Modellieren globaler Trends

Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.

Eine Oberfläche kann aus zwei Hauptkomponenten bestehen: einem festgelegten globalen Trend und einer zufälligen Nahbereichsvariation. Der globale Trend wird zuweilen als festgelegte Mittelwertstruktur bezeichnet. Die zufällige Nahbereichsvariation (zuweilen als Zufallsfehler bezeichnet) kann in zwei Teilen modelliert werden: räumliche Autokorrelation und Nugget-Effekt.

Wenn Sie feststellen, dass Ihre Daten über einen globalen Trend verfügen, müssen Sie sich entscheiden, wie Sie ihn modellieren. Ob Sie eine deterministische Methode oder eine geostatistische Methode verwenden, um eine Oberfläche zu erstellen, hängt in der Regel von Ihrem Ziel ab. Wenn Sie lediglich den globalen Trend modellieren und eine geglättete Oberfläche erstellen möchten, können Sie mit der globalen oder lokalen Polynominterpolations-Methode eine endgültige Oberfläche erzeugen. Möglicherweise möchten Sie jedoch den Trend in eine geostatistische Methode einbinden (indem Sie etwa den Trend beseitigen und die verbleibende Komponente als zufällige Nahbereichsvariation modellieren) Der Hauptgrund für die Beseitigung eines Trends in der Geostatistik sind Annahmen zur Stationarität. Trends sollten nur beseitigt werden, wenn es eine Rechtfertigung dafür gibt.

Weitere Informationen zum Beseitigen von Trends aus Daten

Wenn Sie den globalen Trend in einer geostatistischen Methode beseitigen, modellieren Sie die zufällige Nahbereichsvariation in den Residuen. Bevor Sie jedoch eine tatsächliche Vorhersage treffen, wird der Trend automatisch wieder hinzugefügt, sodass Sie angemessene Ergebnisse erhalten.

Wenn Sie Ihre Daten in einen globalen Trend plus Nahbereichsvariation aufteilen, gehen Sie davon aus, dass der Trend fest ist und dass die Nahbereichsvariation zufällig ist. In diesem Zusammenhang bedeutet zufällig nicht unvorhersehbar, sondern vielmehr, dass sie den Regeln der Wahrscheinlichkeit unterliegt, bei denen es u. a. um die Abhängigkeit von benachbarten Werten geht, was Autokorrelation genannt wird. Die endgültige Oberfläche ist die Summe aus festen und zufälligen Oberflächen. Stellen Sie sich also vor, zwei Layer werden zusammengefügt, einer, der sich nie verändert und einer, der sich nach dem Zufallsprinzip verändert. Nehmen wir beispielsweise an, Sie untersuchen Biomasse. Bei einer Betrachtung der letzten 1.000 Jahre bis zum heutigen Tag wäre der globale Trend der Biomassenoberfläche unverändert. Allerdings würde sich die Nahbereichsvariation der Biomassenoberfläche ändern. Der unveränderte globale Trend könnte auf feststehende Effekte, wie z. B. die Topographie, zurückzuführen sein. Die Nahbereichsvariation könnte durch weniger dauerhafte Merkmale verursacht werden, die nicht über einen längeren Zeitraum zu beobachten waren, wie etwa Niederschläge, sodass anzunehmen ist, dass sie zufällig und wahrscheinlich autokorreliert sind.

Wenn Sie den Trend erkennen und quantifizieren, gewinnen Sie tiefere Einblicke in Ihre Daten und können bessere Entscheidungen treffen. Wenn Sie den Trend entfernen, können Sie die zufällige Nahbereichsvariation genauer modellieren, da der globale Trend die Kriging-Annahme hinsichtlich der Stationarität der Daten nicht beeinflusst.