半变异函数灵敏度 (地统计分析工具)
汇总
通过在原始值的某一百分比范围内更改模型的半变异函数 参数（块金、偏基台和主/次变程）对预测值和关联的标准误差执行灵敏度分析。
该工具采用地统计模型源来填充块金、偏基台和主/次变程的这些初始值。 该工具的输出是一个表格，指示使用的参数值以及生成的预测误差值和标准误差值。 如果输出波动很大，而模型的参数值变化很小，那么您对输出就不能有太大的信心。 相反，如果输出的变化很小，那么就可以对模型的预测充满信心，并根据其输出做出决策。
用法
地统计模型源是一个地统计图层或地统计模型 (XML)。
在输出表中，
PtID对应于输入观测点位置要素类的OID值，RndParam字段标识哪些半变异函数参数随机变化。操作过程中，该工具使用了随机数生成器。 可以在随机数生成器环境中控制所用的种子值。
如果使用种子值 0（默认值），每次运行该工具时，都会使用不同的随机数集，生成不同的输出。
如果将随机数种子值设置为大于 0 的固定值，则每次运行工具时都将生成相同的输出，直到更改种子值为止。
注:
仅支持 Mersenne Twister 随机数生成器类型；如果选择 ACM collected algorithm 599 或 Standard C Rand，则将使用 Mersenne Twister。
在 Python 中，
GeostatisticalDatasetsArcPy 类将用于填充输入数据集参数。对于支持 Null 值的数据格式，例如文件地理数据库要素类，将使用 Null 值来表示无法对该位置做出预测，而在将 Null 值用作输入时，该值将被忽略。 对于不支持空值的数据格式，例如 shapefile，使用值 -1.7976931348623158e+308（这是 C++ 定义的常量 DBL_MAX 的负值）来表示无法对该位置做出预测。
参数
| 标注 | 说明 | 数据类型 |
|---|---|---|
|
输入地统计模型源 |
要分析的地统计模型源。 |
File; Geostatistical Layer |
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输入数据集 |
用于创建输出图层的输入数据集的名称和字段名称。 |
Geostatistical Value Table |
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输入观测点位置 |
执行灵敏度分析的点位置。 |
Feature Layer |
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块金跨度（模型值的百分比） （可选） |
从块金参数中减去和添加的百分比，用于创建后续随机块金参数选择的范围。 |
Double |
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块金计算数量 （可选） |
从块金跨度中随机采样的随机块金值的数目。 |
Long |
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偏基台跨度（模型值的百分比） （可选） |
从偏基台参数中减去和添加到的百分比，用于创建随机偏基台选择的范围。 |
Double |
|
偏基台计算数量 （可选） |
从偏基台跨度中随机采样的偏基台值的数目。 |
Long |
|
主变程跨度（模型值的百分比） （可选） |
从主变程参数中减去和添加的百分比，可创建随机选择主变程的范围。 |
Double |
|
主变程计算数量 （可选） |
从主变程跨度中随机采样的主变程值的数目。 |
Long |
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次变程跨度（模型值的百分比） （可选） |
从次变程参数中减去和添加到次变程参数中的百分比，用于创建随机次变程选择的范围。 |
Double |
|
次变程计算数量 （可选） |
从次变程跨度中随机采样的次变程值的数目。 如果已在输入地统计模型源中设置“各向异性”，则需要提供值。 |
Long |
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输出表 |
存储灵敏度结果的表。 |
Table |
环境
许可信息
- 基本: 需要 Geostatistical Analyst
- 标准: 需要 Geostatistical Analyst
- 高级: 需要 Geostatistical Analyst