全局空间自相关分析

Question

如题所述

Answer 1

Global Moran′s I的模型如下：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

式中，i、j代表不同的空间单元代号；n表示所有空间单元的个数；x表示空间单元的属性值；μ为所有空间单元属性值的平均值；W_ij为空间权值矩阵。

根据空间数据的分布，可以计算正态分布Global Moran′s I的期望值：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

随着样本数n的增大，期望值将逐渐趋于0。I的值介于（-1～1）之间，当I大于期望值时，表示空间正相关，它表明相邻空间单元具有相似的属性值；当I小于期望值时，表示空间负相关，它表明相邻空间单元的属性值呈此长彼消状态；I的值越接近1或者-1，则表示空间自相关的程度越强烈；当I接近期望值时，则表明不存在空间自相关现象。

Moran′s I的显著性检验通常用z值（标准化了的I值）来衡量。其计算公式如下：

基于粮食生产能力的耕地质量评价研究：以重庆市农用地分等为例

其中，VAR_n（I）为I指数的方差，对于正态分布计算式参见文献^［172］。衡量z值的显著性可查标准正态分布表获知，取显著性水平α＝0.05，则＞1.96或＜-1.96的z值被认为是显著的。