ArcGIS Geostatistical Analyst 学习教程

       凭借 ArcGIS Geostatistical Analyst，可利用存储于点要素图层或栅格图层中的已测量采样点，或使用面质心来轻松创建连续表面或地图。采样点可以是高程、地下水位深度或污染等级等测量值，本教程中的采样点就是此类测量值。与 ArcMap 结合使用时，Geostatistical Analyst 可提供一组功能全面的工具，以创建可用于显示、分析和了解空间现象的表面。

       教程情景

       美国环境保护局负责监控加利福尼亚州的大气臭氧浓度。将在该州范围内所分布的多个监测站对臭氧浓度进行测量。监测站的位置分布如下图所示。尽管可以测得各个监测站的臭氧浓度级别，但加利福尼亚州其他（未监控）位置的臭氧值也同样令人关注。不过，出于成本和可行性方面的原因，监测站不可能遍布全州各个位置。Geostatistical Analyst 提供的工具通过执行以下操作可实现最佳预测：检查所有采样点之间的关系，并生成臭氧浓度的连续表面、预测的标准误差（不确定性）以及超出临界值的概率。

       将在该州范围内所分布的多个监测站对臭氧浓度进行测量。

       完成练习所需的数据位于教程数据 DVD 中。（您可能需要联系所在组织的主要维护联系人以帮助您进行下载。）在运行向导安装这些数据时，请做相应的检查以确保安装 Geostatistical Analyst 数据（默认安装路径为 C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistical Analyst）。本教程中会用到以下数据集（包含在 ca_ozone.gdb 地理数据库中）：

       数据集                              描述

       ca_outline                       加利福尼亚州的轮廓

       O3_Sep06_3pm               臭氧点采样值 (ppm)

       ca_cities                           加利福尼亚州的主要城市

       ca_hillshade                    加利福尼亚州的山体阴影地图

       臭氧数据集 (O3_Sep06_3pm) 由加利福尼亚州空气资源委员会友情提供，它们是于 2007 年 9 月 6 号下午 3:00 到 4:00 测得的臭氧浓度，单位为百万分率 (ppm)。原始数据已针对本教程做了一定的修改，因此，不应将其视为精确数据。

       将基于这些臭氧点样本（测量值）生成两个连续表面（地图），用于预测加利福尼亚州每个位置的臭氧浓度值。创建的第一个地图将只使用默认选项，旨在向您介绍使用采样点创建表面的过程。生成的第二个地图允许您纳入更多在采样点之间挖掘出的空间关系。创建第二个地图时，您将使用探索性空间数据分析 (ESDA) 工具来检查您的数据。还会向您介绍一些可用来创建表面的地统计选项，例如移除趋势和构建空间自相关模型。通过使用 ESDA 工具和地统计参数，您将能够创建一个更为精确的表面。多数情况下，我们所关注的并不是某种临界健康风险的实际值，而是该值是否超出了某一毒性级。如果情况属实，则必须马上采取措施。创建的第三个表面用于评估超出临界臭氧阈值的概率。对于本教程，臭氧值的临界阈值为 0.09 ppm（加利福尼亚州环境空气质量标准每小时测量值）；如果高于这个值，就应予以密切监视。您将使用 Geostatistical Analyst 来预测加利福尼亚州 2007 年 9 月 6 号下午 3:00 到 4:00 的臭氧值符合该标准的可能性。

       本教程分为多个任务，旨在让您能够按照您自己的进度深入学习 Geostatistical Analyst 的各个功能。

       练习1逐步指导您完成访问 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。

       练习2指导您在创建表面之前完成探索数据的过程，以发现异常值并识别趋势。

       练习3创建第二个表面以纳入更多在练习 2 中挖掘出的空间关系并对在练习 1 中创建的表面加以改进。此练习还向您介绍了地统计方面的一些基本概念。

       练习 4介绍如何对在练习 1 和练习 3 中创建的两个表面的结果进行比较，以及如何确定哪一个表面可对未知值进行更好的预测。

       练习 5 逐步指导您完成对臭氧超过临界阈值的概率进行绘图的过程，并创建第三个表面。

       您将需要集中利用几个小时的时间才能学习完本教程。当然，您也可以根据您自己的实际情况安排学习时间，一次可以只完成一个练习。建议在做完每个练习后保存您的结果。