地学统计分析-莫兰指数_图文

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1、莫兰指数莫兰(Moran)I是一个普及的空同自相关量测，由下式计算:S工叫(乙一”丿(x>—xm)/£为叫；—(11，:£(无一九尸/nr-1式中皿为单元i的值'巧为单元j的值口■为该格网单元数值的平均;为系数M为滚格网单元的总数。如果j是直接与i毗邻的四个单元之一，系数W为1,如果是其他单元或单元为无数据(NoData),系数口丿则为0。当邻域区域有相似属性值，莫兰I为正，当邻域区域为不同数值，则为负•当属性值随机排列，则趋于0。莫兰1取值趋于在一1与1变幅之间，但不限于这一变幅，、分析步骤Spatial1>ArcGIS中,工具在如卜位置：S

2、patialStatisticsToolsAnalyzingPatternsAutocorrelation(Moran，sI)ArcToolboxS)OSpatialAnalystTools□野SpatialStatisticsTools□AnalyzingPatterns3：AverageNearestNeighbor:High/LowClustering(Getis-OrdGeneralG)4*IncrementalSpatialAutocorrelation,Multi-DistanceSpatialClusterAnalysis(Rip

3、leSpatialAutocorrelation(MoransI)±iMappingClusters田MeasuringGeographicDistributions士、・ModelingSpatialRelationships®*RenderingB、・Utilities3，CalculateAreas丁CalculateDistanceBandfromNeighborCol▼nr2、参数设置选择了用距离来对空间概念进行的描述的方式，就是所谓的空间关系的概念化。CONTIGUITYEDGESCORNERS,共边共点都被视为邻接要素。Spati

4、alAutocorrelation(MoransI)生形报否图果告是成结InputFeatureClass[ohlgjLMSQInputField输入你的空间数据InputFeatureClassThPf^XureclassforwhichLM88要进行评估是否自相关的字段,-般是数字型autocorrelationwillGenerateReport(optional)标化・行准•、ConceptualizationofSpttitlCOITTIGUITTEDGESTORMERSDist

5、andard、“lionROWConceptu

6、eipToolHelp3、在结果栏中，双击生成的html的页面，弹出如卜’ResultsOXI皀CurrentSessionEiSpatialAutocorrelation[20303304202016]口Index:-.04487口ZScore:-.038383□PValue:.969382ReportFile:Moransl_Result2.htmlInputsEnvironmentsSpatialAutocorrelationReportCriticalValue(z-score)<・2.58-2.58-・i・96•1.96--1.65-

7、1.65-1.651.65-1.961.96-2.58>2.58DispersedRandomClusteredGiventhez-scoreof1.2466657945,thepatterndoesnotappeartobesignificantlydifferentthanrandom.GlobalMoran'sISummaryMoran'sIndex:0.054501ExpectedIndex:-0.011494Variance:0.002802z-score:1.246666p-value:0.212520三、数据分析1、理论知识(1)

8、零假设(nullhypothesis),有时候又称原假设，你在检验你的结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如