空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例

应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热（HFRS）发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明：①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。     

基于空间统计的天津市GDP空间相关性分析

本文基于空间统计方法,对天津市GDP空间关联性进行了分析。首先,给出了空间权重矩阵的计算方式以及全局空间自相关指标和局部自相关指标;然后,对天津市GDP进行全局空间自相关分析,生成Moran散点图,并采取蒙特卡罗模拟的方法进行检验,在此基础上,进行GDP局部自相关分析,生成LISA聚集图;最后,分别对GDP与人口、面积的相关性进行分析,从而得到天津市各区域经济发展与人口分布以及各区县地域面积等因素之间的空间相关关系,可供相关人员参考。     

基于 GIS 的东北三省气温降水空间自相关性分析简

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran＇s I 来分析气象数据的空间分布模式.利用Moran’s I 分析探讨了东北地区86 个气象站1951～2011 年气温降水数据的空间自相关.结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960～2011 年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势, 但仍表现出区域显著聚集强相关现象.     

基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。     

基于ArcEngine的空间权重矩阵的实现与应用

针对ArcGIS的空间分析能力,利用ArcEngine组件设计了面向空间离散点和区域多边形空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对郑州市GDP数据构建了两种空间权重矩阵,并进行了空间相关性分析。     

甘肃省县域经济空间差异及其演化研究

以甘肃省县域人均GDP为测度指标,运用变异系数、锡尔系数和空间自相关等方法,结合Arc GIS 10.2及Geo DA软件对甘肃省2001~2013年县域经济的空间差异及演变过程进行研究。结果表明,在时间上甘肃县域经济的差异在逐年增大,2011年后呈现急剧增大的趋势;在空间上县域经济总体有显著的聚集态势,局部空间分析发现,甘肃省县域经济两极分化明显,河西地区经济发展水平较高,陇中和陇南的大部分县域经济发展水平较低;从分解分析来看,分区内部差异略大于分区之间差异,区域内部差异是构成差异的主要因素。     

一种空间权重矩阵的优化方法

在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。     

广西生态足迹及影响因子的空间差异分析

针对人类活动对广西区域生态环境造成的影响问题,为今后可持续发展提供决策依据,该文采用空间自相关方法对广西全区县域生态足迹及影响因子的空间差异进行了分析。结果表明:广西生态足迹和生态承载力的分布具有明显的空间差异;生态足迹的空间分布差异是由人口、经济和居民消费共同作用的结果;生态足迹和人口、GDP、全社会固定资产投资、居民消费水平及生物资源消费量在空间分布上存在部分地区明显聚集的现象。最后提出广西区域发展分区建议,将全区划分为优势发展区、转型发展区、引导发展区和适中发展区。     

基于Geoda 095i区域经济增长率的空间统计分析研究

空间统计分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系。本文利用空间分析的相关知识,通过对河南省各辖市2006年第一季度GDP增长速度及其相关因素的分析,发现该时期内河南省各辖市GDP增长率水平的空间分布并非表现出完全随机性,而是表现出空间相似值之间的空间聚集。基于对Moran散点图的分析和空间滞后回归模型的回归分析,得出空间统计分析对于分析区域经济发展的空间结构形态以及政策制定具有参考价值。     

关中-天水经济区县域经济空间相关性分析

以县域为基本单元,以2009~2013年人均GDP为基础数据,采用区域经济差异测度与空间统计分析方法,对关中-天水经济区区域经济差异的空间相关性进行了分析。结果表明,经济区区域经济差异存在显著的空间正相关性,且相关性在逐渐减弱。经济区经济发展的总体水平还比较低,二元结构明显且稳定,县域之间的经济差异在逐渐缩小。经济区核心城市具有较强的经济极化作用,东部地区的经济活动较为活跃,西部的天水市与其他区域的经济互动性较弱,空间集聚模式比较稳定。     

基于ESDA的青海省县域经济差异时空分析

采用探索性空间数据分析的方法,利用2005—2014年的青海省县域人均GDP数据,从时空的角度对青海省县域经济差异进行分析。分析结果表明:(1)青海省县域经济发展水平差异较大,且有进一步加大的趋势,青海西北部经济发展水平较高。(2)青海省县域经济具有显著的空间正相关关系,且这种关系在加强,县域经济联系愈加紧密。(3)青海省县域经济发展空间集聚作用明显,逐渐形成了"HH"和"LL"的空间分布格局。"HH"的聚集范围为海西蒙古族藏族自治州、德令哈市等的海西区域,"LL"的聚集范围为玉树县、达日县等的海南区域。然后,从经济发展基础、经济发展区位、空间邻近效应分析影响青海省县域经济差异的原因,并结合空间特征提出相应建议。     

基于自相关的我国农民人均纯收入的空间关联规则挖掘

空间自相关是空间统计的一种分析方法,能在设定显著性水平下研究相邻区域位置属性或现象之间的相关性,是分析区域变量的空间结构特征的有效手段。本文通过时2000～2004年我国农民人均纯收入进行全局和局部空间自相关分析,将区域分布划分为高收入地区、潜在高收入地区及低收入地区,揭示了全国范围内各省农民人均纯收入在整体上呈现出显著的空间正相关特性,其空间聚类趋势明显。     

中国人口生育率的时空演变与空间差异研究

将探索性空间数据分析应用于低生育水平下的全国生育率区域差异研究,分析了1990～2000年省级总和生育率的时空演变趋势。研究表明,省级生育水平表现为显著正的空间自相关,且呈上升趋势,其中西藏、贵州两个潜在的极高值区域对空间自相关模式有很大的影响;全国仍呈现明显的东西差异,高值聚集模式由西部、中部向西部边缘收缩,西北、西南地区呈现显著性的高值聚集模式,空间差异较小,但四川比邻近地区的生育水平低;低值聚集模式从北部、沿海向中部扩张集中,空间差异较大,仅吉林、北京-天津、江苏表现显著。     

基于空间自相关的乡镇经济差异分析

应用GIS和空间自相关分析技术,对2006年瓦房店市27个乡镇的GDP数据的空间差异进行研究,揭示了瓦房店市乡镇经济的空间自相关和集聚特征。研究表明,瓦房店市各乡镇GDP数据存在空间相关性,有明显的空间集聚;Moran散点图多位于第三、四象限,高低集聚、低低集聚较多,显示出经济发展的不平衡;市中心及沿海地区经济较发达,而北部内陆地区经济发展缓慢,应加大对北部乡镇的经济扶持力度。     

基于ESDA-GIS的新疆县域经济时空差异研究

区域经济差异历来是国内外学者关注的热点问题。从时空角度出发,本文利用新疆1978-2004年县域人均GDP数据,采用变差系数、ESDA全局和局部空间自相关分析方法与GIS技术相结合,对新疆县域经济总体发展差异和局部空间异质性的演变特征进行了实证研究。变差系数分析显示新疆县际经济差异并不沿着"倒U字"型的轨迹变化,1978-2004年县域间的经济差距先减少,而后缓慢扩大。通过新疆各县人均GDP的空间自相关系数(Moran’sI)的计算,我们发现改革开放以来新疆经济发展的空间集聚效应增强,集聚区域间的经济差距不断拉大。对不同年度新疆各县人均GDP的局域空间自相关分析进一步揭示出北疆中、西部、南疆西、北部逐渐形成"HH"和"LL"两种类型空间集聚。实践证明空间分析方法是传统经济差异量度方法的一种有益补充,使我们更加深入理解区域经济的空间格局及其变化规律。     

广东省县域经济实力差异空间自相关分析

以2005年广东省87个县（市、区）级区域为研究对象,选取总人口、国民生产总值等8个指标作为评价因子,通过因子分析和主成分分析法获得各县级单元经济实力综合得分。对综合得分为变量进行空间自相关分析,计算得出全局相关Moran＇s值和LISA值。结果显示：广东省的县域经济具有明显的空间集聚特征,86.21%的县市经济表现为空间正相关,但仍有少部分县市的经济发展存在异质性。     

我国东部沿海三大经济区区域经济的空间自相关分析

本文以我国东部沿海三大经济区域——环渤海、长三角、珠三角为研究对象,依据空间统计学的空间自相关方法,采用以高速公路里程数为影响因子改进的空间权重矩阵,以及全局和局部Moran I指数模型,通过ArcToolbox空间分析工具分析三大区域经济空间格局。研究结果表明,长三角与珠三角区域发展呈显著的空间正相关,长三角地区较之其他两地区发展最为成熟,发展极辐射大。同时地理环境对于区域经济发展作用明显,发展核心城市集中于沿江地区或平原地区。     

我国东部沿海三大经济区区域经济的空间自相关分析

本文以我国东部沿海三大经济区域——环渤海、长三角、珠三角为研究对象,依据空间统计学的空间自相关方法,采用以高速公路里程数为影响因子改进的空间权重矩阵,以及全局和局部Moran I指数模型,通过ArcToolbox空间分析工具分析三大区域经济空间格局。研究结果表明,长三角与珠三角区域发展呈显著的空间正相关,长三角地区较之其他两地区发展最为成熟,发展极辐射大。同时地理环境对于区域经济发展作用明显,发展核心城市集中于沿江地区或平原地区。     

全国农村人均住房面积的空间自相关分析

利用2006年全国各省农村居民人均住房面积统计数据,基于空间自相关方法从空间尺度分析其空间分布特征。首先建立空间邻近网络和邻接矩阵,通过Moran′I自相关指数分析空间关联性,为确定农村人均住房面积的分布存在空间相关性而非随机性,采用蒙特卡罗方法进行多次模拟证明,并利用2011年统计数据进行实际验证。实验分析,2006与2011年农村人均住房面积Moran′I指数分别为0．5566和0．5983,表明空间聚集特点明显,基本可以分为东部发达地区、中部和西部三种聚类,并且两年之间聚集现象有显著变化。     

基于POI大数据与土地利用数据协同的小尺度区域GDP空间化方法

针对小尺度区域难以准确获取空间完整、时间连续的经济格网数据问题.以广西南宁市为例,第一产值基于土地利用数据采用面积权重法建模;第二、三产值基于热点(point of interest,POI)数据空间关系权重建模;最后构建2019年南宁市1 km×1 km的GDP空间化密度图.研究结果表明:①城市POI数据与第二、三产...