GEOSTATISTIKA - cvičení č. 4: Strukturní analýza a tvorba spojitých povrchů metodou krigování

Zadání:

V programu ArcMap vytvořte výškový model terénu (DTM) a spojitý povrch mapující obsah izotopu 232Th
v půdě z nepravidelné sítě bodových měření. Využijte metod strukturní analýzy a krigování
obsažených v extenzi Geostatistical analyst.

Vstupní data:

Soubory P232Th.shp resp. PDTM.shp. obsahující nepravidelně rozmístěnou množinu bodů s hodnotami
izotopu thoria resp. s hodnotami nadmořských výšek a které byly vytvořeny náhodným výběrem ve
cvičení 3.

Poznámky:

·         Metodami explorační analýzy (Geostatistical analyst – Explore data) doplňte Vaše poznatky
o povaze vstupních dat ze cv. 2 a 3. Zjistěte, zda vstupní data mají normální rozdělení, zda
obsahují trend a je vhodné je podrobit transformaci, zda obsahují odlehlé hodnoty, zda pole bodů
vykazuje izotropii atp. Výsledků explorační analýzy využijte při  volbě vhodného teoretického
modelu při strukturní analýze.

·         Pomocí nástroje Geostatistical wizard zvolte metodu interpolace krigování a v rámci ní
metodou tzv. základního krigování (ordinary kriging) vytvořte mapu interpolovaných (predikovaných
hodnot (prediction map) Nastavte případnou transformaci dat.

·         V následné strukturní analýze proveďte několik nastavení parametrů vhodného teoretického
modelu semivariogramu. Prozkoumejte případnou anizotropii Vašich vstupních dat. Vašim cílem je
nalézt vhodný teoretický model semivariogramu, jehož parametry budou vstupovat do vlastní
interpolace metodou krigování jako váhy. Volte různé modely, hodnoty dosahu (range), prahu (sill) a
zbytkového rozptylu (nugget). Volit můžete též hodnoty vzdálenosti (lag), na kterou se spojují
obdobně vzdálené body při výpočtu empirických hodnot semivariancí a také počet hodnot lag.

·         Vhodnost nastavení parametrů semivariogramu kontrolujte hodnotami průměrné chyby predikce
(MPE) – ideálně nula, průměrné čtvercové chyby (RMSPE) – čím menší, tím lepší odhad, průměrné
směrodatné chyby atd.

·         Pro nejvhodnější kombinaci parametrů vytvořte mapy predikovaných hodnot DTM i 232 Th.

·         Mapu prezentujte ve formě „Filled contours“ (pravým tlačítkem na Ordinary
kriging-Properties-Symbology- Filled Contours-Classify-Manual). Vytvořte vhodné kategorie pro
legendu mapy. Manuálně zadejte vhodné hraniční hodnoty pro 7 až 8 intervalů.

·         Vytvořte mapu směrodatné chyby predikce (pravým tlačítkem na Ordinary kriging- Prediction
Standard Error Map). Z ní určete, která část zpracovávaného území vykazuje největší chyby predikce.

·         Pro obě vytvořené mapy interpolovaných hodnot DTM i 232Th sestavte mapové kompozice
v režimu layout (View – Layout View). Výsledek interpolace obou povrchů dosazený metodou krigování
porovnejte s výsledky interpolací stejných dat jinými metodami (cvičení 2 a 3).

·         Výsledek cvičení: mapové kompozice vhodně prezentující výškové poměry území a prostorovou
diferenciaci obsahu izotopu thoria v půdě. Stručný text komentující přesnost resp. vhodnost
základního krigování pro interpolaci obou zpracovávaných charakteristik ve srovnání s jinými
metodami (cvičení 2 a 32).