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基于
ArcGIS_10.0
的地表高程序贯高
斯模拟
和地质统计建模
1.
数据需求：
总共需要四个文件夹：<
/p>
即两个输入型文件夹和两个输出型文件夹，
其中输入
型文件夹包括一个存放原始数据的文件夹和一个存放
shp
< br>格式数据的文件夹；
而
输出型文件夹包含一个存放简单克
里金估计结果（
dbf
格式）的文件夹和一个存
放序贯高斯模拟结果（
dbf
格式）的文件夹。
以及三个
gdb
数
据库：即一个存放简单克里金输出结果（
Table
格式）的数
据库，
一个存放
100
次序贯高斯模拟的直接云图结果的数据库以及一个存放序贯
高斯模拟输出结果（
Table
格式）的数据库。
（之所以
需要给出简单克里金插值
结果，
是因为序贯高斯模拟只能在简单
克里金插值结果的基础上进行计算和分析）
2.
数据关系
1
）
Import_Surface_Data&Background_Grid_xl
sx&txt
文件夹：
①
Import_Surface_
（原始数据，包含位置坐标和属性值，供建
立
< br>shp
用）
②
Import_Surface_
（原始数据，包含位置坐标和属性值，供
Surfer
插值生成背景网格用以及后期和
ArcGIS
插
值结果作对比）
③
Background_
（只包含待插值点的位置坐标，一般来说插值高
程的话为
x
，
y
；插值属性的话可以为
x
，
y
，
z
；
）
④
Import_Surface_
⑤
Output_grid_of_kriging_standard_deviati
on_from_
⑥
Out_import_Surface_
⑦
Out_
⑧
Out_
2
）
Imp
ort_Map_shp
文件夹：
①
Import_Surface_
②
Background_
③
Kriging_Estimation_Result_
④
Kriging_Estimation_Result_
3
）
Export_Kriging_
Result_shp
文件夹：
①
Export_Output_
②
Export_Output_
4
）
Ext
ract_Simulation_Results_shp
文件夹：
< br>
1
～
100
< br>次的模拟结果（
dbf
格式）
，
在此不详细列出
5
）
Sequential_Gaussian_
数据库
：
1
～
10
0
次的模拟结果，在此不详细列出
6
）
Export_Kriging_
数据库：
①
Export_Output_Second
②
Export_Output_Third
7
）
Extract_Simulation_
数据库：
1
～
100
次的模拟结果（
Table
格式）
，在此不详细列出
3.
实施方案
本文以广州龙头山表面高程
数据为例，
本次序贯高斯模拟总共含有
3
大步骤：
A.
< br>首先需要建立基于龙头山表面高程原始数据的
shp
文件
和利用
Surfer
软件生成的待插值背景网格节点的
shp
文件，其中需要通过
Surfer
软
件先生成
10m*10m
< br>的插值结果
grd
文件，在把其转换成
< br>dat
格式文件
,
方便得到背景
网格的
shp
文件；
B.
然后通过简单克里金对原始数据
进行插值，
在得到克里金插值结果的同
时结合背景网格文件生成
一个基于验证和预测的克里金插值结果
shp
文
件，从中可以看到每个网格节点上的预测结果值与预测标准差；
C.
最后利用上述克里金插值结果来
获得
100
次序贯高斯随机模拟的结果，
其中包含每个网格节点上的最大值、最小值、均值和标准差等等，以及
每一次模拟所生
成的云图，
并通过提取功能得到模拟的输出结果以便于
后期外部
处理和利用。
4.
具体技术路线
启动
< br>ArcCatalog
生成
shp
文件，如下图所示：
启动
Ar
cMap
导入之前生成的
shp
文件，
如下图所示：
修改标记，方便查看和论文成图，如下图所示：
如果第一次安装
ArcGIS
，地统计学工具条并未可用，则需要点击菜单栏中的
Customiz
e
下的
Extensions
按钮，
勾选其中的
Geostatistical
< br>Analyst
前置方
框，然后
Close
，地统计学工具条就可以用了，如下图所示：
点击已经变绿的地质统计学分析工
具条，
对
Import_Surface_Data
进行简单克里
金统计分析（这里尽量使用
简单克里
金估计
类型，为了方便后期模拟使用）
，如
下图所示：
注意选择正态变换
和去趋势，因为一般数据通常不符合插值所需的标准条件：
注意漂移阶数，
一定要选择合适的漂移阶数使得去趋势和转换后
的数据尽可能的
呈现出正态分布的特征，如下图所示（例如本次模拟选择
2
阶多项式漂移）
：
协方差函数和变异函数模型的拟合曲线如下图所示：
选择合
适的模型，并计算其基台值，偏基台值，块金值以及变程等参数：
General
Examine bivariate
distribution
False
Variable
Semivariogram
Optimize model
Model Nugget
Enable True
Calculate Nugget
True
Nugget
0.0167
Measurement Error
100
Model #1
Type
Gaussian
Major Range
255.65
Anisotropy
False
Calculate Partial Sill
True
Partial Sill
1.2536437163695078
Model #2
Type
Model
#3
Type
Lag
Lag Size
29.371
Number of Lags
12
得到最终结果，如下图所示：
预测值和测量值有很高的相关性，如下图所示：
根据本文数据特征，这里可以改变
漂移次数，生成两种漂移阶数的结果：
Kriging_Estimation_Result_
Kriging_Estimation_Result_
通
过对比平均误差，
均方根误差以及平均标准误差，
发现本文数据
利用三次漂移
多项式所产生的结果更精确。
然后通过对简单克里金估计结果进行验证和预测，
导出克里金估计结果
shp
文件，
其中需要用到背景网格文件，如下图所示：
注意下面这个对话框中的第二项
Input
point
observation
locations
应该选择
背景网格（背景网格是之前建立
用来展示克里金估计结果）
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