“ GS+是一个全面的地质统计学(geostatistics)程序，它快速、高效且易于使用。 GS+提供所有地质统计学要素 ，友好的界面， 包括变差函数分析( variogram analysis )、克里格( kriging )和映射方法 ，都集成到一个极其灵活和友好的界面而广受赞誉的软件包中 。”
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什么是地质统计学？
地统计学是一类用于分析和预测在空间或时间上的一个变量分布的值的统计技术。 它从一种称为变异分析(variography)或半方差分析(variography)的自相关分析开始，其中空间自相似(self-similarity)的程度显示为变异函数(variogram)。曲线拟合变异函数，描述曲线的方程（称为变异函数模型）用于通过克里格( kriging )或条件模拟来预测未采样的位置。这会在整个空间域中产生对属性的最佳无偏估计。也可以使用一维数据（例如时间）执行相同的分析，例如某些属性的每小时或每天测量值，以提供沿时间线的最佳插值和误差项。
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GS+ 即“地质统计学”
“地质统计”不是 GS+ 的附加功能——它是软件的核心。我们的许多用户都可以在他们最喜欢的 GIS 或制图程序中使用其他地质统计工具，但他们会使用 GS+ 进行认真的地质统计分析。由于 GS+ 输出与行业标准兼容，因此 GS+ 可以直接用于许多其他程序。或者它可以单独使用——GS+ 有自己的数据工作表（也接受 Excel、Access 和其他类型的数据文件）并生成自己的地图。
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GS+优势
GS+ 是全球使用的地质统计软件。一个健壮的、快速、直观的平台，适合新手和有经验的地质统计学用户。
GS+的优势：
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GS+功能
变异函数分析（半方差分析或变异函数）（Variogram Analysis）
综合半方差分析提供各向同性和各向异性变异函数。您可以完全控制分离间隔类别——选择恒定间隔类别或为每个滞后类别定义不同的断点。各向异性方向可以单独定位，变异函数可以缩放到样本方差。
变异函数（Variograms）
出现在半方差分析窗口中的变差函数（各向同性和各向异性）可以放大到自己的窗口中，从中可以打印值和图形，并且可以将曲线上的每个点分解为它所基于的点对。
变差图（Variogram Map）
变差函数表面贴图快速准确地识别各向异性。每个罗盘方向的半方差图（中心标记每个变异函数的原点）可以轻松识别最大变异轴。
模型定义
动态变异函数建模 – GS+ 可以基于最小二乘（残差）分析计算 5 种模型的模型参数，或者用户可以直接指定单个模型参数。
方差云
方差云分析为构成特定滞后类的每对点提供方差与分离距离的关系图。这允许根据需要快速识别和编辑外围对。
h-散点图
h-Scattergram 分析提供了构成特定滞后类的每对点的差异与分离距离的图表。这是另一种快速识别外围对并根据需要进行编辑的方法。
成对方差
按对列出的方差为特定变异函数滞后类中的每个点提供方差值和分离距离。
插值
GS+ 提供四种类型的插值——克里金法（Kriging）、协同克里金法（Cokriging）、条件模拟（Conditional Simulation）和反距离加权（Inverse Distance Weighting）。输出写入 ASCII 文件，GS+、ArcView 或 Surfer 可以读取这些文件以进行映射。
克里金法（Kriging）
克里金法提供了跨空间域的点的最佳插值，其自相关已被记录并使用变异函数进行测量。GS+ 提供块克里金法和准点克里金法，并允许用户选择最合适的变异函数模型用于插值。
克里金(Cokriging)
协同克里金法是一种克里金法，它允许使用比主要变量更密集采样的次要变量更好地估计地图值。如果主要变量难以测量或测量成本高昂，则协同克里金法可以极大地改进插值估计，而无需对主要变量进行更密集的采样。
条件模拟(Conditional simulation)
条件模拟提供了最佳插值，从而在其位置尊重测量数据值。其他插值方法将平滑空间变化的局部细节，当您尝试绘制清晰的空间边界（例如污染热点或断层线）时，这可能会成为问题。
反距离加权(Inverse Distance Weighting) (IDW)
反距离加权 (IDW) 提供基于最近邻加权的经典插值。它是一种简单的插值方法，用于不使用地质统计学的制图程序，并假设彼此靠近的点之间存在空间相关性（不进行测量）。
插值网格(Interpolation grid)
插值网格允许用户定义插值区域的边界和进行插值的强度（网格间距）。
多边形轮廓(Polygon outlines)
多边形轮廓定义了不规则的地图边界和要从克里金法中排除的特殊区域。可以通过无限数量的顶点（x-y 边界点）定义无限数量的多边形。
多边形地图(Polygon map)
多边形地图显示克里金法中将包含或排除的区域。独占和包含多边形的颜色不同，并且多边形可以相互嵌套。
交叉验证分析(Cross Validation Analysis)
交叉验证分析允许测试不同的变异函数模型；bootstrapping提供了每个采样点的实际值与其从数据集中删除时的估计值的比较。
*上海卡贝信息技术有限公司是GS+软件中国区授权经销商。