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ArcGIS地统计分析PPT课件

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arcgis学习--地统计分析

arcgis学习--地统计分析

ArcGIS软件应用实验7一、实验目的使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。

二、实验内容1、学习Geostatistical Analyst 扩展模块2、生成臭氧浓度表面三、实验步骤(一)准备工作1、激活地统计模块在主菜单上，单击自定义→扩展模块，选中GeostatisticalAnalyst复选框，单击关闭；图1-1扩展模块2、调出地统计工具条在主菜单上，单击自定义→工具条→GeostatisticalAnalyst，GeostatisticalAnalyst工具条即被添加到ArcMap会话中；图1-2工具条3、添加数据单击标准工具工具条上的添加数据按钮添加数据，按住CTRL键并选择O3_Sep06_3pm和ca_outline两个数据集，单击添加。

图1-3添加数据4、修改属性1、右键单击内容列表中的ca_outline图层图例（图层名称下面的框），然后单击无颜色，确保图层无颜色，只有范围；图1-4无颜色2、双击内容列表中O3_Sep06_3pm图层的名称。

打开图层属性对话框，在图层属性对话框中，单击符号系统选项卡。

在显示对话框中，○1单击数量，然后单击分级色彩；○2在字段框中，将值设置为OZONE；○3选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸出来；符号系统对话框应如下所示：图1-5分级符号3、经过属性修改后，图层如下：图1-6结果(二)使用默认选项创建表面使用默认GeostatisticalAnalyst设置创建（插值）臭氧浓度表面。

臭氧点数据集(O3_Sep06_3pm)将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。

在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。

1、地统计分析对话框单击GeostatisticalAnalyst工具条上的GeostatisticalAnalyst箭头，然后单击地统计向导，将弹出地统计向导对话框；图2-1地统计工具条地统计向导对话框，在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。

《ArcGis介绍》PPT课件

《ArcGis介绍》PPT课件

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3
1.2ArcGIS是什么
地理信息系统（Geographic Information System，简称 GIS）是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表 层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运 算、分析、显示和描述的技术系统。
1.3ArcGIS数据格式
ArcGIS处理和支持的对象是多种地理空间实体数据及 其关系，包括空间定位数据、图形数据、遥感影像数据、 属性数据等。
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13
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3.专题地图的绘制
3.1 人口分级显示
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3.2 属性表里面的字段
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3.3 图层属性介绍
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4. 编辑要素
4.1数据库建立：文件地理数据库、个人数据库。
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18
文件地理数据库：是以文件夹形式存储的各种类型的
GIS数据集的集合，可以存储、查询和管理空间数据和非空间 数据。在不使用DBMS的情况下能够扩展并存储大量数据。文 件地理数据库可同时有多个用户使用，但一个数据只能有一个 用户编辑。因此，一个文件地理数据库可以由多个编辑者访问， 但必须编辑不同的数据。
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4.2 坐标系的建立
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4.21 坐标系定义投影说明
1、坐标系基础知识 坐标系分为地理坐标系与投影坐标系。
1.1、地理坐标系 常见地理坐标系：国家2000（CGCS2000）；西安80(Xian_1980). 地理坐标系坐标值为经纬度格式，如下: 118 13.862 34 58.789度分
l数据编辑、地图制图 功能比较强大
l 二次开发困难
l国产软件，界面较友 l软件不够稳定，数据 国土、地

《土地统计分析》课件

《土地统计分析》课件
《土地统计分析》PPT课 件
欢迎来到《土地统计分析》的课程。今天我们将学习如何通过数据科学和统 计分析来更好地理解和利用土地资源。
概述
什么是土地统计分析
土地统计分析是一种利用统计学方法，对土地和土地利用进行分析和预测的学科。
为什么需要土地统计分析
土地是有限资源，为了更好地利用土地，需要从统计分析的角度对土地资源进行深入研究。Biblioteka 土地统计分析技术的应用和发展
对土地统计分析技术的研发和应用，将为实现土地资源 的可持续利用提供更好的手段。
总结
1 土地统计分析
是了解土地资源和利用的一种重要手段。
2 应用场景广泛
可以应用于城市规划、土地管理以及农业生产等领域。
3 技术和数据的发展
将为土地统计分析提供更多渠道和思路。
通过对城市土地资源和利用方式进行分析，了解不同区域土地利用的差异性，为城市规划提 供依据。
农村土地利用分析
对乡村土地资源和利用方式进行分析，了解农村土地利用的特点和发展趋势。
生态环境变化分析
通过对土地利用变化对生态环境的影响进行分析，寻求更加可持续的土地利用方式。
发展趋势
数据科学与土地统计分析
数据科学的发展将为土地统计分析带来更大的机遇和挑 战，为土地利用提供更多渠道和思路。
土地统计分析的应用场景
土地统计分析可以应用于城市规划、土地管理、农业生产等领域。
研究对象
土地资源
统计分析土地资源的种类、分布、数量以及空间利用 情况，可以更好地规划土地利用。
土地利用方式
统计分析土地的利用方式，可以了解不同地区的实际 需求和发展趋势。
土地利用变化
统计分析土地利用的变化情况，可以了解土地利用的

ArcGIS地统计分析

ArcGIS地统计分析

探索性数据分析需要借助于ArcGIS的探索性数据分析
工具。
2.1 添加探索性数据分析工具
通常，ArcGIS的探索性数据分析模块并没有打开，在 默认界面上没有探索性数据分析工具，需要手动添加。添加
方法如下。
（1）开启地统计分析扩展模块：单击ArcMAP界面上 “Customize”︱“Extensions”命令，弹出“Extensions”
Geostatistical Analysis 地统计空间分析
2014/10/20
主要内容
1. ArcGIS地统计分析模块介绍 2. 探索性数据分析工具 3. 探索性数据分析
4. 空间插值技术 5. 实例——绘制臭氧浓度图 6. 小结
1 ArcGIS地统计分析模块介绍
ArcGIS地统计分析模块（ArcGIS Geostatistical
局部性插值方法。全局性插值方法以整个研究区的样点数据
集为基础来计算预测值，如全局多项式；局部性插值方法则 使用一个大研究区域内较小的空间区域内的已知样点来计算 预测值，如反距离权重法、局部多项式、径向基函数、核平 滑和扩散核。
4.1.1 反距离加权插值
反距离加权插值法的基本原理在于，一般来讲物体离得 近，它们的性质就越相似。反之，离得越远则相似性越小。 反距离加权插值法以插值点，与样本点间的距离为权重进行 加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。
提供多种计算面值的方法：
简单 熵 平均值 中值 众数 标准差 聚类 四分位距
2.6 Semivariogram/Covariance Cloud （半变异/协方差函数云）
半变异／协方差函数云表示的是数据集中所有样点对
的理论半变异值和协方差，并把它们用两点间距离的函数 来表示，用此函数作图来表示。

ARCGIS_地统计分析

ARCGIS_地统计分析

ARCGIS_地统计分析地统计分析是一种以地理空间数据为基础，通过空间与属性数据的分析与处理，揭示地理现象的分布规律、相互关系及其演化过程的一种科学方法。

ARCGIS（Arc Geographic Information System）是一种常用的地理信息系统软件，具有强大的地理空间数据分析功能。

本文将介绍ARCGIS地统计分析的原理、应用方法及其在研究、规划和决策等领域的重要性。

ARCGIS地统计分析的原理是将地理空间数据与属性数据相结合，通过特定的算法与方法分析地理现象的分布规律与关系。

ARCGIS提供了多种空间分析工具，包括空间数据插值、空间聚类、空间插值、空间模式、空间点格局等，以支持用户对地理现象进行全面的分析和理解。

其中，空间插值分析是一种根据已有的离散空间点数据，推测未知位置点处的属性值的方法，常用于地质勘查、环境监测等领域；空间聚类分析可用于发现空间集群的位置、大小和分布模式，常用于城市规划、交通规划等领域；空间模式分析则可以通过分析地理对象的空间关系，揭示地理对象分布的内在规律。

在ARCGIS地统计分析中，数据的选择与准备是非常重要的环节。

首先，需要选择与研究对象相适应的数据类型，如矢量数据、栅格数据等。

其次，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，以确保数据质量和一致性。

然后，需要选择合适的统计分析方法，并根据具体情况制定相应的参数设置。

最后，对分析结果进行可视化展示，以便进一步的分析和解释。

总之，ARCGIS地统计分析是一种有效的地理空间数据分析方法，可以揭示地理现象的分布规律和相互关系，并为各个领域的研究、规划和决策提供科学支持。

通过合理选择和处理数据，结合合适的统计分析方法，可以获取有意义的分析结果，并在实际应用中发挥重要作用。

因此，熟练掌握ARCGIS地统计分析技术，对于科研人员、规划师和决策者来说，具有重要的价值和意义。

ArcGIS：地统计

ArcGIS：地统计
本节介绍ArcGIS 10中地统计扩展模块的三个主要功能模块，以 及各自的应用方法：探索性数据分析、地统计分析向导、生成 数据子集等。使用这些基本功能模块，可以方便的完成多种地 统计分析，创建完善的专题地图。
23.2.1 探索数据
本小节主要介绍探索数据功能模块的使用方法。数据探索功能 模块可以让用户更全面了解所使用的数据，以更好确定合适的 参数及方法，如数据是否服从正态分布、是否存在某种趋势等。
23.1.2 地统计的应用
地统计学与GIS应用软件的发展相辅相成、相互促进，ArcGIS 平台的地统计学扩展模块可供不同领域研究人员使用。 从这个意义上讲，ArcGIS的地统计分析扩展模块的应用实现了 地统计学与GIS学之间的结合，使得复杂的地统计方法可以在 地理信息系统软件平台23章 地统计
本章主要介绍地统计相关基础知识，地统计与地理信息系统相 结合的应用，以及在ArcGIS 10中地统计扩展模块的应用等内容。
23.1 地统计概念
本小节主要介绍地统计概念，以及地统计学与地理信息系统软 件平台相结合的应用。
23.1.1 什么是地统计
地统计学是以区域化变量理论为基础，通常用来描述空间结构， 为空间差值提供参数，并评估未采样点的不确定性。地统计学 空间差值方法称为克里格，由于相对于其他方法的空间差值其 具有公正的特点和优势，克里格已被广泛应用于许多科学学科。
23.2.4 使用帮助学习地统计扩展模 块
由于地统计扩展模块在行业应用中较之其他扩展模块相比不够 广泛，因此建议读者在需要的时候参考ArcGIS平台的自动帮助 系统。 该帮助系统分为两大部分，一部分是地统计扩展模块的教程， 一部分是帮助文档。在地统计分析扩展模块的工具条中都有相 应的命令按钮。

ArcGIS地理统计入门


普通克里金
普通克里金插值法中，μ为一个未知常量。 对于普通克里金法，我们所关心的主要问题 之一就是对常量平均值的假设是否合理。不 过，作为一种简单的预测方法，它具有显著 的灵活性，如果不知道应该用什么方法得到 结果，那就用它吧。
简单克里金
简单克里金插值法中，μ为一个已知常量，它 可以看做是普通克里金的一种特殊情况。 对于采样点多、均匀，完全没有趋势或者去除 趋势后没有趋势的情况下，推荐使用简单克里 金。
地统计模型建立
• 包括数据预处理。 • 地统计模型的选择。 • 以及搜索半径等参数设置。
校验模型产生结果
验证及交叉验证。.
预测结果及不确定性
地统计插值不仅能预测未采样位 置的值，还能量化预测的不确定 性。
名词解释
检验与交叉验证
校验模型产生结果
插值的目的是用已知点属性来预测未知点属 性。那么可以通过去未知点实际考察属性， 然后与预测值比较来检验插值结果。
基于确定性方法的空间插值
反距离权重法
基于确定性方法的空间插值
反距离权重法
又称距离倒数加权插值，如果一个区域内有多个点的搜索范围重叠，则这个区 域的值为两个点值的距离倒数加权值。
Inverse Distance Weights
Weight
Power = 1 Power = 2 Distance
确定性插值
• 在二阶平稳的假设下，半 变异函数等于空间差异 的平方的期望的一半。 • 他也可以写作一个与自 协方差相关的方程，正如 我们上一页PPT中说到 的，二阶平稳假设了相同 距离和方向的采样点之 间自协方差是相等的。 • 他的实际计算过程是通 过半变异函数云来基于 特定模型拟合最佳曲线。
地统计插值
半变异函数模型选择与参数设置

ArcGIS实战15、地统计分析

18
局部多项式插值方法的属性设置
局部多项式插值法内插结果
19
15.2.2空间插值
3）反距离权重法 反距离权重法，又称为距离反比加权法，它是一种加权移动平均法，以内插点与 样本点之间的距离为权重，属于确定性的内插方法。如果采样点在整个区域中均 匀分布且未聚类，则反距离权重法的效果最佳。
反距离权重插值法内插结果
泛克里金插值创建的概率图
25
15.2.2空间插值
4）指示克里金法 指示克里金法是一种非参数方法，无需了解数据的分析类型，该方法的特点是可 以将异常值对插值的影像降到最低，因此也是常用的方法之一。
指示克里金法插值的标准误差指示图
Байду номын сангаас
26
15.2.2空间插值
5）概率克里金法 概率克里金法是指示克里金法的一种改进。它不仅具有指示克里 金法的优点，即非参数和无分布特性，同时也减小了估计方差， 提高了插值精度，降低了指示克里金法的平滑作用。
析取克里金法的预测图
28
15.2.2空间插值
3、ArcGIS10新增的插值方法 含障碍的扩散插值法和含障碍的核插值法是AcGIS10地统计提供的 两种新的插值方法，它们也是独立的地理处理工具。 含障碍的扩散插值法是在研究区中考虑障碍的插值方法，可使用 不同的成本表面修改插值（扩散）过程以便更精确地构建感兴趣 的现象的模型。核插值是一阶局部多项式插值法一个变形，当评 估值仅存在较小偏差且比无偏差评估值更加精确时，可以将其作 为首选的评估值。
【直方图】对话框
6
15.2.1探索性空间数据分析工具
2、QQ分布 分位数——分位数图（又称QQ图）用来评估两个数据集分布的相 似程度。包括正态QQ分布图和常规QQ分布图。 正太QQ分布图是将已知数据集与正态分布数据集进行比较，检查 数据的正态分布情况。 常规QQ分布图对两个数据集进行比较，评估两个数据集分布的相 似程度。

ArcGIS地统计分析

实验四 ArcGIS地统计分析一、实习内容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超出某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1.添加数据并调整显示设置：2.使用默认选项创建表面3.将该图层名称更改为 Default Kriging4.设置将预测表面的范围限制在加利福尼亚州之内：5. 右键单击内容列表,然后点击验证/预测.6.CA_cities_ozone图层的属性表：练习2：数据检查1.探索数据——直方图：2.探索数据——正态图：3.探索数据——趋势分析：4.旋转30度后的情况：5.探索数据——半变异函数／协方差云：练习3：制作臭氧浓度图1.再次使用普通克里金插值方法,但这次将在模型中纳入趋势和各向异性以做出更好的预测：2.搜索领域：3.交叉验证：4．右键单击所创建的 Trend Removed 图层,然后单击将输出更改为预测标准误差.练习4：模型对比1.右击趋势移除图层选择比较,在交叉验证对话框中自动比较"趋势移除"模型和"克里金模型".练习5：创建臭氧超出某一临界值的概率图1.打开地统计想到单击克里金法,然后在下一步中选择指示克里金法并确保阈值设置为超出,设置主阈值为0.09.2.将步长设置改为15000,将各向异性更改为 True 以考虑数据的方向特性.3.单击以选择表中指示值为 0 的一行.所选点将在蓝色阈值线左侧的散点图中以绿色显示.如果所选行的情况如下图所示,则预测与指示值完全相同.4.在"交叉验证"对话框中,单击完成,然后在"方法报告"对话框中,单击确定,显示概率图.5.在图层属性符号系统中选择等值线选项.6.单击分类按钮.在分类对话框中,将方法更改为"相等间隔",然后将类别更改为5.7.将 ca_hillshade 数据集添加到该视图.应将数据集添加到内容列表的底部,并使用白黑色带,然后设置透明度为 30%,然后单击确定.8.得到的臭氧概率分布图.三、实习总结本次实验主要练习地统计分析的操作,地统计分析的相关内容以前在资源环境信息系统课上曾经稍有接触,但那都是很简单的部分.而这次实验涉与对加利福尼亚州的臭氧值进行的分析操作则明显较为复杂,特别是模型生成的过程让人觉得颇有难度.但正所谓岁不寒无以知松柏,事不难无以显能耐.我认为多做这些有意义的练习才能让我们的软件操作能力有所提升.在此我非常感谢老师对我们的用心栽培.。

ARCGIS空间统计分析演示文稿ppt


• 注意: ARCGIS“空间统计”工具箱,只 要分析中涉及距离（对于空间统计总 是如此），就应使用 投影坐标系（而 不是基于度、分、秒的 地理坐标系） 对数据进行 投影。
1.ARCGIS空间统计任务
➢汇总某分布模式的关键特征。 ➢标识具有统计显著性的空间聚类（热点/
冷点）和空间异常值。 ➢评估聚类或分散的总体模式。 ➢对空间关系建模。
空间模式是否随着时间
推移发生变化？
或高/低聚类 (Getis-Ord
General G)
是否突然出现药品购买高峰？
随着时间推移，该疾病是保持固定 在同一个地理位置，还是扩散到邻 近的地方？
抑制措施是否有效？
空间过程彼此之间是否 多距离空间聚类分析
类似？
(Ripley's K 函数)
该疾病的空间模式是否反映出高危 人群的空间模式？
1.1汇总关键特征
问题
工具
示例
中心在哪里？
平均中心或中位 数中心
人口中心在哪里以及它如何随时间变化？
哪个要素的地理 位置最便利？
中心要素
应将新建的支持中心定址在哪里？
主导方向或方位 是什么？
线性方向平均值
冬பைடு நூலகம்的主要风向是什么？ 在此地区如何确定断层线的方位？
哪个犯罪团伙所涉及的地域最大？
要 密 程素集度的程如分度何散或？程融度合、标分准布距(标离准或差方椭向圆)哪种疾病菌株的分布范围最广？ 根据动物选择的生活地点，各物种会达到什么样的 融合程度？
商业入室盗窃的空间模式是否偏离 商业场所的空间模式？
数据是否在空间上相关？空间自相关 (Global Moran's I)回性归的残空差间是 自否相表关现？出具有统计显著
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1．利用直方图查找离群值 2．利用半变异/协方差函数云识别离群值 3．利用Voronoi图查找局部离群值
15.3.3 全局趋势分析
全局趋势分析可以通过Trend Analysis（趋势分析）工具 来实现。地物的空间趋势反映了空间物体在空间区域上变化 的主体特征。
15.1 ArcGIS地统计分析概述
很长时间以来，地统计分析一直没能很好的和GIS分析 模型紧密地结合在一起，而ArcGIS地统计分析模块则在地 统计学与GIS之间架起了一座桥梁。
15.1.1 ArcGIS地统计分析模块介绍
ArcGIS地统计分析模块（ArcGIS Geostatistical Analyst）是一个完整的工具包，它带有为默认模型设计的 稳定性参数。这样可以帮助初学者快速的掌握地统计分析。
Histogram（直方图）指对采样数据按一定的分级方案 进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数 的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。直方图可以直 观的反映采样数据分布特征与规律。
15.2.3 正态QQPlot分布图）和普通QQPlot分 布图
QQPlot分布图是可以将现有数据的分布与标准正态分 布对比，从而来分析和评价现有数据。其是利用分布的分位 数而作出的图形，如果数据图形越接近一条直线，则它越接 近于服从正态分布。
1．Normal QQPlot分布图（正态QQPlot分布图）
2．General QQPlot分布图（普通QQPlot分布图）
15.2.4 Trend Analysis（趋势分析）
趋势分析可以利用样点数据生成以数据某一属性值为 高度的三维透视图，从而帮助用户从不同视角分析采样数据 集的全局趋势。
样点的位置由X、Y和Z3个值来决定。X、Y确定样点平 面坐标，Z值则是样点数据的某一属性值。三维透视图中的 每个黑线就代表了样点的位置和高度，位置就是样点X、Y平 面坐标，高度即样点数据的某一属性值的大小。
15.2.5 Voronoi Map（Voronoi地图）
Voronoi地图是由样点以及样点周围的一系列多边形所 组成。多边形生成的要求就是多边形内任何位置距这一样点 的距离都，比该多边形到其他样点的距离要近。Voronoi 多 边形生成之后，相邻的点就被定义为其Voronoi多边形，与 选择样点的Voronoi多边形具有公共边的其他样点。
探索性数据分析需要借助于ArcGIS的探索性数据分析 工具。
15.2.1 添加探索性数据分析工具
通常，ArcGIS的探索性数据分析模块并没有打开，在 默认界面上没有探索性数据分析工具，需要手动添加。添加 方法如下。
（1）开启地统计分析扩展模块：单击ArcMAP界面上 “工具” ︱“扩展”命令，弹出“扩展”对话框，确保 Geostatistical Analyst的复选框被选中。
探索性数据分析主要利用ArcGIS 提供的工具和插值方法， 可以确定统计数据属性，探测数据分布、全局和局部异常值、寻 求全局的变化趋势、研究空间自相关和理解多种数据集之间相关 性。
15.3.1 检验数据分布
在地统计分析中，克里格方法建立在一定的假设基础上， 其在一定程度上要求所有数据值具有相同的变异性。另外，普通 克里格法、简单克里格法和泛克里格法等都假设数据服从正态分 布。如果数据不服从正态分布，需要进行一定的数据变换，从而 使其服从正态分布。因此，在进行地统计分析前，检验数据分布 特征，了解和认识数据具有非常重要的意义。数据的检验可以通 过直方图和正态QQPlot分布图完成。
正交协方差函数云表示的是两个数据集中所有样点对的 理论正交协方差，并把它们用两点间距离的函数来表示。
15.3 探索Biblioteka 数据分析对于一组模式未知的数据，可以有很多方法来处理，当数 据偏离严格假定所描述的理想模型，古典统计技术可能不适用。 探索性数据分析技术——新开发的稳健、高效的数据分析方法， 可以让用户更全面地了解自己使用的数据。可以借助其来查看数 据是否服从正态分布，是否存在某种趋势效应、各向异性等。
15.2 探索性数据分析工具
探索性数据分析可以让用户更清楚地了解所用的探索 性数据，包括数据的属性、分布以及空间数据的变异性和相 关性，并以此来分析数据的变化趋势，从而利用已知的数据 来推测拟合未知的数据。探索性数据分析也可以让用户更深 入地认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的 分析与决策。
15.2.6 Semivariogram/Covariance Cloud（ 半变异/协方差函数云）
半变异／协方差函数云表示的是数据集中所有样点对 的理论半变异值和协方差，并把它们用两点间距离的函数来 表示，用此函数作图来表示。
15.2.7 Crosscovariance Cloud（正交协方 差函数云）
15.1.2 地统计分析基础简介
地统计（Geostatistics）又称地质统计，也可以称为 空间统计分析，其是统计学的一个分支。地统计于20世纪50 年代初开始形成，60年代在法国著名统计学家G. Matheron 的大量理论研究工作基础上，形成一门新的统计学分支。
地统计学是以区域化变量理论（theory of regionalized variable）为基础，以变异函数（variogram ）为基本工具来研究分布于空间，并呈现出一定的随机性和 结构性的自然现象的科学。
（2）添加Geostatistical Analyst工具条。选择 ArcMAP界面上的“视图”菜单︱ “工具条”命令，确保 Geostatistical Analyst工具条被选中。之后，在ArcMAP工 具栏将出现Geostatistical Analyst工具条。
15.2.2 Histogram（直方图）
1．通过直方图检验数据分布
2．通过QQplot图检验数据分布
15.3.2 寻找数据离群值
在一组平行测定数据中，有时会出现个别值与其他值相 差较远，这种值叫离群值。数据离群值分为全局离群值和局部 离群值两大类。全局离群值是指对于数据集中所有点来讲，具 有很高或很低的值的观测样点。局部离群值对于整个数据集来 讲，观测样点的值处于正常范围，但与其相邻测量点比较，它 又偏高或偏低。