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【精选】空间自相关--Morans'I.doc

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【精选】空间自相关--Morans'I.doc

上传人:朱老师 2022/3/17 文件大小:741 KB

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文档介绍

文档介绍:空间自相关--Morans'I
重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析
选题:
在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数,分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。
实验目的:
根据
空间自相关--Morans'I
重庆各区县乡村人口所占比例的空间自相关分析
选题:
在ArcGIS中分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数,分析重庆各区县乡村人口所占比例的空间关联程度。
实验目的:
根据重庆市各区县之间的邻接关系,采用二进制邻近权重矩阵,选取各区县2022年的重庆各区县的总人口及乡村人口,计算出重庆各区县乡村人口所占的比例,在ArcGIS里面分别计算全局Moran’I 指数和局部Moran’I指数,分析空间关联程度。
实验数据:
1.重庆统计年鉴中2022年重庆市各区县的总人口及乡村人口数量〔excel表格〕
2.重庆市各区县的矢量图〔〕
软件:

操作过程与结果分析:
第一步:导入Excel数据文件和重庆市各区县的矢量图 ,并建立关联 
1. Catalog——Folder Connections,在对应的文件夹下翻开重庆市各区县城镇化率的EXCEL表格及重庆市各区县shp文件
,Joins and Relates——Join,选择“地区〞为关联字段,将两个文件关联起来
,导出为Export_Output文件,新文件的属性表如下:
第二步:计算全局Morans I
翻开ArcToolbox,选择Spatial Statistics Tools——Analying Patterns——Spatial Autocorrelation〔Morans I〕选择二进制邻接矩阵方法来确定空间权重矩阵〔即当区域i和具有公共边或公共点时,两区域的距离矩阵设为1,假设不相邻接,其距离矩阵设为0〕,选择欧式距离作为计算距离的方法,对数据进行标准化处理后计算全局Moran’I指数度量空间自相关


Z得分值在[-,]之间,区县乡村人口所占比例的观测值在空间上表现为独立随机分布;〔高值或低值〕,小于-。
2022年,重庆市各区县城镇化率的全局Moran’s I指数为正值I=,对应的标准化统计量Z=,,对Moran指数检验的结果高度显著,在随机分布假设下,Moran指数I的期望值与方差值分别为-。说明从整体来看,2022年重庆市各区县乡村人口所占比例存在正的空间自相关,表现为低低集聚,各区县
乡村人口所占比例的空间分布并非完全是随机性分布的,而是表现出相似值之间的空间集聚性。
第三步:计算局部Morans I
,选

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