ArcGIS空间数据分析实验报告.docx

空间数据分析实验报告1. 实验内容根据所给shp文件中给出的北卡罗来纳州县婴儿出生和死亡率、吸烟人数 （单位：千人）等数据，结合ArcGIS软件空间分析工具，计算其空间自相关 性、空间聚集性，并进行分析2. 实验要求1） 能够正确理解和使用ArcGIS中的空间分析系列工具2） 理解全局莫兰指数、G统计量、局部莫兰指数、局部G统计量所表达的含义， 并对结果报告作出分析3. 实验结果及分析3.1全局空间自相关分析全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述表示全局空间自相关的指标 和方法很多，主要有全局Moran’s I、全局Geary’s C和全局Getis-Ord G都是通过 比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的3.1.1全局莫兰指数一般说来，莫兰指数分为全局莫兰指数和安瑟伦局部莫兰指数，此处选择全局莫兰指数 进行分析全局莫兰指数计算结果给出关于所有数据的相关性的数值，用以衡量数据的空间 自相关性，一般取值［-1,1］全局莫兰指数数值若在0-1间，则为空间正相关，值越大，空间相关性越明显；若在 -1-0之间，则为空间负相关，值越小，空间差异越大；若为0，则空间分布为随机性。

z得分表示标准差的倍数p值代表的是概率它是反映某一事件发生的可能性大小在空间相关性的分析中，p 值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率若该值小于一定的数值即代 表该数据为随机生成结果是小概率事件，即拒绝零假设，认为该数据具有聚集特征Z得分（标准差）p ki ＜概率）置信废< T,65 或 > -1.65< 0.1090%< -l.Sfi 或 > -1. 96< 0.0595%< -2. 55 或 > -2. 58< G.G199%吸烟人数以及死亡率全局莫兰指数报表(Random)Critical V>he(z-score)< -2P58-2.5S - -1.96-1.96 - -1P651,65-1.65 1.65 - 1.96 1.96-3.5B > 23Bj得分为11.9094642931,则髓机产生此聚奏模式的可能性小于X%.空间宫相关报表Moran I 指触：0729827w 得痒 11.909464p 值:0.000000Sl-gnificance Level (p-value) 0.01 0a05 0.10Ouft«r4d全局Moran I汇总Moran I 指款：0729827预期指期*0.010101方差：0.003860w得分：11.909464P值:0.000000表3.1吸烟人数全局莫兰指数表Significani空间自相关报表DispersedRandoniiClustered俱分为10.0838164597,财陆机产生此聚类模式的可能性小于1%,Critit®! VtfliM (z^score) <・孔58 -2.5B --1^96 1.^6- -1.S5 -1.65 - 1.65 *写・1部 虹9& ■ qg > Z3B0.100-05601Signpfiuncc Level (p-value) 0.01 0.05 0.10Moran I 指教：0.6086382 得分：1D.OE3316 ■ p 恒：0.000000全局Moran I汇总Moran I 0.608&38硕期指数：-0*010101方差:0.0037&5=得分：10.083816p 值：0.000000表3.2婴儿死亡率全局莫兰指数表① Moran I指数：北卡罗来纳州县吸烟人数的莫兰指数为0.72,婴儿死亡率的莫兰指数为 0.61,二者均大于0，说明此地的吸烟人数和婴儿死亡率空间自相关性均为呈现空间正相关， 且相关性较为强烈。

吸烟与当地的文化环境，以及政府政策的指定有关，因此会在空间分布 上有很高的相关性而婴儿的死亡率与当地的经济条件有很大关系，因此在空间分布上的相 关性也较高② z得分和p值：吸烟人数的全局莫兰指数计算结果中，z值为11.9且p值为0.00，z值 大于2.58并且p值小于0.01，置信度达99%；婴儿死亡率的z值为10.08且p值为0，置 信度也达到99%以上，说明上述两种数据随机生成这种聚类模式的可能性小于1%， 空间自相关性呈现高度正相关，为高度聚集模式3.1.2全局G统计量报表Moran’s I和Geary C统计量均可以用来表明属性值之间的相似程度以及在空间上的 分布模式，但它们并不能区分是高值的空间集聚（高值簇或热点）还是低值的空间集聚（低值 簇或冷点），有可能掩盖不同的空间集聚类型全局G统计量则可以识别这两种不同情形的 空间集聚也就是说，莫兰指数只能分辨出相邻数据的异同，但是不能对整体趋势进行判别，而G 统计量具有识别空间聚集模式的能力空间聚集模式判断依据Z得分全局G值聚集模式>0观测值大于期望值高值聚集<0观测值小于期望值低值聚集=0观测值趋于期望值随机分布高/低聚类报表Critical Value (z-5OQine]l <■2.58196 - *1.65 -1.65 - 1.&5L65 - 1.96 1.96-2.38>2.38Law-dusters FLandom High-Clusters诺得分为2,7877200234 r则随机产生此高聚美模式fl勺可能性小于1%.GeneraIG汇总General G观测值：0.030613General G期望值：0-029091方差：0.000000卫得分:2.787720P值:0.005308表3.3吸烟人数全局G统计量表高/低聚类报表0.100.05Value (i^score)S«gn» Level (p value) 0.01General G 汇总General G观测值：0.030L19General G期里值：0.029091方差：0.000000，得分：2,411193pfl：0.015900表3.4婴儿死亡率全局G统计量表根据北卡罗来纳洲各县吸烟人数和婴儿死亡率全局G统计量报表显示，吸烟人数和婴 儿死亡率都呈现高值聚集。

各县吸烟人数的G统计量结果中z得分为2.79且p值为0.005,观测值大于预测值， 因此吸烟人数的聚集模式为高值聚集；婴儿死亡率的z得分为2.41且p值为0.016,观测 值大于期望值，因此婴儿死亡率的空间聚集模式也为高值聚集3.2局部空间自相关分析局部空间自相关，描述一个空间单元与其领域的相似程度，能够表示每个局部单元服从 全局总趋势的程度（包括方向和量级），并提示空间异质，说明空间依赖是如何随位置变化 的其常用反映指标是Local Moran's I o其空间关联模式可细分四种类型：高高关联（即 属性值高于均值的空间单元被属性值高于均值的领域所包围）、低低关联，属于正的空间关 联；高低关联、低高关联，属于负的空间关联3.2.1聚类和异常值分析（局部莫兰指数）局部莫兰指数与全局莫兰指数的差异在于：全局莫兰指数所有数据的空间自相关性局 部莫兰指数可以根据某一要素数据与周边要素数据比较并计算结果，每个要素都会计算出一 个莫兰指数它计算完成后会生成COType的字段，包括四种情况，分别是LH/HH/LL/HL北籽罗来纳州县吸烟人数局部Moran' s I COType图tint图3.5吸烟人数局部莫兰指数COType图图3.6婴儿死亡率局部莫兰指数COType图LMiZSccre北罗来纳州县吸烟人数局部Moran1 s I z-score图图3.7吸烟人数局部莫兰指数z得分图图3.8婴儿死亡率局部莫兰指数z得分图根据上述的两个表可以分析出，吸烟人数和婴儿死亡率的Z得分专题图中大于0的部 分即对应着局部Moran’s I COType专题图中HH聚集模式和LL聚集模式的部分，即高值 要素周围有相似的高值，低值要素周围有相似的低值。

3.2.2热点分析（局部G统计量）]£-l. j.-a. fl图4.0婴儿死亡率局部G统计量z得分图上述两图中，红色为热点簇，灰色为冷点簇对比局部Moran指数与局部G统计量的z得分专题图分析可得，局部G统计量能比较 准确探测聚集区域，局部莫兰指数一般只能大致探测出聚集区域的中心，就像上述吸烟人数 专题中局部G统计量红色的部分范围比局部Moran指数探测的范围大。