空间分析复习重点.pdf

空间分析的概念 空间分析 ：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技 术，其目的在于提取和传输空间信息。 包括 空间数据操作、空间数据分析、空间 统 计 分 析 、 空 间 建 模 。 空间数据的类型 空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型 名义量、次序量、间隔量、比率量 属性 ：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一 个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱 1）空间自相关 ：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关 的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。 避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。 2）可变面元问题 MAUP：随面积单 元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其 类型 分为： ①尺度效应 ：当 空间数据经聚合而改变其单元面积的大小 、形状和方向时，分析结果也随之变化 的现象。 ②区划效应 ：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的 现象。 3 ）边界效应 ：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的 误差 。 生态谬误 在同一粒度或聚合水平上， 由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致 的分析结果的变化。 （给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质 空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质 如空间相 关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的 MAUP效应等。一阶效应：大尺度的 趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置 上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性 ：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性 ：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同 地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用 EDA技术，分析人员无须借助于 先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的 理解和相关知识。 常见 EDA方法 ：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题 等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式 ：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图 ：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距， 对大型资料不适用。 茎叶图制作方法 ：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等； ②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列； ③由第一行数据，在 对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐 （叶之间的间隔相等）。 箱线图 五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数： Q1 ③中位数④上四分位数： Q3⑤最大值。分位数差： IQR = Q3 - Q1 3 密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的 100 个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式 ：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每 一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布 ：1）随机分布 ：任何一点在任何一个位置发生的概率相 同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布 2 ）均匀分布 ：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。在 单位 ( 样方 ) 中个体出现与不出现的概率完全或几