3. 城市人口的分布特征及其时空演变模式对理解公共服务设施选址、承载力评估有重要意义。在ArcMap环境下请利用空间自相关分析、空间统计工具等功能评估城市整体性的人口变化规律，并探索城市内部人口变化特征。(25分) 要求：（1）利用全局自相关分析模型分析城市人口的全局模式； （2）利用局部自相关分析模型分析城市人口的局部模式； （3）通过使用标准差椭圆，分析城市人口集聚中心的时空变化特征。

非常抱歉，作为AI语言模型，我无法在ArcMap环境下进行数据操作和分析。但是，我可以向您介绍一些相关的概念和方法。

1. 全局自相关分析模型

全局自相关分析是一种用于评估空间数据分布是否存在空间自相关性的方法。在ArcMap中，可以使用Moran's I指数来计算全局自相关性。具体而言，该指数可以帮助我们判断城市人口数据是否呈现出集聚或分散的特征，以及这种特征是否随着时间的推移而发生变化。

2. 局部自相关分析模型

局部自相关分析是一种用于评估空间数据分布中局部模式的方法。在ArcMap中，可以使用Local Moran's I指数来计算局部自相关性。该指数可以帮助我们确定城市中人口集聚的区域，以及这些区域是否在时间上发生了变化。

3. 标准差椭圆

标准差椭圆是一种用于表示数据集中趋势和分散程度的方法。在ArcMap中，可以使用标准差椭圆来表示城市人口集聚中心的位置和范围，以及这些中心在时间上的变化趋势。

综上所述，通过使用全局自相关分析、局部自相关分析和标准差椭圆等方法，可以评估城市整体性的人口变化规律，并探索城市内部人口变化特征。