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空间自相关前沿信息_全局空间自相关(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

空间自相关

ArcGIS实战：从零到规划 𐟌探索ArcGIS的无限可能，从空间分析到生态保护，以下是ArcGIS的实战指南： 1️⃣ 空间分析：理解地理数据的分布和模式，GIS的核心所在。 2️⃣ 层次分析法：分解复杂问题，系统地评估和决策。 3️⃣ 贡献度模型：量化各个因素对整体结果的影响，让决策更加科学。 4️⃣ 莫兰指数Moran's I：测量空间自相关性，探索数据中的模式。 5️⃣ NDVI数据获取和处理：通过植被指数，监测和分析生态环境的变化。 6️⃣ 生态分析：评估生态系统的健康状况，为保护工作提供依据。 7️⃣ 敏感性分析：识别哪些因素对结果影响最大，为风险管理提供指导。 8️⃣ 脆弱性分析：评估区域对环境变化的敏感程度。 9️⃣ 网络分析：优化路线，提高物流效率。 𐟔Ÿ 可达性分析：评估不同地点的可达性，对城市规划至关重要。 𐟔⠥œ𐧐†探测器：探索地理现象背后的驱动因素。 𐟓ˆ 地理加权回归：考虑空间异质性的回归分析方法。 𐟌 空间自相关回归模型：分析空间数据的相关性，揭示隐藏的模式。 𐟏ž️ 土地利用矩阵：理解土地利用的变化，为土地管理提供数据支持。 𐟏ž️ 高程DEM：通过数字高程模型，更好地理解地形特征。 𐟓Š 趋势分析：分析数据随时间的变化趋势。 𐟔— 相关性分析：探索不同变量之间的关系。 𐟌𓠦™﨧‚格局指数计算：评估景观的多样性和复杂性。 𐟓 POI分析：点兴趣分析，了解特定地点的吸引力。 𐟔堧ƒ�𙥌𚥟Ÿ分析：识别数据中的热点区域，为市场分析提供支持。 𐟓 最邻近指数：测量地理对象之间的邻近程度。 𐟓Š 核密度估计：估计空间分布密度的方法。 𐟓ˆ 重心迁移：分析地理对象重心的变化，反映区域发展的趋势。从零开始，让我们一起探索ArcGIS的无限可能！

ArcGIS空间自相关分析全攻略嘿，大家好！今天我想和你们分享一下如何在ArcGIS中进行点分布的空间自相关分析。这个过程其实有点复杂，但只要你跟着我一步一步来，你会发现其实也没那么难。让我们开始吧！导入点数据 𐟓ˆ 首先，你需要把Excel中的点数据导入到ArcGIS中。具体步骤如下：打开Excel，把你的点数据整理好，经纬度用十进制格式表示（比如112.3759555889Ⱟ𜉣€‚ 在表格的最上方加上表头，记得用英文哦。保存你的Excel文件为“Excel 97-2003工作簿”。打开ArcGIS，进入ArcCatalog，找到你的Excel文件，点击加号，把Sheet拖到ArcMap中。右键点击导入的表格，选择“显示XY数据”，然后设置X为经度，Y为纬度。编辑坐标系，选择“data”，然后导出数据，保存为shapefile格式。创建渔网 𐟐Ÿ 接下来，我们要创建一个渔网来分析点的分布。具体步骤如下：导入你需要的面要素shapefile（假设叫A）。右键点击图层，选择“属性”，然后在“coordinate system”中选择投影坐标系。使用Data Management Tools中的Sampling工具，创建渔网。在创建渔网的对话框中，随便命名一个文件名（假设叫N），模板范围选择和图层A相同。设置每个单元格的大小，单位为米（比如1000米）。这个大小可以根据你的需求调整，太小的话格子里的点会太少，太大又太密。选择“polygon”作为几何类型。选择“selection by location”，目标图层选择N，源图层选择A，并选择“intersect”。生成Join输出 𐟓Š 现在，我们需要把导入的点数据和渔网连接起来，具体步骤如下：打开Joins and Relates工具，选择“join”。选择“join data from another layer based on spatial location”。勾选“sum”，生成Join输出。全局自相关分析 𐟌 接下来，我们要进行全局自相关分析，具体步骤如下：打开Spatial Statistic Tools，选择“analyzing patterns”，然后选择“spatial autocorrelation (Morans I)”。输入图层选择刚刚生成的Join输出，输入字段选择“count_”。勾选“generate report”。运行完成后，打开Geoprocessing结果，查看报告文件。局部自相关分析 𐟏™️ 最后，我们要进行局部自相关分析，具体步骤如下：打开Spatial Statistic Tools，选择“mapping clusters”，然后选择“cluster and outlier analysis (Anselin local Morans I)”。输入图层选择Join输出，输入字段选择“count_”。右键选择生成的结果，选择“属性”，然后在“symbology”中选择“unique values”，取消勾选“all other values”。最后，你可以把原始的A图和生成的结果图组合在一起，形成局部自相关图。好了，这就是整个分析的流程。希望对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

空间聚类分析：探索数据的地理关联在地理学中，有一个非常重要的概念叫做“空间自相关”。简单来说，就是任何事物都与其他事物有关联，而且相近的事物关联更紧密。这种思想被称为“地理学第一定律”。全局莫兰指数（Moran's I）是一个衡量空间自相关的指标，它的值介于-1和1之间。如果Moran's I大于0，表示数据呈聚类分布，值越大，聚类程度越高；如果小于0，则表示数据呈离散分布，值越小，离散程度越高；如果等于0，则表示数据是随机分布的。通常，我们会结合全局莫兰指数和局部莫兰指数来进行空间聚类分析。全局莫兰指数告诉我们整体数据的分布情况，而局部莫兰指数则能帮助我们了解具体区域的聚类情况。这样一来，我们就能更全面地理解数据的空间分布特征。通过这些指标，我们可以更好地探索数据的地理关联性，为决策提供有力的数据支持。

ArcGIS全能！制图需求秒懂！ ArcGIS，GIS，按需求做图，作图，绘图，制图，出图。各种GIS图均可做，可接急单。量大从优，可以讲价！ 𐟌 数据可视化：高程图、坡度图、坡向图等； 𐟏ž️ 水文分析图； 𐟛 ️ 缓冲区分析图； 𐟓ˆ 核密度分析； 𐟓Š 土地利用现状图； 𐟓Š 土地利用转移矩阵； 𐟚𖢀♂️ 网络分析：可达性分析、步行指数、两步搜索移动法、空间自相关、莫兰指数； 𐟌🠩妄Ÿ影像数据与预处理：NDVI和植被覆盖度图、监督分类； 𐟌𑠦䍨⫦Œ‡数/植被覆盖度计算； 𐟌🠩妄Ÿ生态指数RSEI； 𐟌𑠥œŸ地利用/植被类型解译； 𐟏ž️ DEM地形数据：高程、坡度、坡向分析图； 𐟌𓠩€‰址分析/适宜性评价/生态敏感性评价； 𐟓ˆ 生态适宜性分析、地表温度反演等。

𐟗𚯸 GIS地图分析技术大揭秘 𐟌 GIS地图分析是一门强大的工具，它结合了空间数据和地理信息系统，为决策者提供了前所未有的洞察力。以下是GIS地图分析中的一些关键技术，它们在可达性、空间插值、数据可视化等方面发挥着重要作用：空间插值分析 𐟌：通过已知数据点来预测未知区域的值，这在地理学和气象学中尤为重要。数据可视化 𐟓Š：将复杂的数据转化为直观的图表，帮助用户更好地理解和分析数据。 Lisa图 𐟓ˆ：用于识别空间分布中的局部趋势和异常值，对于理解地理数据的空间模式非常有帮助。莫兰散点图 𐟓‹：用于探索数据的空间自相关性和聚类模式，是空间数据分析的重要工具。局部/全局莫兰指数 𐟌：用于量化数据的空间异质性，帮助研究人员理解数据在不同空间尺度上的变化。冷热点分析 ❄️：通过识别数据的冷热点区域，来理解空间数据的分布模式和潜在趋势。适宜性/生态敏感性评价 𐟌𓯼š评估特定区域对某种生态变化的适应性或敏感性，对于生态保护和规划至关重要。核密度分析 𐟓：通过计算数据的核密度来识别数据的聚集区域，这在城市规划和人口统计中非常有用。最近邻指数 𐟑导š用于测量数据的空间聚集程度，帮助研究人员理解数据的空间分布模式。水文分析 𐟒篼š利用GIS地图进行水文分析，可以更好地理解地表水和地下水的流动模式，这对于水资源管理和环境保护至关重要。土地利用图制作 𐟏ž️：通过GIS地图制作土地利用图，可以清晰地展示不同土地利用类型的分布和变化。遥感解译/监督分类 𐟌ž：利用遥感数据来进行土地覆盖分类和变化监测，这对于农业管理、城市规划和环境监测具有重要意义。 NDVI（归一化植被指数） 𐟌🯼š用于量化植被的覆盖度和健康状况，是生态学和环境科学中的重要指标。可达性分析 𐟚—：通过GIS地图进行可达性分析，可以了解不同区域之间的连接性和交通便利性，这对于城市规划和交通管理至关重要。这些技术只是GIS地图分析的一小部分，但它们在各种应用中发挥着至关重要的作用。无论是城市规划、环境保护还是资源管理，GIS地图分析都是不可或缺的工具。

𐟌双变量空间自相关：探索变量间的空间关系双变量空间自相关分析是一种用于研究两个不同变量在空间上关系的统计方法。与单变量空间自相关不同，单变量分析仅关注一个变量在空间上的分布模式，而双变量分析则关注两个变量之间的关系是否在空间上表现出聚集性。例如，我们可能对一个地区的教育水平（变量A）与经济收入（变量B）的空间关系感兴趣。我们想知道高教育水平的地区是否也是高收入地区，低教育水平的地区是否也是低收入地区。这种分析可以帮助我们理解两个变量之间的关系是否在空间上保持一致。双变量空间自相关分析中常用的统计量是双变量Moran's I。这个统计量的值介于-1和1之间。当值接近1时，表示两个变量在空间上呈现出正相关；当值接近-1时，表示两个变量在空间上呈现出负相关；当值接近0时，表示没有明显的空间相关性。通过这种分析，我们可以更好地理解两个变量之间的关系，并在空间上对其进行可视化。

出没于上海200个小区！“貉”睦相处有多难？近期，进村伤人的东北虎、横冲直撞的野猪，让人类与野生动物的界限，再次成为热点议题。与相对“高调”的东北虎和野猪不同，另一种动物在上海的成名之路，成功引起了笔者的注意。它们的都市冒险之旅，以及越来越多的种群分布数量，甚至让上海有针性地开展了三次针对这一种群的普查行动。足可见，上海对这一物种的重视程度。它们是谁？为何选择与人类“比邻而居”？又为何被称为“野生动物进城”的典型代表？ “#貉# ”，中国本土物种，#国家二级重点保护野生动物# 。犬科，面部有黑色“眼罩”，与浣熊相似。杂食，广泛分布于中国东部、中部和南部地区。作为典型的“#进城野生动物# ”，近年来在上海“貉丁兴旺”，松江、青浦、闵行3个区的貉最多、分布最集中。根据2023年的普查结果，上海有貉的小区多达200个，总数量约在3000只至5000只，且分布区域在持续扩大。在上海，貉的角色可以跟流浪猫狗匹敌，在小区里频繁现身，并与流浪猫狗抢食，甚至还会攻击小型宠物，因此，其种群数量不断攀升的趋势下，可能带来的人貉冲突隐患问题，亟待引发重视和关注。（图：《上海早晨》视频截图）貉，为何选择在上海定居？首先，根据相关资料显示，貉并非外来物种，而是上海原住民，有长期的自然分布。只不过随着城市建设越来越完善，人类活动范围的不断扩张，凭借聪明机警和食谱的广泛，最近几年，貉的活动区域从城市周边进入到了上海市区，选择与人类比邻而居。其次，貉在上海的分布并非均匀或随机，而是存在显著的空间自相关。所谓空间自相关，就是如果一个地方有貉，周围地区就更容易出现，因此临近区域需提前进行保护管理规划。上海有貉的小区主要集中于松江北部，且貉的数量和密度受到猫粮投喂和垃圾管理情况的影响。如果小区存在投喂流浪猫、垃圾管理不当，尤其是貉能找到湿垃圾作为食物，貉的密度会较平均密度翻倍。最后，貉在不断适应城市环境的过程中，小区绿化带里的嫩叶、种子、果实、居民种的菜、猫粮、湿垃圾等都成为它们的食物来源；小区的墙体有很多沉降缝，为貉提供了相比于野外生存更安全、更舒适的场所；加上小区内缺乏大型食肉动物，人类也不会捕杀貉，使得它们免受天敌的制约，加上一些业主的投喂行为，进一步促进了貉的数量的激增。随着貉的数量的不断激增，其可能带来的疫病风险或者“人貉冲突”隐患，我们对待这一物种的态度就不能再是坐视不管、听之任之了。因此，上海市选择未雨绸缪，科学合理地对待、处理“野生动物进城”问题。于是，先后三次的“貉口普查”行动就接续开展了起来。据悉，今年夏天启动的第三次“貉口普查”于11月24日公布调查结果。结果显示，貉在上海扩张的步伐减缓，在社区里定居的貉的密度比第一次“貉口普查”大幅降低，去年至今保持在稳定可控状态。从有貉小区的比例来看，第三次“貉口普查”达到了历次之最：98个小区有貉出没，占到被调查小区总数的79%，98个有貉小区貉的平均密度为0.44只/公顷（最低为0.03只/公顷，最高为4.51只/公顷），这两个数据和2023年近似，均显著低于2022年的1.08只/公顷、2.8只/公里样线，分别降低59.3%、62.5%。笔者综合对比了2023和2024年的调查情况，发现近年来貉的数量和扩张速度一直在减缓。这取决于社会对貉的认知储备的不断提升以及更加趋向科学、理性的对待方式。一直以来，不当投喂是造成上海小区貉数量泛滥的一个重要原因。貉一年一胎一般可产五至六只崽，有研究认为，在居民的持续投喂下，这些幼貉不愁吃喝，存活率相当高，一个现存20多只成年貉的小区，经过一年的繁殖，有可能将种群数量增加到100只以上。而随着社区居民意识的不断提升，不当投喂和社区垃圾外溢等问题得到改善，貉减少了人类食物摄入，行为更趋近于郊野环境的自然行为，曾经局部的种群不正常增长得到遏制，在社区环境中的平均密度和遇见率就会有所降低。城市化的不断扩张和发展，让人与野生动物的距离逐渐拉近，不仅冲突来得更快，市民们对于野生动物的态度也会在频繁发生的冲突中有所转变。上海的做法无疑为我们探寻人与野生动物和谐相处之道，提供了有益的启发和思考。对于貉这种生性胆小的动物，开展持续的调查和长期监测，准确掌握其数量变化的关键影响因素，进一步采取措施将它们的数量限制在可控范围内，并落实好各区域野生貉的“承载界限”，日常生活中做到不接触、不投喂、不伤害，就是跟它们和谐共处的最好方式。参考链接： 1.比邻而居的国家二级保护动物可不可控？第三次“貉口普查”结果公布 2.从无人知晓到明星物种，貉在上海成名只花了5年文/Cherry 审/Pierre 排版/angel

Geoda：空间数据分析的新手神器终于顺利毕业啦！𐟎‰ 现在可以继续给大家分享一些有用的教程了。在读博士期间，我积累了很多宝贵的技巧和经验，特别是在论文写作和数据处理分析方面。今天，我要给大家介绍一款非常适合空间数据分析的新手工具——Geoda。 𐟒™ Geoda是什么？ Geoda 是一款由芝加哥大学开发的免费开源软件，专门用于空间统计和数据可视化。它的功能非常强大，但操作却非常简单，非常适合初学者和研究者快速上手空间分析。 𐟒™ 为什么选择Geoda？对于很多刚开始接触GIS的用户来说，复杂的工具和高昂的费用往往让人望而却步。而Geoda提供了一个更简单、易用且免费的平台，帮助用户轻松完成空间数据的可视化和基础分析，特别适合初学者或需要快速完成分析的场景。 𐟒™ Geoda相比GIS的优点操作简单：界面清晰，功能模块化，学习成本低，小白也能快速上手。轻量高效：软件体积小，运行速度快，对硬件配置要求低。专注空间统计：内置丰富的空间统计功能，如空间自相关分析、热点分析等，适合数据分析和学术研究。这篇教程主要帮助大家顺利下载和安装Geoda软件，并认识清楚Geoda界面的各种工具和数据载入方式。我还加入了一个简单的单变量局部Moran’I分析的小例子，帮助大家更好地使用Geoda软件。 Geoda主要解决的是空间计算相关的问题，如果你有具体的空间计算需求，欢迎在评论区留言，我会根据需求进行详细解答哦！𐟌𑀀

𐟌𐟔 探索空间自相关的奥秘 𐟚€ 空间自相关，这个神秘的概念，能够揭示出地理现象或属性值在区域单元上的相互关系。想象一下，你在研究一个生态环境的敏感性，或者景观格局的指数，空间自相关就能帮你理解这些现象如何在空间上分布和变化。 𐟔 为了更深入地研究这个问题，我们选择了300m㗳00m的格网尺度，因为这个尺度下，我们可以更清晰地看到生态环境敏感性和景观格局指数的空间信息特征。就像在地图上放大细节，让我们能够更精确地观察和理解数据。 𐟌 在我们的研究中，我们使用了多种空间自相关的度量方法，包括LPI、CONTAG、IJI等，这些方法帮助我们全面地了解数据的空间分布和变化规律。 𐟓Š 通过对比不同格网尺度的空间关系，我们发现300m㗳00m的格网划分下，可视化效果最佳，能够更好地表达出生态环境敏感性和各类景观格局指数的空间信息特征。 𐟒ᠧ麩—𔨇꧛𘥅𓤸仅仅是一个数学概念，它更是我们理解世界、探索未知的重要工具。通过它，我们可以更深入地了解地理现象的内在规律，为决策提供科学的依据。 𐟌𑠦‰€以，下次当你面对复杂的地理数据时，不妨试试空间自相关这个强大的工具，它可能会给你带来意想不到的发现和启发。

𐟌 空间自相关分析的五大步骤 𐟓Š 空间自相关分析是地理信息系统（GIS）中常用的分析方法，用于揭示地理数据之间的空间关系。以下是进行空间自相关分析的五个关键步骤： 1️⃣ 准备数据：首先，选择你需要进行空间自相关分析的地理数据，并确保这些数据具有正确的空间参考系统。这是分析的基础，数据的质量将直接影响结果的准确性。 2️⃣ 选择分析工具：在ArcGIS等GIS软件中，打开空间统计工具，并选择适合你数据的空间自相关分析工具。常见的有Moran's I指数分析和Getis-Ord G指数分析等。 3️⃣ 设置参数：根据所选分析工具的要求，设置相关参数，如输入字段、空间关系概念化等。这些参数将影响分析的结果和精度。 4️⃣ 运行分析：运行选定的分析工具，并等待分析结果。这个过程可能需要一定的时间，具体取决于数据量和计算机性能。 5️⃣ 解释结果：最后，根据分析结果解释地理现象的空间关系和分布规律。你可以绘制相应的地图或图表来可视化展示结果，以便更好地理解和解释数据。通过以上步骤，你可以有效地进行空间自相关分析，从而更好地理解地理数据的空间模式和趋势。

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