GIS（Geographic Information System，地理信息系统）半变异函数模型是一种用于分析空间变异性的统计模型，通常用于地质学、环境科学、地理学等领域的数据分析。优选GIS半变异函数模型的具体操作步骤如下：

1. 数据准备：首先需要准备需要分析的数据，包括空间数据（如点、线、面等）和非空间数据（如属性数据）。
2. 模型选择：根据研究问题的需要，选择合适的GIS半变异函数模型。常用的模型包括Gumbel模型、Weibull模型、exponential模型等。
3. 空间自相关分析：使用GIS软件中的空间自相关分析工具，对数据进行空间自相关分析，以确定数据的空间分布特征和变异性的空间结构。
4. 拟合模型：根据空间自相关分析的结果，选择合适的GIS半变异函数模型，并使用GIS软件中的统计工具或编程语言进行拟合。拟合过程需要反复调整参数，以使模型拟合效果最好。
5. 模型验证：使用独立数据进行模型验证，以评估模型的可靠性和适用性。常用的验证方法包括置信区间、决定系数等。
6. 结果解释：根据拟合结果解释GIS半变异函数模型的含义和适用范围，并分析数据的变化趋势和影响因素。

需要注意的是，优选GIS半变异函数模型需要具备一定的GIS软件操作能力和统计学知识。常用的GIS软件包括ArcGIS、QGIS、GeoDa等，同时也可以使用编程语言进行模型拟合和验证。此外，还需要根据研究问题的具体要求选择合适的统计方法和数据类型。