空間の統計を使用して空間ダミーの環境変動を予測する

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環境変数は場所によって異なります。空間統計を使用して環境変数をモデル化する目的は、正確な空間予測を可能にして、それらの予測を使用して環境に関連する問題を解決できるようにすることです。

空間統計は、空間の変化が環境現象にどのように影響するかを予測することに焦点を当てるため、自然資源モデリングとは区別されます。もちろん、時間変数も考慮されますが、空間統計はすべて、空間現象の内部動作をモデル化するための統計の使用に関するものです。違いはアプローチの方法です。

<！空間的な予測分析による環境問題への対応

空間統計を使用して、宇宙および時間にわたる環境変数をモデル化することで、空間全体の環境変数の変化を予測することができます。

疫学と環境人間の健康：

病気のパターンと分布 気象学：
気象現象 火災科学：
火の広がり（あなたの内側のスモーキーの熊を導くことによって） 水圧：
水系の伝導率 生態学：
堆積した湖底の微生物分布 <！ - 2 - >

空間の変化が環境変数にどのように影響するかを予測するために使用できるモデルを作成することが目標の場合は、空間統計を使用してこれを行うことができます。

空間データには空間データセットを構成するx、y、zパラメータのモデリングが含まれているため、関係する統計はかなり面白くて珍しいものになります。空間統計は、多かれ少なかれ、GIS空間分析と高度な予測分析の結びつきです。次のリストは、統計を使用して予測空間モデルを構築する際に一般的に使用される、いくつかのデータサイエンスプロセスを示しています。

<！ Spatial statistics：空間統計には、クリゴとクリギング、そしてバリオグラム分析が含まれることが多い。「クリギング」と「クリゲ」という用語は、異なることを示しています。クリギング（Kriging）法は、既知の点データを曲線適合させ、研究領域全体の予測表面を生成する統計的推定アルゴリズムのセットである。

Krige

は、簡単なデフォルトパラメータを使用して予測面を生成するクリギングアルゴリズムの自動実装を表します。バリオグラム は、データポイント間の距離が増加するにつれ、異なる空間データがどのようになるかを測定する統計的ツールである。バリオグラムは「空間的相違度」の尺度です。キリグの場合、内面的に定義されたパラメータを持つバリオグラムモデルを使用して、補間的な予測面を生成します。統計的プログラミング：これは、他のプロセスの中で、確率分布、時系列分析、回帰分析、およびモンテカルロシミュレーションを含む。クラスタリング分析：プロセスは、最近隣アルゴリズム、k-平均クラスタリング、または核密度推定を含むことができる。 GIS技術：この章ではGIS技術が多く登場しますが、その空間解析と地図作成の提供は信じられないほど柔軟性があるため、これが期待されます。コーディング要件：空間統計プロジェクトのプログラミングは、他のプログラミング言語の中でもR、SPSS、SAS、MATLAB、およびSQLを使用する必要があります。空間統計による環境問題への対応ピエール・グーババッツ博士の最近の研究では、空間統計を使用して位置依存環境変数の予測を生成する大きな例が見られます。 Goovaertsは、農業工学、土壌科学、疫学における高度な統計、コーディング、および権威ある主題の専門知識を使用して、空間的な疾病パターン、死亡率、環境毒素曝露、および人口統計学の相関関係を明らかにする。
Goovaerts博士の最近のプロジェクトの1つでは、地下水のヒ素濃度、場所、地質特性、気象パターン、地形、および土地被覆に関するデータをモデル化および分析するために空間統計を使用しました。彼の最近の環境データ科学研究を通して、彼は膀胱、乳房、および前立腺癌の発生率が長期ヒ素暴露と空間的に相関することを発見した。データ科学技術と方法論に関しては、Goovaerts博士は一般的に以下を実装している：
空間統計プログラミング： 再びクリギングとバリオグラム分析がリストに入る。
統計的プログラミング： Goovaerts博士の研究の中心は、最小2乗回帰とモンテカルロ（ランダムシミュレーション法）です。
GISの技術： 地図作成機能と空間データ分析の方法論が必要な場合は、GIS技術が必要になります。