实验三空间统计分析

实验二 空间统计分析 一、实验背景 随着社会的飞速发展，GIS在各个领域的应用也不断扩展，特别是在流行病学、生物学、气象、地质等这些特殊的行业中，需要更深入的挖掘空间数据信息。传统的GIS分析侧重于研究空间要素之间的关系，如相邻、叠加、以及要素之间的距离、连通性等，而这些特殊行业需要的则是根据多种采样的数据来研究空间事物的变化特征、分布特征等信息。这些信息通常是一种统计分析的结果，而在空间上，事物的分布又是相互关联的。所以，空间统计应运而生。 二、实验目的 1、理解空间统计的含义，熟练利用 ArcGIS9.3 中的 Spatial Statistics Tools 进行空间统计相关操作，并理解其相关理论。 2、通过对 ArcGIS9.3 中 Spatial Statistics Tools 中部分功能的探索，培养学生利用 ArcGIS帮助文件及其它相关资料独立学习的能力。 三、实验数据 1.全国县域点状矢量数据——cou nty point.shp 2.美国俄亥俄州县域面状矢量数据——ohcou nties.shp 实验数据下载地址：ftp://ciee.cau .edu .cn /空间分析实验课件 四、实验内容 所谓空间统计，就是将空间信息与属性信息进行统一的考虑，研究特定属性或属性之间与空间位置的关系。空间统计主要的工作是研究空间自相关性（Spatial Au tocorrelation），分析空间分布的模式，例如聚类（clu ster）或离散（dispersed）。 空间分布模式分析（Analyzing Patterns） 对于理解地理现象以及解决地理问题来说，识别地理模式是非常重要的。尽管可以通过对要素绘图来了解它们的总体模式及其关联值，但通过计算统计数据能够将模式量化，更便于比较不同分布方式或不同时段的模式。通过使用空间分布模式分析工具集，可以评估要素（或与要素关联的值）是形成一个聚类空间模式、离散空间模式还是随机空间模式。 1.平均最近邻点距离（Av erage Nearest Neighbor） 最近邻点统计量最早是由Clark 和Ev ans（1954）这两位植物学家提出的，是基于各点与最靠近它的点之间距离的平均值计算出来的。 1) 基本原理 R 统计量（有时也称为 R 比率）是点分布中最近邻点平均距离的观测值与期望值之比，也可以称为最近邻点统计量。 ex prrRobs （式 1-1） 其中，obsr是最近邻点平均距离的观测值，ex pr是由理论模式决定的最近邻点平均距离的期望值。 理论模式：如果将某一均质区域划分成一组大小相同的正六边形，那么由每个六边形中心处的点构成的点模式就是最规...