華北地區(qū)居民點(diǎn)分布模式探析

1、華北地區(qū)居民點(diǎn)分布模式分析（減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院 200921190065 李志鋒）一、 研究區(qū)域華北地區(qū)（北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古）二、 數(shù)據(jù)來源國家基礎(chǔ)地理信息中心中提供的1：400萬縣級居民地點(diǎn)分布（shpfile）。三、 研究方法1、最近鄰距離分析法（1）基本原理：（2）計(jì)算結(jié)果：通過ArcGIS運(yùn)算的結(jié)果為：平均距離為0.3815，期望的平均距離為0.4592，最近鄰比例為0.83<1,Z Score為-0.85，點(diǎn)分布模式為聚集。因此，華北地區(qū)的居民點(diǎn)分布呈現(xiàn)出聚集的模式，尤其是在河北北部和京津地區(qū)較為明顯。2、Ripleys K 函數(shù)法（1）計(jì)算原理：When the

2、 observed K value is larger than the expected K value for a particular distance, the distribution is more clustered than a random distribution at that distance (scale of analysis). When the observed K value is smaller than the expected K, the distribution is more dispersed than a random distribution

3、 at that distance. When the observed K value is larger than the HiConfEnv value, spatial clustering for that distance is statistically significant. When the observed K value is smaller than the LwConfEnv value, spatial dispersion for that distance is statistically significant.（2）計(jì)算結(jié)果期望值和觀測的K函數(shù)值：Expe

4、ctedKObservedKDiffKLwConfEnvHiConfEnv0.58571.62001.03430.70250.84681.17152.78881.61741.29841.45011.75723.88582.12871.90102.05932.34294.86062.51772.49932.66852.92865.75942.83083.09123.29103.51446.59053.07613.68313.91314.10017.36353.26344.27054.53754.68588.01163.32584.85065.14025.27158.53413.26265.423

5、85.74985.85738.97323.11596.00526.3674通過ArcGIS運(yùn)算的結(jié)果中可以看出觀測的K函數(shù)曲線遠(yuǎn)超出隨機(jī)分布的K函數(shù)曲線，這說明該點(diǎn)分布模式為聚集。3、樣方分析（1）原理將研究區(qū)域劃分為若干樣方，計(jì)算每個樣方內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，根據(jù)以下公式得到變率和平均比值，與1進(jìn)行比較。（2）處理過程第一步，建立華北研究區(qū)域的樣方10*10。第二步，利用樣方網(wǎng)格和華北地區(qū)居民點(diǎn)進(jìn)行疊加分析，統(tǒng)計(jì)每個網(wǎng)格內(nèi)的居民點(diǎn)數(shù)。第三步，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)表格，利用公式計(jì)算指標(biāo)，去除沒有點(diǎn)分布的樣方數(shù)，實(shí)際樣方數(shù)N=37。=143.66=16.3 >>1因此，該點(diǎn)模式的分布呈現(xiàn)聚集性。四、 結(jié)論通