“增密采样网络”的工作原理

需要 Geostatistical Analyst 许可。

可以使用增密采样网络工具，根据预定义的选择条件来确定向监控网络添加新采样位置的最佳位置。

可以使用多个条件以确定添加监测站的位置，其中包括最大预测不确定性和超过指定阈值的最高概率。

该工具将使用现有地统计图层（通过使用克里金法或协同克里金法模型在现有监测站进行测量而创建），以确定预测标准误差、四分位距以及每个输入位置超过指定阈值的概率。 在 ArcGIS Pro 中，此工具仅支持使用经验贝叶斯克里金法创建的地统计图层。

如果使用最大预测标准误差 stderr(s) 作为条件，则将选择新的采样位置以最小化 stderr(s)，并且最优性条件 O₀(s) 可表示为

O0(s) = stderr(s) 的最大值

超过阈值的概率可用于加权预测标准误差或者四分位距（如果预测分布不对称，则通常使用四分位距 Z_0.75(s) - Z_0.25(s) 替代预测标准误差）。 例如，如果该概率等于 0.5，则最优性条件 O₁(s) 等于预测标准误差的最大值：

O1(s) = stderr(s)的最大值 (1-2·abs(prob[Z(s)>Zthreshold]-0.5))

随着超过阈值的不确定性减小，标准值也会减小。 将加权预测标准误差 O₀(s) 最大的位置添加至监测网络将改善阈值附近的预测。

将优化条件乘以先验包含概率（输入权重栅格）值通常非常有用。 例如，对于允许设立新监测站的区域，可以分配等于 1 的值，否则，可以分配等于 0 的值。