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    2012-10-14 21:40:42
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    练习:使用经验贝叶斯克里金插值(EBK)来插入地震震动强度的地图,在日本创建一个震动强度的面。
    在这里插入图片描述
    作为ArcGIS地统计分析扩展的一部分,EBK是一种地统计插值方法,它使用概率技术来量化与插值相关的不确定性。EBK的工作原理是在数据的子集上构建本地模型,然后将它们组合起来创建最终的面。使用EBK,您可以自动地模拟空间关系,并且结果通常比其他方法的结果更好。

    EBK有以下特点:

    1)直接和可靠的数据插值。

    2)最小交互建模和参数要求

    EBK可以产生多种输出面:预测面、预测标准误差面、表明临界值是否超过的概率面,以及预先确定概率水平的量化表面。

    EBK使用局部模型来捕获全局克里金模型可能遗漏的小规模影响,其预测的标准误差比其他方法更准确。只要有局部的稳定,EBK允许中等的全局非平稳性。

    在开始工作之前,必须设置适当的分析环境。分析环境包括您将放置结果的工作空间,以及这些结果的范围、单元大小和坐标系统。

    1)从地理环境的菜单中选择环境。

    2)在环境设置对话框中,展开工作空间,并确保当前工作区和暂存的工作区被设置在一个文件夹中

    3)扩大输出坐标

    4)对于输出坐标系统,选择与显示相同。

    5)该设置将当前显示器的坐标系统分配给地图文档。

    6)扩大工作范围

    7)在一定程度上,选择与层边界相同。

    这个设置定义了在ArcMAP中处理哪些特性——在本例中,只有边界层中的采样点。

    8)扩大栅格分析

    下面的图显示了创建预测面的EBK过程。
    在这里插入图片描述
    EBK的过程图

    EBK工作首先将数据划分为给定大小的子集,从数据中估算一个半变异函数模型,使用半变异函数模拟每个输入数据位置的新值,并从模拟数据生成一个新的半变异函数模型。然后,根据模拟的次数,重复这些步骤,创建连续的半变异函数,最后,将局部表面混合到最终的表面。

    EBK通过使用许多模型而不仅仅是一个模型来估计半变异函数模型所引入的错误。换句话说,它创建了连续的半变异函数,每一个半变异函数都是对真实的半变异函数的估计,从中可以生成观察过程。

    下面的图显示了半变异函数模型的光谱。分布的中值显示为一条实心的红线。第 25和75百分位数是红色虚线。蓝色线的宽度与半变异函数权重成比例,所以权重较小的模型是较细的线。(这里翻译的半变异函数也称为半方差函数)
    在这里插入图片描述
    半变异函数的频谱

    使用EBK方法(带有地统计向导)来完成这个任务。

    预计完成时间:40分钟。

    要完成练习,您需要以下几点:

    ArcGIS Desktop 10.6(基本、标准或高级)

    ArcGIS地统计分析

    ArcGIS空间分析

    第一步:下载数据
    https://www.esri.com/training/courses/57630433851d31e02a43eec8-16470/Content/dataDownload.html

    第二步:打开地图文档,加载地统计向导
    打开ArcMAP,点击菜单栏右击,在弹出对话框,勾选Geostatistical Analyst,这样在ArcToolbox就可以看到Geostatistical Analyst模块。

    第三步:用EBK插入数据,并通过修改模型参数创建半变异函数图
    在Geostatistical Analyst模块→插值分析下,点击经验贝叶斯克里金。

    数据集源:监测站

    数据字段:强度

    点击下一步继续。

    根据数据选择合适的模型类型。每个模型使用不同的数学函数来匹配半变异函数。当您改变半变异函数模型的参数时,它会自动地在半变异函数中进行更新,这样就可以在视觉上跟踪模型拟合过程的进展(类似于在构建地图时在视觉上跟踪您的过程)。

    在一般属性下,验证输出表面类型被设置为预测。

    这个设置意味着您要从插值生成一个预测面,一个预测标准误差的面,一个概率面来表示一个临界值是否被超过,以及一个预先确定的概率水平的量化的面。对每一个预测位置,预测都是用一个新的半变异函数分布来计算的,这是由点附近的半变异函数频谱的一个基于概率的采样来生成的。

    对于转换,选择经验性的。转换用于使您的数据更接近于正态分布,并满足平稳性的假设。

    该设置应用了基于经验基础函数的偏乘法变换。偏乘法通过适配的基础分布(在这个例子中是经验性的)近似于累积分布,是通过beta 分布的合适的线性组合来倾斜的。(这个倾斜是用逆概率函数积分变换来完成的。)当这个转换被应用时,参数分布分布将更改为Nugget,Partial Sill,and Range。

    对于半变异函数,选择K-Bessel。

    当您在一般属性中应用K-Bessel时,会出现一个额外的形状参数图。此外,还会出现一个新的转换选项卡(每个模拟都有一个),它显示了合适的转换分布。转换的分布是由密度着色的,并且提供了量化的线。K-Bessel的半变异图是最灵活的最精确的,尽管它需要最长的计算时间。如果您愿意等待得到最准确地结果,那么K-Bessel是最好的选择,检查预览地图:
    在这里插入图片描述
    这时颜色渐变所描述的从低到高的强度变化,单击Next继续。

    向导的交叉验证面板显示了预测和模型性能。可以用错误列对点进行排序,可以选择异常点。另一个交叉验证选项卡是误差、标准误差和正态QQ图。

    单击完成。

    方法报告窗口包含了一个摘要,其中显示了用于创建预测面的数据集、属性、插值方法和参数值。

    在方法报告窗口中,单击OK。

    EBK预测面图层将作为一个地统计图层生成,并出现在地图文档中。这一层除了其他定义要素,如源和符号之外,还存储了插值的模型参数。这个表面反映了您的数据转换和您在这一步中使用的参数所创建的平滑表面。

    保存地图文档。

    第四步:设置EBK面的范围
    检查预测面与强度点之间的关系。

    请注意,类似的预测值的区域在强度上略有扩展。

    为了将预测面限制在日本国内,您现在将改变范围参数。

    在目录中,右键单击经验贝叶斯克里金图层并选择属性。

    点击选项卡。

    为了设置范围,选择矩形的边界范围,然后单击OK。

    在目录中,右键单击图层数据帧并选择属性。

    在数据框属性中,单击数据框选项卡。

    对于剪切选项,选择剪切到形状,然后点击指定形状。

    在数据框裁剪对话框中,选择要素轮廓。

    对于图层,选择边界。

    单击OK关闭数据框裁剪对话框和属性对话框。

    经验贝叶斯克里金图层(预测的面)现在被剪断,这样它就不会在研究区的边界之外显示数据,而是覆盖了边界内的所有区域。

    第五步:在视觉上探索EBK面
    在目录中,右键单击经验贝叶斯克里金图层并选择属性。

    单击标记选项卡。

    在显示的情况下,点击填充的轮廓,然后检查填充轮廓复选框。

    当将地统计图层表示为填充的等高线时,假设对于图形显示,每个等高线之间的值对于多边形中的所有位置都是相同的。

    检查描述特性(The Presentation Quality),并对缩放复选框进行改进。

    描述特性选项决定了等高线代表的平滑度,并确保了输出特性类更详细的隔离。缩放选项的优化可以使每一个缩放都能更好地显示和更好地详述。

    单击OK。

    在目录中,右键单击经验贝叶斯克里金图层,并选择缩放到图层。

    注意:加载可能需要几分钟。

    使用适当的工具导航和探索地图。

    直观地判断EBK层是如何表达震动强度的。

    保存地图文件。

    第六步:将地统计图层导出为栅格格式
    您还可以将地统计层保存为一个图层文件(.lyr),它将保留符号,并可以添加到不同的ArcMAP会话中。图层文件不会复制源数据。相反,它引用源数据。为了是地统计层持久,您可以通过将内容导出到栅格或矢量格式来创建磁盘上的数据永久副本(不包括图层定义)。现在您将创建一个栅格。

    在目录中,右键单击经验贝叶斯克里金图层,指向数据,并选择导出到栅格。

    打开GA层至网格对话框。

    如有必要,将输入地统计层场设置为经验贝叶斯克里金。

    点击保存。

    如有必要,将输出单元格设置为5000,单击OK。

    注意:这个工具可能需要几分钟的时间来处理。

    保存您的地图。

    退出ArcMAP。

    经验贝叶斯克里金图层现在作为一个栅格输出,稍后您可以使用它。

    在这个练习中,您使用EBK方法创建一个预测面。EBK模型使用非常少量的参数,允许在合理的时间时间厄内进行计算。然而,当数据分布或空间数据变化很复杂时,或者当数据发生了许多突然的变化时,EBK可能无法很好地工作。

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空空如也

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