ние на два основных слоя вариограммы. Если вы выделите точки в верхнем слое, как показано на рисунке, в виде данных ArcMap вы увидите, что все эти высокие значения соответствуют парам с одной точкой - точкой, имеющей экстремально высокое значение. Таким образом, верхний слой точек был образован всеми парами опорных точек с единственной точкой, имеющей экстремально высокое значение, а нижний слой соответствует парам, которые образуют остальные опорные точки. Когда вы смотрите на гистограмму, которая также приведена на рисунке внизу, вы видите одно высокое значение в правом хвосте гистограммы, которое также указывает на глобальное выпадающее значение. Возможно, была допущена ошибка при вводе данных, и в таком случае, следует исправить значение или удалить точку из набора данных.

Когда в данных существует локальное выпадающее значение, значение этой точки не будет выходить за пределы значений всего распределения, но будет иметь нехарактерную величину по сравнению с соседними точками. На рисунке справа вы видите группу пар точек, расположенных близко к друг другу, но имеющих высокое значение вариограммы (они расположен! в начале оси x, что означает, что они находятся на местности рядом, и высоко по оси у, что означает, что они имеют высокие значения вариограмм!). Если вы в!берите эти точки, вы увидите, что все они образуют пару с одной опорной точкой. Если вы посмотрите на гистограмму, вы увидите, что данн!е

подчиняются нормальному закону распределения, и на гистограмме нет необ!чной точки. Обсуждаемая точка в!делена цветом в низком (правом) хвосте гистограммы и образует пары с более высокими соседними значениями (см. в!деленн!е на гистограмме значения). Эта точка может б!ть локальн!м в!падающим значением. Необходимо дальнейшее исследование данных.

Поиск выпадающих значений по карте Вороного

Для определения возможных экстремальных значений данных могут быть применены карты Вороного, построенные с использованием методов энтропии и кластерного анализа.

Значения энтропии показывают степень различия между соседними ячейками. В природе следует ожидать, что объект!, расположенные ближе друг к другу будут более похожи, чем удаленн!е друг от друга. Следовательно, локальные выпадающие значения могут быть определен! с помощью областей с высокими значениями энтропии.

Метод кластерного анализа определяет ячейки, которые отличаются от своих соседей. Следует предположить, что значение, относящееся к ячейке, будет походить хотя бы на одно значение соседней ячейки. Таким образом, и этот инструмент может б!ть использован для определения локальных выпадающих значений.

Определение глобальных и локальных выпадающих значений

Для определения глобального выпадающего значения, обратите внимание на необычно высокие или низкие значения на гистограмме и две ясно различимых горизонтальных группы точек на облаке вариограм-мы. Локальные выпадающие значения можно определить по высоким значениям вариограм-мы, относящимся к одной точке в начале оси x на облаке ва-риограммы.

И глобальные, и локальные выпадающие значения могут оказывать отрицательное воздействие на поверхность проин-терполированных значений, путем влияния на модель вари-ограммы и на искомые значения.

См. также

См. Главу 3, Принципы геостатистического анаиза, для дополнительной информации о выпадающих (экстремальных) .значениях.

Определение глобальных выпадающих значений с использованием инструмента Гистограмма

1. В таблице содержания ArcMap выберите слой точечных или полигональных объектов, которые вы хотите изучить.

2. На панели инструментов Geostatistical Analyst выберите опцию Исследовать данные, затем строку Гистограмма.

Определение глобальных выпадающих значений по облаку вариограммы/ ковариации

1. В таблице содержания ArcMap выберите слой точечных или полигональных объектов, которые вы хотите изучить.

2. На панели инструментов Geostatistical Analyst выберите опцию Исследовать данные, затем строку Облако вариограммы/ковариации.

Обнаружение локальных

выпадающих значений с использованием карты Вороного

1. В таблице содержания ArcMap выберите слой точечных или полигональных объектов, которые вы хотите изучить.

2. На панели инструментов Geostatistical Analyst выберите опцию Исследовать данные, затем строку Карта Вороного.