半变异函数灵敏度 (地统计分析)

摘要

使用不同的块金、偏基台和变程值执行灵敏度分析。

半变异函数灵敏度的工作原理

用法

• 地统计模型源为地统计图层或地统计模型 (XML)。

• 如果随机顺序应为可重复，则需将环境变量种子设置为非零值。

• 对于支持空值的数据格式（如文件和个人地理数据库要素类），使用空值表示无法对该位置做出预测或显示值作为输入时被忽略。对于不支持空值的数据格式（如 shapefile），使用值 -1.7976931348623158e+308（C++ 定义的常量 DBL_MAX 的负数）表示无法对该位置做出预测。

语法

GASemivariogramSensitivity_ga (in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, {nugget_span_percents}, {nugget_calc_times}, {partialsill_span_percents}, {partialsill_calc_times}, {range_span_percents}, {range_calc_times}, {minrange_span_percents}, {minrange_calc_times}, out_table)

参数	说明	数据类型
in_ga_model_source	要分析的地统计模型源。	File; Geostatistical Layer
in_datasets [in_dataset,...]	输入数据集显示两项内容： 数据集 - 输入数据的路径和名称。 字段 - 必填字段的名称。	Geostatistical Value Table
in_locations	执行灵敏度分析的点位置。	Feature Layer
nugget_span_percents （可选）	从块金参数中减去该百分数并将该百分数加到块金参数，可创建后续随机块金参数选择范围。	Double
nugget_calc_times （可选）	从块金跨度中获取的随机块金值的数目。	Long
partialsill_span_percents （可选）	从偏基台参数中减去该百分数并将该百分数加到块金参数，可创建随机偏基台值选择范围。	Double
partialsill_calc_times （可选）	从偏基台跨度中获取的随机偏基台值的数目。	Long
range_span_percents （可选）	从主变程参数中减去该百分数并将该百分数加到主变程参数，可创建随机主变程选择范围。	Double
range_calc_times （可选）	从主变程跨度中获取的随机主变程值的数目。	Long
minrange_span_percents （可选）	从次变程参数中减去该百分数并将该百分数加到次变程参数，可创建随机次变程选择范围。	Double
minrange_calc_times （可选）	从次变程跨度中获取的随机次变程值的数目。如果已在 <in_geostat_layer> 中设置“各向异性”，则需要提供值。	Long
out_table	存储灵敏度结果的表。	Table

代码示例

SemivariogramSensitivity 度示例 1（Python 窗口）

通过改变块金、偏基台和变程值来执行灵敏度分析。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga("C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE",
                              "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp", "", "", "", "",
                              "", "", "", "", "C:/gapyexamples/output/outtabSS") 

SemivariogramSensitivity 示例 2（独立脚本）

通过改变块金、偏基台和变程值来执行灵敏度分析。

# Name: SemivariogramSensitivity_Example_02.py
# Description: The semivariogram parameters Nugget, Partial Sill and Range can
#   be varied to perform a sensitivity analysis.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
inData = "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE"
inObs = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
nugPercents = ""
nugCalc = ""
sillPercents = ""
sillCalc = ""
rangePercents = ""
rangeClac = ""
minrangePercent = ""
midrangeCalc = ""
outTable = "C:/gapyexamples/output/outtabSS"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute SemivariogramSensitivity
arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga(inLayer, inData, inObs, nugPercents, nugCalc,
                                    sillPercents, sillCalc, rangePercents, rangeClac,
                                    minrangePercent, midrangeCalc, outTable)

环境

随机数生成器