利用Geoda實現面數據空間綜合分析(BNU)

1、Lattice Data Analysis以浙江省為例名目 HYPERLINK l “_TOC_250012“ 1、爭辯目的3 HYPERLINK l “_TOC_250011“ 2、數據源及爭辯區(qū)概況3 HYPERLINK l “_TOC_250010“ 空間數據3 HYPERLINK l “_TOC_250009“ 屬性數據4 HYPERLINK l “_TOC_250008“ 爭辯區(qū)概況4 HYPERLINK l “_TOC_250007“ 3、爭辯方法6 HYPERLINK l “_TOC_250006“ 建立權重矩陣6 HYPERLINK l “_TOC_250005“ 各屬性變量的

2、根本分布8 HYPERLINK l “_TOC_250004“ 全局的空間關聯性分析12 HYPERLINK l “_TOC_250003“ 局部的空間關聯性分析LISA17 HYPERLINK l “_TOC_250002“ 江蘇省的面數據空間分析22 HYPERLINK l “_TOC_250001“ 4、相關結論23 HYPERLINK l “_TOC_250000“ 5、參考文獻：231、爭辯目的本文試圖通過對浙江省各地區(qū)的城鎮(zhèn)與農村人口數量、三類 GDP 的增量變化進展確定的空間分析，在確定程度上探討人口與經濟進展的關系以及城鎮(zhèn)、農村人口在各類經濟進展中起的作用。期望相關分析的結果對

3、經濟模式的轉變具有確定的指導意義。浙江省與江蘇省是沿海的兩大GDP 較高的省份，是我國經濟進展最快的省份。吸引了大量的企業(yè)在此選址，同樣也吸引了大量的勞動力。這兩個省地理位置接近，分別在上海的 南面和北面。通過將這兩個省份的結果進展分析比照2、數據源及爭辯區(qū)概況空間數據本文選擇浙江省各縣市數據。本文爭辯的具體區(qū)域如圖1 所示。圖 1 爭辯數據所在的區(qū)域屬性數據最終數據中僅保存 ADDFSTGDPGDP 第一產業(yè)增量、ADDSCNDGDPGDP 其次產業(yè)增量、ADDTHRDGDPGDP 第三產業(yè)增量、TOWNPOP城鎮(zhèn)人口和 RURALPOP農村人口五種屬性，其具體結果如圖2 所示。圖 2 爭辯

4、數據所包括的屬性爭辯區(qū)概況浙江省的地理位置與地理、氣候特點：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，龍泉縣境內的黃茅尖， 海拔 1929 米，為本省最頂峰。中部以丘陵為主，大小盆地錯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，河網密布。各山脈始終延長到東海，露出水面的山峰構成半島和島嶼。浙江沿海有 2022 多個島嶼，是我國島嶼最多的省份。寬闊的海疆構成浙江的海洋漁場。全

5、省主要山脈呈西南-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，向東北延展成天臺山、四明山和會稽山脈，天臺山脈自西往東北沒入海中，構成舟山群島；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，氣候溫存潮濕，四季清楚。無霜期 8-9 個月，年平均氣溫 17，年平均降水量 1319.7 毫米，春雨、梅雨、臺風雨為主，七、八月間有伏旱。浙江省的資源與特產全省陸域 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。2022

6、年末實有耕地 160.9 萬公頃，林業(yè)用地 639.66 萬公頃，森林掩蓋率為 54.6，活立木總蓄積量為 1.27 億立方米。全省已覺察一百多種礦產，其中以非金屬礦產為主。浙江非金屬礦產種類較多，有“十 塊石頭三把土”之稱。在探明儲量的礦產中，石煤、明礬石、葉蠟石、伊利石居全國第一位， 螢石居全國其次位，硅藻土居全國第三位，名列全國前十位的還有硅灰石、珍寶巖、花崗巖、沸石等。金屬礦產中，銀、鋅、釩、鎘的儲量居全國前十位。礦產種類繁多，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。明礬石礦儲量居全國第一，螢石礦儲量居全國其次。動植物

7、資源：浙江是我國高產綜合性農業(yè)區(qū)，茶葉、蠶絲、柑橘、竹制品等在全國占有重要地位。森林掩蓋率達 59.4%，植被資源在 3000 種以上，屬國家重點保護的野生植物有45 種。樹種資源豐富，素有“東南植物寶庫“之稱。野生動物種類繁多，有 123 種動物被列入國家重點保護野生動物名錄。野生動物有獸類 80 多種，鳥類 300-400 種，其國家一級保護動物 22 種，二級保護動物 103 種，省級保護動物 44 種。水資源：浙江屬于亞熱帶季風氣候，氣溫適中，四季清楚，光照充分，雨量充分。全省多年平均水資源總量為 937 億立方米，按單位面積計算居全國第 4 位，但人均水資源擁有量僅 2022 立方米

8、，低于全國人均水平。浙江的交通滬杭、浙贛鐵路相接縱貫省境，與杭甬、杭宣鐵路構成交通主干線，鐵路通車里程900 公里。浙西南的運輸大動脈、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第一座自行設計、建筑的鐵路、大路兩用雙層橋，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 條省級干線大路，全省全部鄉(xiāng)鎮(zhèn)已通大路。杭甬高速大路已建成通車，滬杭高速大路已經建成。航空全省有杭州、寧波、溫州等 7 個民用機場，其中杭州蕭山機場和寧波櫟社機場為國際機場。 國內航班根本掩蓋全國，國際航班主要飛往日本、韓國、中東、東南亞、美國

9、、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站。高速大路已建成滬杭、杭寧、乍嘉蘇、杭浦、杭甬、申嘉湖杭、杭長、申蘇浙皖、沈海、甬金、甬臺溫、諸永、臺金、金麗溫、杭金衢、杭徽、杭景、龍麗、麗龍、杭州灣跨海大橋、舟山跨海大橋。3、爭辯方法本文需要運用空間分析的相關手段來對江蘇省各縣市的相關屬性數據進展確定的分 析。一般而言，首先需要建立對應的權重矩陣；接著進展可視化分析，獵取各屬性的根本區(qū)域分布狀況；其次是需要進展全局的關聯性分析，其中包括單變量空間自相關分析和多變量空間自相關分析；最終開展局部的空間關聯性分析，

10、亦包括單變量空間自關聯性分析和雙變量的空間自相關性分析。相關的分析是承受GeoDA 軟件來實現的。該軟件支持.shp，.shx，.dbf 三位一體的數據格式。其中前兩者為圖形數據，后者為與之相應的數據庫。在本文分析過程中，主要運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。建立權重矩陣創(chuàng)立權重矩陣時，有rook 與 queen 兩種方法。Rook 以上下左右定義鄰近關系。Queen 在此根底上再加上對角線。高階order 的鄰近關系表向四周輻射，擴大鄰近范圍，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張，定義鄰近

11、關系，但中間為空心。.gal 文件可以修改，以符合真正的行政區(qū)劃鄰近關系。在GeoDA 中是通過選擇ToolsWeightsCreate 來實現，具體的操作及生成的矩陣如圖3 所示。圖 3 權重矩陣的生成及具體圖示各屬性變量的根本分布本文中的數據中共有五個屬性變量，均是按縣市進展分布的。在進展空間分析之前， 有必要對各變量的區(qū)域分布進展確定初步的了解。而在進展相關分布分析了解之前，必需將相應的權重矩陣翻開。而權重矩陣的翻開是通過選擇 ToolsWeightsOpen 來實現，具體的選擇界面如圖 4 所示。圖 4 權重矩陣的翻開GDP 第一產業(yè)增量ADDFSTGDP分布選擇 MapStd Dev

12、 即生成相關的ADDFSTGDP 分布狀況圖，具體結果如圖 5 所示：圖 5 GDP 第一產業(yè)增量分布由圖 5 可知，江蘇省各縣的平均 ADDFSTGDP 為 94907.41 萬元，湖州，蕭山，溫嶺ADDFSTGDP 值最大，其他ADDFSTGDP 值較高的地區(qū)主要分布在臺州，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，農業(yè)產業(yè)較為興盛。本省中 43 個縣市的GDP 第一產業(yè)增量要低于全省平均水平。GDP 其次產業(yè)增量ADDSCNDGDP分布圖 6 GDP 其次產業(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

13、及溫州地區(qū)的 ADDSCNDGDP 值明顯較大。本省中 48 個縣市的 GDP 其次產業(yè)增量要低于平均水平。其次產業(yè)主要為工業(yè)，以溫寧杭地區(qū)為例，興盛的制造業(yè)使得其GDP 其次產業(yè)增量高于全省平均水平。GDP 第三產業(yè)增量ADDTHRDGDP分布圖 7 GDP 第三產業(yè)增量分布由圖 7 可知，浙江省各縣的平均ADDTHRDGDP 為 321402.16 萬元，與其次產業(yè)GDP 增量狀況類似，杭州市，寧波市和溫州市的ADDSCNDGDP 值明顯較大。本省中52 個縣市的 GDP 第三產業(yè)增量要低于全省平均水平。第三產業(yè)主要為流通部門和效勞部門，與經濟進展水平有親熱的關系，因此，本省第三產業(yè)增量較

14、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)。這三市現在正是浙江經濟進展的熱點區(qū)域。城鎮(zhèn)人口TOWNPOP分布圖 8 城鎮(zhèn)人口分布由圖 8 可知，浙江省各縣的平均城鎮(zhèn)人口為 318343.01 人，杭州，寧波，溫州以及臺州最多。本省中 51 個縣市的城鎮(zhèn)人口要低于全省平均水平。農村人口RURALPOP分布圖 9 農村人口分布由圖 9 可知，江蘇省各縣的平均農村人口為 322503.12 人，樂清，瑞安，蕭山要明顯較大。本省中 44 個縣市的城鎮(zhèn)人口要低于全省平均水平。整體而言，浙江省的農村人口分布與第一產業(yè)的分布形式類似。全局的空間關聯性分析空間自相關的根本動身點是基于地理學第確

15、定律，指一個區(qū)域分布的地理事物的某一屬性和其他全部事物的同種屬性之間的關系?？臻g自相關的根本度量時空間自相關系數，由空間自相關系數來測量和檢驗空間物體及其某一屬性是否高高相鄰分布或凹凸間錯分布。其中空間正相關性是指空間上分布接近的事物其屬性也具有相像的趨勢和取值，空間負相關性指空間上分布接近的事物其屬性具有相反的趨勢和取值?；趩巫兞康目臻g自相關分析選取指標的目標是刻畫空間自相關性，具有此功能的指標較多，而通常使用Morans I作為空間自相關性指標。該系數是用來衡量相鄰的空間分布對象及其屬性取值之間的關系的參考參數。系數取值范圍在-1 到 1 之間，正值表示該空間事物的屬性分布具有正相關性；

16、 負值表示該空間事物的屬性分布具有負相關性； 0 表示該空間事物的屬性分布不存在相關性。其計算公式如式所示：其中，n 為樣本格數；yi、yj 為 i 點或 j 點或區(qū)域的屬性值；y 為全部點的均值；Wij 為衡量空間事物之間關系的權重矩陣，一般為對稱矩陣。Morans I 的可信度檢驗方法如式所示。相關的變量意義與式中接近。GDP 第一產業(yè)增量的空間自相性分析在參與相關權矩陣之后，通過選擇 SpaceUnivariate Moran 即可調出相關的采單命令， 具體的空間自相關結果如圖 10 所示。圖 10 GDP 第一產業(yè)增量空間自相關結果圖計算得到的GDP 第一產業(yè)增量的Morans I 系

17、數為 0.5384，說明江蘇省各縣市的GDP第一產業(yè)增量在空間上存在正相關性。具體檢驗空間自相關顯著性時，運用蒙特卡羅模擬的方法來檢驗員驗Morans I 系數的顯著水平。具體操作是通過 OptionRandomization999Permutations 菜單命令實現的，具體結果如圖 11 所示：圖 11 GDP 第一產業(yè)增量Morans I 顯著性檢驗對應的P 值等于 0.0010，說明在 99.9%置信度下GDP 第一產業(yè)增量的空間自相關性是顯著的。得到其次產業(yè)GDP,第三產業(yè) GDP，城市人口以及農村人口的Morians I，以及運用蒙特卡羅模擬的方法來檢驗員驗Morans I 系數的

18、顯著水平。第一產業(yè) GDP其次產業(yè) GDP第三產業(yè) GDP城市人口農村人口Morians I0.53840.28420.1160.09970.1605置信度% 99.999.695.894.198.5表一：Morians I 指數以及置信水平總體而言，GDP 第一產業(yè)增量和GDP 其次產業(yè)增量空間分布的相關性強，地理位置分布集中，這是由于第一二產業(yè)受到經濟進展水平的猛烈影響，而江蘇省中西部的進展不平衡的狀況，造成了爭辯區(qū)內經濟進展水平的差異，從而第一二產業(yè)集中進展的現狀?；诙嘧兞康目臻g自相關分析對于分析多變量的空間相關性而言，Morans I 系數的方法照舊可以使用。依據相關的排列組合，本文

19、可以分析出十種雙變量之間的空間分析關系。本文作者在分析GDP 各產業(yè)影響因素的時候，最終選擇進展三種雙變量的空間關聯性分析。GDP 第一產業(yè)增量與農村人口的空間關聯性分析使用 SpaceMultvariate Moran，得到 GDP 第一產業(yè)增量與農村人口的空間相關結果如圖 12 所示：圖 12 農村人口與GDP 第一產業(yè)增量空間相關結果圖圖 13 農村人口與GDP 第一產業(yè)增量Morans I 顯著性檢驗農村人口與GDP 第一產業(yè)增量在空間上呈現正相關的。在96.1%置信度下農村人口與GDP 第一產業(yè)增量的空間相關性是顯著的，其置信度較高。這是由于我國農業(yè)機器化大生產水平不高，需要依靠大量

20、的農業(yè)勞動力投入，農村人口多才能夠滿足當前的農業(yè)生產需求， 為農業(yè)生產輸入充分的勞動力是農業(yè)產值提高的必要條件。同樣得到其次產業(yè)與城鎮(zhèn)人口，第三產業(yè)與城鎮(zhèn)人口的相關性系數和置信度第一產業(yè) GDP與農村人口其次產業(yè) GDP與城鎮(zhèn)人口第三產業(yè) GDP與城鎮(zhèn)人口不Morians I0.23390.19460.1033置信度%99.998.989.2表三：多變量的Morians I 以及置信度在 98.9%置信度下城鎮(zhèn)人口與GDP 其次產業(yè)增量的空間相關性是顯著的，其置信度較低。城鎮(zhèn)人口與GDP 其次產業(yè)增量在空間上呈現正相關，說明工業(yè)的進展，尤其是浙北以及溫州地區(qū)制造業(yè)的進展需要勞動力的支持。在 8

21、9.2%置信度下城鎮(zhèn)人口與GDP 第三產業(yè)增量的空間相關性是顯著的，二者在空間上呈現正相關，與效勞業(yè)依靠于人口的狀況相符。局部的空間關聯性分析LISA全局的空間相關性分析一般側重于爭辯區(qū)域空間對象某一屬性取值的空間分布狀態(tài)， 而格數據分析的另外一個重點在于分析空間對象屬性取值在某些局部位置的空間相關性，即局域空間對象的屬性取值對全局部析對象的影響。起進展是由全局空間相關性分析向局域或單個空間爭辯對象分解而來，目的在于分析某一空間對象取值的鄰近空間聚類關系，空間不穩(wěn)定性及空間構造框架，特別是當全局相關性分析不能檢測區(qū)域內部的空間分布模式時，空間局域相關性分析能夠有效檢測由于空間相關性引起的空間差

22、異，推斷空間對象屬性取值的空間熱點區(qū)域和高發(fā)區(qū)域等，從而彌補全局空間相關性分析的缺乏。局部單變量空間自關聯性分析各縣市的GDP 第一產業(yè)增量，GDP 其次產業(yè)增量，GDP 第三產業(yè)增量，具體的操作方法是選擇SpaceUnivariate LISA 菜單命令。GDP 第一產業(yè)，其次產業(yè)，第三產業(yè)增量得到的顯著性水平圖和聚類圖如表三所示。顯著性水平圖增量聚類圖第一產業(yè)GDP其次產業(yè)GDP第三產業(yè)GDP表三：GDP 第一產業(yè)，其次產業(yè)，第三產業(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 第一產業(yè)增量的顯著性水平較高，紅色區(qū)域為GDP 增量高的縣市，深藍色表示 GDP 增量低的縣。

23、從圖中可以看出：高 GDP 第一產業(yè)增量的縣市集中在溫嶺，樂清，寧波，紹興，余杭等地。，GDP 其次產業(yè)增量的顯著性水平在浙西南和浙北，溫嶺地區(qū)比較高，GDP 其次產業(yè)增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 第三產業(yè)增量低的縣市集中在浙西南地區(qū)。比照其次產業(yè)和第三產業(yè)的增量聚類圖可知，GDP 第三產業(yè)增量與GDP 其次產業(yè)增量的聚類分布圖格外相像。四各縣市的城鎮(zhèn)人口以及農村人口的局局部析顯著性水平圖增量聚類圖城鎮(zhèn)人口農村人口表四：城鎮(zhèn)人口，農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)人口和農村人口聚攏程度比較低。城市人口在杭州以及周邊

24、地帶比較聚攏。還是比較符合浙江省的實際狀況。但是浙江省寧波和溫州同樣聚攏了大量的城鎮(zhèn)人口，在這之中沒有反映出來。從 GDP 和人口的局局部析可以看出，浙西南地區(qū)的經濟條件相對落后，杭州以及周邊嘉興，紹興，蕭山等地區(qū)形成了一個區(qū)域性的經濟增長圈，該指數能夠很好的反映出來。而寧波和溫州，由于其經濟水平相比四周區(qū)域要高很多，該指數不能反映出來這兩個市的經濟 狀況，全局分析指數能夠很好的反映出來。并且該指數對于高聚類和高離散的區(qū)域反映很靈 敏。局部雙變量空間自關聯性分析分析局部雙變量的空間僅以GDP 其次產業(yè)增量與城市人口數量為例進展分析。具體操作過程與局部單變量空間自關聯性分析類似。操作方法為選擇S

25、paceMultivariate LISA 菜單命令實現。城市人口與GDP 其次產業(yè)增量空間相關得到的顯著性水平圖和聚類圖如圖14、圖 15 所示。顯著性水平圖增量聚類圖城 鎮(zhèn)人口與GDP第 二產 業(yè)增量農 村人 口與GDP第 一產 業(yè)增量表五：城鎮(zhèn)人口與 GDP 其次產業(yè)，農村人口與 GDP 第一產業(yè)空間相關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 其次產業(yè)增量空間相關的顯著性水平較高。城市人口與GDP 其次產業(yè)增量的相關性在溫嶺，蕭山以及浙西南地區(qū)高。農村人口于GDP 第一產業(yè)的相關性在浙西南和杭州一帶高。江蘇省的面數據空間分析圖表 14 江蘇行政區(qū)劃圖同樣的方法對江蘇省進展了分析，結果如下：江蘇省各縣的平均ADDFSTGDP 為138937.97 萬元，第一產業(yè) GDP 增量較高的城市均分布于江蘇省的北部和中部地區(qū)，農業(yè)產業(yè)較為興盛；江蘇省各縣的平均 ADDSCNDGDP 為 579877.69 萬元，南京市和蘇錫常地區(qū)的的 ADDSCNDGDP 值明顯較大。其次產業(yè)主要為工業(yè)，以蘇錫常地區(qū)為例，興盛的制造業(yè)使得其 GDP 其次產業(yè)增量高于全省平均水平；江蘇省各縣的平均 ADDTHRDGDP 為432038.99 萬元，與其次產業(yè) GDP 增量狀況類似，南京市和蘇錫常地區(qū)的的 ADDSC