空间自相关--Morans\\'I

2019-03-16 11:27

重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析

选题:

在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数,分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。 实验目的:

根据重庆市各区县之间的邻接关系,采用二进制邻近权重矩阵,选取各区县2008年的重庆各区县的总人口及乡村人口,计算出重庆各区县乡村人口所占的比例,在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数,分析空间关联程度。 实验数据:

1.重庆统计年鉴中2008年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量(excel表格)

2.重庆市各区县的矢量图(shp.文件) 软件:

ArcGIS10.2 操作过程与结果分析:

第一步:导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图 ,并建立关联 1. Catalog——Folder Connections,在对应的文件夹下打开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件

2.右键单击重庆区县界shp.文件后,Joins and Relates——Join,选择“地区”为关联字段,将两个文件关联起来

3.右键单击关联后的重庆区县界shp.文件,导出为Export_Output文件,新文件的属性表如下:

第二步:计算全局Morans I

1. 打开ArcToolbox,选择Spatial Statistics Tools——Analying

Patterns——Spatial Autocorrelation(Morans I)选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵(即当区域i和具有公共边或公共点时,两区域的距离矩阵设为1,若不相邻接,其距离矩阵设为0),选择欧式距离作为计算距离的方法,对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关

2.输出结果:

3.结果分析:

Z得分值在[-1.65,1.65]之间,区县乡村人口所占比例的观测值在空间上表现为独立随机分布;Z值大于1.65且显著时相似观察值在空间上表现为集聚分布(高值或低值),小于-1.65且显著时相似观测值在空间上趋于分散分布。

2008年,重庆市各区县城镇化率的全局Moran’s I指数为正值I=0.414678,对应的标准化统计量Z=4.663389,在正态分布的假设下显著性水平P值为0.000003,对Moran指数检验的结果高度显著,在随机分布假设下,Moran指数I的期望值与方差值分别为-0.026316和0.008943。说明从整体来看,2008年重庆市各区县乡村人口所占比例存在正的空间自相关,表现为低低集聚,各区县乡村人口所占比例的空间分布并非完全是随机性分布的,而是表现出相似值之间的空间集聚性。


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