【概念详解】空间自相关

Question

如题所述

Answer 1

空间自相关是一种统计方法，用来分析空间数据的分布特征和相互关系。它基于数据点在空间上相邻或接近时可能出现的依赖或相似性，这种关系会随距离增大而减弱。空间自相关分为全局和局部两种类型，前者关注整体模式，后者则聚焦区域内的异质性。

全局空间自相关通过综合测度整个研究区域的数据，揭示其聚集或离散趋势及其强度。例如，莫兰指数，作为常用的指标，其值范围从-1到1，正值表示正相关（“高高低低”聚集），负值则表示负相关（“高低低高”分布），接近0则表示随机分布。

莫兰指数计算公式如下：[公式]，ArcGIS中的相关工具可实现。如某地表温度研究中，四个时期莫兰I值均大于0.9且P值极小，显示了强烈正相关性。

局部空间自相关则关注区域内部的差异，如局部莫兰指数，用于识别聚集区、离散区等现象。计算公式同样存在。例如，通过分析中国2018年地表温度的局部空间自相关，可以识别不同地区温度的相似或差异，如高-高区域代表高温聚集，低-低区域则表示低温聚集。

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