arcgis9空間統(tǒng)計(jì)工具箱中文翻譯

1、arcgis9空間統(tǒng)計(jì)工具箱中文翻譯（轉(zhuǎn)）上一篇 / 下一篇 2009-11-30 15:39:29 / 個(gè)人分類：ArcGIS Desktop杳看（135 ） /評(píng)論（4 ） /評(píng)分（6 / 0 ）距離越近的地理事物，其性質(zhì)也必相近。一一地理學(xué)第一定律局部地統(tǒng)計(jì)方法都是基于這個(gè)原理，比如說克里格插值法，空間關(guān)系建?？臻g統(tǒng)計(jì)工具箱為用戶提供了一系列空間關(guān)系建模的工具?？臻g關(guān)系的概念空間統(tǒng)計(jì)和傳統(tǒng)（非空間）統(tǒng)計(jì)之間一個(gè)最重要的區(qū)別就是空間統(tǒng)計(jì)在分析問題時(shí)考慮到空 間和空間關(guān)系的作用。因此，空間統(tǒng)計(jì)工具箱中的大多數(shù)工具都需要用戶在使用時(shí)具備空間 關(guān)系的概念。？空間關(guān)系的建立取決于你的度量，也就是采

2、取什么方法來量測(cè)距離（這個(gè) 距離可以是米，公里，旅行時(shí)間等等）。舉個(gè)例子，如果你想知道某一種樹種在森林中分布 的聚集度，那么反距離（inverse distance）（距離的倒數(shù)）可能是最好的選擇。然而，如果你 想測(cè)度一個(gè)地區(qū)通勤者的地理分布，那么旅行時(shí)間或旅行成本可能是描述空間關(guān)系最好的選 擇。對(duì)于某些分析，一些抽象的概念比起空間距離和時(shí)間距離來得更重要，比如說生物物種 之間的相似程度，兩個(gè)物種之間越相似，那么它們的性質(zhì)也越相似；再比如說空間交互作用， 在洛杉磯和紐約之間的電話通話次數(shù)比紐約和Poughkeepsie （紐約旁邊的一個(gè)小鎮(zhèn)）的通話 次數(shù)要多得多，也就是說雖然紐約和Poughk

3、eepsie距離很近，但是相比較而言，洛杉磯和 紐約在業(yè)務(wù)聯(lián)系上更近。距離的概念1反距離或反距離平方地理事物距離越遠(yuǎn)，那么它們之間的互相影響越小。舉個(gè)例子來說，反距離（這里是歐式距 離）可以被用來分析植物物種的相互作用。反距離（曼哈頓距離）可以被用來分析五金店或 其他固定城市設(shè)施的位置分布。對(duì)于反距離平方，隨著事物距離增加，作用力加速下降。（見 圖1）2距離段（兩值法）在臨界距離內(nèi)的事物被考慮到分析當(dāng)中（賦值為1）。超過臨界距離的被排除在外。（賦值為0）。（見圖2）這種方法結(jié)合了反距離和距離段法對(duì)空間關(guān)系的定義。在分析中，任何在關(guān)鍵距離Critical distance）之內(nèi)的事物之間都有同樣

4、的作用力。一旦超過關(guān)鍵距離，那么事物之間的作用力 迅速下降。假設(shè)你現(xiàn)在需要找工作，你面臨兩種選擇，有一份工作在離你家五公里遠(yuǎn)，而另 一份工作離你家六公里遠(yuǎn)。對(duì)于這兩份工作，你的選擇可能不會(huì)考慮到距離，因?yàn)槲辶?離家都不是太遠(yuǎn)，在你心里的作用力是一樣。但是，現(xiàn)在假設(shè)一份工作離你家五公里，另一 份工具離你家二十公里遠(yuǎn)，那么距離將成為你決策的重要影響因素，畢竟五公里和二十公里 距離有點(diǎn)遠(yuǎn)。（見圖3）空間距離權(quán)重矩陣文件（用戶自定義的空間關(guān)系）你可以一個(gè)ASCII的文本文件（里空間距離權(quán)重矩陣）來定義你自定義的空間關(guān)系（旅行 時(shí)間，旅行成本，空間相互作用，或者一些抽象的距離關(guān)系）空間距離度量的方法

5、在空間統(tǒng)計(jì)工具箱中的許多工具都使用到距離。這些工具為用戶提供歐式距離和曼哈頓距離 兩種計(jì)算方法。（當(dāng)然，你還可以通過空間距離矩陣來自定義自己的空間關(guān)系，例如，旅行 時(shí)間，旅行成本等等）歐式距離計(jì)算方法D = sq root （x1-x2）*2.0 + （y1-y2）*2.0這里，（x1,y1）是點(diǎn)A的坐標(biāo)，（x2,y2）是點(diǎn)B的坐標(biāo)，D是兩點(diǎn)之間的直線距離。曼哈頓距離的計(jì)算方法D = abs（x1-x2） + abs（y1-y2）同理，（x1,y1）是點(diǎn)A的坐標(biāo)，（x2,y2）是點(diǎn)B的坐標(biāo)，但D是兩點(diǎn)之間垂直距離加水平距離 之和。如果你被限制只能南北向和東西向移動(dòng)，那么曼哈頓距離適合于這種情況

6、。比如說， 開車旅行在城市交通網(wǎng)絡(luò)（道路往往是東西向和南北向）之中，你只能沿著道路的方向移動(dòng)， 這時(shí)候曼哈頓距離顯得更科學(xué)一些。YX 自位（內(nèi)部權(quán)重字段）在空間統(tǒng)計(jì)工具箱中的幾個(gè)工具允許你提供一個(gè)字段代表自位。自位是要素和它自身的距離 或權(quán)重。這種權(quán)重經(jīng)常是零，但是在一些情況下，你可以為每一個(gè)要素指定固定的值或不同 的值。舉個(gè)例子，如果你的空間關(guān)系的概念是建立在人口普查區(qū)內(nèi)部和它們之間的距離的話， 你可以通過為自位建模來反映基于多邊形大小的內(nèi)部距離成本。標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)于許多空間統(tǒng)計(jì)分析來說，空間權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)化提供更精確的結(jié)果。對(duì)于行標(biāo)準(zhǔn)化，每一個(gè) 權(quán)重都除以該行權(quán)重之和。對(duì)于總體標(biāo)準(zhǔn)化，每一個(gè)權(quán)重都除

7、以全部權(quán)重之和。對(duì)于距離段 法，行標(biāo)準(zhǔn)化經(jīng)常被用來減輕要素鄰居不相等的影響。行標(biāo)準(zhǔn)化也被用于反距離法和兩可地 帶法。對(duì)于反距離法和兩可地帶法，每個(gè)要素權(quán)重（距離）除以該行的總距離。當(dāng)每個(gè)要素 的鄰居包括了整個(gè)研究區(qū)域，所有的要素都有相同數(shù)量的鄰居（也就是研究區(qū)域的所有要 素），這時(shí)使用行標(biāo)準(zhǔn)化就不是十分有利的。然而，行標(biāo)準(zhǔn)化也有它有利的一方面。行標(biāo)準(zhǔn) 化使絕對(duì)距離轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬?duì)距離，把所有距離轉(zhuǎn)化到0到1之間。離得很近的要素被給予相對(duì) 大的權(quán)重。因此，比起使用絕對(duì)距離權(quán)重，要素之間的影響力隨著距離增加加速下降。距離帶或閾值距離一個(gè)臨界距離或閾值距離就是對(duì)空間相關(guān)關(guān)系的截?cái)?。超出這個(gè)距離的要素將在分

8、析中排 除。一些空間統(tǒng)計(jì)需要每一個(gè)要素至少有一個(gè)鄰居（至少要有一個(gè)要素包含在分析中）。如 果閾值距離太?。ㄒ灾劣谝恍┮貨]有鄰居），錯(cuò)誤信息將出現(xiàn)，提示你用一個(gè)更大距離再 試一次。如果你不能確定這個(gè)閾值距離該設(shè)多大，在arcmap中顯示你要分析的要素，并用 距離工具去找到一個(gè)距離，這個(gè)距離保證每個(gè)要素都至少有一個(gè)鄰居?？臻g權(quán)重矩陣文件工具箱中有幾個(gè)工具允許用戶提供自定義的空間權(quán)重矩陣文件?？臻g權(quán)重是一組反映要素之 間的歐式距離，曼哈頓距離，時(shí)間距離，或其他成本距離等等?？臻g權(quán)重的格式如下： From feature ID （起點(diǎn)要素編號(hào)）To feature ID （終點(diǎn)要素編號(hào)）Weight

9、 （權(quán)重） TOC o 1-5 h z 舉個(gè)例子，假設(shè)你有三個(gè)加油站，編號(hào)分別為1，2, 3,你用旅行時(shí)間（分鐘）來定義三個(gè) 加油站的空間關(guān)系。你應(yīng)當(dāng)建立一個(gè)像下面一樣的ASCII文件 1 102103711032016215330在上面這個(gè)例子，你會(huì)注意很多距離都是對(duì)稱的，加油站1到加油站2要10分鐘，反過來 也是一樣。但你同時(shí)會(huì)注意到一些距離是不對(duì)稱的，從1到3要7分鐘，但是從3到1僅僅 要6分鐘。你還會(huì)看到加油站1和它自己的距離是0（0分鐘）。加油站2和它自身沒有記錄。 缺失值被假定權(quán)重為0。流行病學(xué)家，犯罪分析家，考古專家，野生動(dòng)植物專家，零售分析者，和許多其他的gis用 戶對(duì)高級(jí)的空

10、間統(tǒng)計(jì)工具的需求日益增長(zhǎng)。我們希望通過一種地理模型的建立，使得能夠通 過直接觀測(cè)地圖來看到事物之間的關(guān)系。高級(jí)的空間統(tǒng)計(jì)分析方法提供了這種可能?？臻g統(tǒng)計(jì)工具箱中所使用的方法非常適用于下列情況： 比較地理要素之間的差別，觀測(cè)地理要素的分布 為地理要素的關(guān)系建模 處理一些未知的情況空間統(tǒng)計(jì)工具箱是為那些需要使用高級(jí)的方法來解決其空間分析問題的gis用戶設(shè)計(jì)的。分析模型工具綜述為了理解地理現(xiàn)象的分布規(guī)律，我們首先應(yīng)該識(shí)別它屬于那一種地理模式。雖然你可以通過 制圖來觀測(cè)地理事物的模式，如果你的決策需要高的置信水平，那么計(jì)算發(fā)生概率是重要的一步。例如，如果用統(tǒng)計(jì)學(xué)去測(cè)度地理分布的不同類型，通過計(jì)算出的z

11、值，我們可以可視化地理要素的分布。 在一張地區(qū)分布圖上，無論它是屬于那種模式，你都可以任意更改分類的方法，分類的等級(jí) 和分類的范圍。既然統(tǒng)計(jì)的測(cè)度使用的是每個(gè)要素的實(shí)際值，那么無論地圖是怎樣顯示，結(jié) 果都是一樣的。分析模式工具通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算來量化地理分布模式。下表列出了每一種工具及其簡(jiǎn)單介紹：工具描述平均鄰近指數(shù)鄰近指數(shù)工具通過計(jì)算要素的質(zhì)心相互距離得到平均鄰近距離 高/低集中趨勢(shì)指數(shù) 度量研究區(qū)域的高/低集中趨勢(shì)空間自相關(guān)基于要素的位置和屬性值來度量空間自相關(guān)程度平均鄰近指數(shù)工具測(cè)量每個(gè)要素的質(zhì)心和它最近的鄰居的質(zhì)心之間的距離。然后加總加除以 總數(shù)進(jìn)行平均。如果計(jì)算出的平均距離少于假設(shè)的隨機(jī)分

12、布的平均鄰近距離，那么要素的分 布被認(rèn)為是聚集的。反之，則被認(rèn)為是分散的。指數(shù)表達(dá)式為實(shí)際距離除以期望距離（期望 距離是指在同樣數(shù)量的要素分布在同樣的地區(qū)的情況下，要素隨機(jī)分布所產(chǎn)生的平均鄰近距 離）可能的應(yīng)用1評(píng)估競(jìng)爭(zhēng)或領(lǐng)土。Evaluate competition or territory,量化和比較不同物種的分布模式。2比較一個(gè)控制分布比如說，在森林采伐分析中，你可以比較砍伐區(qū)域和可采伐區(qū)域的分布模式來決定？ you may want to compare the pattern of harvested areas to the pattern of harvestable areas

13、 to determine if cut areas are more clustered than you would expect, given the distribution of harvestable timber overall.3在研究區(qū)域固定的情況下，這種工具是非常精確的。比如說，在一個(gè)給定區(qū)域，比較不同 零售類型商店的平均鄰近指數(shù)。輸出結(jié)果平均鄰近距離工具計(jì)算平均最近鄰居質(zhì)心之間的距離。這個(gè)值被寫進(jìn)命令窗口。高/低集中趨勢(shì)：Getis-Ord General G指數(shù)高/低變化工具度量對(duì)整體區(qū)域的高低值的集中度。比如說，你可以用這個(gè)統(tǒng)計(jì)工具去比較 一個(gè)城市內(nèi)不同犯罪類型的分布

14、模式，這樣我們就能夠看出該地區(qū)是犯罪比較集中（熱點(diǎn)地 區(qū)多），還是犯罪很分散。計(jì)算得出很高的值說明在研究區(qū)域高于平均值的區(qū)域比較聚集。 較低的值說明低于平均值的區(qū)域趨向聚集。可以計(jì)算得出該區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)化z值使我們能看出 高、低值是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性?？赡艿膽?yīng)用比較城市中不同類型的犯罪分布，以便于我們犯罪是否趨向于發(fā)生在熱點(diǎn)地區(qū)，還是非常分 散。比較總結(jié)空間現(xiàn)象在不同地方和不同時(shí)段的聚集程度。舉個(gè)例子，典型的有城市和城市人口 集中。用高/低值聚集分析，你能夠比較西方城市與東方城市的集聚水平（城市形態(tài)學(xué)）或 者在一個(gè)城市內(nèi)不同時(shí)段的人口集中程度的比較（城市增長(zhǎng)和密度分析）輸出結(jié)果這個(gè)工具計(jì)算出給定要素

15、的High/Low General G指數(shù)值（觀測(cè)值和期望值）和相應(yīng)的Z值。 這些值寫入歷史窗口，and the observed General G and z scores are passed as derived output. 空間自相關(guān)：morans I這個(gè)工具度量空間自相關(guān)（要素屬性相近程度）的程度，它的計(jì)算不但考慮要素的屬性值而 且還包括要素的之間距離。給定一系列的要素和相應(yīng)的屬性值，它評(píng)估要素的分布是否使集 聚分布，離散分布還是隨機(jī)分布。Moran s指數(shù)接近1表示集聚，接近一1表示離散?？?以計(jì)算出相應(yīng)的Z值來評(píng)價(jià)觀測(cè)的集聚或離散是否統(tǒng)計(jì)顯著?？赡艿挠锰?決定特定統(tǒng)計(jì)方法的

16、可行性（例如，線性回歸分析和許多其他的需要獨(dú)立觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)技 術(shù)）2幫助空間分析方法找到一個(gè)適當(dāng)?shù)泥従泳嚯x。舉個(gè)例子，找到使空間自相關(guān)很強(qiáng)的距離。測(cè)度不同時(shí)段少數(shù)民族的分化一這種分化的趨勢(shì)是在擴(kuò)大還是在減小?？偨Y(jié)疾病或趨勢(shì)在空間和時(shí)間上的擴(kuò)散一一也就是說，疾病，趨勢(shì)是保持集中在一些地區(qū)還 是擴(kuò)散到很多地區(qū)。度量地理分布水平的工具箱工具箱可以為你算出分布特點(diǎn)有代表性的數(shù)值，比如說中心，密度或方向。你可以使用這個(gè) 值去追蹤分布的變化或比較不同要素的分布趨勢(shì)。度量地理分布工具箱為下列問題提供了答案：中心在那里？什么是數(shù)據(jù)的形狀和方向？要素是怎樣分布的？地理分布度量工具測(cè)定地理分布的中心，緊密度或方向。下表列出可用的工具和相應(yīng)的簡(jiǎn)單介紹。工具描述確定出點(diǎn)、線、面要素中最中心的要素度量是否要素的分布展現(xiàn)出方向的趨勢(shì)（是否要素確定出一系列矢量的總（平均）方向確定一組要素的地理中心或者說集中中心度量要素圍繞要素分布中心的離散程度工具中央要素方向分布線性平均方向平均中心標(biāo)準(zhǔn)離差距離平均中心平均中心是研究區(qū)域內(nèi)所有要素x和y坐標(biāo)的平均值。它對(duì)于追蹤地理分布的變化或比較不 同類型要素分布趨勢(shì)是非常有用的?？赡艿膽?yīng)用在犯罪分析中，犯罪分析者通過白天和夜晚入室盜竊案發(fā)地點(diǎn)平均中心的比較，來推