空間分析實習(xí)3

1、空間分析實習(xí)31、 背景點(diǎn)模式的空間分布是一種比較常見的現(xiàn)象，如不同區(qū)域內(nèi)的人口、城市、房屋分布，油田的分布等。而面模式分布可以簡化成點(diǎn)模式分布，模式分析已經(jīng)應(yīng)用到了很多方面和領(lǐng)域。2、 實習(xí)目的總結(jié)MoranI與G統(tǒng)計量進(jìn)行對比分析；對于輸出結(jié)果進(jìn)行解釋分析；熟悉使用最鄰近分析，全局與局部的MoranI與G統(tǒng)計量分析；三、實習(xí)內(nèi)容對Deer數(shù)據(jù)進(jìn)行最近鄰分析、全局與局部的MoranI與G統(tǒng)計量分析；對adabg00數(shù)據(jù)進(jìn)行全局與局部的MoranI與G統(tǒng)計量分析，需要判斷阿達(dá)縣的拉丁裔人口分布是否具有空間集聚以及存在局部的熱點(diǎn)。四、實驗數(shù)據(jù)Deer.shp：鹿場點(diǎn)分布圖；Adabg00.shp

2、:愛達(dá)荷州阿達(dá)縣各街區(qū)2000年人口普查數(shù)據(jù)。五、基本原理1.莫蘭指數(shù)：量測空間自相關(guān)性，即量測各個屬性值之間的相關(guān)關(guān)系，若相似的值在空間上集聚。則說明空間正相關(guān)。它實質(zhì)上是將變量在某個位置的值與其他位置的值進(jìn)行比較。全局莫蘭指數(shù)：2.局部莫蘭指數(shù)：結(jié)果是會為每個要素計算指數(shù)值和Z得分，當(dāng)Z得分高且為正數(shù)時，表明該要素與相近值要素鄰近，當(dāng)Z得分高且為負(fù)數(shù)，則表明該要素與具有不同數(shù)值的要素鄰近。3.整體G統(tǒng)計量：基于指定的距離D，其期望為E（G）。評價指標(biāo)：正的Z值表示高值的空間集聚，而負(fù)的Z值表示低值的空間集聚。4.局部G統(tǒng)計量：也稱之為熱點(diǎn)分析，當(dāng)計算得出的Z得分高且為正數(shù)時，表示高值聚類或

3、者熱點(diǎn)的存在，相反，表示低值聚類或者冷點(diǎn)的存在。六、基本工具七、 操作步驟A、鹿場點(diǎn)分布分析：1、最鄰近分析（Average Nearest Neighbor）。選擇歐氏距離。結(jié)果顯示有99%的把握確定為集聚的，距離的期望為39.8，而距離的觀測值為25.3，說明點(diǎn)與點(diǎn)之間的實際距離要小于期望距離，因此點(diǎn)在空間上集聚狀態(tài)。2、多距離空間相關(guān)性分析（Multi-Distance Spatial Cluster Analysis (Ripleys K Function)），參數(shù)設(shè)置如下。通過觀察生成的表和曲線走勢，我們可以歸納如下結(jié)論。隨著范圍的擴(kuò)大，在范圍距離小于大約620米時，觀測值大于期望值

4、，說明離散點(diǎn)在空間上集聚分布，又因為點(diǎn)分布于范圍為大約620米之內(nèi)，因此之后隨著距離的增加，觀測值不變，期望值增加，因此呈現(xiàn)觀測值小于期望值的結(jié)果。從此出可以看出，隨著范圍的選取不同，點(diǎn)的空間分布結(jié)果會有不同。3、全局莫蘭指數(shù)（Spatial Autocorrelation (Morans I)）。參數(shù)設(shè)置如下， Z值得分為2.61，全局莫蘭指數(shù)表明，有99%的把握確定離散點(diǎn)的分布存在分散或集聚效應(yīng)，即不是隨機(jī)分布。4、全局G統(tǒng)計量（High/Low Clustering (Getis-Ord General G)）。設(shè)置參數(shù)如下： Z值得分為3.93，全局G統(tǒng)計量說明，有99%的把握確定離散

5、點(diǎn)不是隨機(jī)分布，且分布為高值集聚，HH有許多熱點(diǎn)存在。B、阿達(dá)縣的拉丁裔人口分布：拉丁裔人口密度分布圖1、 全局莫蘭指數(shù)分析：Z值得分為6.16，全局莫蘭指數(shù)表明，拉丁裔人口密度在空間上分布，有99%的把握確定離散點(diǎn)的分布存在分散或集聚效應(yīng)，即不是隨機(jī)分布。2、 全局G統(tǒng)計量分析：Z值得分為3.77，全局G統(tǒng)計量說明，有99%的把握確定離散點(diǎn)不是隨機(jī)分布，且分布為高值集聚，HH有熱點(diǎn)存在。3、局部莫蘭指數(shù)分析：以上結(jié)果顯示，拉丁裔人口密度中一共有19個熱點(diǎn)，沒有冷點(diǎn)，說明拉丁裔人口在空間上存在集聚分布。4、局部G統(tǒng)計量分析：局部G統(tǒng)計量顯示，Z值得分越高顏色越紅，說明有高值的聚集，在中心街區(qū)有

6、明顯的熱點(diǎn)分布，這一點(diǎn)與莫蘭指數(shù)是一致的。八、結(jié)果與分析（1）全局空間自相關(guān)系數(shù)概括了在一個總的空間模式中空間依賴的程度，僅適用一個單一值來反映整體上的自相關(guān)，難以探測不同位置局部區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)模式；局部空間自相關(guān)指數(shù)則描述一個空間單元與其鄰域的相似程度，表示每個局部服從全局總趨勢的程度，并揭示空間異質(zhì)。（2）局部莫蘭指數(shù)中，Z得分為正高，則顏色越紅，說明空間正相關(guān)性極強(qiáng)，或者說該要素是高高或者低低模式，而Z得分為負(fù)高，則顏色越藍(lán)，說明空間負(fù)相關(guān)性極強(qiáng)，或者說該要素為高低或者低高。（3）局部G統(tǒng)計量中，Z得分正高，顏色越紅，說明有高值的聚集，存在熱點(diǎn)分布，Z得分負(fù)高，顏色越藍(lán)，說明有低值的聚集

7、，存在冷點(diǎn)分布。九、存在問題與解決方法（1）多距離空間分析中的范圍參數(shù)即距離是如何確定的，還有期望值是如何計算出來的。（2）局部莫蘭指數(shù)和局部G統(tǒng)計量中的距離5000米是如何確定的。另外如果不設(shè)定距離，那么局部和全局是否沒有區(qū)別。（3）Z值的重分類方法有多種，其中系統(tǒng)采取的最佳方法是什么，用其他的分類方法都感覺沒有最初的完美，猜測其中的閾值設(shè)定是按照統(tǒng)計學(xué)方法確定的（期望與方差）。十、需要注意問題的總結(jié)與歸納（1）兩個要素（點(diǎn)和面）的坐標(biāo)系統(tǒng)并不一致，因此不能同時加載（雖然坐標(biāo)系統(tǒng)對于本次實驗并沒有影響）。（2）需要區(qū)分全局與局部的區(qū)別。在實際應(yīng)用當(dāng)中，對于不同的問題使用不同的方法。另外對于不同的問題，選擇哪一種分析方法也很重要，是最近鄰分析法還是多距離空間相關(guān)分析法等，要根據(jù)自己的需求進(jìn)行選擇。（3）對于每一種分析方法，設(shè)置參數(shù)也同為重要，不同的參數(shù)設(shè)置會的屬不同的結(jié)果，對于每一個參數(shù)所代表的還以也要了解掌握。尤其是局部莫蘭指數(shù)、局部G統(tǒng)計量和多距離空間相關(guān)分析。十、個人體會莫蘭指數(shù)和G統(tǒng)計量在現(xiàn)實世界中有重要的意義，對于一些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)，可以從中得到有價值的信息，為決策者提供幫助。比如最近鄰分析和雷普利的K函數(shù)主要用來分析空間分布和植物類型結(jié)構(gòu)分析