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。     

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。     

地理信息产业分布相关性和空间相关性研究

地理信息产业已经上升为国家战略性新兴产业地位,地理信息产业的核心是地理信息企业,本文通过研究中国大陆31个省级区域甲级地理信息单位业务情况,应用皮尔逊相关系数、Moran’s I全局空间相关指标和Local Moran’s I局域空间相关指标,揭示地理信息产业分布的相关性和空间相关性,结果表明甲级业务存在一定的相关性和局域空间相关性。     

地球化学的空间自相关异常信息提取方法

针对地球化学数据存在的空间分布相关性特征,该文提出了一种基于空间自相关统计的地球化学异常提取方法。以内蒙古浩布高矿床外围的土壤地球化学数据为例,通过对Sn、Cu元素地球化学数据在不同空间间隔上的全局自相关计算,测算其空间聚集的程度,选取聚集程度最高时的间隔距离作为局部空间自相关的参数,通过局部Moran’s I值研究元素的空间分布特征,分析空间聚类和异常值,从而提取地球化学异常。结果表明,局部空间自相关分析可以揭示Sn、Cu地球化学数据的空间分布特征,能够更好地提取地球化学弱缓异常,说明空间自相关是一种有效的地球化学异常识别方法。     

澜沧江流域(云南段)人口密度空间自相关分析

本文介绍了空间自相关的理论方法,利用澜沧江流域(云南段)人口分布数据计算了MoranI和Local Moran I.详细论述了自相关分析的技术路线,对人口分布的空间特征进行研究探讨,把GIS技术的空间拓扑关系及可视化制图功能等很好地融合于地理现象的空间模式中,分析了研究区域人口分布的时空特征,反映了该区域人口地理分布的...     

中小城市住宅价格空间分布及影响因素分析——以赣州市为例

针对房价增长过快的问题,该文以赣州市2017年的房产交易数据为研究对象,通过计算Moran’s I指数和Getis-Ord G指数分析了房价的空间相关性和空间异质性,并筛选出地块属性、商服繁华因素、交通因素、公共设施因素以及环境因素,结合灰色关联模型对中小城市房价的影响因素进行了分析。结果表明:赣州市房价在总体上呈现显著的空间相关性,且大部分住宅在空间上表现出集聚特征,小部分住宅由于在空间上存在异质性,表现出离散特征;房价自相关的阈值范围为5.2 km;房价的热点区主要分布在万象城,城市中央公园附近,冷点区主要分布在沙河镇区域;灰色关联模型分析表明,小区绿化率,市中心对房价的影响最大,容积率、交通枢纽、医院对房价的影响次之;学校、商场、公园、建筑面积以及河流对房价的影响较弱。     

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。     

DEM误差的空间自相关特征分析

采用空间自相关分析方法,从空间角度对数字高程数据误差的空间分布特征进行了研究。实验表明,利用双线性曲面表示地形表面时,产生的数字高程数据误差的全局Moran’sI指数趋近于0,在整个区域单元上的分布不存在显著的全局空间自相关,邻近区域单元上高程数据误差之间的关系在整体上既不综合表现为趋同,也不综合表现为趋异,高程数据误差的整体空间格局为随机格局;而且数字高程数据误差在空间上的分布与地形坡度和地表粗糙度有一定的联系,一般情况下,平均坡度、地表粗糙度越大,高程数据的全局Moran’sI指数偏离0稍远一些;否则,距离0近一些,但全局空间自相关仍不显著,在整体上表现为随机格局。     

中国上市公司的时空变化及机制研究

针对在中国地区发展不均衡的态势下,上市公司分布格局时空演变问题,该文对2009—2017年中国大陆各省上市公司的数量和总资产采用Local Moran’s I指数与Getis-Ord Gi*统计量进行研究,分析了中国大陆上市公司的空间分布格局和时间演变趋势,总结出中国上市公司相关指标的高值聚集和高低聚集分布格局、热点区域及其经济辐射能力。并且以北京、上海和广东为热点区域典型代表,从上市公司产业结构和区域经济发展两方面对时空变化机制的成因进行深入探讨。     

石家庄市新冠肺炎疫情演变特征及时空聚集性分析

传染病的时空分布特征一直以来都是研究者关注的焦点,地理信息系统(Geographic Information Systems,GIS)为研究疾病传播的时空信息规律提供了有力的技术支撑。本文基于GIS的空间自相关分析、热点聚集分析等方法研究2021年初河北省石家庄市新冠肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)确诊感染人数情况及疫情的空间分布规律。研究发现,此疫情总持续时间44 d,总病例数869例;在区县尺度此次疫情确诊病例不存在明显的空间自相关性,而小区/村级尺度具有显著的空间自相关特征Moran′s I指数为0.35(p=0.0001,z=10.5);热点分析结果发现在区县尺度只存在于藁城区热点区域,小区/村级尺度的热点主要集中在藁城区小果庄村及其周边村庄。由此可见,有效的应急防控措施使本次疫情并未出现大规模扩散。     

基于空间自回归模型的广州市NDVI和NDBI与气温关系研究

为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。     

西安市住宅价格空间结构和分异规律分析

利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。     

昆明市2000-2010年乡镇人口空间自相关及其时空演变分析

昆明作为云南省的省会城市,其人口的空间分布特征对该地区的城市规划和经济发展具有重要意义.本文以昆明市112个乡镇的矢量数据和2000、2010年的人口数据为基础,运用Moran I指数和Moran I散点图对昆明市2000和2010年的乡镇人口进行了空间自相关及其时空演变分析.结论如下:①2000和2010年,昆明市乡镇人口分布呈现显著的正向空间自相关特征,且人口分布出现以昆明市市中心和滇池为中心的"人口高地带"和北部山区的"人口低地带",这与昆明市海拔"北高南低"和地势"北部起伏大、南部和缓"趋于一致;②地形要素是昆明市乡镇人口2000和2010年空间自相关的基础,而随着交通条件的改善和城市化的发展,2000―2010年10年间昆明市乡镇人口空间自相关显著增强,但人口密度出现较大的空间差异.     

半方差函数与Moran’s I在土壤微量元素空间分布研究中的应用——以寿光市为例

利用半方差函数与Moran’s I两种空间分析方法,研究了山东省寿光市土壤中微量元素的空间分布特征,以探讨不同空间分析方法的差异性与准确性。结果表明,无论表层土壤还是深层土壤,半方差函数分析得到的土壤微量元素的空间相关距离大约为20~60 km,而空间自相关图获得的正自相关距离为20~25km,负自相关距离为25~55 km。除深层土壤中的Zn元素外,其他元素均达到了显著的自相关水平。空间自相关方法对土壤微量元素空间相关性的判断要优于半方差函数法。     

基于ArcGIS的房地产价格空间分布研究

首先以深圳市福田区部分普通住宅的房地产价格为数据基础,利用空间分布分析中的最近邻距离分析法确定了各住宅的空间分布情况,即呈簇状分布状态;然后,运用空间自相关理论和方法,选用Moran,指数对研究区域的房价自相关关系进行测度和实证分析,从而得到深圳市景田区部分住宅房地产价格的空间自相关性情况;最后,利用ArcGIS中的地统计分析工具对整个区域的房地产价格进行了拟合,得到研究区域房价的空间分布情况。     

信阳市农村居民点空间分布特征与影响因素分析

充分利用POI(Point of Interest)、OSM(Open Stree Map)、人口密度1 km分辨率数据、土地利用10 m分辨率数据等地理空间大数据,以信阳市自然村落为研究对象,应用核密度分析、Moran′s I、Getis-OrdGi^*等方法对信阳市自然村落空间分布进行数据分析,结果表明：信阳市自然村落在各个县域的数量分布上不均衡,呈现出“东高西低”的分布特征,且信阳市自然村落空间分布呈集聚状态。信阳市自然村落空间分布在一定区域范围内与水源、道路、人口、乡镇有较强的相关性,而与坡度未呈现明显相关性。     

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。     

空间自相关局部指标在城市热岛界定中的应用

为探讨空间自相关局部指标在城市热岛界定中的有效性和局限性,运用目前常用的6种算法对福州市Landsat8热红外数据进行地表温度(land surface temperature,LST)反演,利用Moran’s I指数(local Moran’s I index)和G系数(Getis-Ord local G)法界定福州的热岛范围;比较基于不同LST反演算法的界定结果,并将结果与等间距法、均值标准差法和区域均值分级法进行对比分析。结果表明:Moran’s I指数法和G系数法均能较准确地确定热岛范围,但G系数法界定的热岛范围较Moran’s I指数法更符合实际,对不同LST反演算法的依赖性较小,并与目前常用的热岛界定方法更具可比性,更适合应用于城市热岛界定; G系数法兼顾了LST的高低及其空间相关关系,其界定的城市热岛范围具有明确的统计学意义,而且阈值无需人为干涉,结果更为客观和准确,可在城市热岛定量研究中进一步推广。     

空间自相关支撑下的地类分布模式一致性评价

空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数（Moran’s I）计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰（Moran）散点图和空间关联的局部指标（local indicators of spatial association,LISA）集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。