ArcGIS中的空间统计分析实践

"该资源是关于使用ArcGIS进行空间统计分析的实例介绍，结合《计量地理学》一书中的实习指导，重点讲述了如何利用软件GeodataAnalysisSoftware和Matlab进行空间统计分析。通过上海市部分街道的人口密度数据，探讨人口分布的空间相关性。" 在空间统计分析中，ArcGIS是一个强大的工具，它不仅提供了基本的地图制图和空间数据管理功能，还包含了丰富的空间分析模块。例如，ArcGIS的Grid模块支持空间统计分析，特别是通过Moran's I指数计算全局空间自相关，这通常用于检测栅格数据中的相似性模式。然而，对于矢量数据，如本案例中的shape格式数据，可能需要进行数据转换或自定义编程来实现统计分析。 本实例以上海市部分街道的人口密度为例，首先展示了这些街道的邻里关系，并提供了人口密度数据。为了确定人口分布是否具有空间相关性，需要进行空间统计分析。全局统计分析通常是分析整个研究区域的整体趋势，而局部统计分析则可以识别特定位置的异常或热点。 在ArcGIS中，可以通过编写脚本或利用已有的工具实现空间统计分析。例如，可以使用Moran's I指数来检验人口密度的全局空间自相关。Moran's I值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，接近0则表示无明显空间自相关。表1中给出了每个街道的Gi指数和Z(Gi)值，这些是计算Moran's I指数时得到的局部指标，用于识别每个样区相对于其邻域的异质性。 在Matlab中编程实现空间统计分析，可以更灵活地控制算法细节和数据处理流程。例如，可以编写代码来计算其他类型的空间自相关指标，如Getis-Ord G*，或者执行更复杂的模型，如地理加权回归(GWR)。Matlab的矩阵运算能力和强大的数据处理库使其成为进行此类复杂分析的理想选择。 这个实例通过实际案例深入浅出地介绍了空间统计分析的基本步骤和方法，包括使用ArcGIS和Matlab进行数据分析，这对于理解和应用空间统计理论至关重要。通过这样的实践，读者可以学习到如何从数据中提取空间模式，进一步理解地理现象的空间分布特征。