1、高级环境数据映射：全面解析

高级环境数据映射：全面解析

1. 引言

在环境科学领域，空间环境数据的分析、建模、验证和可视化是至关重要的环节。“映射”这一概念，并非局限于二维或三维地理空间的插值，更广义地是指从经验数据中估算所需的依赖关系。

映射问题可大致分为以下几类：
- 时空分类问题 ：例如数字土壤映射和地质单元分类。
- 回归问题 ：像污染映射和地形气候建模。
- 概率密度建模问题 ：并非映射具体值，而是映射概率密度函数，即基于数据和专家知识的局部或联合空间分布。

案例研究在整个过程中起着关键作用，涵盖了环境数据分析、污染映射、流行病学时空数据分析、社会经济数据分类和聚类等广泛领域。然而，空间插值这一简单任务却没有单一的解决方案，不同的调整参数会产生不同的“地图”，这就引出了模型评估和选择的重要问题。

处理数据通常有两种基本方法：
- 确定性模型 ：包括使用物理模型和确定性插值进行数据分析。
- 统计模型 ：将数据解释为随机/随机过程的实现。

但统计解释空间环境数据并非易事，因为通常只有一个现象的实现（测量值），所以一些基本假设如遍历性、二阶平稳性和内在假设就显得尤为重要，尽管这些假设在大多数情况下很难严格验证。此外，空间和时空数据的各向异性也是一个重要方面，可通过结构分析（如变差分析）来检测和表征。

环境数据建模方法可分为两类：
- 模型依赖方法 ：如地质统计