ArcGIS 9：空间统计分析工具介绍

"本文主要介绍了如何在ArcGIS 9中进行空间统计，强调了空间统计在特殊行业如流行病学、生物学、气象和地质学等领域的重要性。空间统计结合了空间信息与属性信息，用于研究属性与空间位置的关系，特别是空间自相关性。ArcGIS 9提供了丰富的空间统计工具箱，包括分析空间分布模式、制图聚类、度量空间分布以及辅助工具，以帮助用户更有效地理解和解释空间数据的复杂模式。" 在ArcGIS 9中，空间统计工具的引入是为了满足那些需要深入解析空间数据信息的行业需求。传统的GIS分析主要关注空间要素之间的相互关系，如相邻性、叠加和距离等，但空间统计则更侧重于属性与空间位置的联合分析，探究特定属性在空间上的分布规律和变化趋势。 空间自相关性是空间统计的核心概念，它涉及到一个位置的属性值与相邻位置属性值的关联性。通过分析空间自相关性，可以识别出数据的聚类（cluster）或离散（dispersed）现象，这对于理解空间事件的分布模式至关重要。例如，在流行病学中，高发病率的地区可能会呈现出聚集分布，这有助于找出疾病的传播模式。 ArcGIS 9的空间统计工具箱包含多个工具集，每组工具都有其特定的用途： 1. **空间分布模式分析工具集**：这一工具集用于确定地理要素的属性值分布是否呈现聚集、均匀或随机状态。这些工具可以帮助用户识别出空间模式，如热点（hotspots）和冷点（coldspots），即属性值异常高或低的区域。 2. **聚集分布制图工具集**：这个工具集专注于发现统计上显著的热点和冷点，以及具有特殊意义的区域，通过地图可视化的方式展示这些特征。 3. **度量空间分布工具集**：这些工具用于测量数据的集中程度、分布形状、方向性和离散度，提供关于数据分布特性的详细信息。 4. **辅助工具集**：该工具集包含了预处理和后处理功能，如数据转换和结果的符号化，以支持空间统计分析过程。 通过使用ArcGIS 9的空间统计工具，用户可以更全面地理解空间数据的内在联系，解决复杂的空间数据分析问题。这些工具不仅提高了数据分析的精确度，还使得非专业统计背景的GIS用户也能方便地进行空间统计分析，从而更好地服务于各行业的决策支持和科学研究。