加州臭氧浓度值莫兰指数散点图代码

加州臭氧浓度值的莫兰指数(Moran's I)散点图是一种统计可视化工具，用于衡量地理空间数据集中点之间相似性的程度。莫兰指数主要用于探测集群现象或热点分布。下面是使用Python的matplotlib和geopandas库创建此类散点图的基本步骤：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from pysal.lib.weights import Queen
from pysal.explore.esda.moran import Moran

# 假设你已经有了加州地理区划的shapefile（gdf），包含Ozone浓度和区划编码列
gdf = gpd.read_file('california_shapefile.shp')
ozone_column = 'ozone_concentration'
zone_column = 'zone_id'

# 计算莫兰指数
w = Queen.from_dataframe(gdf)
moran = Moran(ozone_column, w)

# 获取莫兰I值及其显著性水平
i, z, p = moran.I, moran.z_sim, moran.p_sim

# 创建散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.scatter(gdf[zone_column], gdf[ozone_column], c='o', alpha=0.5, s=10, cmap='coolwarm')
ax.set_title(f'Moran’s I Scatterplot - Ozone Concentration vs Zone ID\nI={i:.2f}, Z={z:.2f}, P={p:.2f}')
ax.set_xlabel('Zone ID')
ax.set_ylabel('Ozone Concentration')

plt.show()