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Arcgis Geostatistical Analyst中的问题
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我想利用某个省的年均温进行插值，现就有关问题进行求助： 1.首先想检查一下站点数据中是否有异常值，利用Geostatistical Analyst中的Voronoi图如何发现异常值并去除异常值呢？ 2.根据正态QQ Plot图和Histogram图中的哪些值可以判断站点数据是否服从正态分布？若不服从，该如何转换为正态分布？ 3.我想利用普通克里金进行插值，那是否需要对趋势分析图进行分析呢？ 求各位朋友帮助，感激不尽！ |
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【答案】应助回帖
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1.arcgis里有个聚集和异常值分析，也就是局部空间自相关分析，不知道对你是否有用，不过从这个分析的名字来说应该是你想找的。在arcgis的空间分析模块下，不过个人认为不是很好用，没有免费的软件geoda里的空间局部自相关好用。 对于极值（也就是异常值），在Goovaerts Pierre的Geostatistics for Natural Reasources Evaluation中Pierre建议对极值的处理方式如下：1）将极值数据判定为错误数据并删除；2）将极值划分为一个单独的统计总体样本进行分析；3）使用对极值不敏感的稳健统计量；4）对数据进行转换以减小极值的影响。书中建议不要轻易的提出极值，也不要随便对数据进行转换。因为有些极值是有比较重要的意义的，除非十分肯定这个极值是错误的。对数据进行转换可能获得比较好的统计量，但是最后还要进行反转换，反转换会抹杀掉转换数据计算的更稳健的统计量的绝大部分好处。对于将极值划分出来统计，也要在极值比较多的情况下才可行。最好的办法就是用对极值不太敏感的统计量。 2.http://www.gissky.net/Article/14.htm这个网址上有对QQ图，直方图，以及趋势分析的简单介绍，也许对你有用，个人认为直方图的样子接近正态分布图就可以判定样本满足正态性。但是我现在在看Geostatistics for Natural Reasources Evaluation时没看到作者有提到数据一定要满足正态分布，不满足的话如何处理方面的内容。也许是我才刚看了个开头的原因吧。 3.关于几种不同的克里金用法我在Goovaerts Pierre的一篇文章里了解了一点。通常用的比较多的是普通克里金，泛克里金的结果通常和普通克里金的结果比较一致，只是在边远地区泛克里金的克里金方差要比普通克里金的克里金方差要大，也就是在边缘地区以及数据量少的地方普通克里金的效果要好一点。简单克里金通常不用，因为那个全局均值已知且不变的假设在现实中很难满足。这就是单变量三种克里金。对于有多个变量的，还可以引入其他变量还辅助计算某个数据不充分的变量。在不满足线性条件时应用吸取克里金。还有一个常用的是指示克里金，这个对极值就不敏感。根据你的需要来用。但是要用克里金插值前提是必须要数据量比较充足，否则插值结果的精度也是很不好的，如果数据量充足，个人认为克里金插值是最好的选择。其他的几种插值方法不是很了解，但是在应用是你可以都试一下，看看哪个插值结果更符合实际。 |
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wang-xl
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