半变异函数／协方差函数云图使你能够检测已测样点间的空间白相关。空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事物越相象。半变异函数／协方差函数云图使你能够对这种关系进行检测。为此，可以用Y轴表示半变异函数值，即每一样点对间测量值之差的平方，而相应地用x轴表示每对样点之间的距离。

在半变异函数／协方差函数云图中，每个红点表示一对采样点。既然越近的点越相似，那么在半变异函数云图中邻近的点(在x轴的左边)应该有较小的半变异函数值(在Y轴的下部)。随着样点对间距离的增加(在x轴上向右移动)，中变异函数值也要相应增加(在Y轴上向上移动)。然而，当到达一定的距离后，云图变平，这表明超出这个距离时，样点对之间不再具有相关关系了。

观察半变异函数图，如果某些靠得很近的数据点(在x轴上接近于零)具有一个异常的较高的半变异函数值(在Y轴的上部)时，你就应该仔细检杳这些样点对，看看是不是这些数据不准确。

4．在这些点上单击并拖动Selector(选择)光标使之高亮显示。(可以使用下图作为指导，是否严格选择图中所示的那些点以高亮显示并不重要。)

在半变异函数图中选中的采样点将高亮显示在地图中，样点间通过直线相连，用以表示是一对采样点。有多种原因可以解释为什么洛杉矶地区的采样点数据值和其他地区相比差别很大。一种可能是洛杉矶地区的汽车比其他地区要多，这些汽车无疑将会造成更多的污染，从而在洛杉矶地区形成—个较高的臭氧累积。

除了前面章节中讨论的全局趋势外，影响数据的还有方向效应。这些方向效应的原因可能并不明了，但它们可以在统计上给予量化。这些方向效应将影响你在下一个练习中创建表面的精度。不过，—旦你知道某种方向效应确实存在，则地统计分析模块提供的工具可以在你创建表面的过程中对其给予解释。你可以利用方向查找工具，在半变异函数云图中检测某个方向效应。