[特殊字符] 第十三讲 | 地统计模拟与空间不确定性评估

📘 专栏:科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱

✍️ 作者:平常心0715

🎯 关键词:地统计模拟、随机函数、空间不确定性、条件模拟、SGS、R语言


🧠 核心导语

在现实数据有限、空间异质性强的环境中,仅靠单一插值预测并不足以揭示背后的"不确定性"。此时,"地统计模拟"成为了空间研究不可或缺的工具!


💡 什么是地统计模拟?

与Kriging插值输出单一预测值不同,地统计模拟(Geostatistical Simulation)通过多次随机模拟,生成一系列可能的空间结果图,从而刻画不确定性,特别适合:

✅ 土壤污染风险图绘制

✅ 矿产资源储量估算

✅ 空间模型误差传播分析


🔍 模拟方式对比

方法 特点
SGS(Sequential Gaussian Simulation) 连续变量建模首选,模拟值更平滑
SIS(Sequential Indicator Simulation) 离散/分类型变量建模如土地利用等
Turning Bands 高频模拟,适合大数据场景

📦 R语言实战简例(以 gstat 包为例)

复制代码
library(gstat)
library(sp)

# 假设已有空间点数据 `dat`
coordinates(dat) <- ~x + y

# 拟合变异函数
vgm_mod <- variogram(value ~ 1, dat)
vgm_fit <- fit.variogram(vgm_mod, vgm("Sph"))

# 生成模拟网格
grd <- spsample(dat, n = 500, type = "regular")
gridded(grd) <- TRUE

# 进行SGS模拟(100 realizations)
sim_result <- krige(value ~ 1, dat, grd, model = vgm_fit, nmax = 20, nsim = 100)

📊 不确定性评估

你可以通过这些方式评估模拟结果:

  • 平均图(Mean Map):各位置的平均预测值;

  • 标准差图(Std. Dev. Map):反映空间预测的稳定性;

  • 95%置信区间图:量化置信程度。


✍️ 科研写作句式

"通过顺序高斯模拟方法构建100组空间预测结果,进一步量化研究区土壤污染分布的不确定性,结果显示热点区域的不确定性较高,需进一步实地调查。"


🧩 小结

✅ 插值只给一个答案,模拟提供多个"可能";

✅ SGS 是连续型变量建模利器;

✅ 不确定性分析帮助我们对空间结果有更科学判断!


📌 下一讲预告:空间异质性检验与地统计局部指标(LISA)应用

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