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ArcGIS中的地统计克里格插值法及其应用
地理信息系统（GeographicInformationSystem,GIS）是一种以空间信息数据为基础，以计算机为核心的地理信息处理和分析系统。GIS技术的应用已经渗透到了我们的方方面面，其中克里格插值法是GIS中常用的地统计方法之一，本文就在此基础上进行阐述。
一、地统计及克里格插值法的概念
地统计（Geostatistics）是GIS中的一种常用方法，指的是强调空间变异的分析方法，常用于解决自然资源评估、空气、水、土壤质量监测等问题。地统计方法除了具有传统统计学的特点外，更强调空间依赖性分析。
克里格插值法（Kriginginterpolation）是地统计中一种基于空间分布的预测方法。其基本思想是，通过站点分布数据的平均值不断与周围数据的差异相比较，最后得出最好的拟合预测值。克里格插值法不仅可以处理局部变异性很大的问题，而且可以估计整个研究区域中未被观测到的位置的值。
二、地统计克里格插值法的步骤
地统计克里格插值法的步骤通常包括数据收集、数据清洗、数据变量相关性检验、样点分析、变异性分析、空间自相关检验、插值模型拟合、交叉验证、预测等几个方面。
1.数据收集和清洗
在地统计克里格插值法中，许多不正确的数据将导致整个分析的失误。因此，在进行任何分析之前，必须对数据进行清理。数据清理方式包括删除缺失值，检查异常值并予以修正等。
2.变异性分析
变异性分析是地统计分析的重要步骤。它可以揭示变量的异质性，即不同位置的变量值。对于同一变量来说，值的差异越大，变异性越高。
3.空间自相关检验
空间自相关是地统计中的重要概念。因为在某些研究中，空间自相关对数据分布有显著的影响。因此，必须通过计算方差函数来检验空间自相关性。
4.克里格插值效果监测与预测
为了验证克里格插值的效果，需要进行交叉验证。交叉验证是通过删除一部分数据，然后用剩余的数据进行插值，最后与被删除的数据进行比较，以监测插值的准确性。
三、克里格插值法在GIS中的应用
GIS系统中，克里格插值法可以用于不同的应用，例如空气质量监测、水质评价、土壤重金属污染程度等。除了用于空间数据分析外，它还可以用于数据预测，如气象预报，交通预测和环境预测等。
以土壤污染为例，GIS中的克里格插值法可以根据样本和/或现有监测站点的梯度数据来预测污染物的分布，这有助于进一步管理和减轻这种地球资源的负面影响。
四、结论
在GIS应用中，地统计克里格插值法是一种强大的分析工具。它可以有效地处理不同类型的数据分布，更好地理解空间数据变异性并精确地预测未来变化。
在未来，地统计克里格插值法不仅可以在环境科学和自然资源管理领域得到广泛应用，还可以在城市规划、交通规划、地质勘探和农业方面得到更多应用。它势必将为我们更好地了解自然和改善人类生活质量带来更多的帮助。