如何实现空间自相关分析（Moran’I统计）？ ——实操OR理论任你选

Question

如题所述

Answer 1

本篇文章旨在介绍如何实现空间自相关分析，特别是莫兰指数统计法。莫兰指数，全称为Moran’s I，是由澳大利亚统计学家Moran于1950年提出的一种空间自相关分析方法。该指数能够有效衡量地理空间上的聚集程度，且被广泛应用于空间自相关分析中。

莫兰指数的公式为：(n为空间单元总数，yi与yj分别表示第i个和第j个空间单元的属性值，wij为空间权重值)。莫兰指数的取值范围为[-1, 1]。当莫兰指数大于0时，表示空间现象或事物存在总体正相关特征，值越大表示聚集程度越强；当莫兰指数小于0时，表示存在空间负相关特征，绝对值越大表示负相关越显著；当莫兰指数等于0时，表示空间现象或事物无相关性。

莫兰指数通过方差归一化后的值来评估空间自相关程度，但其结果需要通过假设检验以确定显著性，常用的方法为模拟法检验。

局部莫兰指数则是对每个空间单元与周围空间单元的相关性进行统计分析，通过Moran’s I散点图和LISA聚集图来表示。

实现莫兰统计的软件主要有GeoDa和ArcGIS，本文以GeoDa为例进行实操指导。首先，下载并安装GeoDa。其次，准备并加载shp文件，如HH_Eco_2020.shp。接着，构建空间邻接矩阵，并验证其正确性。最后，输出Moran’s I散点图和LISA聚集图，分析空间自相关特征。

莫兰指数及其应用提供了对地理空间数据进行深入分析的工具，为理解地理现象的空间分布模式提供了重要依据。希望本文能够帮助读者理解和掌握莫兰指数的理论与实践。