区域化变量理论
• 1．随机变量，随机函数、随机过程与随机场： • (1)随机变量：随机变量就是具有一定概率分布的 变量； • (2)随机函数：具有n个参数的随机变量族；或每 次随机试验(或观测)的结果都可得到一个确定性 的函数； • (3)随机过程：当随机函数中只有一个自变量 (一 般表示时间)时，称为随机过程； • (4)随机场：当随机函数Z依赖于多个(二个及二个 以上)自变量时，称为随机场。
同一批品位数据的空间变化性 （它们的平均品位及方差都一样，这个例子直观地说明了经典统 计不能反映矿化强度的空间变化性这一弱点。）
• 3、地质统计学的诞生： • 为了解决在地质变量具有随机性和结构性的条件 下仍能使用统计方法的问题，本世纪四十年代末 出现了变差函数，或称变差图（variogram），它 能够同时描述地质变量的随机性和结构性变化。 • 从1951年起，南非的矿山地质工程师D．G．克 立格和统计学家H.S．西舍尔等人根据他们对南 非金矿多年来的工作经验，提出了根据样品空间 位置不同和样品间相关程度的不同，对每个样品 品位赋予一定的权，进行滑动加权平均，来估计 中心块段平均品位的方法，这就是克立格法(也称 为“克立金”kriging)。
• 2．区域化变量： • (1)定义：以空间点x的三个直角坐标xu,xv,xw为自 变量的随机场Z(xu,xv,xw)=Z(x)称为一个区域化变 量。 • 如：矿石品位，矿体厚度，累积量(品位乘厚度)， 地形标高、顶(底)板标高、地下水水头高度、各 种物、化探测量值、矿石内有害组分含量、岩石 破碎程度，围岩蚀变程度，海底深度、大气污染 量，孔隙度，渗透率等等均可看成是区域化变量， 只不过有些是三维的，有些是二维的。
• 4、地质统计学的现状： • G·马特隆在1962年曾给地质统计学下过一个较广 泛的定义：“地质统计学就是随机函数的形式体 系在勘查与估计自然现象上的应用”。 • 地质统计学的进一步发展表明，地质统计学不仅 能有效地用于评估矿床上，而且还可同样有效地 用于许多其他与自然资源有关的领域上。
• 形成了一套较完整的理论体系： • ①线性平稳地质统计学：普通克立格法等； • ②线性非平稳地质统计学：泛克立格法和X阶 本征随机函数法等； • ③条件模拟：包括对矿床的条件模拟和对采矿 过程的条件模拟等； • ④平稳非线性地质统计学：包括条件数学期望， 析取克立格法等： • ⑤非参数地质统计学：指示克立格法等； • ⑥多元地质统计学、分形地质统计学，时空地 质统计学等等。
• ⑶平稳假设与本征假设： • ①平稳假设：假设区域化变量Z(x)的任意n维分布 函数均不因空间点x发生位移h而改变。 • ②二阶平稳假设：当区域化变量Z(x)满足下列二 条件时，则称其为二阶平稳： • 在整个研究区内Z(x)的数学期望均存在，且等于 常数，即 E[Z(x)]=m(常数) • 在整个研究区内Z(x)的协方差函数存在且平稳(只 依赖于基本步长h，而与x无关)，即 • Cov{Z(x),Z(x+h)} =E[Z(x)Z(x+h)]-E[Z(x)]E[Z(x+h)]
地质统计学 及其在资源评价中的应用
国土资源部“资源定量评价与信息工程重点实验室” 国土资源部“资源定量评价与信息工程重点实验室” 中国地质大学（武汉） 中国地质大学（武汉）数学地质遥感地质研究所 胡光道 2004年05月08日 云南昆明 年 月 日
第一讲： 第一讲：地质统计学基础
• • • • • 1、地质统计学产生的背景及现状 2、区域化变量理论 3、变差函数及结构分析 4、普通克立格法 5、泛克立格法
• 变差函数的产生和克立格法的提出为地质统计学的诞生准 备了重要的条件。五十年代后期，法国著名的矿山主任工 程师兼概率统计学家G·马特隆教授在认真研究了D.G.克立 格和H.S.西舍尔等人工作的基础上，他在研究了10个国家 40多个矿床的实践基础上，把D.G.克立格等人的研究成果 进一步理论化、系统化，又采用了随机函数来同时描述地 质变量的结构性和随机性，从而提出“区域化变量”的概 念。1962年，G·马特隆为了指明综合随机性与结构性两 种特性的领域，第一次提出了“地质统计学”(法文为 Ggostatistique)这个名词，并发表了专著《应用地质统计 学论》，阐明了一整套区域化变量的理论，为地质统计学 奠定了理论基础。从此，地质统计学就作为一门新兴的边 缘学科诞生了。
• 地球化学元素在空间的分布可以看作随机 场，在二维情况下，对于它的一个实现(即 抽样)可看作普通的空间点函数。即其变化 不仅与本身的值有关，而且与之所处的空 间位置有关。区域化变量具有二重性：结 构性与随机性。所谓结构性就是区域化变 量空间变化的规律性成分，随机性则是除 结构性成分之外的无规律变化的成分。
• 5、实验变差函数计算： •
列线且等间隔的数据构形
非等间距数据构形
• 实验变差函数的影响因素： • ⑴取样间距和承载大小的影响； • ⑵计算实验变差函数的可靠性距离和点对 数目； • ⑶特异值对变差函数的影响； • ⑷比例效应对实验变差函数的影响； • ⑸混合分布对变差函数的影响； • ⑹漂移对变差函数的影响。
•
• 2、经典统计学的缺陷： • 三十年代初期，苏联地质勘探人员就开始应用数理 统计方法研究矿床变化性，勘探网密度和储量误差 三者之间的关系。后来他们发现，地质变量并不总 是纯随机变量，因而认识到想用简单的统计方法来 解决复杂的地质勘探问题是十分困难的。 • 南非统计学家H.S.西舍尔(H.S.Sichel) 1947年对兰 德金矿的研究提出了适用于金品位的对数正态分布 模型。数年后，D.G.克立格又提出了三参数对数 正态分布模型。
• 结构性反映区域地球化学元素在空间上的自相关 特征，这种自相关性可能代表特定地质过程(如： 成岩、矿化等等)的某种连续性变化。因为地质过 程的长期性和复杂性，区域地球化学元素所包含 的信息往往是多种地质作用的叠加，抽样观测所 得到的结构性，实际上是多种主要地质作用规律 性变化的一种综合，而那些次要的，规律性不强 的地质作用则以随机变化的形式表现出来。运用 区域化变量理论研究区域地球化学元素就是要提 取地球化学元素空间变化的规律性，尽量排除随 机因素的干扰。
变 差 函 数 在 原 点 处 的 性 状
a-抛物线型(或称连续型) 型”)
b-线性型
c-间断型(或“有块金效应 e-过渡类型 (C0+C=基台值)
d-随机型(或’纯块金效应型”)
• 3、变差函数的理论模型： • 球状模型：
• • 其中，C0为块金常数， (C0+C)为基台值， C称为拱高，a为变程。
一、地质统计学产生的背景及现状
• 1、传统储量计算方法中的问题： •
• 传统储量计算方法：多边形法、三角形法，剖面法、块段 法等，存在的问题可归纳如下： • 1．简单地把钻孔的品位延伸到某一块段，作为该块段的 平均品位；
•
• 2、没有考虑品位的空间变化特征(或矿化的 空间结构特征)，因而影响了估计的精度；