空间插值分析

哈喽啊大家，今天小林我呢给大家讲讲空间插值分析。

空间插值是指通过探寻收集到的样本点数据的规律，外推到整个研究区域为面数据的方法，即根据已知区域的数据来估算其他区域的数值，实质是通过已知点数据来预测未知点数据。空间插值常常应用于气象预测领域，如通过已知站点的的气温数据来预测该站点周围地点的气温。

空间插值类型

空间插值法主要分为两大类，全局插值法和局部插值法，全局插值法包括：趋势面插值法、回归模型插值法；局部插值法包括：反距离权重插值法、薄板样条函数插值法、克里金插值法等。

由于各组数据具有不同的特性，应根据不同的数据选择不同的插值方法，下边以东三省为例，通过比较不同的插值方法，选择最佳的插值方法预测东三省的空气质量AQI。

地统计向导

在这里我将利用ArcGIS Pro给大家做个演示。打开ArcGIS Pro后，在分析栏下边找到 地统计向导 ，我以反距离权重法为例，数据字段选择AQI字段，在步骤2界面的常规属性中有一个“幂”，旁边有一个 优化 按钮，点击它即可得到最优的参数。

点击下一步来到步骤3界面，在这里我们需要注意的是均方根，也就是 RMS值 ，值越小代表插值结果越准确，在这里可以看到，反距离权重法的RMS值约为25.66。

其他方法也一样，通过改相关参数来得到RMS值最低的方法，此方法就是最适合这组数据的插值方法了，整体上操作很简单，但是很麻烦，需要不断调整参数。

下边的表格是部分方法的RMS值（有点小懒就不一一试验全部方法了），最佳的方法就是反距离权重法，RMS值为25.66。

插值结果如下图：