文档介绍：第六章空间统计学分析空间统计分析方法由来空间统计分析方法组成空间统计分析方法由分析空间变异与结构的半变异函数和用以空间局部估计的克立格插值法两个主要部分组成,是GIS空间分析的一个重要技术手段。由于空间现象之间存在不同方向、不同距离成分等相互作用,使得传统的数理统计方法无法很好地解决空间样本点的选取、空间估值和两组以上空间数据的关系等问题,因此,空间统计分析方法应运而生。,法国统计学家MatheronG通过大量理论研究,形成了一门新的统计学分支,即空间统计学。空间统计学是以区域化变量理论为基础,以变异函数为主要工具,研究具有地理空间信息特性的事物或现象的空间相互作用及变化规律的学科。自相关空间统计分析的重要任务空间统计分析方法假设研究区中所有的值都是非独立的,相互之间存在相关性。在空间或时间范畴内,这种相关性被称为自相关。揭示空间数据的相关规律和利用相关规律进行未知点预测。由于空间统计分析包含这两个显著的任务,所以涉及两次使用样点数据,第一次用作估计空间自相关,第二次用作未知点预测。,依赖于坐标(Xu,Xv,Xw),观测后是一个普通的空间三元函数值或一个空间点函数。区域化变量是一种在空间上具有数值的实函数,它具有以下属性:空间局限性连续性各向异性区域化变量被限制于一定空间范围,这称为几何域。在几何域内,区域化变量的属性最为明显;在几何域外,不明显。不同的区域化变量具有不同程度的连续性,用区域化变量的半变异函数来描述。当区域化变量在各个方向上具有相同性质时称各向同性,否则称为各向异性。其它属性:①区域化变量在一定范围内呈一定程度的空间相关,当超出这一范围之后,相关性变弱甚至消失。②对于任一区域化变量,特殊的变异性可以叠加在一般的规律之上。{Z(t1),Z(t2)}=E[Z(t1)—EZ(t1)][Z(t2)—EZ(t2)]()在随机函数中,当只有一个自变量x时称为随机过程,随机过程Z(t)在时间t1和t2处的随机变量Z(t1)、Z(t2)的二阶混合中心矩定义为随机过程的协方差函数记为Cov{Z(t1),Z(t2)},即Cov{Z(x),Z(x+h)}=E[Z(x)Z(x+h)]—E[Z(x)]E[Z(x+h)]()Cov(x,x+0)=E[Z(x)]2—{E[Z(x)]}2()当随机函数依赖于多个自变量时,Z(x)=Z(Xu,Xv,Xw)称为随机场,而随机场Z(x)在空间点x和x+h处的两个随机变量Z(x)和Z(x+h)的二阶混合中心矩定义为随机场Z(x)的自协方差函数,即随机场Z(x)的自协方差函数亦称为协方差函数,一般地,协方差函数依赖于空间点x和向量h。当h=0时,协方差函数变为