利用Geoda實(shí)現(xiàn)面數(shù)據(jù)空間綜合分析(BNU)

1、Lattice Data Analysis以浙江省為例目錄1、研究目的 32、數(shù)據(jù)源及研究區(qū)概況 32.1 空間數(shù)據(jù) 32.2 屬性數(shù)據(jù) 42.3 研究區(qū)概況 . 43、研究方法 63.1 建立權(quán)重矩陣 63.2 各屬性變量的基本分布 83.3 全局的空間關(guān)聯(lián)性分析 123.4 局部的空間關(guān)聯(lián)性分析（ LISA） 173.5 江蘇省的面數(shù)據(jù)空間分析 224、相關(guān)結(jié)論 235、參考文獻(xiàn)： 231、研究目的本文試圖通過對(duì)浙江省各地區(qū)的城鎮(zhèn)與農(nóng)村人口數(shù)量、三類GDP的增量變化進(jìn)行一定的空間分析，在一定程度上探討人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系以及城鎮(zhèn)、 農(nóng)村人口在各類經(jīng)濟(jì)發(fā)展 中起的作用。希望相關(guān)分析的結(jié)果對(duì)經(jīng)

2、濟(jì)模式的改變具有一定的指導(dǎo)意義。浙江省與江蘇省是沿海的兩大 GDP較高的省份，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的省份。吸引了 大量的企業(yè)在此選址， 同樣也吸引了大量的勞動(dòng)力。這兩個(gè)省地理位置接近，分別在上海的南面和北面。通過將這兩個(gè)省份的結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比2、數(shù)據(jù)源及研究區(qū)概況2.1空間數(shù)據(jù)本文選擇浙江省各縣市數(shù)據(jù)。本文研究的具體區(qū)域如圖1所示。圖1研究數(shù)據(jù)所在的區(qū)域2.2屬性數(shù)據(jù)最終數(shù)據(jù)中僅保留 ADDFSTGDP （ GDP第一產(chǎn)業(yè)增量）、ADDSCNDGDP （ GDP第二產(chǎn)業(yè)增量）、ADDTHRDGDP （GDP第三產(chǎn)業(yè)增量）、TOWNPOP （城鎮(zhèn)人口）和RURALPOP（農(nóng)村人口）五種屬性，其具體

3、結(jié)果如圖2所示。加曲 0,3 (Beta)-TablB : xhejiane1_ lih 業(yè)* Idst I沁e Tslk 如 IsjiwrsOphsM： in妬珈p| l j割劌時(shí)世|區(qū)曲業(yè)fj.,1毗眄6）斜閑閉半朗霜n|E罕羞脩FlfST.ClWAttKTaF妙口臓IFCBDtJlirfiSTOTFCFIfWflFL330301.000000I4ZM93L3M45曲9W330101Ort-2IS131921000000朋旦32I0BIL帥33012!刪1W2W3330123 IHIOism購別2TSW33mST42T36124珈閤.axnjo繃LTW?4T4®45WS31I25

4、33血52祈5跚21血000BT428LmsU12S?330I2T6835?避DCOOOO1113S8222790330】肘燒5仍TO8?33O3B2 000000101338漱ILLB396I3311021661 IT30fi3Binto妙刪33A39S1&36®g3303.000000Ti£nI0MS52円3嘲WTT333O£0J推ifiL33WZ33L10330225 OK捺山亙fill3T01T6L眈330225蠱山亙】慈2K31133( ineoo110517測01233022bW1230St32U謝5JCJS3OS她T3S4W磁圖2研究數(shù)據(jù)所包

5、括的屬性2.3研究區(qū)概況（1）浙江省的地理位置與地理、氣候特點(diǎn)：浙江省，地處中國東南沿海長江三角洲南翼,東臨東海，南接福建，西與江西、安徽相連，北與上海、江蘇接壤。浙江省位于東海之濱，地勢西南部高，東北部低，自西南向東北傾斜，呈梯級(jí)下降。西 南部為平均海撥800米的山區(qū)，1500米以上的山峰也大都集中在此，龍泉縣境內(nèi)的黃茅尖， 海拔1929米，為本省最高峰。中部以丘陵為主，大小盆地錯(cuò)落分布于丘陵山地之間，東北 部為沖積平原，地勢平坦，土層深厚，河網(wǎng)密布。各山脈一直延伸到東海，露出水面的山峰 構(gòu)成半島和島嶼。浙江沿海有2000多個(gè)島嶼，是我國島嶼最多的省份。廣闊的海域構(gòu)成浙江的海洋漁場。全省主要

6、山脈呈西南-東北走向，自北而南分成三支。北支自浙贛交界的懷玉山，向東 構(gòu)成浙江的天目山脈、里崗山脈；中支從浙閩交界的仙霞嶺，向東北延展成天臺(tái)山、四明 山和會(huì)稽山脈， 天臺(tái)山脈自西往東北沒入海中， 構(gòu)成舟山群島； 南支由浙閩交界的洞宮山脈， 向東北伸展為南雁蕩山脈，過甌江稱北雁蕩山脈、括蒼山脈。浙江地處亞熱帶，氣候溫和濕潤，四季分明。無霜期8-9個(gè)月，年平均氣溫 17C，年平均降水量 1319.7 毫米，春雨、梅雨、臺(tái)風(fēng)雨為主，七、八月間有伏旱。（2）浙江省的資源與特產(chǎn)全省陸域 10.18 萬平方公里，其中山區(qū)面積占 70.4，平原占 23.2，河流和湖泊占6.4，有 “七山一水二分田 ”之說。

7、 1999 年末實(shí)有耕地 160.9 萬公頃，林業(yè)用地 639.66 萬公 頃，森林覆蓋率為 54.6，活立木總蓄積量為 1.27 億立方米。全省已發(fā)現(xiàn)一百多種礦產(chǎn)，其中以非金屬礦產(chǎn)為主。浙江非金屬礦產(chǎn)種類較多，有“十塊石頭三把土 ”之稱。在探明儲(chǔ)量的礦產(chǎn)中，石煤、明礬石、葉蠟石、伊利石居全國第一位， 螢石居全國第二位， 硅藻土居全國第三位， 名列全國前十位的還有硅灰石、 珍珠巖、 花崗巖、 沸石等。金屬礦產(chǎn)中，銀、鋅、釩、鎘的儲(chǔ)量居全國前十位。礦產(chǎn)種類繁多，有鐵、銅、鉛、 鋅、金、鉬、鋁、銻、鎢、錳等，以及明礬石，螢石、葉蠟石、石灰石、煤、大理石、膨潤 土、砩石等。明礬石礦儲(chǔ)量居全國第一，螢

8、石礦儲(chǔ)量居全國第二。動(dòng)植物資源：浙江是我國高產(chǎn)綜合性農(nóng)業(yè)區(qū)，茶葉、蠶絲、柑橘、竹制品等在全國占有 重要地位。森林覆蓋率達(dá) 59.4% ，植被資源在 3000 種以上，屬國家重點(diǎn)保護(hù)的野生植物有 45 種。樹種資源豐富，素有 "東南植物寶庫 "之稱。野生動(dòng)物種類繁多，有 123 種動(dòng)物被列 入國家重點(diǎn)保護(hù)野生動(dòng)物名錄。野生動(dòng)物有獸類 80 多種，鳥類 300-400 種，其國家一級(jí)保 護(hù)動(dòng)物 22種，二級(jí)保護(hù)動(dòng)物 103種，省級(jí)保護(hù)動(dòng)物 44 種。水資源：浙江屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，氣溫適中，四季分明，光照充足，雨量充沛。全省多年平均水資源總量為 937 億立方米， 按單位面積計(jì)

9、算居全國第 4 位，但人均水資源擁有量 僅 2004 立方米，低于全國人均水平。（3）浙江的交通滬杭、浙贛鐵路相接縱貫省境，與杭甬、杭宣鐵路構(gòu)成交通主干線，鐵路通車?yán)锍?00公里。浙西南的運(yùn)輸大動(dòng)脈、全長 251 公里的金溫鐵路，已于 1997 年 8 月全線鋪通。 1937 年建成的錢塘江大橋是國內(nèi)第一座自行設(shè)計(jì)、 建造的鐵路、 公路兩用雙層橋， 至今仍是浙贛 線之咽喉。錢江二橋和錢江三橋已建成通車。全省有 6 條國道和 66 條省級(jí)干線公路，全省 所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)已通公路。杭甬高速公路已建成通車，滬杭高速公路已經(jīng)建成。航空全省有杭州、 寧波、溫州等 7個(gè)民用機(jī)場， 其中杭州蕭山機(jī)場和寧波櫟社機(jī)場為

10、國際機(jī) 場。 國內(nèi)航班基本覆蓋全國，國際航班主要飛往日本、韓國、中東、東南亞、美國、歐洲 等地。鐵路鐵路有滬杭、浙贛兩條干線和蕭甬、宣杭、金千、金溫等支線，杭州、寧波、溫州為主 要始發(fā)站，杭州東站、金華西站為主要中轉(zhuǎn)站。高速公路已建成滬杭、杭寧、乍嘉蘇、杭浦、杭甬、申嘉湖杭、杭長、申蘇浙皖、沈海、甬金、 甬臺(tái)溫、諸永、臺(tái)金、金麗溫、杭金衢、杭徽、杭新景、龍麗、麗龍、杭州灣跨海大橋、舟 山跨海大橋。3、研究方法本文需要運(yùn)用空間分析的相關(guān)手段來對(duì)江蘇省各縣市的相關(guān)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的分 析。一般而言， 首先需要建立對(duì)應(yīng)的權(quán)重矩陣；接著進(jìn)行可視化分析， 獲取各屬性的基本區(qū) 域分布情況； 其次是需要進(jìn)行

11、全局的關(guān)聯(lián)性分析， 其中包括單變量空間自相關(guān)分析和多變量 空間自相關(guān)分析； 最后開展局部的空間關(guān)聯(lián)性分析， 亦包括單變量空間自關(guān)聯(lián)性分析和雙變 量的空間自相關(guān)性分析。相關(guān)的分析是采用 GeoDA 軟件來實(shí)現(xiàn)的。 該軟件支持 .shp，.shx，.dbf 三位一體的數(shù)據(jù) 格式。 其中前兩者為圖形數(shù)據(jù)， 后者為與之相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。在本文分析過程中，主要運(yùn)用了 該軟件的繪圖及空間分析功能，在菜單上表示為MAP 和 SPACE。3.1 建立權(quán)重矩陣創(chuàng)建權(quán)重矩陣時(shí)，有 rook 與 queen 兩種方法。 Rook 以上下左右定義鄰近關(guān)系。 Queen 在此基礎(chǔ)上再加上對(duì)角線。高階 order 的鄰近關(guān)系

12、表向四周輻射，擴(kuò)大鄰近范圍，可以選擇 包括低階( include all the lower order )或不包括(亦即以同心圓方式向外擴(kuò)張，定義鄰近關(guān) 系，但中間為空心)。.gal文件可以修改，以符合真正的行政區(qū)劃鄰近關(guān)系。在GeoDA中是通過選擇Toolst Weights宀Create來實(shí)現(xiàn)，具體的操作及生成的矩陣如圖3所示。 Connectivity of js_<eieht. GALUlSlB1711 11iwbL fed. fi i. im»iCotuiectivity圖3權(quán)重矩陣的生成及具體圖示3.2各屬性變量的基本分布本文中的數(shù)據(jù)中共有五個(gè)屬性變量，均是按縣市

13、進(jìn)行分布的。在進(jìn)行空間分析之前，有必要對(duì)各變量的區(qū)域分布進(jìn)行一定初步的了解。而在進(jìn)行相關(guān)分布分析了解之前， 必須將相應(yīng)的權(quán)重矩陣打開。而權(quán)重矩陣的打開是通過選擇ToolstWeights宀Open來實(shí)現(xiàn)，具體的選擇界面如圖4所示。圖4權(quán)重矩陣的打開3.2.1GDP第一產(chǎn)業(yè)增量(ADDFSTGDP )分布選擇Maptstd Dev即生成相關(guān)的 ADDFSTGDP分布狀況圖，具體結(jié)果如圖5所示:旳協(xié)洱畀里也打JidT:珂團(tuán)血1 II? Ulldl u、:總存19 匚D.9- fSldla un: UrFSTGEFI£ili 也EL.1 XibLb Tila | ip 知2*百知jaLpa

14、r|財(cái)AECnTGDF ": LHmg阿 3WWJ W -卻0 44.刪|?川的HWil UL期前t吻 -xrm-l 34-C7> b nri xtnADDFSTGDP值最大，其他 ADDFSTGDP值較高的地區(qū)主要分布在臺(tái)州，余杭，諸暨，上 虞，余姚，象山等地。上述各市均分布于浙江北部，東南部，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)。本省中 43個(gè)縣市的GDP第一產(chǎn)業(yè)增量要低于全省平均水平。322GDP第二產(chǎn)業(yè)增量(ADDSCNDGDP )分布_ E.il< Vittw 工血1 I+i-lx T«h.lt 旦眇 迪口 1 mt電Heip-ftsi 血tiofivs Bi iidw

15、JjtlpMol.團(tuán) 邛1#1卅1陰"I匙|競|劇電I到.吐濟(jì)啟|1 a|斜劉羋*1創(chuàng)網(wǎng)酋|畫血陌aa|齡俺催占就伽皿:tn ADD5CHD®P= 28232.00(0)232.00-2t232.W0Qg5«853 3| - LD7D3BB fi9(LS) 0TOS8.69-lti339i；.07C5)圖6 GDP第二產(chǎn)業(yè)增量分布由圖6可知，浙江省各縣的平均 ADDSCNDGDP 為516861.31萬元，杭州，寧波以及 溫州地區(qū)的ADDSCNDGDP值明顯較大。本省中 48個(gè)縣市的GDP第二產(chǎn)業(yè)增量要低于平 均水平。第二產(chǎn)業(yè)主要為工業(yè)，以溫寧杭地區(qū)為例，發(fā)達(dá)的制

16、造業(yè)使得其GDP第二產(chǎn)業(yè)增量高于全省平均水平。323GDP第三產(chǎn)業(yè)增量(ADDTHRDGDP )分布旦lol勢喇訃1囿 應(yīng)*|羞區(qū)|劇 科胡齊|闖|鮑 制苗|糾胴到閉 口畫血也也 斤越擁Sldlvicm ADCTHSajSDP <23S7SHtD) 23878 .Mr3W3ftM CQ)ZfflTSiM -324C2J£(5皿也珈32132 I EUK酣曲 口和Straw? 29 - J 2SJ233A1 (D)l2ft3533.O心圖7 GDP第三產(chǎn)業(yè)增量分布由圖7可知，浙江省各縣的平均 ADDTHRDGDP 為321402.16萬元，與第二產(chǎn)業(yè) GDP增量情況類似，杭州市，

17、寧波市和溫州市的ADDSCNDGDP值明顯較大。本省中 52個(gè)縣市的GDP第三產(chǎn)業(yè)增量要低于全省平均水平。第三產(chǎn)業(yè)主要為流通部門和服務(wù)部門，與經(jīng)濟(jì) 發(fā)展水平有密切的關(guān)系，因此，本省第三產(chǎn)業(yè)增量較高的地區(qū)也主要分布在浙北的嘉興杭州 寧波，以及浙南的溫州地區(qū)。這三市現(xiàn)在正是浙江經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)區(qū)域。324城鎮(zhèn)人口( TOWNPOP )分布<244?JOOCDJ 2Hl4L7.(K.a?JOO(0 L7.«).31B343DL (51) M3183*3jOL 3LA5M3.O3-7309515* 710951.96 1&356091 g LL035fflJL 圖8城鎮(zhèn)人口分布由

18、圖8可知，浙江省各縣的平均城鎮(zhèn)人口為318343.01人，杭州，寧波，溫州以及臺(tái)州最多。本省中51個(gè)縣市的城鎮(zhèn)人口要低于全省平均水平。325農(nóng)村人口( RURALPOP )分布匸1BIH&U <JS劃雖I昵Dgb na mu且luvf 亠F車 1 Jk:車|土|8& A劇畫1羋I «| 9|4U|血?jiǎng)?chuàng)I 畫圃KlAlA圖9農(nóng)村人口分布由圖9可知，江蘇省各縣的平均農(nóng)村人口為322503.12人，樂清，瑞安，蕭山要明顯較大。本省中44個(gè)縣市的城鎮(zhèn)人口要低于全省平均水平。整體而言，浙江省的農(nóng)村人口分布與第一產(chǎn)業(yè)的分布形式類似。3.3全局的空間關(guān)聯(lián)性分析空間自相關(guān)的根本

19、出發(fā)點(diǎn)是基于地理學(xué)第一定律，指一個(gè)區(qū)域分布的地理事物的某一屬性和其他所有事物的同種屬性之間的關(guān)系?？臻g自相關(guān)的基本度量時(shí)空間自相關(guān)系數(shù)，由空間自相關(guān)系數(shù)來測量和檢驗(yàn)空間物體及其某一屬性是否高高相鄰分布或高低間錯(cuò)分布。其中空間正相關(guān)性是指空間上分布臨近的事物其屬性也具有相似的趨勢和取值，空間負(fù)相關(guān)性指空間上分布臨近的事物其屬性具有相反的趨勢和取值。3.3.1基于單變量的空間自相關(guān)分析選取指標(biāo)的目標(biāo)是刻畫空間自相關(guān)性，具有此功能的指標(biāo)較多，而通常使用Moran 'I作為空間自相關(guān)性指標(biāo)。該系數(shù)是用來衡量相鄰的空間分布對(duì)象及其屬性取值之間的關(guān)系的參考參數(shù)。系數(shù)取值范圍在 -1到1之間，正值表

20、示該空間事物的屬性分布具有正相關(guān)性;負(fù)值表示該空間事物的屬性分布具有負(fù)相關(guān)性;性。其計(jì)算公式如式所示：0表示該空間事物的屬性分布不存在相關(guān)/=N;-(II1 JI其中，n為樣本格數(shù)；yi、yj為i點(diǎn)或j點(diǎn)或區(qū)域的屬性值；y為所有點(diǎn)的均值；Wij為衡量空間事物之間關(guān)系的權(quán)重矩陣，一般為對(duì)稱矩陣。Moran 'I的可信度檢驗(yàn)方法如式所示。3(/) =相關(guān)的變量意義與式中接近。GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的空間自相性分析在加入相關(guān)權(quán)矩陣之后，通過選擇Spacer Univariate Moran即可調(diào)出相關(guān)的采單命令,具體的空間自相關(guān)結(jié)果如圖10所示。E"* fa ar (Jl L f-aA

21、lc TaIh 岬 |Kpldo* 觀Qpts anc f mdtfw知I已| 刖囤初IttflKJ I *1劃KI團(tuán)7 | _j ILal刪陶ll喊1劇囲罰訥憬Marnik'!： I- 0.5.184ADDFSTGDP圖10 GDP第一產(chǎn)業(yè)增量空間自相關(guān)結(jié)果圖計(jì)算得到的GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的 Moran 'I系數(shù)為0.5384，說明江蘇省各縣市的 GDP 第一產(chǎn)業(yè)增量在空間上存在正相關(guān)性。具體檢驗(yàn)空間自相關(guān)顯著性時(shí)，運(yùn)用蒙特卡羅模擬的方法來檢驗(yàn)員驗(yàn)Moran 'I系數(shù)的顯著水平。具體操作是通過Option t Randomization宀999Permutations菜

22、單命令實(shí)現(xiàn)的，具體結(jié)果如圖11所示:Clcse圖11 GDP第一產(chǎn)業(yè)增量 Moran ' I顯著性檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值等于0.0010,說明在99.9%置信度下GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的空間自相關(guān)性是 顯著的。得到第二產(chǎn)業(yè) GDP,第三產(chǎn)業(yè)GDP，城市人口以及農(nóng)村人口的Morian ' I，以及運(yùn)用蒙特卡羅模擬的方法來檢驗(yàn)員驗(yàn)Moran ' I系數(shù)的顯著水平。第一產(chǎn)業(yè)GDP第二產(chǎn)業(yè)GDP第三產(chǎn)業(yè)GDP城市人口農(nóng)村人口Morian 'si0.53840.28420.1160.09970.1605置信度（%）99.999.695.894.198.5表一：Morian '

23、 I指數(shù)以及置信水平總體而言，GDP第一產(chǎn)業(yè)增量和GDP第二產(chǎn)業(yè)增量空間分布的相關(guān)性強(qiáng)，地理位置分布集中，這是由于第一二產(chǎn)業(yè)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的強(qiáng)烈影響，而江蘇省中西部的發(fā)展不平衡的狀況，造成了研究區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，從而第一二產(chǎn)業(yè)集中發(fā)展的現(xiàn)狀。332基于多變量的空間自相關(guān)分析對(duì)于分析多變量的空間相關(guān)性而言，Moran ' I系數(shù)的方法依然可以使用。依據(jù)相關(guān)的GDP各產(chǎn)業(yè)排列組合，本文可以分析出十種雙變量之間的空間分析關(guān)系。本文作者在分析 影響因素的時(shí)候，最終選擇進(jìn)行三種雙變量的空間關(guān)聯(lián)性分析。GDP第一產(chǎn)業(yè)增量與農(nóng)村人口的空間關(guān)聯(lián)性分析使用Spacer Multvariate M

24、oran，得到GDP第一產(chǎn)業(yè)增量與農(nóng)村人口的空間相關(guān)結(jié)果如圖12所示:E匚rwilFeoI>a 0.9 (Beta) -Boran (zjifeieM.: AWMTGDP.Eilifc Jfiiw gdat IdoIs TtfaX卍蟲町Sftct Regress Qpti.旳近 find冊(cè) 也割巴加屋1|屮R望缶|Wh.lLd癢歸馳IMoran's 1=0.2339 11J0L2ADDFSTGDP圖12農(nóng)村人口與GDP第一產(chǎn)業(yè)增量空間相關(guān)結(jié)果圖penniitatioii: 999p-value : 0.001C：0.2339 EC>00137 Mean:-0.0(8 SdO

25、.L)63P圖13農(nóng)村人口與 GDP第一產(chǎn)業(yè)增量 Moran ' I顯著性檢驗(yàn)農(nóng)村人口與GDP第一產(chǎn)業(yè)增量在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)的。在96.1%置信度下農(nóng)村人口與GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的空間相關(guān)性是顯著的，其置信度較高。這是由于我國農(nóng)業(yè)機(jī)器化大生產(chǎn)水平不高，需要依賴大量的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入， 農(nóng)村人口多才能夠滿足當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求, 為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)輸入充足的勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值提高的必要條件。同樣得到第二產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)人口，第三產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)人口的相關(guān)性系數(shù)和置信度第一產(chǎn)業(yè) GDP與農(nóng)村人口第二產(chǎn)業(yè) GDP與城鎮(zhèn)人口第三產(chǎn)業(yè) GDP與城鎮(zhèn)人口不Morian ' I0.23390.19460.1033置信度

26、（%）99.998.989.2表三：多變量的 Morian ' I以及置信度在98.9%置信度下城鎮(zhèn)人口與 GDP第二產(chǎn)業(yè)增量的空間相關(guān)性是顯著的，其置信度較低。城鎮(zhèn)人口與 GDP第二產(chǎn)業(yè)增量在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)，說明工業(yè)的發(fā)展，尤其是浙北以 及溫州地區(qū)制造業(yè)的發(fā)展需要?jiǎng)趧?dòng)力的支持。在89.2%置信度下城鎮(zhèn)人口與 GDP第三產(chǎn)業(yè)增量的空間相關(guān)性是顯著的，二者在空間 上呈現(xiàn)正相關(guān)，與服務(wù)業(yè)依賴于人口的情況相符。3.4局部的空間關(guān)聯(lián)性分析（LISA）全局的空間相關(guān)性分析一般側(cè)重于研究區(qū)域空間對(duì)象某一屬性取值的空間分布狀態(tài)，而格數(shù)據(jù)分析的另外一個(gè)重點(diǎn)在于分析空間對(duì)象屬性取值在某些局部位置的空間

27、相關(guān)性，即局域空間對(duì)象的屬性取值對(duì)全部分析對(duì)象的影響。起發(fā)展是由全局空間相關(guān)性分析向局域或單個(gè)空間研究對(duì)象分解而來，目的在于分析某一空間對(duì)象取值的鄰近空間聚類關(guān)系，空間不穩(wěn)定性及空間結(jié)構(gòu)框架，特別是當(dāng)全局相關(guān)性分析不能檢測區(qū)域內(nèi)部的空間分布模式時(shí)，空間局域相關(guān)性分析能夠有效檢測由于空間相關(guān)性引起的空間差異，判斷空間對(duì)象屬性取值的空間熱點(diǎn)區(qū)域和高發(fā)區(qū)域等，從而彌補(bǔ)全局空間相關(guān)性分析的不足。3.4.1局部單變量空間自關(guān)聯(lián)性分析各縣市的GDP第一產(chǎn)業(yè)增量，GDP第二產(chǎn)業(yè)增量，GDP第三產(chǎn)業(yè)增量，具體的操作方法 是選擇Space- Uni variate LISA菜單命令。GDP第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)，第

28、三產(chǎn)業(yè)增量得到的顯著性水平圖和聚類圖如表三所示。I IT 'B第-”表三：GDP第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)增量得到的顯著性水平圖和聚類圖。由顯著性水平圖可以看出， GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的顯著性水平較高，紅色區(qū)域?yàn)镚DP增量高的縣嶺，樂清，寧波，紹興，余杭等地。，GDP第二產(chǎn)業(yè)增量的顯著性水平在浙西南和浙北，溫市，深藍(lán)色表示GDP增量低的縣。從圖中可以看出:高GDP第一產(chǎn)業(yè)增量的縣市集中在溫p = 0£5顯著性水平圖增量聚類圖產(chǎn)業(yè)GDP第二產(chǎn)業(yè)GDP第三產(chǎn)業(yè)GDPp 0.00Hi金且運(yùn)h I Low-Low,i JL_Uw-HidiHigX-Low嶺地區(qū)比較高，GDP第二產(chǎn)業(yè)增

29、量低的縣市集中在浙西南地區(qū)。而在顯著性水平比較高的 地區(qū)就是增量高和增量低的地區(qū)。GDP第三產(chǎn)業(yè)增量低的縣市集中在浙西南地區(qū)。對(duì)比第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的增量聚類圖可知，GDP第三產(chǎn)業(yè)增量與 GDP第二產(chǎn)業(yè)增量的聚類分布圖十分相似。（四）各縣市的城鎮(zhèn)人口以及農(nóng)村人口的局部分析1 Low-Low增量聚類圖Higji-Lcfflr表四：城鎮(zhèn)人口，農(nóng)村人口顯著性水平圖和聚類圖從上表可知浙西南地區(qū)的城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口聚集程度比較低。城市人口在杭州以及周邊地帶比較聚集。還是比較符合浙江省的實(shí)際情況。但是浙江省寧波和溫州同樣聚集了大量 的城鎮(zhèn)人口，在這之中沒有反映出來。從GDP和人口的局部分析可以看出，浙西南

30、地區(qū)的經(jīng)濟(jì)條件相對(duì)落后，杭州以及周邊嘉興，紹興，蕭山等地區(qū)形成了一個(gè)區(qū)域性的經(jīng)濟(jì)增長圈，該指數(shù)能夠很好的反映出來。而寧波和溫州，由于其經(jīng)濟(jì)水平相比周圍區(qū)域要高很多，該指數(shù)不能反映出來這兩個(gè)市的經(jīng)濟(jì)狀況，全局分析指數(shù)能夠很好的反映出來。并且該指數(shù)對(duì)于高聚類和高離散的區(qū)域反映很靈敏。3.4.2局部雙變量空間自關(guān)聯(lián)性分析分析局部雙變量的空間僅以 GDP第二產(chǎn)業(yè)增量與城市人口數(shù)量為例進(jìn)行分析。具體操作過程與局部單變量空間自關(guān)聯(lián)性分析類似。操作方法為選擇Spacer Multivariate LISA菜單命令實(shí)現(xiàn)。城市人口與GDP第二產(chǎn)業(yè)增量空間相關(guān)得到的顯著性水平圖和聚類圖如圖14、圖15所示。顯著性水平圖p = 0.05p-O.Dl0.001 n = n rim i增量聚類圖Hjgk-HigKLow-LawLow-HighHigji-Ltsw城鎮(zhèn)人口 與GDP第二 產(chǎn)業(yè) 增量農(nóng)村人口與GDP第一產(chǎn)業(yè)增量表五：城鎮(zhèn)人口與 GDP第二產(chǎn)業(yè)，農(nóng)村人口與GDP第一產(chǎn)業(yè)空間相關(guān)顯著性水平圖和聚圖由顯著性水平圖可以看出，城市人口與GDP第二產(chǎn)業(yè)增量空間相關(guān)的顯著性水平較高。城市人口與GDP第二產(chǎn)業(yè)增量的相關(guān)性在溫嶺，蕭山以及浙西南地區(qū)高。農(nóng)村人口于GDP第一產(chǎn)業(yè)的相關(guān)性在浙西南和杭州一帶高。3.5江蘇省的面數(shù)據(jù)空間分析飼山縣大豐常