城市信息系统(第9讲).pptx

河南大学环境与规划学院;复杂空间分析（空间统计分析） 空间分析建模(适宜性分析) ;复杂空间分析;复杂空间分析;复杂空间分析;复杂空间分析;复杂空间分析; 是20世纪后半期在西方统计界兴起的一种统计分析方法，其基本思想是“让数据说话”， 即先分析数据再建立模型。 是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进行分析时，探索性数据分析就会非常有效。 ;（一）基本分析工具 （二）检验数据分布 （三）寻找数据离群值 （四）全局趋势分析 （五）空间自相关分析;1） 直方图 2） QQplot分布图 3） 变异函数 4） Voronoi图;1）直方图; 对采样数据按一定的分级方案进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数，并通过条带图或柱状图表现出来。;2）QQplo图;2）QQplo图;半变异函数:半变异函数把统计相关系数的大小作为一个距离的函数，是地理学相近相似定理的定量化。半变异值随着距离的加大而增加，反映了一个采样点与其相邻采样点的空间关系。对异常采样点具有很好的探测作用。;3）半变异函数;参数含义： 块金值（Nugget）：理论上，当采样点间的距离为0时，半变异函数值应为0，但由于存在测量误差和空间变异，使得两采样点非常接近时，它们的半变异函数值不为0，即存在块金值。 ;3）半变异函数;4) Voronoi图;4) Voronoi图;4) Voronoi图;4) Voronoi图;Voronoi图的定义:;;熵（entropy) Voronoi图;（一）基本分析工具 （二）检验数据分布 （三）寻找数据离群值 （四）全局趋势分析 （五）空间自相关分析;1） 用直方图检测数据的分布 2） 用Normal QQplot图检测数据分布;（一）基本分析工具 （二）检验数据分布 （三）寻找数据离群值 （四）全局趋势分析 （五）空间自相关分析;（三）寻找数据离群值;1)利用直方图查找离群值;2）用半变异函数云识别离群值;3）用Voronoi图查找局部离群值;（一）基本分析工具 （二）检验数据分布 （三）寻找数据离群值 （四）全局趋势分析 （五）空间自相关分析; 空间趋势反映了空间物体在空间区域上变化的主体特征，它主要揭示了空间物体的总体规律，而忽略局部的变异。趋势面分析是根据空间抽样数据，拟合一个数学曲面，用该数学曲面来反映空间分布的变化情况。;复杂空间分析;（一）基本分析工具 （二）检验数据分布 （三）寻找数据离群值 （四）全局趋势分析 （五）空间自相关分析;（五）空间自相关分析;（五）空间自相关分析;（五）空间自相关分析;地理事物在空间上的此起彼伏和相互影响是通过它们之间的相互联系得以实现的，空间权重矩阵是传载这一作用过程的实现方法。因此，构建空间权重矩阵是研究空间自相关的基本前提之一。空间数据中隐含的拓扑信息提供了空间邻近的基本度量。 通常定义一个二元对称空间权重矩阵Wn×n来表达n个空间对象的空间邻近关系，可根据邻接标准或距离标准来度量，还可以根据属性值xj和二元空间权重矩阵来定义一个加权空间邻近度量方法。 ;通常定义一个二元对称空间权重矩阵Ｗ，来表达ｎ个位置的空间区域的邻近关系，其形式如下： 式中：Wij表示区域i与j的邻近关系。 权重的确定主要依据地理特征 ,如地区边界和距离等 ,这样可以保证空间权重矩阵的外生性。它可以根据多边形邻接标准或距离邻接标准来度量。n表示n个区域单元。 ;简单的二进制邻接矩阵 基于距离的二进制空间权重矩阵 ;加权空间邻近矩阵 ;（1） Moran’s I; 对于Moran指数，可以用莫兰指数显著性检验的公式来检验n个区域是否存在空间自相关关系，Z的计算公式为： ; b)Geary 系数C ;Click to edit company slogan .