空间自相关分析的一些关键问题

1、、空间自相关一权重计算权重的方法有很多种ARC/NOF可以自动生成拓扑关系，可以自动生成多边形地图的连接矩阵（空间权重矩阵的生成方法分析与实验）倒数法1二进制矩阵算法2二班刊瓦旳邹後任襁忿经Cliff料IOrd扩展巴引入了对两个空间单元的潜在相互影响的总体测度，即采用空间权重矩阵W3也称为Cliff-Ord权重矩阵。一般形式为：1=帳汀J傀其中，曲代表空间单元f和j之间的距离伽为i单元被j单元共享的边界的长度占亍单元总边界长度的比例,0；和b为参数。3单元的机对面积巴给出W的定义为：W$=d；jOt伺（3）其中，心是对应的二进制连接矩阵元素，即取值为1或0;观是单元/的面积占整个空间系统的所有

2、单元的总向积的比例;价为/单元被单元_/共享的边界底度占甲-元总边界长度的比例。这两种权值的定二全局空间自相关还有多种表现方式全局空间自梅关分析全局空间自相关主要探索嵐性数据值在整亍区域的空阖分韦特征（通过对GlobalMaraud1值的全局空材自相关统计的估计.分析区域总体的空间关联度和空间垒异程度其计算公式如下旳匕叫（暫总砂亠-一UI（叫式中；t（XL-X）希表示在说的属性値.为斗的算术平均值，些是空闾杈更值o-通过建设中的散点图中的直线的斜率等于莫兰的系数（全局空间自相关）。三局部空间自相关何谓属性值标准化形式2.3局部空闾自相关分析局部空间自相美分折主叢分析各单元属性值在异质性空间的分

3、布格局，可以度每个区域与周边地区之阖萌局部空闾英联程度，常用城计肯TMom茂n其计算公式如防諾粘其中希坷是单元H性值的标准化形式，呵是空间权-右-I产（延.紛彳（替耳）1局部自相关系数专题图1局部自相关系数专题图2局部自相关聚类分析图如何转换转换方法转换方法图的右上方的第1象限，表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围(HH),代表正的空间自相关关系的集群；左上方的第2象限，表示低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围(LH),代表负的空间自相关关系的集群；左下方的第3象限，表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(LL)，代表正的空间自相关关系的集群；右下方的第4象限，表示高

4、集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(HL),代表负的空间自相关关系的集群。第1、第3象限正的空间自相关关系揭示了区域的集聚和相似性，而第2、第4象限负的空间自相关关系揭示区域的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限则表明地区之间不存在空间自相关性。邻近值的加权平均值为Y轴!！二空间操作一普通的空间操作包括：放大、缩小、全幅显示、漫游、自由缩放、鹰眼二地图信息的多风格显示直方图BoxMap(Hinge=1.5):GEUE!4SE_数据编辑（主BoxMap(Hnige=1.5):GEOE三数据操作新数据的生成）Lwaroutlier(0)：50%-75%pi：数据编辑（主BoxMap(Hn

5、ige=1.5):GEOE三数据操作新数据的生成）Lwaroutlier(0)：50%-75%pi：?掰51点状图心数据导出：选定一定区域（用不同的的属性表。，多边形，圆，折线等）导出对应区域空间关联分析平台必胜！关于全局聚类系数的算法55)G;聚类系数，代表地区属性值，代表地区的属性值。表示选定地区个数，-表示选定区域各地区属性值占总体区域总属性质的比例的平均值。以下是横来那个标准。范围Range-空西布局dUthbutLonRange些间布局Sfkjtialdialnltution0.20.4-0.6相对集聚az-a.3比轮均衡06七S比较龍橐a.3-04空间是否相关的检测标准根据Mroa

6、nsI指数的计算结果，可采用正态分布假设进行检验n个区域是否存在空间自相关关系，其标准化形式为：Z(dZ(d)二MoransIE(I)VAR(I)4)55)55)根据空间数据的分布可以计算正态分布MoranI指数的期望值及方差:(I)VAR(I)二nE2(I)nn2VAR(I)二nE2(I)n120-w2(n2一1)0w二nnw式中，,w二(w,w)2,w=(w.,w.),w.和w.分别式中，0ij12ijji2ijiji=1j=1i=1j=1i=1为空间权值矩阵中i行和j列之和。公式（4）、（5）可以用于检验n个区域是否存在空间自相关关系。如果MroansI指数的正态统计量的Z值大于正态分布

7、函数在0.05水平下的临界值1.96,表明金融集聚在空间分布上具有明显的正向相关关系，正的空间相关代表相邻地区的类似特征值出现集群趋势。积聚图的生成为进一步分析我国省域金融产业发展的空间集聚特征,本文给出了局域Mroan指数散点图（见图1）。图1展示了空间滞后W_FIN作为纵轴和FIN作为横轴的分布情况。其中，FIN为金融产业的集聚度，W_FIN表示邻近值的加权平均值。根据散点图，可将各个省域金融产业的发展分为4个象限的集群模式，分别识别一个地区及其与邻近地区的关系：图的右上方的第1象限，表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围（HH）,代表正的空间自相关关系的集群；左上方的第2象限，表示

8、低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围（LH）,代表负的空间自相关关系的集群；左下方的第3象限，表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围（LL），代表正的空间自相关关系的集群；右下方的第4象限,表示高集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围（HL）,代表负的空间自相关关系的集群。第1、第3象限正的空间自相关关系揭示了区域的集聚和相似性，而第2、第4象限负的空间自相关关系揭示区域的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限则表明地区之间不存在空间自相关性。根据上述理论及图1所显示的结果，可以得到我国28个省际区域的空间相关模式，如表2所示。Morans1=0.2321-4-2U24图

9、我国省域金融集聚度的指数散点图注：FIN07表示2007年我国28个省域的金融集聚度。W_FIN表示邻近值的加权平均值。表2金融产业集聚度各省际区域的空间相关模式第1象限HH第2象限LH第3象限LL第4象限HL空间相关模式地区空间相关模式北京、天津、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古河北、江苏、浙江甘肃、河南、陕西、青海、山东、安徽、四川、湖北、湖南、江西、云南、贵州、福建、广西、广东新疆、上海、山西、宁夏根据上图也可以得出该区域的集聚专题图！工显著地大,于且鼍大于平均值一是地区个扩散中心”，因为它和周边地区的主导产业均有显著的集聚经济效益，并且集聚水平也达到相当的高度。该地区对周边地区的经济产生正的

10、影响。按照增长极理论，核心地区主导产业的快速发展，通过资本、技术和信息的扩散，带动周围地区同类产业经济的共同发展。这就是所谓的扩散作用”，中心经济向周边扩散和周边经济的快速发展而使整体区域经济差异呈缩小态势。上显著地大,于且；小于平均值也是一个扩散中心”，为“次级扩散中心”尽管它和周边地区的主导产业都有显著的集聚经济效益，但它们还处于产业发展的初级阶段。与上述形式相比，该地区对周边地区的影响力显然要小得多，原因是它们的集聚经济水平都较低。正显著地小于，且大于平均值是是地区是一个极化中心”。虽然它自身的产业经济发展较快，但是它周围地区的经济发展却比较缓慢。为了维持它自身经济的快速发展，吸引劳动力、资金等生产要素从周边地区不