空间统计实验报告

1、南阳师范学院本科学生实验报告姓名 院（系） 专业 班级 13级10班 实验课程名称 空间统计分析 指导教师及职称 范红艳 讲师 开课时间 2013 至 2014 学年 二 学期南阳师范学院教务处编 印实验名称目录实验一：使用默认参数创建表面实验二：浏览数据实验三：绘制臭氧浓度图并进行模型比较实验四：对臭氧超出临界阈值的概率进行制图实验五： 实验六： 实验七： 实验八：实验九：实验十：学生姓名： 专业： 班级 ： 课程名称：空间统计分析实验名称：使用默认参数创建表面实验编号：01指导教师：范红艳实验地点：六楼机房实验时间：2014.4.14小组合作：是（ ）否（ ）小组成员：实验目的：熟悉Geo

2、statistical Analyst扩展模块，了解基于样本数据创建表面的过程。实验设备：ArcGIS 10.0数据：ArcGIS 教程数据安装程序 数据路径： ArcGISArcTutorGeostatistical Analyst实验内容及步骤：首先，启动 ArcMap 并启用 Geostatistical Analyst 扩展模块。1单击开始 所有程序 ArcGIS ArcMap 10 启动 ArcMap2在 ArcMap - 启动 对话框中单击取消如果您先前已选择不显示此对话框，则此对话框可能不会打开。3在主菜单上，单击自定义 扩展模块。 4选中 Geostatistical Anal

3、yst 复选框。5单击关闭。添加 Geostatistical Analyst 工具1在主菜单上，单击自定义 工具条 Geostatistical Analyst。 Geostatistical Analyst 工具条即被添加到 ArcMap 会话中。扩展模块和工具条仅需启用和添加一次；下次启动 ArcMap 时，即会自动激活并显示它们向 ArcMap 添加数据并更改数据的符号系。1单击标准工具 工具条上的添加数据按钮 。2导航至安装了教程数据的文件夹（默认安装路径为 C:ArcGISArcTutorGeostatistical Analyst）。3双击 ca_ozone.gdb 地理数据库可

4、查看其内容。4按住 CTRL 键并选择 O3_Sep06_3pm 和 ca_outline 两个数据集。5单击添加。6右键单击内容列表中的 ca_outline 图层图例（图层名称下面的框），然后单击无颜色，如下图所示7双击内容列表中 O3_Sep06_3pm 图层的名称。8在图层属性 对话框中，单击符号系统选项卡。9在显示对话框中，单击数量，然后单击分级色彩。10在字段框中，将值设置为 OZONE。11选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸显出来。符号系统对话框应如下所示： 12单击确定。请注意，最高的臭氧值出现在加利福尼亚州的中央峡谷 (Central Va

5、lley) 地带，而最低值则出现在海岸沿线。数据制图是探索数据和详细了解要进行建模的现象的第一步。保存地图文档1在主菜单上，单击文件 保存。2浏览至工作文件夹（例如，可创建下列文件夹来存储工作：C:Geostatistical Analyst Tutorial）。3在文件名文本框中，输入 Ozone Prediction Map.mxd。4单击保存。 您需要提供地图名称，因为这是对地图的第一次保存。以后保存 ArcMap 文档时，只需单击保存即可使用默认选项创建表面1单击 Geostatistical Analyst 工具条上的 Geostatistical Analyst 箭头，然后单击地统

6、计向导。2在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。3单击源数据集箭头，然后单击 O3_Sep06_3pm。4单击数据字段箭头，然后单击 OZONE 属性。5单击下一步。 默认情况下，普通（克里金法）和预测（地图）在对话框中处于选中状态。选择臭氧表面的制图方法之后，即可单击完成来使用默认参数创建表面。不过，步骤 6 至 10 会向您展示其他对话框。在该向导的每一步中，可通过拖动内部面板（窗口）之间的分界线来调整它们的大小。6单击下一步。 将显示半变异函数/协方差模型，这样便可检查测量点之间的空间关系。您可假设距离较近的事物比距离较远的事物更相似。通过半变异函数可探索该假设。通过拟合半变异函数

7、模型来获得数据中空间关系的过程被称为变异分析。单击下一步。 十字光标显示没有测量值的位置。要预测出十字光标处的值，可利用已测量位置的值。您知道，对于尝试预测未测量位置的值而言，距它最近的已测量位置的值与其最为相近。下图中为红点赋予的权重（或对未知值的影响）将大于绿点，因为红点更接近预测位置。通过使用周围的点以及之前拟合出的半变异函数/协方差模型，可预测出未测量位置的值9单击下一步。 交叉验证图让您了解模型对未知位置的值所做预测的准确程度。10单击完成。 对话框用于汇总与创建输出表面所用方法（及其相关参数）有关的信息11单击确定。 预测的臭氧地图以置顶图层的形式添加到内容列表中。12在内容列表中

8、双击图层打开图层属性 对话框。13单击常规选项卡，将该图层名称更改为 Default Kriging，再单击确定。 更改该图层名称有助于将该图层与练习 4 中将要创建的图层相区别14单击标准工具 工具条上的保存按钮 ，保存您的工作。请注意，插值延伸到海洋里，这是因为图层范围与输入数据 (O3_Sep06_3pm) 的范围相同。15要将预测表面的范围限制在加利福尼亚州之内，可右键单击 Default Kriging 图层，然后单击属性。16单击范围选项卡。17单击将范围设置为箭头 - 矩形范围 ca_outline - 确定。 插值区域会扩展以覆盖整个加利福尼亚州。18右键单击内容列表里的图层数

9、据框，单击属性，然后单击数据框选项卡。19单击裁剪选项箭头，选择裁剪至形状，然后单击指定形状按钮。20在数据框裁剪 对话框中，单击要素的轮廓按钮，单击图层箭头，然后单击 ca_outline。21单击确定，然后再次单击确定。 预测的表面被裁剪，从而不会显示州界以外的数据，而是显示整个州内的区域22将 O3_Sep06_3pm 图层拖动至内容列表的顶部。 从视觉上判断 Default Kriging 图层表达臭氧测量值的准确程度。一般来说，高臭氧预测值同样会出现在测得高臭氧浓度的区域里吗？在练习 3 和 4 里，您将了解到从数量上判断模型执行情况的方法以及两个模型的比较方法。23右键单击内容列表

10、中的 Default Kriging 图层，然后单击验证/预测。 这将打开“GA 图层至点”地理处理工具，同时将 Default Kriging 图层指定为输入地统计图层24输入地统计图层应会自动设置为 Default Kriging。对于观测点位置，导航至含有该教程所用数据的地理数据库，然后单击 ca_cities 数据集。保持要验证的字段为空，因为我们只想生成对主要城市的臭氧预测，并不想使用测量值来验证预测值。对于输出点位置处的统计数据，导航至为输出创建的文件夹并将输出文件命名为 CA_cities_ozone.shp。 25单击确定以运行工具。 默认情况下，后台地理处理处于启用状态，所以

11、在工具运行的过程中，您只会看到 ArcMap 状态栏（位于 ArcMap 窗口的底部）上显示的进度。26该工具运行以后，单击标准工具 工具条上的添加数据按钮 。27导航至该数据，单击 CA_ozone_cities.shp，然后单击添加。 观测点图层即被添加到地图中。28右键单击 CA_cities_ozone 图层，然后单击打开属性表。 请注意，现在每个城市除具有标准误差值（用于指示各城市臭氧预测的不确定性级别）以外，还具有一个臭氧预测值。29关闭表 窗口。30右键单击 CA_cities_ozone 图层，然后单击移除，从该项目中移除该图层。31保存 ArcMap 文档。实验小结：逐步完成

12、访问 Geostatistical Analyst 以及使用默认参数值创建臭氧浓度表面的过程，向您介绍创建插值模型所涉及的各个步骤。Geostatistical Analyst 扩展模块。该模块带您体验使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。使用默认 Geostatistical Analyst 设置创建（插值）臭氧浓度表面。臭氧点数据集 (O3_Sep06_3pm) 将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。您将在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。在本练习中，不需要关注这些对话框的细节，因为在以后的练习中，还会看到每个对话框。本练习的目的是向您介绍地统

13、计向导。建议在每次练习过程中和练习结束时保存地图指导教师评语及成绩：学生姓名： 专业： 班级 ： 课程名称：空间统计分析实验名称：浏览数据实验编号：02指导教师：范红艳实验地点：六楼机房实验时间：2014.4.17小组合作：是（ ）否（ ）小组成员：实验目的：使用 ESDA 工具浏览数据和收集信息以构建良好的插值模型。实验设备：ArcGIS 10.0数据：ArcGIS 教程数据安装程序 数据路径： ArcGISArcTutorGeostatistical Analyst实验内容及步骤：1如果已关闭前一次 ArcMap 会话，则再一次启动该程序并打开 Ozone Prediction Map.m

14、xd。2单击 ca_outline 图层并将其拖放到内容列表中的 O3_Sep06_3pm 图层下。3单击 O3_Sep06_3pm 图层以选择此图层。4在 Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 探索数据 直方图。 5在直方图 对话框中，单击属性箭头，然后选择 OZONE。6为了便于阅读，x 轴上的值已经按系数 10 重新进行了调整。您可能要重新调整“直方图”对话框的大小并移动其位置，以便可同时看到地图。在直方图中，臭氧值的分布以分成 10 个级别的臭氧值范围加以描述。每个级别中数据的频数以各条块的高度表示。通常，分布的重要

15、特征包括中心值、偏离程度和对称度。作为一种快速检查手段，如果平均值和中值近似相同，则初步表明数据可能呈正态分布。该臭氧数据直方图表示数据为单峰（一个高峰）并且向右偏移。分布图的右侧尾部表示存在的采样点相对较少但臭氧浓度值较高。似乎该数据不接近于正态分布。7通过单击并在其上方拖动光标来选择那两个臭氧值大于 0.10 ppm 的直方图条块（别忘了这些值已经按系数 10 做过重新调整）。 同时地图上会对应选择处于此范围内的采样点。您可能会注意到，这些采样点中的大多数位于加利福尼亚州的中央峡谷中。8单击基础工具 工具条上的清除所选要素按钮 以清除地图和直方图上的所选点。9单击直方图 对话框右上角的关闭

16、按钮。创建正态 QQ 图1在 Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 探索数据 正态 QQ 图2单击属性箭头，然后选择 OZONE。 常规的 QQ 图是两个分布的分位数对照绘制出的一种图。对于两个相同的分布，QQ 图将是一条直线。因此，可以通过对照绘制数据的分位数与标准正态分布的分位数来检查臭氧数据的正态分布。从上述的正态 QQ 图中，您可以看到该图并不是非常接近于一条直线。与此线的主要偏离发生在低臭氧浓度值处（在上图中选中并以绿色显示，已通过在这些臭氧浓度值的上方单击并拖动光标来选择它们）。如果这些数据在直方图或正态 QQ

17、图中未呈现正态分布，可能必需对这些数据进行转换使其符合正态分布，然后再应用某些克里金法插值技术。3单击位于正态 QQ 图 对话框右上角的关闭按钮。识别数据中的全局趋势1在Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 探索数据 趋势分析。2单击属性箭头，然后选择 OZONE。3单击旋转位置滚动条并且向左滚动直到旋转角度为 90 度。 4单击位于趋势分析 对话框右上角的关闭按钮。浏览空间自相关和方向影响1在 Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 探索数据 半变异函数/

18、协方差云。 2单击属性箭头，然后选择 OZONE。 3在工具 工具条上单击通过矩形选择要素按钮 ，然后在半变异函数/协方差云 对话框中具有较大的半变异函数（y 轴）值的某些点上方单击并拖动光标以选择这些点。（使用左侧的图作为指导。选择的点不需要与下图所示的点完全相同。） 4选中显示搜索方向。5单击并将方向光标移动到任一角度。6单击并沿着具有最高半变异函数值的位置对拖动通过矩形选择要素工具，以便在半变异函数图和地图中选择这些位置对。（以下图作为指导。不必选择与下图中相同的点，也无需使用相同的搜索方向。） 7单击位于该对话框右上角的关闭按钮。8单击基础工具 工具条上的清除所选要素按钮 ，以清除地图

19、上的所选点实验小结：在本练习中，已经学习了以下内容 臭氧数据为单峰，但并不是非常接近于正态分布，如直方图中所示。正态 QQ 图也显示出数据不呈正态分布，因为图中的点没有形成一条直线。可能需要进行数据转换。通过“趋势分析”工具可以看到数据呈现一种趋势，将该趋势细化后，可以看出二阶多项式是对其进行的最佳拟合。半变异函数/协方差云说明了极高的半变异函数值大部分以垂直于海岸线的连线表示。使用此工具进行的分析表明插值模型应该考虑到各向异性。您将使用所了解的臭氧数据相关知识来创建一个插值模型，此插值模型优于在练习 1 中根据默认参数值创建的模型。指导教师评语及成绩：学生姓名： 专业： 班级 ： 课程名称：

20、空间统计分析实验名称：绘制臭氧浓度图并进行模型比较实验编号：03指导教师：范红艳实验地点：六楼机房实验时间：2014.4.28小组合作：是（ ）否（ ）小组成员：实验目的：利用普通克里金法、趋势移除和对数据的各向异性的调整来创建更为细化的模型，并与实验一中形成的模型作比较。实验设备：ArcGIS 10.0数据：ArcGIS 教程数据安装程序 数据路径： ArcGISArcTutorGeostatistical Analyst实验内容及步骤：1如果已关闭前一次 ArcMap 会话，则再一次启动该程序并打开 Ozone Prediction Map.mxd。2确保未选择任何表示臭氧测量值的点。如果

21、选择了一些这样的点，那么请在基础工具 工具条上单击清除所选要素按钮 ，以清除选择。3在 Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 地统计向导。 4在“方法”列表框中，单击克里金法/协同克里金法。5单击数据源下拉箭头，然后单击 O3_Sep06_3pm。6单击数据字段下拉箭头，然后单击 OZONE 属性。 7单击下一步。8单击普通克里金法。 默认情况下，选择“普通克里金法”类型和“预测”输出类型。在练习 2 的数据探索过程中，您发现了全局趋势。利用“趋势分析”工具进行细化后，确定二阶多项式似乎比较合理。这种趋势可由数学公式表示，并

22、且可以从数据中移除。趋势移除后，将对表面的残差或短程变化分量进行统计分析。在最后一个表面创建之前，趋势将自动添加回去，以便预测生成有意义的结果。9单击趋势的移除阶数下列箭头，然后单击二阶。 10单击下一步。11在“去除趋势”对话框中，单击下一步。方向半变异函数1输入新的步长大小值 15000。减小步长大小意味着放大以便对局部空间数据变化的详细信息进行建模。2将“显示搜索方向”选项从 False 更改为 True。 3单击并使鼠标指针停留在“搜索方向”工具的蓝色中心线上。拖动中心线更改搜索方向。更改搜索方向时，请注意半变异函数图的改变。只有搜索方向上的半变异函数表面值将绘制在上面的半变异函数图上

23、。要想确切考虑表面计算结果的半变异函数模型受到的方向影响，必须计算各向异性的半变异函数或协方差模型。4将各向异性选项从 False 更改为 True。5在视图设置下将搜索方向的角度从 0 更改为 61.35，以便方向指针与各向异性椭圆的短轴重合.注意：半变异函数曲线的形状更加快速地增大到其基台值。由于 x 坐标和 y 坐标以米为单位，所以该方向上的变程接近 110 千米。6在视图设置下将搜索方向的角度从 61.35 更改为 151.35，以便方向指针与各向异性椭圆的长轴重合。 7单击下一步。 搜索邻域1单击“表面预览”以选择预测位置（十字光标所在处）。注意在要用于计算预测位置的值的数据位置（连

24、同其关联的权重）的选择中发生的变化。 2为完成本练习，请在预测值下，对 X 输入 66000，对 Y 输入 -220000。3将从变异函数中复制更改为 False，然后在角度文本框中输入 90。 注意搜索椭圆的形状是如何变化的。不过，要考虑方向影响，则需将“从变异函数中复制”控件改回 True。4单击下一步。 将显示“交叉验证”对话框。交叉验证1单击正态 QQ 图选项卡以显示 QQ 图。 2在“正态 QQ 图”选项卡中，您将看到一些值位于线的略微偏上的位置，一些值位于线的略微偏下的位置，但大部分点都离直虚线非常近，这表明预测误差近似服从正态分布。要选择特定点的位置，请单击与表中的感兴趣点相关的

25、行。所选择的点在 QQ 图中显示为绿色3或者，单击导出结果表按钮保存点要素类，以便对结果作进一步分析。4单击完成。 5单击确定。 预测的臭氧图将在 ArcMap 中显示为最上面的图层。默认情况下，该图层使用用于生成表面的插值方法的名称（例如，Kriging）。6单击图层的名称，然后将名称更改为 Trend Removed。7要扩展预测表面使其涵盖整个加利福尼亚，请右键单击 Trend Removed 图层，然后单击“属性”，再单击“范围”选项卡。在“将范围设置为”下，指定 ca_outline 的矩形范围，然后单击确定。8将 O3_Sep06_3pm 图层拖到内容列表的顶部，这样便可以看到插值

26、表面上面的点。9右键单击所创建的 Trend Removed 图层，然后单击将输出更改为预测标准误差。 10右键单击所创建的 Trend Removed 图层，然后单击将输出更改为预测以返回臭氧预测图。11在“标准”工具条上，单击保存。实验小结：通过这次的上机操作，学会了用普通克里金插值方法，但这次将在模型中纳入趋势和各向异性以做出更好的预测。因为普通克里金法需要的假设最少，所以普通克里金模型是最简单的地统计模型。默认情况下，Geostatistical Analyst 将绘制数据集的全局趋势图。表面表明西南-东北方向的变化最快，西北-东南方向的变化较为平缓（所以是椭圆形）。仅在合理的情况下移

27、除趋势。西南-东北方向的空气质量趋势可归因于山地与海岸之间臭氧的增加。高程和盛行风方向也是山地和海岸处出现相对低值的因素。人口密度过大也会导致山地与海岸之间的污染等级较高。因此，在合理的情况下，可移除这些趋势。指导教师评语及成绩：学生姓名： 专业： 班级 ： 课程名称：空间统计分析实验名称：对臭氧超出临界阈值的概率进行制图实验编号：04指导教师：范红艳实验地点：六楼机房实验时间：2014.5.26小组合作：是（ ）否（ ）小组成员：实验目的：创建此时间段中臭氧浓度超过指定阈值的概率图。实验设备：ArcGIS 10.0数据：ArcGIS 教程数据安装程序 数据路径： ArcGISArcTutor

28、Geostatistical Analyst 实验内容及步骤：1如果已关闭前一次 ArcMap 会话，则再一次启动该程序并打开 Ozone Prediction Map.mxd。2在 Geostatistical Analyst 工具条上，单击 Geostatistical Analyst 地统计向导。 3在“方法”列表框中，单击克里金法/协同克里金法。4单击输入数据下拉箭头，然后单击 O3_Sep06_3pm。5单击属性下拉箭头，然后单击 OZONE 属性。6单击下一步。7单击指示克里金法；请注意“概率图”已选为输出类型。8确保阈值设置为超出，然后设置主阈值为 0.09。 9单击下一步。10

29、将步长大小更改为 15000。11将各向异性更改为 True 以考虑数据的方向特性。蓝线显示不同方向的估计半变异函数模型12在“半变异函数/协方差模型”对话框中，单击下一步。13在“搜索邻域”对话框中，单击下一步。 蓝线表示阈值 (0.09 ppm)。蓝线左侧各点的指示变换值为 0，而蓝线右侧各点的指示转换值为 1。14单击以选择表中指示值为 0 的一行。所选点将在蓝色阈值线左侧的散点图中以绿色显示。 如果所选行的情况如下图所示，则预测与指示值完全相同。15 在“交叉验证”对话框中，单击完成。16在“方法报告”对话框中，单击确定。 概率图将在 ArcMap 中以顶部图层显示。概率图显示指示预测值，这些值被解释为 2007 年 9 月 6 日 3 p.m 到 4 p.m 期间臭氧浓度超过阈值 0.09 ppm 的概率。从概率图中