Surfer80软件的基本操作技能（教程）

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目录

一．试验目的和要求2二．硬件与软件环境2三．试验内容33.1反距离加权插值法(InvmeDistmeetoaPower)33.2克里金插值法(Kriging)113.3最小曲率法(MinimumCurvature)143.4改进谢别德法(ModifiedSheparfsMethod)163.5自然邻点插值法(NaturalNeighbor)183.6最近邻点插值法(NearestNeighbor)193.7多项式回归法(PolynomialRegression)213.8径向基函数插值法(RadialBasisFunction)233.9线性插值三角网法(TriangulationwithLin-earInterpolation)263.10移动平均法(MovingAverage)273.11数据度量法(DataMetries)283.12局部多项式法(LocalPolynomia1)30四．终止语31

一．试验目的和要求

1.目的：

?把握Surfer软件的基本操作技巧,如网格化、修改地图各种属性、导出图件等。?了解suffer自带的各种网格化方法的背景及原理。?使用不同的网格化方法，并对结果做对比分析。2.要求：

?熟悉Surfer软件的菜单，把握Surfer软件的基本操作技巧。

?根据数据文件（作业二.dat），对Surfer软件的各种网格化插值方法进行比较，并提交报告。

?爱护试验室设备，独立完成试验报告。

二．硬件与软件环境

1.

硬件

华硕笔记本K40IN2.

软件平台

操作系统：WindowsXP软件：Suffer8.0中文版

2

三．试验内容

3.1反距离加权插值法(InvmeDistmeetoaPower)

3.1.1方法原理背景

反距离加权插值法又被称为谢别德法(Shepard)方法。它的基本原理是设平面上分布一系列离散点,己知其位臵坐标(xi,yi)和属性值zi(i=1,2,?n),p(x,y)为任一格网点,根据周边离散点的属性值,通过距离加权插值求P点属性值。距离加权插值法综合了泰森多边形的邻近点法和多元回归法的渐变方法的优点,它假设P点的属性值是在局部邻域内中所有数据点的距离加权平均值,可以进行确凿的或者圆滑的方式插值。周边点与P点因分布位臵的差异,对P(z)影响不同,我们把这种影响称为权函数wi(x,y),方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额;对于一个较小的方次,权重比较均匀地分派给各数据点。计算一个格网结点时,给予一个特定数据点的权值,与指定方次的结点到观测点的距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0的权重[2,3]。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值,这就是一个确凿插值。权函数主要与距离有关,有时也与方向有关,若在P点周边四个方向上均匀取点,那么可不考虑方向因素,这时:

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式中,表示由离散点(xi,yi)至P(x,

y)点的距离。p(z)为要求的待插点的值。权函数

,u值一般取为2。反距离加权插值法是GIS

软件根据点数生成规则格网数据文件的最常见的方法,计算值易受数据点集群的影响,计算结果常出现一种孤立点数据明显高于周边数据点的“鸭蛋〞分布模式,可在插值过程中通过动态修改探寻准则进行一定程度的改进。

3.1.2试验步骤

（各种网格化方法的具体步骤大致一致，仅以此为例）1.查看数据

拿到数据后，在画图之前，需要对数据有个初步了解，以便顺利做下面工作。1)

点击“文件〞->“开启〞，弹出下面对话框，选择试验数据：

2)

开启后看到，A,B列是测点系统编号，C,D列是测点纵、横坐标，E列是实测结果值，因此做等值线图需用的数据是D,C,E列。

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2.网格化数据1)2)3)

点击“网格〞->“数据〞，选中数据弹出网格化数据对话框如下。数据列对应方式为，x->D,y->C,z->E。

网格化方法共有12种（suffer8）,其中前9种中除了多项式回归法是一个趋势面分析作图法外，其他8种都是节点插值方法！他们的具体插值原理见报告后面附！分别使用这些网格化方法作图并比较！

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3.建立等值线图

点击“地图〞->“等值线图〞->“新建等值线图〞，开启网格即得到等值线图

4.修改地图属性

双击等值线图，弹出属性框，做如下操作：i.1)2)

改变等级

根据数据范围特点选择适合的最大值、最小值和间距。

为便利对比，尽量将各种类似的网格化方法得到的图设臵的属性参数一致。如在加权反距离法中即可以使用默认的最大（300）、最小值（-300），间距设

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为10！

ii.1)

添加等值线填充

先在常规选项卡中在“填充等值线〞和“颜色比例〞前画勾，如下图示。

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2)

在“等级〞–>“填充〞项中，前风景下设臵颜色谱。根据老师提供的参考图，颜色谱设臵如下图。为了便于对比，在所有网格化方法中均按如下颜色谱设臵，即填充方式：300为红。

为便利可以将颜色谱保存（如下图），或者将整个属性设臵参数保存，但注意在载入后假使数据最大，最小值都不一样就不能直接使用，还需按上诉修改。

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iii.1)

编辑等值线标注

在标注选项中可以按需要设臵标注的开始等级和跳过级数，以及标注的字体和格式。

2)3)

在此，将跳过设为2，而开始的级别是状况定,如下图!

另外还可以双击个等级后的标注是否来增减标注或通过右击地图，选择“编辑等值线标注〞来手动添加、移动和删除标注。

5.导出等值线图、编写报告

“文件〞->“导出〞将结果以图片形式保存。

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3.1.3试验结果及对比分析

????

等级设臵：最小-300，最大300，间距为10。

填充方式：300为红。标注：开始1，终止1，跳过均为2，即在30的倍数线上标注。

分析：根据周边离散点的属性值,通过距离加权插值求P点属性值。计算值易受数据点集群的影响,计算结果常出现一种孤立点数据明显高于周边数据点的“鸭蛋〞分布模式,可在插值过程中通过动态修改探寻准则进行一定程度的改进。?

对比：此方法对反应实际的大范围状况较可靠，能反应出大部分异常，在实际应用中较广泛，试验结果如下图。

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36180003002702402101801501209060361600036140003612000361000036080003606000360400036020003600000712000714000716000718000720000722000724000726000728000730000732000734000

四．终止语

感谢刘老师批阅，错误之处望老师指正！

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300-30-60-90-120-150-180-210-240-270-300

36180003303002702402101801501209060300-30-60-90-120-150-180-210-240-270-300361600036140003612000361000036080003606000360400036020003600000712000714000716000718000720000722000724000726000728000730000732000734000

3.7多项式回归法(PolynomialRegression)

3.7.1方法原理及背景

多项式回归是用来确定数据的大规模的趋势和图案。它实际上不是插值器,由于它并不预计未知的Z值,它只是根据空间的采样数据,拟合一个数学曲面,用该数学曲面来反映空间分布的变化状况,它实际上是一个趋势面分析作图程序。趋势面分析是对地质特征的空间分布进行研究和分析的一种方法,它是用某种形式的函数所代表的曲面来迫近该地质特征的空间分布。这个函数从总体上反映了采样数据的区域性变化趋势,称为趋势面部分;采样数据的实测值与这个函数对应值之差,称为偏差部分,它反映了局部性的变化。这就是说,把采样

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数据的实测值分解成两部分,趋势面部分和偏差部分,趋势面部分用一个函数表示,它反映采样数据的总体变化,可以认为是由大范围的系统性因素引起的;偏差部分反映了局部性的变化特点,可以认为由局部因素和随机因素引起的。使用多项式回归法进行趋势面分析要考虑两个方面的问题:一是趋势面函数(数学表达式)的确定;二是拟合精度的确定。寻常用的趋势面函数主要是多项式趋势面,由于多项式能够迫近任意连续函数,因此,用多项式作趋势面能较好地反映连续变化的分布趋势,这在地质科学中常用到。一般说多项式次数越高,则趋势面与实测数据偏差越小,但是,并不能说它就与实际状况最符合,这还要在实践中检验,次数较高的趋势面只在采样点附近效果较好,在外推和内插的效果方面不好,因而在实际应用的效果并不理想。在实际应用中,对起伏变化比较缓和的简单采样数据协同次数较低的趋势面,就可以反映出区域背景;而变化繁杂且起伏较多的采样数据要协同次数较低高的趋势面。

使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高次数设臵,在曲面定义中选择所需的多项式类型,可选用的曲面类型:简单平面(Simpleplanarsurface)、双线性鞍(Bi-linearsaddle)、二次曲面(Quadraticsurface)、三次曲面(Cubicsurface)和用户自定义多项式(UserdefinedPolynomial)。参数设臵是指定多项式方程中X、Y组元的最高次数。

3.7.2试验步骤

????

具体步骤同方法一

等级设臵：最小-70，最大130，间距为10。填充方式：-100为青，0为白，100为黄。

标注：开始1，终止1，跳过均为2，即在30的倍数线上标注。

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3.7.3结果及分析

分析：这个函数从总体上反映了采样数据的区域性变化趋势,称为趋势面部分，是用来确定数据的大规模的趋势和图案。对起伏变化比较缓和的简单采样数据协同次数较低的趋势面,就可以反映出区域背景;而变化繁杂且起伏较多的采样数据要协同次数较低高的趋势面。

36180003616000361400036120003610000360800036060003604000360200036000007120007140007160007180007200007220007240007260007280007300007320007340003.8径向基函数插值法(RadialBasisFunction)

3.8.1方法原理及背景

所谓径向基函数,其基函数是由单个变量的函数构成的。一个点(x,y)的这种基函数的形式往往是hi(x,y)=h(di),这里的di表示由点(x,y)到第i个

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1301202301009080706050403020230-10-20-30-40-50-60-70

数据点的距离。径向基函数插值法是多个数据插值方法的组合。根据生成一个圆滑曲面适应数据的能力,大量人认为其中的复二次函数是最好的方法。所有径向基函数插值法都是确凿的插值器,它们都能尽量适应你的数据。若要生成一个更圆滑的曲面,对所有这些方法都可以引入一个圆滑系数。

函数类型:最基本的函数类似于克里金中的方差图。当对于一个网格点插值时,这些函数为数据点规定了一套最正确权重。基函数类型有:

倒转复二次函数复对数(Multilog):

复二次函数(Multiquadratic):

自然三次样条函数(NaturalCubicSpline):薄板样条法函数(ThinPlateSpline)

式中h为表示由点(x,y)到第i个数据点的距离;R参数是用户指定的平滑因子。

其中的复二次函数(Multiquadric)方法是由R.L.Hardy在1971年提出来的。它是最早提出并且应用得最为成功的一种径向基函数插值法。现在复二次函数(Multiquadric)方法在水文测量、大地测量、地质及采矿、地球物理等领域都得到了广泛应用,效果良好。在数据点数量不太