ArcGIS9空间统计：探索地理分布与属性关系

"本文介绍了如何在ArcGIS9中进行空间统计，包括空间自相关统计和热点标识等核心概念。文章指出空间统计是结合空间信息与属性信息，研究属性与空间位置的关系，尤其关注空间自相关性和空间分布模式。ArcGIS9提供了一套全面的空间统计工具箱，用于分析地理要素的空间分布形态，包括空间分布模式分析、聚集分布制图、度量空间分布以及辅助工具等。这些工具使得用户能够更深入地理解和解析空间数据中的隐藏信息。" 在ArcGIS中进行空间统计是一项关键的任务，尤其对于那些依赖空间数据的行业，如流行病学、生物学、气象学和地质学等。传统GIS分析通常关注空间要素间的相邻关系、叠加、距离和连通性，而空间统计则更侧重于探索空间事物的分布特征和变化信息。 空间统计的核心是空间自相关性分析，它探讨的是空间属性值在地理位置上的相似性或关联性。这种自相关可以揭示数据的聚集（cluster）或离散（dispersed）模式，帮助用户识别潜在的热点（hotspots）和冷点（coldspots）。ArcGIS9提供的空间统计工具箱包含了一系列工具，如： 1. 空间分布模式分析工具集：这些工具用于判断特定属性值在区域内是否呈现聚集、均匀或随机分布，从而理解空间数据的整体格局。 2. 聚集分布制图工具集：这些工具能帮助用户定位统计意义上显著的热点和冷点，以便识别异常或重点关注的区域。 3. 度量空间分布工具集：这些工具衡量数据的中心趋势、分布形状、方向性和离散程度，提供对数据集特征的深入洞察。 4. 辅助工具集：这些工具用于数据预处理和结果可视化，确保分析结果易于理解和解释。 使用ArcGIS9的空间统计工具，GIS用户可以更有效地处理和分析空间数据，解决复杂的空间问题，并揭示隐藏在数据背后的模式和趋势。这不仅提高了数据分析的深度，也增强了决策支持的能力。通过这些工具，用户能够更好地理解空间现象，发现空间关联，进而为科学研究和决策制定提供有力的支持。