空間分析實(shí)習(xí)3講解

1、空間分析實(shí)習(xí)3一、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。二、實(shí)習(xí)目的總結(jié)Moranl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Moranl與G統(tǒng)計量分析；三、實(shí)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Moranl與G統(tǒng)計量分析；對adabgOO數(shù)據(jù)進(jìn)行全局與局部的 Moranl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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Deer.shp鹿場點(diǎn)分布圖；AdabgOO.

2、shp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(shí)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)：xjW,j（xx）（Xj -X）I2（遲正 jWi,j）瓦 i（Xi-X）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州X

3、gs =穴嚴(yán)”值表示低值的空間集聚。二、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-Spatial Statistics Tools;-Analyzing Fatterns譽(yù) Average Nearest Neighbor養(yǎng) High/Low Clustering (Jetis-Ord General G)姿 MuitiDistance Spatial Cluster Analysis (Ripleys K Function)卷 Spatial Aut ocorr el at i on

4、(dorans I)-Mapping Clusters玄 Cluster and Outlier Analysie Cknselin Local Morans I)當(dāng) Hot Spot Analysis (Getis-0rd Gi*)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(shí) 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-Distanee SpatialCluster Analys

5、is (Ripleys K Function)，參數(shù)設(shè)置如下。Output Table|D.住紡謨式分析通泌匪erhLliD讓td亡出pdialCl田此 N-umbr df Di s luict BudJ1l0IOOC*gmput Confid*ic Envelop# 可選）0 Fermut直tjfL久 no esnfidftnee envelopeWqicht Field 何選衍ginniM Di sluice 冋選）71）i stAnc Incr ntSO00匝 Display Results Graphically 何選）Btiundury C orr hc ti q：ei Mniiho

6、d （PT選） |NoneStudy At Mi thpd,選）IMi ni HiiiMaMorans I Index = .05 Score = 6.16 standard deviationsDispersedClustered141：Critical0.01 0.05 0.10 RANDOM 0.10 0.05 0.01(-2,58)円廉)(-1.65)(1$可(1.96) (2.58JThere is less than 1 % likdihood that this clustered patterncould be the result of random chance.doteZ

7、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：Input Feature 匚 1 宣三呂Input FieldiL&tiiio&! Km aiiiiui iijii i u* Display Ou切ut Graphi cuLly 何選并hmiBi * nidlHiBaiHiHn General G Index = 0 Score = 3.77 standard deviationsLowsClusterHighs 口山There is less than 1 % likdihood t

8、hat the clustering of highvalues could be the result ：! random chance.ClaeZ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:確定顯示幫肋adabqOOCIustersOutliersLMiZScors 2.58 Std, Dev.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：Input Feature ClasspdlbOInput Field一團(tuán)|Lati:noO

9、otput Feature CIaee|D: U3 模式分折IdaXiiGiUbgOt)JtotSpots. dipConceptaalnation of Spat!al Relatioiuships|Fixe4 Dist&ftefi BndDkMftlhodl|Euclidtn Dist-uicvSi an jar ii z at i on llfoneDi stance Band or Threshold Di stance I可選pDOOSelf Potenti:al Field.冋選)H adabgOOjHotSpotsGiZScore 2,58 Std. Dev,tiZSore&iP

10、TAln電154 632140.0000034. B53200000003ii4 &1700C000004044. G0430000004244. 531050 000006怎&4. 457550-000008T44. 451500.DOOO03I-;:4.418220.000010474.396S50.000Q11ss4. 376450000012&54 296$加-C000174&4. 236860.Q00023434 2 細(xì) 10000024柑4. 2222700000244. Q&9SG0.CQQ047824. Q51220000051444.015530.00009223. 9706

11、10.0000i72|423. 911540-000092I023. 736800.C00153213.735330 0001873&3. 705600.0002H4E3. 50950.000307453. 491370C004S1893. 4&5080a 00050G43.421760563.387230000706583. 219540.0012S4853. 19TO.C014381&3- 1&050.001545313,063970.C021C4弭3.052300.002271352. 82920Wigtkts MttriK Fil 冋選局部G統(tǒng)計量顯示，Z值得分越高顏色越紅，說明有高值

12、的聚集，在中心街區(qū)有明顯的熱點(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得分為正咼，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

13、點(diǎn)分布，Z得分負(fù)高，顏色 越藍(lán)，說明有低值的聚集，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(shí)驗(yàn)并沒有影 響）。（2）需要區(qū)分全局與局部的區(qū)別。在實(shí)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