Moran’s I指数与DEM 网格大小关系的研究

数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)作为真实地形的一种数字化模拟,网格间存在着某种空间自相关性.Moran’s I是一种常见的空间自相关程度量化指标.为了研究Moran’s I与DEM网格大小之间的关系,文章在分辨率为30 m×30 m的DEM上随机选取了35个采样点.又以每个采样点为中心,选取n×n(n=3,5,7,…,25)大小的DEM网格,计算并记录对应于每个网格的Moran’s I指数值,绘出各采样点的Moran’s I指数值随n变化的曲线.研究发现:大多数采样点的Moran’s I曲线呈现出一致的变化趋势;同时发现少数采样点的Moran’s I曲线出现局部的变化异常.对这些异常进行分析后发现,Moran’s I值随n变化的趋势与DEM网格高程值的离散程度(地形)有关.     

利用局部Moran’s Ii统计星检验回归模型的残差之间的趋势性

局部Moran’s Ii统计量是在检验空间的局部相关性时经常用到的一个统计量．本文基于正态变量二次型分布的理论，利用局部Moran’s Ii统计量来检验经典线性回归模型的拟合残差之间的趋势性，并给出了计算检验p-值的精确方法与三阶矩x^2逼近方法。     

空间分层抽样在森林覆盖面积监测中的应用

为探讨空间分层抽样在森林资源调查中的应用,以对贵阳市花溪区的森林覆盖面积调查为例,利用融合后遥感数据SPOT5作为底图,布设100 m×100 m的抽样框,并从SPOT5影像上提取辅助因子进行先验抽样。采用Moran’s I指数进行空间自相关分析,结果表明,调查目标具有显著空间自相关性,可以进行空间抽样。利用460个样本单元的观测值对整个研究区进行普通克里格空间插值,并以插值结果作为分层辅助因子进行空间分层,结果初步表明空间分层抽样与经典抽样和随机空间抽样相比具有明显优越性,可以降低成本,提高效率。     

甘肃省区域经济空间差异的ESDA-GIS分析

基于ESDA全局和局部空间自相关分析．在ArcView GⅠS软件和GeoDA空间统计分析软件的支持下，利用甘肃省2004年县域人均GDP数据，对甘肃省县域经济之间的总体和局部空间差异进行了实证分析．结果表明，甘肃省2004年总体上经济空间差异较大，经济重心与人口重心和几何中心均有较大偏移；全局Moran’s Ⅰ指数为0．3911，空间自相关特性明显，经济发展水平相似的地区在空间上集中分布．在此基础上绘制了局域Moran’S Ⅰ散点图和LⅠSA集聚图，并采用空间插值获得局域Ⅰ值分异图．     

空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以湖南省城乡收入差距为例

空间权重矩阵定量表达了地理要素之间的空间关系,是空间统计分析的重要工具.该文详细分析了Arcgis9.3用于空间自相关分析的空间权重矩阵的生成方法,并以湖南省各县的城乡收入差距为例进行了实证分析.分析结果表明,随着各要素的平均影响范围增大,全局Moran’I呈曲线下降趋势,局部自相关的结果也出现明显差异.     

宁夏区域经济空间差异的ESDA-GIS研究

基于ESDA全局和局部空间自相关分析,在ARCGIS软件和Geo DA空间统计分析软件的支持下,利用宁夏回族自治区2008年的县域人均GDP数据,对宁夏县域经济之间的总体和局部空间差异进行了实证分析。结果表明:全局Moran’s I指数为0.7426,在空间上相关性很强,且与经济发展水平有很大的关系,在空间上经济水平差不多的地区空间上分布较集中,并在此基础上绘制了局域Moran’s I散点图和LISA集聚图。     

基于出租车GPS数据的贵阳市交通状态空间自相关分析

城市交通状态具有时空性,自身又具有空间自相关特征。分析城市交通状态空间自相关特性,对交通管制、居民出行行为以及城市道路基础设施建设具有重要意义。基于贵阳市中心城区出租车GPS空间数据库,划分交通小区并计算各交通小区平均行程速度和空间自相关Moran’s I指数,对贵阳市中心城区交通状态的空间自相关性和演化特征进行分析。结果表明:1)全局时空Moran’s I指数形成良好的空间相关性,存在一定的空间聚集性,且随时间的推移空间自相关性呈波动式变化,工作日与休息日分时段时空Moran’s I指数变化态势明显,交通状态表现为时空集聚性强;2)局部时空Moran’s I指数高高聚集与低低聚集模式在空间上维持良好的稳定机制,高高聚集呈现城市外围区域指向性特征,低低聚集呈现城市核心区指向性特征;3)工作日与休息日早晚高峰时段各种类型区分布格局保持高度共轭协同,仅有小部分区域出现异质情况;4)时空Moran’s I指数时空聚集区域在空间上表现出由弱聚集向强聚集,再向弱聚集状态转变。在高峰时段表现为强聚集趋势,在非高峰时段聚集程度较弱。     

云南省县域地形起伏度与人口分布的耦合关系研究

由于人口分布受地形因素的影响，本文用1:20万的云南省数字高程模型，以ArcGIS10.0 为软件平台，利用 SpatialAnalyst 中的栅格邻域计算工具窗口分析方法提取出云南省县域尺度的地形起伏度，加以分析云南省地形起伏度的规律，结合地形起伏度与人口密度的耦合指数，在 Geoda 软件支持下对各区县地形起伏度与人口密度的耦合指数进行全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。研究结果：云南省地形起伏度空间分布整体趋势为东南低于西北，南部低于北部，中部地区居中，地形起伏度数值随着海拔高度、坡度的增大而增大，地形起伏度与人口密度的多项式合曲线拟合度为 0.5217。其县域地形起伏度介于 1.30~4.61 之间，利用 Geoda 软件分析得出云南省地形起伏度与人口密度耦合指数的全局自相关 Global Moran’s I 指数为 0.5822，表明云南省地形起伏度与人口密度密度的空间分布存在较显著的集聚特征，对其局部空间的 Local Moran’s I 值进行显著性检验，局部空间自相关有一定差异性。
     

粤港珠三角区域空气污染的空间自相关分析

选取2012年1月—12月粤港珠三角区域15个空气污染监测网络子站监测的数据,根据各个区域的空气污染数据进行空间自相关研究。在研究时段内,全局Moran's I结果表明:在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粤港珠三角区域15个监测站的空气污染指数的全局Moran’s I为负值,即存在负空间自相关。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,15个监测区域的空气污染指数的全局Moran’s I为正值。但Z(I)检验统计量的结果来看这种空间格局不显著。故空间分布呈现随机分布。     

利用全局与局部相关函数分析流域降水空间变异性

为合理诊断流域降水的空间变异性,阐明了6种常见的全局和局部空间相关指标的联系与区别,并用空间相关函数进行统一表述,然后提出了同时从全局和局部2个方面对连续性与间断性并存的降水空间变异性进行综合分析的方法。采用全局半方差函数和局部Moran指数,对2003～2009年赣江流域降水空间变异规律进行了实例研究。结果表明:全局半方差函数便于描述流域降水的整体相关结构,而局部Moran指数可揭示降水的局部聚集形态和地带性规律,并能够诊断其中的奇异点。赣江流域年、月、日降水量在整体上呈显著的时变空间正相关性;在局部表现出较强的聚集性,并具有非平稳性和奇异性。同时,还初步指出了赣江流域降水空间变异性分析对于解释降水空间插值结果的作用。     

乡村聚落时空分布特征及驱动因素分析——以安徽黟县为例

【目的】基于遥感数据和3S技术进行乡村聚落时空分布特征及演变规律研究,为推进美丽乡村建设和实现地区可持续发展提供参考。【方法】以安徽省黟县为对象,基于核密度分析、GIS空间分析、景观格局指数以及空间自相关等分析方法,探究研究区2010年、2012年、2014年、2016年4年乡村聚落的时空分布特征与景观格局变化的驱动因素。【结果】2010年与2012年黟县各村镇之间的乡村聚落核密度估值呈较弱的聚集分布,2014年与2016年黟县各村镇之间的乡村聚落核密度估值呈显著的聚集分布状态; 2010年、2012年、2014年、2016年的Moran's I指数均大于0,黟县乡村聚落存在正的空间相关性,2016年Moran's I指数较2014年的低; 黟县乡村聚落核密度估计值相似的地区在空间上聚集分布的趋势有所减弱,空间分布的差异性在增强; 地势、河流等自然因素以及道路、城镇经济、人口变化等社会因素影响黟县乡村聚落分布格局的演变。【结论】黟县乡村聚落的时空分布格局特征与演变研究能够为美丽乡村建设中的合理规划、聚落优化、土地资源利用以及可持续发展规划建设提供理论依据。     

云南省耕地变化的自相关分析

分析了1996—2008年间,云南省各个县级行政区的耕地变化情况。运用GIS地统计的自相关性分析,得出云南省耕地变化的时空特性,为我们理解云南耕地状况提供了新的视角。全省的全局自相关系数Moran’s Index=0.299 5,显示云南省县级行政区的耕地变化率有较弱的正相关性。局域自相关系数空间分布图,显示云南省县级行政区的耕地变化有六种模式。最后得出结论,每种模式都是经济利益与政策双重影响下的结果。     

全局空间自相关Moran指数和G系数对比研究

研究了最常用的衡量全局空间自相关的指标:全局Moran指数和全局G系数,基于模拟的空间区域,设计了一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较了两种指标的探测结果。得出的初步结论是:G系数探测高值聚集的能力强于低值聚集;当研究范围内同时存在高值和低值聚集时,G系数会受聚集区域规模的影响,当高值聚集区域和低值聚集区域规模相当时,G系数往往为正数,表明G系数对高值敏感;Moran指数主要受聚集区域规模的影响,随着空间聚集范围的扩展,Moran指数会明显增大。这些结论对于探测空间自相关模式时选择何种全局指标有指导意义。     

基于空气质量指数AQI的空间自相关特征分析——以福建省为例

以福建省9个地级市为研究对象，运用时间序列模型、全局空间自相关分析、K-medoids聚类及相关分析等研究方法，探索福建省各地级市空气质量指数的空间自相关特征。研究结果显示，相比秋冬两季，各地级市春夏两季的空气质量相关性较低，具体表现为，春夏两季各地级市莫兰指数（Moran's I）显著较低 。以空气质量指数AQI的6个空气质量分指标作为聚类标准进行研究，发现福建省地级市的空气相关性区分为两大类。进一步对AQI进行相关性分析，发现AQI与PM10、PM2.5、NO2分指标高度相关，由此说明，空气微粒与NO2是福建空气污染的主要来源。空气质量季节上的分布差异，可以为政府准确地制定治理方案提供有力证据。     

湖北省土壤微量元素县域分异特征及其与健康相关性

土壤微量元素与人体健康息息相关.以土壤普查和人口普查数据为基础,运用GIS空间分析及SPSS数理统计方法,对湖北省县域尺度上土壤有效态微量元素空间分异特征进行分析,并对微量元素与人口健康相关性进行探讨.结论如下：1)县域尺度上Zn、B、Mo、Mn、Fe、Cu 6种土壤微量元素分布均存在明显空间聚集特征,B元素的Moran's I值最大,其空间聚集性相对最好,Zn元素的Moran's I值最小,空间聚集性相对最差;空间分布模式中以高值聚类(HH)所占比例最高,同时正热点区域比例均高于负热点区域,不同微量元素之间的正、负热点区域空间分布存在某些一致现象.2)县域尺度上人口健康水平分布存在明显的空间聚集特征,并非在整个区域内随机散发分布,长寿指数的集聚性要略高于死亡率,表明县域尺度上湖北省长寿人口分布相对较集中;长寿指数和死亡率的空间分布模式差异较大,同时发生高值或低值聚集的县域个数和空间位置呈现出不同分布特征.3)Mo和Cu两种元素与人口健康指标相关性达到显著性水平,表明其在一定程度上影响着区域人口健康状况;适量的Zn和Mn元素是已被证明有益于人体健康的微量元素,但在本次研究的县域尺度上进行相关性分析时,没有通过显著性检验.研究有利于深入认识土壤微量元素空间分异特征,为进一步开展土壤环境与人口健康的机理研究提供借鉴.     

徐州市小城镇发展质量水平与格局研究

基于新型城镇化内涵，构建小城镇发展质量评价指标体系，利用熵值法和 GIS 空间分析研究徐州小城镇发展质量的水平与格局。结果表明：徐州小城镇发展整体质量水平较高；具有鲜明的核心外围式和沿主要交通带分布的格局特征；在整体和局部上有正向空间关联特征，但大部分乡镇表现为无显著性空间相关性，城郊地带的小城镇发展相对缓慢，县城对周边乡镇的辐射带动弱，县城边缘成为小城镇发展质量低谷地带。     

山地旅游省区旅游经济时空分异及其驱动力演化——以贵州省为例

选取贵州省为研究样本,构建评价指标体系,运用改进熵值法、空间探索性分析(ESDA)、空间回归模型等方法,借助Open GeoDA、ArcGIS等工具从时空两个视角分别探究贵州省旅游经济时空演化特征以及驱动机制.研究发现：1) 2009年－2018年贵州省各市州间旅游经济差异明显且总体差异上有扩大趋势,旅游经济发展非均衡性格局特征明显.2) 整体上贵州省东南部各州市旅游经济发展优于西北部地区,空间结构实现了从“贵阳－黔东南”双核结构向“贵阳”单核结构的转变,贵阳市“一枝独秀”的发展趋势日益凸显.3) Moran's I为正且随时间推移呈现出波动下降的演变趋势,局部自相关随着时间的变化,H-H型的市州数量变少,L-L型市州数量先增后减,L-H型数量从无到有,旅游经济发展表现出离散型发展趋势.4)旅游资源、接待能力、交通条件、科技创新、政府投入、人力资源和经济水平对山地省区旅游发展均具有显著的驱动作用.空间回归模型SLM检验发现,政府投入对区域旅游经济发展的调控力表现最为强劲,人力资源、旅游资源和经济水平等动力因素保持持续正向驱动,科技创新助推智慧旅游建设由负转正,交通条件因区域协作不充分转为负向相关性.     

山东省绿色经济发展的空间聚类分析

论文将主成分分析、空间自相关算法及两维图论聚类算法有机结合,探索建立区域绿色经济的综合评价模型.在建立区域绿色经济评价指标体系的基础上,利用主成分分析对区域绿色经济发展情况进行综合评价,并依据评价结果进行绿色经济竞争优势评价和空间自相关分析;最后,将绿色经济得分与局部Moran’s I指数作为观察值,采用两维图论聚类法对其进行空间聚类分析.结果表明,对山东省绿色经济发展采用定量分析与定性分析相结合的分析方法,探索具有空间内涵的绿色经济评价模型是可行的,弥补了过去定性分析绿色经济的不足,能够客观系统地反映区域的绿色经济发展水平,将有助于决策者科学制定区域绿色经济发展战略,从宏观角度综合地发展区域绿色经济,使其发展构成网络系统.     

权重矩阵对空间自相关的影响分析

空间权重矩阵定量表达了地理要素之间的空间关系,是空间统计分析的重要工具.本文详细分析了Arcgis9.3用于空间自相关分析的空间权重矩阵的生成方法,并以湖南省各县的城乡收入差异为例进行了实证分析.分析结果表明,随着各要素的平均影响范围增大,全局 Moran'I呈曲线下降趋势,局部自相关的结果也出现明显差异.