选择步长大小
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步长大小的选择对经验半变异函数有重要影响。 例如，如果步长大小过大，可能会掩膜短程自相关。 如果步长大小过小，可能会出现许多空立方图格，而立方图格内的样本大小也会过小，无法得到具代表性的立方图格平均值。
当样本位于采样格网上时，建议参考格网间距设置步长大小。 然而，如果数据是通过不规则或随机采样方案获取的，选择合适步长大小的过程就不那么简单直接了。 下面是一个简单规则：将步长大小乘以步长数，应约为所有点之间最大距离的一半。 此外，如果拟合半变差函数模型的范围相对于经验半变差函数范围非常小，可减小步长大小。 反之，如果拟合半变差函数模型的范围相对于经验半变差函数范围较大，可增加步长大小。
确定步长大小的另一种方法是使用平均最近邻工具确定点与最近邻之间的平均距离。 这提供了相当合理的步长大小，因为每个步长中至少会有几对点。 “平均最近邻”工具位于空间统计工具中的分析模式下。 只需指定输入要素类。 距离方法会自动设置为欧氏距离。
工具在运行后，会打印一个平均观测距离，该值可用作半变异函数/协方差建模的步长尺寸。 然而，如果数据集包含聚类点或样本，建议使用较小的步长大小值，以更准确地估计半变异函数/协方差模型的块金。