探索性空间分析（ESDA）与空间自相关分析

Question

如题所述

Answer 1

探索性空间数据分析（ESDA）旨在揭示地理数据的分布趋势、离群值、空间依赖性及相关关系，通过可视化、检测异常值、趋势面分析、空间自相关及方向变异等方法实现。ESDA分析中，地统计方法（Geostatistics）以区域化变量为基础，通过变异函数研究地理现象的空间相关性和依赖性。空间自相关概念源于时间自相关，通过全局空间自相关（如Moran’s I、Geary’s C、Getis-Ord's G）和局部空间自相关（如Local Moran’s I、Local Geary's C、Local Getis-Ord G）的分析，识别空间分布的集聚和不稳定性。在实现空间自相关分析时，软件工具如ArcGIS/ArcGIS Pro、GeoDa以及Python、R语言、Stata、MATLAB等是常用选项。空间自相关分析的关键在于选择合适的权重矩阵，确定空间邻近关系，评估全局与局部的空间依赖性，并通过可视化工具展示结果。