利用Geoda实现面数据空间综合分析(BNU)

1、Lattice Data Analysis以浙江省为例名目 HYPERLINK l “_TOC_250012“ 1、争辩目的3 HYPERLINK l “_TOC_250011“ 2、数据源及争辩区概况3 HYPERLINK l “_TOC_250010“ 空间数据3 HYPERLINK l “_TOC_250009“ 属性数据4 HYPERLINK l “_TOC_250008“ 争辩区概况4 HYPERLINK l “_TOC_250007“ 3、争辩方法6 HYPERLINK l “_TOC_250006“ 建立权重矩阵6 HYPERLINK l “_TOC_250005“ 各属性变量的

2、根本分布8 HYPERLINK l “_TOC_250004“ 全局的空间关联性分析12 HYPERLINK l “_TOC_250003“ 局部的空间关联性分析LISA17 HYPERLINK l “_TOC_250002“ 江苏省的面数据空间分析22 HYPERLINK l “_TOC_250001“ 4、相关结论23 HYPERLINK l “_TOC_250000“ 5、参考文献：231、争辩目的本文试图通过对浙江省各地区的城镇与农村人口数量、三类 GDP 的增量变化进展确定的空间分析，在确定程度上探讨人口与经济进展的关系以及城镇、农村人口在各类经济进展中起的作用。期望相关分析的结果对

3、经济模式的转变具有确定的指导意义。浙江省与江苏省是沿海的两大GDP 较高的省份，是我国经济进展最快的省份。吸引了大量的企业在此选址，同样也吸引了大量的劳动力。这两个省地理位置接近，分别在上海的 南面和北面。通过将这两个省份的结果进展分析比照2、数据源及争辩区概况空间数据本文选择浙江省各县市数据。本文争辩的具体区域如图1 所示。图 1 争辩数据所在的区域属性数据最终数据中仅保存 ADDFSTGDPGDP 第一产业增量、ADDSCNDGDPGDP 其次产业增量、ADDTHRDGDPGDP 第三产业增量、TOWNPOP城镇人口和 RURALPOP农村人口五种属性，其具体结果如图2 所示。图 2 争辩

4、数据所包括的属性争辩区概况浙江省的地理位置与地理、气候特点：浙江省，地处中国东南沿海长江三角洲南翼， 东临东海，南接福建，西与江西、安徽相连，北与上海、江苏接壤。浙江省位于东海之滨，地势西南部高，东北部低，自西南向东北倾斜，呈梯级下降。西南部为平均海拨 800 米的山区，1500 米以上的山峰也大都集中在此，龙泉县境内的黄茅尖， 海拔 1929 米，为本省最顶峰。中部以丘陵为主，大小盆地错落分布于丘陵山地之间，东北部为冲积平原，地势平坦，土层深厚，河网密布。各山脉始终延长到东海，露出水面的山峰构成半岛和岛屿。浙江沿海有 2022 多个岛屿，是我国岛屿最多的省份。宽阔的海疆构成浙江的海洋渔场。全

5、省主要山脉呈西南-东北走向，自北而南分成三支。北支自浙赣交界的怀玉山，向东构成浙江的天目山脉、里 岗山脉；中支从浙闽交界的仙霞岭，向东北延展成天台山、四明山和会稽山脉，天台山脉自西往东北没入海中，构成舟山群岛；南支由浙闽交界的洞宫山脉， 向东北伸展为南雁荡山脉，过瓯江称北雁荡山脉、括苍山脉。浙江地处亚热带，气候温存潮湿，四季清楚。无霜期 8-9 个月，年平均气温 17，年平均降水量 1319.7 毫米，春雨、梅雨、台风雨为主，七、八月间有伏旱。浙江省的资源与特产全省陆域 10.18 万平方公里，其中山区面积占 70.4，平原占 23.2，河流和湖泊占6.4，有“七山一水二分田”之说。2022

6、年末实有耕地 160.9 万公顷，林业用地 639.66 万公顷，森林掩盖率为 54.6，活立木总蓄积量为 1.27 亿立方米。全省已觉察一百多种矿产，其中以非金属矿产为主。浙江非金属矿产种类较多，有“十 块石头三把土”之称。在探明储量的矿产中，石煤、明矾石、叶蜡石、伊利石居全国第一位， 萤石居全国其次位，硅藻土居全国第三位，名列全国前十位的还有硅灰石、珍宝岩、花岗岩、沸石等。金属矿产中，银、锌、钒、镉的储量居全国前十位。矿产种类繁多，有铁、铜、铅、锌、金、钼、铝、锑、钨、锰等，以及明矾石，萤石、叶蜡石、石灰石、煤、大理石、膨润 土、砩石等。明矾石矿储量居全国第一，萤石矿储量居全国其次。动植物

7、资源：浙江是我国高产综合性农业区，茶叶、蚕丝、柑橘、竹制品等在全国占有重要地位。森林掩盖率达 59.4%，植被资源在 3000 种以上，属国家重点保护的野生植物有45 种。树种资源丰富，素有“东南植物宝库“之称。野生动物种类繁多，有 123 种动物被列入国家重点保护野生动物名录。野生动物有兽类 80 多种，鸟类 300-400 种，其国家一级保护动物 22 种，二级保护动物 103 种，省级保护动物 44 种。水资源：浙江属于亚热带季风气候，气温适中，四季清楚，光照充分，雨量充分。全省多年平均水资源总量为 937 亿立方米，按单位面积计算居全国第 4 位，但人均水资源拥有量仅 2022 立方米

8、，低于全国人均水平。浙江的交通沪杭、浙赣铁路相接纵贯省境，与杭甬、杭宣铁路构成交通主干线，铁路通车里程900 公里。浙西南的运输大动脉、全长 251 公里的金温铁路，已于 1997 年 8 月全线铺通。1937 年建成的钱塘江大桥是国内第一座自行设计、建筑的铁路、大路两用双层桥，至今仍是浙赣线之咽喉。钱江二桥和钱江三桥已建成通车。全省有6 条国道和 66 条省级干线大路，全省全部乡镇已通大路。杭甬高速大路已建成通车，沪杭高速大路已经建成。航空全省有杭州、宁波、温州等 7 个民用机场，其中杭州萧山机场和宁波栎社机场为国际机场。 国内航班根本掩盖全国，国际航班主要飞往日本、韩国、中东、东南亚、美国

9、、欧洲等地。铁路铁路有沪杭、浙赣两条干线和萧甬、宣杭、金千、金温等支线，杭州、宁波、温州为主要始发站，杭州东站、金华西站为主要中转站。高速大路已建成沪杭、杭宁、乍嘉苏、杭浦、杭甬、申嘉湖杭、杭长、申苏浙皖、沈海、甬金、甬台温、诸永、台金、金丽温、杭金衢、杭徽、杭景、龙丽、丽龙、杭州湾跨海大桥、舟山跨海大桥。3、争辩方法本文需要运用空间分析的相关手段来对江苏省各县市的相关属性数据进展确定的分 析。一般而言，首先需要建立对应的权重矩阵；接着进展可视化分析，猎取各属性的根本区域分布状况；其次是需要进展全局的关联性分析，其中包括单变量空间自相关分析和多变量空间自相关分析；最终开展局部的空间关联性分析，

10、亦包括单变量空间自关联性分析和双变量的空间自相关性分析。相关的分析是承受GeoDA 软件来实现的。该软件支持.shp，.shx，.dbf 三位一体的数据格式。其中前两者为图形数据，后者为与之相应的数据库。在本文分析过程中，主要运用了该软件的绘图及空间分析功能，在菜单上表示为MAP 和 SPACE。建立权重矩阵创立权重矩阵时，有rook 与 queen 两种方法。Rook 以上下左右定义邻近关系。Queen 在此根底上再加上对角线。高阶order 的邻近关系表向四周辐射，扩大邻近范围，可以选择包括低阶include all the lower order或不包括亦即以同心圆方式向外扩张，定义邻近

11、关系，但中间为空心。.gal 文件可以修改，以符合真正的行政区划邻近关系。在GeoDA 中是通过选择ToolsWeightsCreate 来实现，具体的操作及生成的矩阵如图3 所示。图 3 权重矩阵的生成及具体图示各属性变量的根本分布本文中的数据中共有五个属性变量，均是按县市进展分布的。在进展空间分析之前， 有必要对各变量的区域分布进展确定初步的了解。而在进展相关分布分析了解之前，必需将相应的权重矩阵翻开。而权重矩阵的翻开是通过选择 ToolsWeightsOpen 来实现，具体的选择界面如图 4 所示。图 4 权重矩阵的翻开GDP 第一产业增量ADDFSTGDP分布选择 MapStd Dev

12、 即生成相关的ADDFSTGDP 分布状况图，具体结果如图 5 所示：图 5 GDP 第一产业增量分布由图 5 可知，江苏省各县的平均 ADDFSTGDP 为 94907.41 万元，湖州，萧山，温岭ADDFSTGDP 值最大，其他ADDFSTGDP 值较高的地区主要分布在台州，余杭，诸暨，上虞，余姚，象山等地。上述各市均分布于浙江北部，东南部，农业产业较为兴盛。本省中 43 个县市的GDP 第一产业增量要低于全省平均水平。GDP 其次产业增量ADDSCNDGDP分布图 6 GDP 其次产业增量分布由图 6 可知，浙江省各县的平均ADDSCNDGDP 为 516861.31 万元，杭州，宁波以

13、及温州地区的 ADDSCNDGDP 值明显较大。本省中 48 个县市的 GDP 其次产业增量要低于平均水平。其次产业主要为工业，以温宁杭地区为例，兴盛的制造业使得其GDP 其次产业增量高于全省平均水平。GDP 第三产业增量ADDTHRDGDP分布图 7 GDP 第三产业增量分布由图 7 可知，浙江省各县的平均ADDTHRDGDP 为 321402.16 万元，与其次产业GDP 增量状况类似，杭州市，宁波市和温州市的ADDSCNDGDP 值明显较大。本省中52 个县市的 GDP 第三产业增量要低于全省平均水平。第三产业主要为流通部门和效劳部门，与经济进展水平有亲热的关系，因此，本省第三产业增量较

14、高的地区也主要分布在浙北的嘉兴杭州宁波，以及浙南的温州地区。这三市现在正是浙江经济进展的热点区域。城镇人口TOWNPOP分布图 8 城镇人口分布由图 8 可知，浙江省各县的平均城镇人口为 318343.01 人，杭州，宁波，温州以及台州最多。本省中 51 个县市的城镇人口要低于全省平均水平。农村人口RURALPOP分布图 9 农村人口分布由图 9 可知，江苏省各县的平均农村人口为 322503.12 人，乐清，瑞安，萧山要明显较大。本省中 44 个县市的城镇人口要低于全省平均水平。整体而言，浙江省的农村人口分布与第一产业的分布形式类似。全局的空间关联性分析空间自相关的根本动身点是基于地理学第确

15、定律，指一个区域分布的地理事物的某一属性和其他全部事物的同种属性之间的关系。空间自相关的根本度量时空间自相关系数，由空间自相关系数来测量和检验空间物体及其某一属性是否高高相邻分布或凹凸间错分布。其中空间正相关性是指空间上分布接近的事物其属性也具有相像的趋势和取值，空间负相关性指空间上分布接近的事物其属性具有相反的趋势和取值。基于单变量的空间自相关分析选取指标的目标是刻画空间自相关性，具有此功能的指标较多，而通常使用Morans I作为空间自相关性指标。该系数是用来衡量相邻的空间分布对象及其属性取值之间的关系的参考参数。系数取值范围在-1 到 1 之间，正值表示该空间事物的属性分布具有正相关性；

16、 负值表示该空间事物的属性分布具有负相关性； 0 表示该空间事物的属性分布不存在相关性。其计算公式如式所示：其中，n 为样本格数；yi、yj 为 i 点或 j 点或区域的属性值；y 为全部点的均值；Wij 为衡量空间事物之间关系的权重矩阵，一般为对称矩阵。Morans I 的可信度检验方法如式所示。相关的变量意义与式中接近。GDP 第一产业增量的空间自相性分析在参与相关权矩阵之后，通过选择 SpaceUnivariate Moran 即可调出相关的采单命令， 具体的空间自相关结果如图 10 所示。图 10 GDP 第一产业增量空间自相关结果图计算得到的GDP 第一产业增量的Morans I 系

17、数为 0.5384，说明江苏省各县市的GDP第一产业增量在空间上存在正相关性。具体检验空间自相关显著性时，运用蒙特卡罗模拟的方法来检验员验Morans I 系数的显著水平。具体操作是通过 OptionRandomization999Permutations 菜单命令实现的，具体结果如图 11 所示：图 11 GDP 第一产业增量Morans I 显著性检验对应的P 值等于 0.0010，说明在 99.9%置信度下GDP 第一产业增量的空间自相关性是显著的。得到其次产业GDP,第三产业 GDP，城市人口以及农村人口的Morians I，以及运用蒙特卡罗模拟的方法来检验员验Morans I 系数的

18、显著水平。第一产业 GDP其次产业 GDP第三产业 GDP城市人口农村人口Morians I0.53840.28420.1160.09970.1605置信度% 99.999.695.894.198.5表一：Morians I 指数以及置信水平总体而言，GDP 第一产业增量和GDP 其次产业增量空间分布的相关性强，地理位置分布集中，这是由于第一二产业受到经济进展水平的猛烈影响，而江苏省中西部的进展不平衡的状况，造成了争辩区内经济进展水平的差异，从而第一二产业集中进展的现状。基于多变量的空间自相关分析对于分析多变量的空间相关性而言，Morans I 系数的方法照旧可以使用。依据相关的排列组合，本文

19、可以分析出十种双变量之间的空间分析关系。本文作者在分析GDP 各产业影响因素的时候，最终选择进展三种双变量的空间关联性分析。GDP 第一产业增量与农村人口的空间关联性分析使用 SpaceMultvariate Moran，得到 GDP 第一产业增量与农村人口的空间相关结果如图 12 所示：图 12 农村人口与GDP 第一产业增量空间相关结果图图 13 农村人口与GDP 第一产业增量Morans I 显著性检验农村人口与GDP 第一产业增量在空间上呈现正相关的。在96.1%置信度下农村人口与GDP 第一产业增量的空间相关性是显著的，其置信度较高。这是由于我国农业机器化大生产水平不高，需要依靠大量

20、的农业劳动力投入，农村人口多才能够满足当前的农业生产需求， 为农业生产输入充分的劳动力是农业产值提高的必要条件。同样得到其次产业与城镇人口，第三产业与城镇人口的相关性系数和置信度第一产业 GDP与农村人口其次产业 GDP与城镇人口第三产业 GDP与城镇人口不Morians I0.23390.19460.1033置信度%99.998.989.2表三：多变量的Morians I 以及置信度在 98.9%置信度下城镇人口与GDP 其次产业增量的空间相关性是显著的，其置信度较低。城镇人口与GDP 其次产业增量在空间上呈现正相关，说明工业的进展，尤其是浙北以及温州地区制造业的进展需要劳动力的支持。在 8

21、9.2%置信度下城镇人口与GDP 第三产业增量的空间相关性是显著的，二者在空间上呈现正相关，与效劳业依靠于人口的状况相符。局部的空间关联性分析LISA全局的空间相关性分析一般侧重于争辩区域空间对象某一属性取值的空间分布状态， 而格数据分析的另外一个重点在于分析空间对象属性取值在某些局部位置的空间相关性，即局域空间对象的属性取值对全局部析对象的影响。起进展是由全局空间相关性分析向局域或单个空间争辩对象分解而来，目的在于分析某一空间对象取值的邻近空间聚类关系，空间不稳定性及空间构造框架，特别是当全局相关性分析不能检测区域内部的空间分布模式时，空间局域相关性分析能够有效检测由于空间相关性引起的空间差

22、异，推断空间对象属性取值的空间热点区域和高发区域等，从而弥补全局空间相关性分析的缺乏。局部单变量空间自关联性分析各县市的GDP 第一产业增量，GDP 其次产业增量，GDP 第三产业增量，具体的操作方法是选择SpaceUnivariate LISA 菜单命令。GDP 第一产业，其次产业，第三产业增量得到的显著性水平图和聚类图如表三所示。显著性水平图增量聚类图第一产业GDP其次产业GDP第三产业GDP表三：GDP 第一产业，其次产业，第三产业增量得到的显著性水平图和聚类图。由显著性水平图可以看出，GDP 第一产业增量的显著性水平较高，红色区域为GDP 增量高的县市，深蓝色表示 GDP 增量低的县。

23、从图中可以看出：高 GDP 第一产业增量的县市集中在温岭，乐清，宁波，绍兴，余杭等地。，GDP 其次产业增量的显著性水平在浙西南和浙北，温岭地区比较高，GDP 其次产业增量低的县市集中在浙西南地区。而在显著性水平比较高的地区就是增量高和增量低的地区。GDP 第三产业增量低的县市集中在浙西南地区。比照其次产业和第三产业的增量聚类图可知，GDP 第三产业增量与GDP 其次产业增量的聚类分布图格外相像。四各县市的城镇人口以及农村人口的局局部析显著性水平图增量聚类图城镇人口农村人口表四：城镇人口，农村人口显著性水平图和聚类图从上表可知浙西南地区的城镇人口和农村人口聚拢程度比较低。城市人口在杭州以及周边

24、地带比较聚拢。还是比较符合浙江省的实际状况。但是浙江省宁波和温州同样聚拢了大量的城镇人口，在这之中没有反映出来。从 GDP 和人口的局局部析可以看出，浙西南地区的经济条件相对落后，杭州以及周边嘉兴，绍兴，萧山等地区形成了一个区域性的经济增长圈，该指数能够很好的反映出来。而宁波和温州，由于其经济水平相比四周区域要高很多，该指数不能反映出来这两个市的经济 状况，全局分析指数能够很好的反映出来。并且该指数对于高聚类和高离散的区域反映很灵 敏。局部双变量空间自关联性分析分析局部双变量的空间仅以GDP 其次产业增量与城市人口数量为例进展分析。具体操作过程与局部单变量空间自关联性分析类似。操作方法为选择S

25、paceMultivariate LISA 菜单命令实现。城市人口与GDP 其次产业增量空间相关得到的显著性水平图和聚类图如图14、图 15 所示。显著性水平图增量聚类图城 镇人口与GDP第 二产 业增量农 村人 口与GDP第 一产 业增量表五：城镇人口与 GDP 其次产业，农村人口与 GDP 第一产业空间相关显著性水平图和聚图由显著性水平图可以看出，城市人口与 GDP 其次产业增量空间相关的显著性水平较高。城市人口与GDP 其次产业增量的相关性在温岭，萧山以及浙西南地区高。农村人口于GDP 第一产业的相关性在浙西南和杭州一带高。江苏省的面数据空间分析图表 14 江苏行政区划图同样的方法对江苏省进展了分析，结果如下：江苏省各县的平均ADDFSTGDP 为138937.97 万元，第一产业 GDP 增量较高的城市均分布于江苏省的北部和中部地区，农业产业较为兴盛；江苏省各县的平均 ADDSCNDGDP 为 579877.69 万元，南京市和苏锡常地区的的 ADDSCNDGDP 值明显较大。其次产业主要为工业，以苏锡常地区为例，兴盛的制造业使得其 GDP 其次产业增量高于全省平均水平；江苏省各县的平均 ADDTHRDGDP 为432038.99 万元，与其次产业 GDP 增量状况类似，南京市和苏锡常地区的的 ADDSC