最新莫兰指数计算模块设计与实现演示教学.doc

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1、1231231231232015/5/25Moran`sI指数是由Moran`sI在1948年提出的一种空间自相关分析的统计指标，相比于其他全局空间自相关统计指标而言，大部分研究人员更倾向于使用Moran`sI指数莫兰指数计算模块设计与实现指数名称：Moran`sI指数（莫兰指数）用途：Moran`sI指数是由Moran`sI在1948年提出的一种空间自相关分析的统计指标，相比于其他全局空间自相关统计指标而言，大部分研究人员更倾向于使用Moran`sI指数，它强调区域统计值与均值差异的共变性，提供了一个更为全局的指标值，Moran`sI指数主

2、要受聚集区域规模的影响,随着空间聚集范围的扩展,Moran`sI指数会明显增大。全局莫兰指数：该指标可以指出区域属性值的分布时候聚集，离散或是随机分布模式。莫兰指数的值域为[-1，1]，取值为-1表示完全负相关，取值为1表示完全正相关，而取值为0表示不相关。计算公式：W为空间权重矩阵：通常用一个二元对称空间权重矩阵W来表达n个位置的区域的邻近关系，其中，Wij为区域i与j的邻近关系显著性Z检验：局部莫兰指数：局部莫兰指数高值表明有相似变量值的面积单元在空间聚集（高值或低值），低值表明不相似变量的面积单元在空间聚集（局部莫兰指数统计量是全局莫兰

3、指数的分解形式）。全局莫兰指数和局部莫兰指数之间存在关系如下：局部莫拉指数的计算公式：局部莫兰指数散点图及分析（例）：ArcGIS中莫兰指数的使用方法：根据要素位置和属性值使用全局Moran'sI统计量测量空间自相关性。作者：Moran（莫兰）年代：1948成功案例：《黄淮海地区社会经济空间分异及集聚发展模式》作者：曹志宏(1980-),女,汉族,河南遂平人,博士研究生,主要研究方向为土地利用规划和土地经济。《中国区域经济增长集聚的空间统计分析》作者：吴玉鸣(1968-),男,甘肃定西人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事区域经济模拟与管理决

4、策支持系统研究。《基于莫兰指数的盗窃犯罪率全局分布模式分析》作者：陆娟南京市公安局科技信息处《基于GeoDA的哈大齐工业走廊GDP空间关联性》作者：万鲁河(1967-),男,山东人,教授,博士,主要从事GIS软件开发与知识挖掘等研究。《城市郊区耕地细碎化及其空间自相关性分析》作者：乔佳（1983-），女，高级工程师，从事土地利用规划管理和相关政策研究。《大都市创意空间识别研究》作者：马仁锋(1979-)，男，湖北枣阳人，博士，讲师，研究方向为文化经济地理与城市空间。变化修改：暂无算法设计：由流程图可看出，先设计并判断空间邻接矩阵（空间权重矩阵

5、），再根据莫兰指数所给出的公式，再结合ArcGIS中的算法，设计有莫兰指数编写的程序。Moran`sI指数流程图由流程图可以看出，第一步首先需要设计一个关于邻接矩阵的算法。在邻接矩阵中，分为Queen矩阵和Rook矩阵，分别判断属于什么矩阵，得出Wij、Xi、Xj，然后根据莫兰公式，计算出莫兰指数I。最后由计算结果生成散点图，再对散点图进行分析。关于空间权重矩阵设计流程图：图是当时自己看论文中总结的空间权重矩阵应该是这样的流程图，但是对于阀值法和K值法不理解，所以选择使用空间邻接矩阵代替空间权重矩阵。//邻接矩阵typedefstruct_g

6、raph{charvexs[MAX];//顶点集合intvexnum;//顶点数intedgnum;//边数intmatrix[MAX][MAX];//邻接矩阵}Graph,*PGraph;//Graph是邻接矩阵对应的结构体Graph*create_example_graph(){intvlen=LENGTH(vexs);intelen=LENGTH(edges);inti,p1,p2;Graph*pG;//输入"顶点数"和"边数"if((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph)))==NULL)returnNULL;

7、memset(pG,0,sizeof(Graph));//初始化"顶点数"和"边数"pG->vexnum=vlen;pG->edgnum=elen;//初始化"顶点"for(i=0;ivexnum;i++){pG->vexs[i]=vexs[i];}//初始化"边"for(i=0;iedgnum;i++){//读取边的起始顶点和结束顶点p1=get_position(*pG,edges[i][0]);p2=get_position(*pG,edges[i][1]);pG->matrix[p1][p2]=1;pG->matr

8、ix[p2][p1]=1;}returnpG;}生成邻接矩阵。由Moran`sI指数公式最全的大学英语口语考试情景对话材料1赶时髦(goafterfashion)A