第七章空间数据的统计分析方法

空间统计应用Р汇总空间分布的关键特征?识别具有统计显著性的空间聚类和空间异常值?评估聚集或离散的整体模式?根据属性相似性对要素进行分组?空间关系建模Р地统计在科学和工程领域中的应用Р采矿行业:量化矿物资源和评估项目的可行性?环境科学:评估污染级别以判断是否对环境和人身健康构成威胁,以及能否保证修复。?土壤科学:绘制土壤营养水平(氮、磷、钾等)和其他指标(例如导电率),以便研究它们与作物产量的关系和规定田间每个位置的精确化肥用量。?气象:温度、雨量和相关的变量(例如酸雨)的预测?公共健康领域:预测环境污染程度及其与癌症发病率的关系。Р地统计分析用于研究区域中已测量的采样点为同一区域内其他未测量位置创建准确预测。探索性空间数据分析工具用于评估数据的统计属性,比如空间数据变异性、空间数据相关性和全局趋势。Р探索性空间数据分析Р采用探索性空间数据分析工具来研究?喀尔巴阡山中监测站处获取的臭氧测量值的属性Р表面预测和误差建模Р白俄罗斯放射铯土壤污染级别的预测图Р地统计工具可生成各种类型的地图图层,包括预测图、分位图、概率图、预测标准误差图。Р阈值制图Р概率图来预测值超过临界阈值的位置。Р暗橙色和红色显示的位置表示概率大于 62.5%,此处放射性铯?污染超过森林浆果中最大允许级别(临界阈值)。Р模型验证和诊断Р预测伊利诺斯州农场的有机物Р将输入数据拆分成两个子集。用数据的第一个子集开发预测的模型。然后使用“验证”工具,比较预测值和其余位置的已知值。Р协同克里金法的表面预测Р探索臭氧(主变量)和二氧化氮(二级变量)之间的空间相关性。在绘制臭氧地图时,协同克里金法可使用二氧化氮数据改进预测。Р第七章空间数据的统计分析方法