地统计学空间插值方法及应用

地统计学

地统计学，是指以具有空间分布特点的区域化变量理论为基础，研究自然现象的空间变异与空间结构的一门学科。它是针对像矿产、资源、生物群落、地貌等有着特定的地域分布特征而发展的统计学。由于最先在地学领域应用，故称地统计学

地统计学的主要理论是统计学家马特龙创立的，经过不断完善和改进，目前已成为具有坚实理论基础和实用价值的数学工具。地统计学的应用范围十分广泛，不仅可以研究空间分布数据的结构性和随机性、空间相关性和依赖性、空间格局与变异，还可以对空间数据进行最优无偏内插，以及模拟空间数据的离散性及波动性。地统计学由分析空间变异与结构的变异函数及其参数和空间局部估计的克里金插值法两个主要部分组成，目前已在地球物理、地质、生态、土壤等领域应用。它针对像矿产、资源、生物群落、地貌等有着特定的地域分布特征而发展的统计学。由于最先在地学领域应用，故称为地统计学。地统计学的主要理论是法统计学家G.Matheron 创立的，经过不断完善和改进，目前已成为具有坚实理论基础和实用价值的数学工具。

地统计学的应用范围十分广泛，不仅可以研究空间分布数据的结构性和随机性、空间相关性和依赖性、空间格局与变异，还可以对空间数据进行最优无偏内插，以及模拟空间数据的离散性及波动性。地统计学由分析空间变异与结构的变异函数及其参数和空间局部估计的Kriging（克里格）插值法两个主要部分组成，目前已在地球物理、地质、生态、土壤等领域应用。气象领域的应用目前还不多见，主要使用Kriging法进行降水、温度等要素的最优内插的研究及气候对农业影响方面的研究。

地统计学空间插值方法及应用

1、空间插值、克里格方法及地统计学讲解

2、克里格方法讲解（普通克里格、协同克里格、指示克里格等）

3、基于ArcGIS的地统计学插值数据准备

4、基于ArcGIS的地统计学插值操作

5、案例分析：区域PM2.5空间分布特征分析

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