## Interpoler punkter

##

Med Interpoler punkter-verktøyet kan du forutsi verdier på nye lokasjoner basert på målinger fra en samling punkter. Verktøyet bruker punktdata med verdier på hvert punkt og returnerer områder klassifisert etter predikerte verdier. Eksempel:

- Et luftkvalitetsstyringsdistrikt har sensorer som måler forurensningsnivået. Interpoler punkter kan brukes til å forutsi forurensningsnivået på steder som ikke har sensorer, for eksempel steder med utsatt befolkning – f.eks. skoler eller sykehus.
- Forutse tungmetallkonsentrasjoner i avlinger basert på prøver tatt fra enkelte planter.
- Forutse nivået av næringsstoffer i jord (nitrogen, fosfor, kalium og så videre) og andre indikatorer (for eksempel elektrisk ledningsevne) for å studere deres forhold til avlingsnivå og å benytte nøyaktige mengder gjødsel for hver lokasjon på jordet.
- Meteorologiske bruksområder omfatter prediksjon av temperaturer, nedbør og tilhørende variabler (for eksempel sur nedbør).

## Velg punktlaget som inneholder lokasjoner med kjente verdier

Punktlaget som skal brukes som grunnlag for interpolering.

I tillegg til å velge et lag fra kartet kan du velge Velg analyselag i levende atlas eller Velg analyselag som du finner nederst i rullegardinlisten. Dette åpner et galleri som inneholder en samling lag som vil være nyttige i mange analyser.

## Velg felt som skal interpoleres

Velg feltet som inneholder verdiene du ønsker å interpolere.

## Optimaliser for

Velg din preferanse for hastighet kontra nøyaktighet. Mer nøyaktige prediksjoner ta lengre tid å beregne.

## Prognosefeil

Hvis det er merket av for dette, blir det opprettet et lag med standardfeil for interpolerte prognoser. Navnet på utdatalaget vil være navnet på resultatlaget med "Errors" tilføyd.

Standardfeil er nyttige fordi de gir informasjon om påliteligheten til de anslåtte verdiene. En enkel tommelfingerregel er at den faktiske verdien vil falle innenfor to standardfeil av den anslåtte verdien 95 prosent av tiden. La oss for eksempel anta at en ny lokasjon for en prognoseverdi på 50 med en standardfeil på 5. Det betyr at dette verktøyets beste gjetning er at den faktiske verdien på den lokasjonen er 50, men den kan være så lav som 40 eller så høy som 60. Du kan beregne dette utvalget av rimelige verdier ved å multiplisere standardfeilen med 2, legge denne verdien til den anslåtte verdien for å få den øvre enden av skalaen, og trekke det fra den anslåtte verdien for å få den nedre enden av skalaen.

## Klassifiser etter

Velg hvordan prognoseverdiene skal klassifiseres i områder.

- Geometrisk intervall – Arealene er basert på klasseintervaller som har en geometrisk serie. Denne metoden sikrer at hver klasseserie har omtrent samme antall verdier innenfor hver klasse, og at endringen mellom intervallene er konsekvent.
- Like intervall – Arealene lages slik at rekken av prognoseverdier er lik for hvert areal.
- Like arealer – Arealene slik at antallet dataverdier er likt for hvert areal. Hvis dataene f.eks. har flere store verdier enn lave verdier, blir det laget flere arealer for store verdier.
- Manuell – Dette alternativet lar deg definere din egen serie med verdier for områdene. Disse verdiene blir lagt inn i parameteren Klassegrenseverdier nedenfor.

## Antall klasser

Angir antall klasser (område med predikerte verdier) i resultatlaget. Hver klasse definerer grenselinjene for arealer. Verdiene av disse klassene fastsettes av parameteren Klassifiser etter ovenfor.

## Klassegrenseverdier

Angi ønskede klasseverdier atskilt med mellomrom. Hvis du f.eks. ønsker klasseknekkpunkter på verdiene 1,5, 3 og 7, skriver du inn `1,5 3 7`. Disse verdiene definerer den øvre grensen for hver klasse, slik at antallet klasser vil være lik antallet angitte verdier. Områder vil ikke bli opprettet for noen lokasjoner med anslåtte verdier som er over den høyeste angitte grenseverdien. Du må oppgi minst to verdier og ikke flere enn 32.

## Klipp ut udata til

Du kan enten tegne eller legge til et lag som angir området du vil at resultatet skal tegnes i. Hvis du f.eks. interpolere forurensningsmålinger i en innsjø, kan du bruke innsjøens grense i denne parameteren, og utdataene vil tegnes bare innenfor innsjøens grense.

## Forutsi på disse lokasjonene

Du kan enten tegne eller legge til et lag som angir punktlokasjoner for å beregne prognoseverdier. På denne måten kan du lage prognoser for bestemte lokasjoner som er av interesse. Hvis inndatalaget for eksempel representerer målinger av forurensningsnivåer, kan du bruke denne parameteren til å forutsi forurensningsnivået på lokasjoner med store utsatte befolkningsgrupper, for eksempel skoler eller sykehus. Du kan deretter bruke denne informasjonen til å gi anbefalinger til helsemyndigheter på disse lokasjonene.

Hvis det er levert, vil dette verktøyet produsere et punktlag med prognoser på de angitte lokasjonene. Navnet på utdatalaget vil være navnet på resultatlaget med "Points" tilføyd.

## Navn på resultatlag

Dette er navnet på laget som opprettes i Mitt innhold og legges til kartet. Standardnavnet er basert på verktøynavnet og navnet på inndatalaget. Hvis laget allerede finnes, blir du bedt om å oppgi et annet navn.

Bruk rullegardinlisten Lagre resultat i til å angi navnet på en mappe i Mitt innhold som resultatene skal lagres i.