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空间统计分析报告实验报告材料
发布人: 澳门皇冠游戏官网 来源: 澳门皇冠游戏官网登录 发布时间: 2020-07-29 15:54

  空间统计分析报告实验报告材料_其它_工作范文_实用文档。实用文档 空间统计分析实验报告 一、空间点格局的识别 1、平均最邻近分析 平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。该分析方法通过比较计算最邻近点 对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离,来判断其

  实用文档 空间统计分析实验报告 一、空间点格局的识别 1、平均最邻近分析 平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。该分析方法通过比较计算最邻近点 对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离,来判断其空间格局,分 析结果如图 1 所示。 最邻近比率小于 1,聚集 分布,Z 值为-7.007176, P 值为 0,即这种情况 是随机分布的概率为 0 图 1 平均最邻近分析结果图 标准 实用文档 计算结果共有 5 个参数,平均观测距离,预期平均距离,最邻近比率,Z 得分,P 值。 P 值就是概率值,它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率, P 值越小,也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小,也就是我们 越可以开始的零假设。最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势,对于 趋势如何,要根据 Z 值和 P 值来判断。 本实验中的最邻近比率小于 1 ,聚集分布,Z 值为-7.007176,P 值为 0,即 这种情况是随机分布的概率为 0,该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分 布的,不存在随机分布。 2、多距离空间聚类分析 基于 Ripleys K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数 据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法(空间自相关和热点分 析)的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性(要素聚类或要素扩散)。 本实验中第一次将距离段数设为 10,距离增量设为 1,第二次将距离段数设 为 5,距离增量同样为 1,得到如图 2 和图 3 所示的结果。 从图中可以看出,小于 3 千米的距离内,观测值大于预测值,居民点聚集, 大于 3 千米,观测值小于预测值,居民点离散。且聚集具有统计意义上的聚集, 离散并未具有统计意义上的显著性。 图 2 K 函数聚类分析结果 1 标准 实用文档 小于 3 千米,居民点聚集,且聚集具有统 计意义上的聚集,大于 3 千米,居民点离 散,离散并未具有统计意义上的显著性 3、密度制图 图 3 K 函数聚类分析结果 2 前面的最邻近分析和 K 函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的 状态,但并不能直观看到分布集聚或分散的、形状和大小。密度制图根据 输入点要素的数值及其分布来计算整个区域的密度分布状况,并产生一个连续 的栅格图形,利用密度制图可以通过密度显示点的聚集情况。 图 4 核密度制图结果 标准 实用文档 在核密度分析中,落入搜索区内的点具有不同的权重,靠近网格搜索中心 的点会被赋予较大的权重,随着与其网格中心距离的加大,权重降低。图 4 中 的值为详细居民点之间的距离的密度,从图中可以看出居民点密集的地方核密 度分析的值越大,居民点越密集,如上图中用红色椭圆圈出来的区域,该地区 位于滇东南,居民点比较密集,可能与该地区的地形、气候等因素有关。 二、中心测度分析 本实验中的测度分析包括云南省居民点的中心要素、平均中心和中位数中 心,结果如图 5 所示。中心要素表示居民点中处在最中心的居民点,平均中心 计算的是所有居民点质心的平均中心,中位数中心计算的是可使所有居民点的 欧式距离达到最小的点。 平均中心和中位数中心的计算以 P 为权重,所以计算出来的平均中心 和中位数中心为云南省的经济中心,而中位数中心在计算的时候受异常值的影 响较小,所以计算经济中心时一般以中位数中心为准,如图 5 中以 P 为权 重计算出的中位数中心位于昆明市,与昆明市是云南省的经济中心相一致。 图 5 中心测度分析结果 中心要素 平均中心 中位数中心 标准 实用文档 三、离散度的测度分析 图 6 离散度测度分析结果 离散度测度分析的结果如图 6 所示,本实验中的离散度分析采用的是标准 距离和标准差椭圆。标准距离创建的是一个包含以平均中心点为中心的圆面, 半径为标准距离值,表示要素集中分布的范围;标准差椭圆创建的椭圆的中心 同样为平均中心,有两个不同的标准距离,表示要素集中分布的趋势。本实验 中的离散度分析以 P 为权重来进行分析,结果如图 6 所示。图中的数据显 示云南省居民点主要集中分布在中部和东部地区,是一个以安宁市为中心,半 径为 198 千米的圆,说明云南省经济较发达的区域集中在以安宁市为中心的, 半径为 198 千米的圆内,集中分布的趋势为东北西南。 四、空间自相关和事物属性的空间分布格局 某类事物的出现(例如犯罪、某类用地、某居住空间等)是否造成了周边 同类或异类事物或现象的出现,即空间是否自相关;找到某类事物或现象异常 聚集的空间(例如低收入阶层聚集),以利于分析聚集的原因。 空间自相关是指分布于不同空间的地理事物,热门的某一属性存在同 价相关性,通常距离越近的两值之间的相关性越大,具体可分为空间正相关和 负相关,常用 Moran 指数来表示。 本实验通过分析来判断是否存在高收入和高收入聚集,低收入和低收入聚 标准 实用文档 集,或者高低收入相邻分布。一般情况下,适度的集聚可以更有效地满足不同 阶层人的需求,但过度的高高收入和低低收入聚加剧居住空间分异,阶层 对立,也容易引发各类问题及社会矛盾,同时集聚也关乎社会资源的分配。 1、全局自相关统计 存在空间自相关 聚集分布 图 7 全局自相关统计报表 对于 Global Morans I 统计量,零假设声明,所分析的属性在研究区域内 的要素之间是随机分布的;换句话说,用于促进观察值模式的空间过程是随机 的。本实验中的 z 值为 2.671575,大于 0,表示云南省经济状况存在着空间自 标准 实用文档 相关,存在着聚集分布的趋势,即经济发达的地区周围的区域还是经济发达, 经济落后区域周的区域还是经济落后,但是光靠 Moran 指数还无从判断是高高 聚集还是低低聚集,可进一步采用高低聚类分析来判断是高高收入聚集还是低 低收入聚集。 2、高、低聚类(Getis-Ord General G) 由于 Morans I 指数不能判断空间数据是否显示高聚集还是低聚集,该分 析也是用 z 值来检验空间自相关的统计显著性,但不同的是,z 值得分为正值 是意味着高高集聚,为负值意味着低低集聚。 高值聚集 图 7 高、低聚类报表 标准 实用文档 最后得到的结果 z 值为 4.519258,大于 0,说明云南省的经济情况分布不 均衡,存在着高高聚集的状态,正常情况下应该高低值都有,过于不均衡的聚 导致社会矛盾的出现,本实验中出现这个现象的原因可能是因为数据的问 题,但也不能排除这种高值聚集现象的出现。应该看高值出现的区域具体是在 哪里,根据该地区的情况来分析高值出现的原因。 五、空间模式分析—局部空间自相关 1、聚类和异常值分析 聚类和异常值分析, 用于发现局域空间是否存在空间自相关,他计算每一个 空间单元与邻近单元就某一属性的相关程度。HH 为高高聚集,HL 为高低聚集, LL 为低低聚集。 从下图中可以看出,在昆明和玉溪出现了几个高高聚集的点,其他的点均为 无效的点,说明在云南省存在着一定的居民收入分布不均的情况,高收入主要集 中在昆明市、安宁市和玉溪市。昆明地区不用说是云南省的经济文化中心, 其产业的发展是全省较好的,所以出现了高值;玉溪市距昆明较近,交通发达, 其烟草行业带动了该地区的经济发展,使得该地区的居民收入增加。 2、热点分析 标准 图 8 聚类和异常值分析结果图 实用文档 热点分析是可以较准确地探测出局域空间自相关的有效方法,它能较准确 地探测出聚集区域,而聚类和异常值分析(Anselin Local Moran I)对聚集范围 的识别偏差较大,能大致他侧出聚集区域的中心,但探测出的范围小于实际范 围。 在上述聚类和异常值分析的实验中,实验结果表明昆明市市区和安宁市以 及玉溪市存在着高高聚集的,但是热点分析做出来的实验结果表明高高聚集这 个状态的范围更广,存在于昆明市大大部分地区、玉溪市的少数地区以及楚雄 市的武定县,而不是只有之前的三个地方。 p 值小,z 得分越大,高值聚集;z 得分越小,低值聚集。在下图中,热点 分析值表示的市 z 得分下图表明,在云南省不存在者低低聚集的情况,这和实际 有一定的区别,肯可能与实验的数据有关。除了在昆明和玉溪地区存在着高高聚 集外,在曲靖市也存在着高高聚集,但是其聚集的显著情况低于昆明和玉溪地区。 图 9 热点分析结果图 标准

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