1、Arcgis地统计分析及其水文应用 空间差值的需求 需要得到空间面上的情况（如水文里面的降雨，蒸发和土壤含水量，这也是分布式水文模型的目的）有限的观测站点(雨量，蒸发和含水量站）必须用有限的观测站点得到未知点的值，所以必须采用空间差值的方法，而空间差值的方法又以地统计法中的协克里金法误差小。地统计概念 以区域化变量为基础，借助变异函数，研究具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门学科。地统计核心 通过对采样数据的分析和对采样区地理特征的认识选择合适的空间内插方法创建表面 地统计分析的特点 既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的
2、缺陷。地统计插值 具有生成预测表面的能力，提供预测的准确性的度量 根据有限的观测点的值采用空间之间的关系和空间变量之间的关系可以得到空间面上的预测值。Kriging:是以变异函数和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法。权重值:-基于空间相关性模型（变异函数）-线性无偏最优估计-考虑了已知样本点的空间分布及与未知样点的空间方位关系 基于区域化变量存在空间相关性的假设 克里金法和协克里金法 协克里金法 引入高程的信息，不仅考虑空间位置，同时考虑空间变量的其他方面的信息。插值方法的比较 地统计的未来展望 根据有限点的土壤含水量的观测能够得到流域面上的干旱情况。地统计的插值可以作为分布式模型计算结果的一个验证 可以采用地统计差值法验证一定面积流域内降雨站设置多少个比较好。
