空间格局统计与空间分析第一章--空间格局统计PPT课件
空间分析原理和方法PPT讲稿
• 计算地表单元法矢量
i jk nij a b xa ya za
xb yb zb ( ya zb yb za )i ( xb za xa zb ) j ( xa yb xb ya )k
写成坐标表示法为:
nij y(zi1, j zi, j1 zi1, j1 zi, j ),x(zi1, j1 zi, j zi1, j zi, j1),2xy
➢ 空间分析的根本目的
通过对空间数据的深加工,获取新的地理信息。
➢ 空间分析的主要内容 • 空间位置:借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息,
是空间对象表述的研究基础,即投影与转换理论。
• 空间分布:同类空间对象的群体定位信息,包括分布、趋
势、对比等内容。
• 空间形态:空间对象的几何形态。 • 空间距离:空间物体的接近程度。 • 空间关系:空间对象的相关关系,包括拓扑、方位、相似、
栅格相对正北方向的的坡向(从0-360变化)
2、曲面面积的计算
地表单元的曲面面积可用数字高程模型 计算,其计算可看作是所包含各个网络的 表面积之和。
根据空间矢量的几何性质,单元曲面的 面积可以用单元边的中点所建立的矢量a,b 确定的法矢量n的模定义。
地表单元曲面面积(S I,j)可以用该单 元边的中点所建立的矢量及由它们 所确定的法矢量的模来定义。
N
NW
NE
4
3 W
E 3
2
SW
SE
坡向的S综合表示
Grid DEM 上制作坡度、坡向图
在DEM上计算坡度和坡向,就是利用 DEM规则格网上高程数值,来计算出每个 网格点或格网单元的坡度和坡向数值,生 成栅格形式的坡度和坡向数据,可以说坡 度和坡向数据是有DEM派生出来的DTM数 据。
《空间数据的分析》PPT课件
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询分层存放的图形与 属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询区域内的图形与属 性数据
空
条
区
分
定
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件
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层
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关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
根据条件表达查询图 形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
又称拓扑查询,面与面, 线与线,点与点,点与线, 点与面,线与面
7.2.3缓冲区的生成
对于简单情形,缓冲区是一 个简单多边形,但当计算形状比 较复杂的对象或多个对象集合的 缓冲区时,就会产生假设干个自 相交多边形 。
7.2.3缓冲区的生成
缓冲区的重叠处理
一 是在缓冲区生成过程中解决,即在作参考线的平行线时, 考虑各种情况,确定相互间的交点,切断并去除重叠区内的弧段。
7.2 缓冲区分析
7.2.1 缓冲区分析的概念
点缓冲区是选择一组点状地物或一层点状地物,根据给定的 缓冲区距离,形成的缓冲区多边形图层〔如图 (a)〕。
空间格局统计与空间经济分析
第六章 空间格局差异识别
• 空间格局差异识别(旨在确定两个空间格局在中心
性、展布范围、密集性与轴线等方面的总体差异)
• 空间格局差异分解(利用放大变换计算两个代表不
同空间格局的椭圆的空间差异性程度,然后通过算法 简化来鉴别椭圆各个特征对空间差异性的影响即差异 性效应)
• 空间格局差异识别实例-中国(平面、球面、网络
对象的空间格局进行多次随机试验,生成一系列空间 随机格局,然后依据空间格局在随机格局系列中的相 对位置判断它是否处于聚集状态,评估它的聚集水平
绝对空间聚集检验 足迹空间聚集检验 相对空间聚集检验 空间聚集计量(基于与均值椭圆相似性的聚集计量、
基于与均值椭圆、随机椭圆相似性的聚集计量)
相关研究
空间差异)
空间随机与空间聚集(完全、足迹、相对) 空间差异(绝对、足迹、相对:0偏离于完全空间、
足迹空间、相对空间)
状态表征(完全空间、足迹空间、相对空间3*2全
等、随机)
空间差异计量案例(美国大陆几何轮廓与美国大陆
人口的距离椭圆)
相关研究进展
第四章 空间格局概率与统计
空间格局概率(基于空间格局特征/相似性的概率) 空间随机格局变量的概率分布(基于距离椭圆的
第二章 空间格局的表征和计量
空间格局表征(一般表征+表征模型) 空间格局计量(计量方法:中心性指标、展布性指标、密
集型指标、方位指标、形状指标 + 计量尺度:顺序、比率、 间隔、分类)
案例 相关研究进展(空间表征+空间计量+经济学中的空间表征
与空间计量)
空间查询和空间分析精品PPT课件
ArcGIS均有对应的功能、 菜单。
2021年1月8日星期五
距离
得分
0—500米 500—1000米 1000—1500米
>1500米
0(不必建设) 1 2
3(必须建设)
[R_school])
人口密度
得分
0 - 50
0(无需建设)
每一个单元,计算与其相邻的8个 单元的之间的坡度、坡向
坡度:高程差/d(单元的大小) 坡向:每一个单元,通过与相邻8
个单元的关系,计算平均方向或最 大的方向。
ArcGIS采用8单元计算法。
e1 e2 e3 e4 C e5 e6 e7 e8
S
d
2 x
d
2 y
d y [(e6 2e7 e8 ) (e1 2e2 e3 )] / 8g d x [(e1 2e4 e6 ) (e3 2e5 e8 )] / 8g
剖面
可以绘制任意方向线,得到沿该线各个单元的高程(属性)数值,将 其展开,得到纵剖面
可以用在道路的选择、坡度的估计等等。
2021年1月8日星期五
accum_cost = a1 + ( (cost_a + cost_b) / 2 ) * D accum_cost:某一单元b的累计通行成本
a1:上一个相邻单元a的累计通行成本 cost_a:单元a的成本 cost_b:单元b的成本
2021年1月8日星期五
成本距离分析
有障碍的通行(坡度、额外的费用) 有运动的成本 累计距离 最低成本表面 最小成本路径
不规则三角网(TIN)
TIN的空间分析与栅格数据格网 分析有许多共同之处。因为都 是表示连续的表面
《空间统计分析》课件
空间回归分析
总结词
适用于具有空间依赖性和异质性的数据
VS
详细描述
空间回归分析适用于具有空间依赖性和异 质性的数据。这些数据通常在地理位置上 存在相关性,并且可能受到局部环境、社 会经济等因素的影响。例如,在疾病地理 学中,可以利用空间回归分析来研究疾病 发病率与地理位置之间的关系。
空间回归分析
总结词
R软件介绍
统计计算和图形呈现的编程语言
01
R是一种开源的统计计算和图形呈现的编程语言,广泛应用于数
据分析和数据挖掘领域。
强大的统计分析功能
02
R提供了大量的统计分析函数和包,可以进行各种统计分析,如
回归分析、聚类分析、主成分分析等。
灵活的可视化功能
03
R支持多种图形绘制系统,如基础图形、lattice和ggplot2等,
传感器数据
通过各种传感器采集的环境监 测数据,如气象站、水文站等
。
其他数据
包括商业数据、政府公开数据 等,涵盖了各种与空间位置相
关的信息。
空间数据的处理方法
数据清洗
去除重复、错误或不完 整的数据,确保数据质
量。
坐标转换
将数据从一种坐标系转 换到另一种坐标系,以
便进行空间分析。
数据聚合
将小区域数据合并为较 大区域,以便进行更高
森林火灾风险的空间分析
总结词
评估森林火灾风险的区域差异
详细描述
利用空间统计分析方法,评估不同区 域的森林火灾风险,识别高风险区域 ,为森林防火和资源管理提供科学依 据。
气候变化对农业产量的影响研究
总结词
分析气候变化对农业产量的影响程度
详细描述
通过空间统计分析,研究气候变化对农业产量的影响程度, 分析不同地区的气候变化对农业产量的贡献,为农业可持续 发展提供决策支持。
长沙市总体规划空间布局分析ppt课件
岳麓工业集中区为核心,依托周边高校云集优势,突
出科技成果转化优势。
南部产业集聚区:以雨花经开区、天心经开区、
暮云经开区为核心,着力发展新能源汽车及生产性服
汪
务业。
汪
标24 题
城 市 产 业 空 间 布 局
汪 汪 标25 题
工
作
结论:
成
绩 在长沙推进城市化发展过程中,要增强城市经济规模,以提高经济
业,加快青竹湖服务外包示范区建设,加强保税中心、港口、
货站等对外物流平台建设,突出物流枢纽功能,完善新河三角
洲等滨江区域基础设施配套,建设集商贸、居住、休闲于一体
的高品质综合功能区。
南部城区突出行政办公、总部经济、金融服务、商务商贸、
文化创意等发展,推进省府新区、暮云组团建设,加强与株洲、
汪
湘潭的相向发展,完善基础设施配套。推进大托铺机场搬迁, 高品质规划建设大托铺、汽车南站片区等重点区域。
沙国国都和南楚国都。
3
长沙在全国城镇体系中的区位
区 位
4
长沙在中部地区中的区位
长沙位于湖南省东北 部,地处湘江下游长 浏盆地西缘。东西长 约230千米,南北宽 约88千米。处于湘中 丘陵与洞庭湖冲积平 原过渡地带和湘浏盆 地,地势南高北低, 丘涧交错、红岩白沙。 地貌基本上是山地、 丘陵、岗地、平原各 占四分之一
汪 汪 标20 题
对内交通空间结构
构建开放型格网状快速路网络,形成以“井字型”快速路为基 本框架的“五纵五横”快速路系统和“十二纵十一横”的主要 主干路系统。为加强湘江两岸的交通联系,规划20座跨江通 道。
汪 汪 标21 题
工
作
城市绿地系统规划:
成
绩 长沙市主城区基本构成了以城西岳麓山体森林为依托,城区内点状公
空间分析的原理与方法ppt课件
绝对高度H/m
相对高度△H/m
坡度s
<3°
<400 400~800 >800 <100 100 ~ 200 >200 >200
2020年5月17日3时12分
18
《地理信息系统》
数字高程模型应用
3.地学剖面的绘制和分析
➢建立数字高程模型 ➢确定地形剖面线的位置 ➢剖面线交点的内插计算 ➢地形剖面线及相关地理信息(地质、土壤、 土地利用等)的叠加表示和输出
多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
38
《地理信息系统》
多边形叠合方式:
……
C
32
……
C
43
……
C
…… …… …… ……
线与多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
34
《地理信息系统》
多边形与多边形的叠合分析 多边形与多边形的叠合分析是指将两个不同 图层的多边形要素相叠合,产生一个新的多 边形图层的操作,其结果将原来多边形要素 分割成新要素,新要素综合了原来所有叠加 图层的属性。
2020年5月17日3时12分
5
《地理信息系统》
空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命,在开 始阶段,主要是应用定量(主要是统计)分析手段用于 分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地 理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时 空演化过程分析。实际上自有地图以来,人们就始终在 自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图 上量测地理要素之间的距离、方位、面积,乃至利用地 图进行战术研究和战略决策等,都是人们利用地图进行 空间分析的实例,而后者实质上已属较高层次上的空间 分析。
他在绘有霍乱流行地区所有道路、房屋、饮用 水机井等内容的1:6500比例尺地图上,标出 了每个霍乱病死者的住家位置,得到了霍乱病 死者居住分布图。
空间统计分析方法ppt课件
Geary系数C的取值一般在[0,2]之间,大于1表示负 相关,等于1表示不相关,而小于1表示正相关。
(三)局部空间自相关
描述一个空间单元与其领域的相似程度,能够 表示每个局部单元服从全局总趋势的程度(包括 方向和量级),反映了空间异质性,说明空间依 赖是如何随位置变化的。
局部空间自相关分析方法包括3种: 空间联系的局部指标(LISA); G统计量; Moran散点图
Moran散点图的4个象限, 分别对应于区域单元与其邻居 之间4种类型的局部空间联系 形式:
第1象限代表了高观测值的 区域单元被高值的区域所包围 的空间联系形式;
第2象限代表了低观测值的 区域单元被高值的区域所包围 的空间联系形式;
第3象限代表了低观测值 的区域单元被低值的区域所 包围的空间联系形式;
1. 基本原理与方法
(一)空间权重矩阵
✓ 通常定义一个二元对称空间权重矩阵W,来表达n个 位置的空间区域的邻近关系,其形式如下
w11 w12 W w21 w22
wn1 wn2
w1n
w2
n
wnn
式中:Wij表示区域i与j的临近关系,它可以根据邻接标准 或距离标准来度量。
东部的江苏、上海、浙江三省市的Z值在0.05的显著性水 平下显著,天津的Z值在0.1的显著性水平下显著。而东部 上海、江浙等发达省市趋于为一些相邻经济发展水平相对 较高的省份所包围,东部发达地区的空间集聚分布特征也 显现出来。
以(Wz,z)为坐标,进一步绘制Moran散点图
可以发现,多数省(直辖市、自治区)位于第1和第3象限内, 为正的空间联系,属于低低集聚和高高集聚类型,而且位于第3象 限内的低低集聚类型的省(直辖市、自治区)比位于第1象限内的 高高集聚类型的省(直辖市、自治区)更多一些。
空间统计分析课件
平均数也分简单调和平均数和加权调和平均数,
其公式分别为
X t
n n1
i1 x i
n
Pi
X
tp
i1
n P i
i1 x i
几何平均数(geometric mean ):是n个数据连乘的 积开n次方根,计算公式为
n
X g n xi i 1
ห้องสมุดไป่ตู้•空间统计分析课件
(3)中位数(Median ) 一组数据按从小到大(或从大到小)的顺 序依次排列,处在中间位置的一个数(或 最中间两个数据的平均数,注意:和众数 不同,中位数不一定在这组数据中)。 中位数的定义可知,所研究的数据中有一 半小于中位数,一半大于中位数
•空间统计分析课件
9.2.2 代表数据离散程度的统计量
有时虽然两个数据集的平均数相等,但各数据分 布在平均数左右的疏密程度却不相同,也就是它 们的离散程度不一样,为了把一个数据集的离散 程度表现出来,就需要研究离散度。
离散程度越大,数据波动性越大,以小样本数据 代表数据总体的可靠性越低;离散程度越小,则 数据波动性小,以小样本数据代表数据总体的可 靠性越高。
标准差是方差的平方根,记为
1 n
n i1
(xi
x)2
•空间统计分析课件
(8)变差系数(coefficient of variation) 变差系数也称为离差系数或变异系数,是 标准差与均值的比值,以C v 表示
Cv x 10000
变差系数用来衡量数据相对变化的程度
•空间统计分析课件
9.2.3 代表数据分布形态的统计量
•空间统计分析课件
基本统计量
描述数据特征的统计量
集中趋势
平均数 中位数 众数 分位数
空间格局统计与空间分析空间格局统计
空间格局统计与空间分析空间格局统计空间格局统计是地理信息系统(GIS)中的一项重要技术,用于描述和计量人类活动和自然现象在空间上的分布和变化规律。
通过对空间格局的统计分析,可以更好地理解和解释现象背后的规律,并为决策提供科学依据。
本文将从空间格局的概念、统计方法和应用场景等角度对空间格局统计进行分析。
首先,空间格局是指地表或地表以下的自然、社会和经济现象在空间上的分布和组织方式。
它反映了人类活动和自然现象的特点、变化和相互关系。
空间格局统计是一种对这些空间格局进行描述、测量和分析的方法。
它可以利用地理信息系统的专业工具和方法,通过对空间数据的统计和空间模式的检测,来揭示地理现象的规律和内在机制。
在具体的统计方法上,空间格局统计主要包括聚类分析、离散分析、插值分析和核密度分析等。
聚类分析是一种用于检测空间聚集现象的方法,通过计算地理空间对象之间的相似性,将它们划分为不同的区域或群落。
离散分析则是一种用于衡量空间分布的离散程度的方法,通常采用标准差、方差或离散系数等指标来评估。
插值分析则是一种用于估计未被观测到的地理现象的值的方法,它可以通过已知的点值来推断其他位置的值。
核密度分析则是一种用于检测空间点密度分布的方法,可以揭示人口、交通、资源等地理现象的热点和冷点区域。
空间格局统计有广泛的应用场景,包括城市规划、环境保护、交通管理等。
在城市规划中,空间格局统计可以用于分析城市空间结构的演变和预测未来的发展趋势,为城市规划提供科学依据。
在环境保护中,空间格局统计可以用于评估生态系统的健康状况和环境质量,为环境保护决策提供支持。
在交通管理中,空间格局统计可以用于分析交通流量和拥堵情况,优化交通网络的布局和行车路线。
综上所述,空间格局统计是一种重要的地理信息系统技术,它通过对地理现象在空间上的分布和变化规律进行分析,可以揭示现象背后的规律和内在机制,并为决策提供支持。
随着地理信息系统技术的不断发展和应用,空间格局统计在各个领域中的应用前景将越来越广阔。
ARCGIS空间统计分析演示文稿ppt
• 注意: ARCGIS“空间统计”工具箱,只 要分析中涉及距离(对于空间统计总 是如此),就应使用 投影坐标系(而 不是基于度、分、秒的 地理坐标系) 对数据进行 投影。
1.ARCGIS空间统计任务
➢汇总某分布模式的关键特征。 ➢标识具有统计显著性的空间聚类(热点/
冷点)和空间异常值。 ➢评估聚类或分散的总体模式。 ➢对空间关系建模。
空间模式是否随着时间
推移发生变化?
或高/低聚类 (Getis-Ord
General G)
是否突然出现药品购买高峰?
随着时间推移,该疾病是保持固定 在同一个地理位置,还是扩散到邻 近的地方?
抑制措施是否有效?
空间过程彼此之间是否 多距离空间聚类分析
类似?
(Ripley's K 函数)
该疾病的空间模式是否反映出高危 人群的空间模式?
1.1汇总关键特征
问题
工具
示例
中心在哪里?
平均中心或中位 数中心
人口中心在哪里以及它如何随时间变化?
哪个要素的地理 位置最便利?
中心要素
应将新建的支持中心定址在哪里?
主导方向或方位 是什么?
线性方向平均值
冬பைடு நூலகம்的主要风向是什么? 在此地区如何确定断层线的方位?
哪个犯罪团伙所涉及的地域最大?
要 密 程素集度的程如分度何散或?程融度合、标分准布距(标离准或差方椭向圆)哪种疾病菌株的分布范围最广? 根据动物选择的生活地点,各物种会达到什么样的 融合程度?
商业入室盗窃的空间模式是否偏离 商业场所的空间模式?
数据是否在空间上相关?空间自相关 (Global Moran's I)回性归的残空差间是 自否相表关现?出具有统计显著
01-基本空间分析12小节PPt
28
2. 线缓冲区
选择一类或一层的线状空间地物,按给定的缓冲距离,形成 线缓冲区多边形。
ArcGIS9.2中的 线缓冲区多边形, 建立方法与以前不 一样,分为full、left 、right。
29
3. 面缓冲区
选择一类或一层面状地物,按给定的缓冲区距离,形成缓 冲区多边形。
面缓冲区有:
➢外缓冲区(only outside polygons) ➢内缓冲区(only inside polygons) ➢边界两侧缓冲区(inside and outside polygons) ➢边界外侧包含原多边形(Outside polygons and include inside).
程
得到叠置多边形
进行多边形在多边形内的判别 建立叠置多边形与本底多边形和上复杂多边形联系
y
z
A本底多
边形
A
1
11 2 6
7
9
4
3
5
8 10
8.2 缓冲区分析
缓冲区分析与缓冲区查询
缓冲区查询是不破坏原有空间目标的关系,只是检索得到该缓冲区范 围内涉及到的空间目标。
对压缩栅格数据格式如行程编码、四叉树、二维行程 编码,它们的逻辑叠置运算需要作进一步的分析。
13
空间逻辑叠置运算示例
L1表示土层厚度>50cm的土壤
L2表示小麦地。
14
1. 逻辑交运算的空间聚类
查询1: 查询土层厚度>50cm的小麦地,
用逻辑交运算,条件为E=L1∩L2 土层厚度>50cm的小麦地
叠置分析将有关主题层组成的数据层进行叠置产生一个新 的数据层,其结果综合了原来两个或多个层面要素所具有的 属性,
空间数据分析 ppt课件
综合了城市内部各小区的位置特征。通过距离(可
以结合时间、阻力等线路因素)反映城市中心与区
内各部分之间的具体联系。
5)标准面积指数
S
A As A As
式中:S为标准面积指数;
A为区域面积;As为与区域面
积相等的等边三角形面积。
标准面积指数能反映城市
形状的破碎程度。城市形状
越破碎,则其与等边三角形
4)放射状指数(RADIAL SHAPE INDEX)
放射状指数有两个不同的计算公式,较常使用的
计算公式为:
n
n
放射状指数= | (100di / di ) (100 / n) |
i 1
i 1
式中,di 是城市中心到第i地段或小区中心
的距离,n为地段或小区数量。
这一指标不单纯是从抽象的形状入手,而是
的交集越小而并集越大,所
以其比值越小。不过,通常
认为圆才是真正的紧凑形状,
而并不是等边三角形。
5.坡度和坡向
坡度:水平面与局部地表之间夹角的正切值,包含斜度 (高度变化的最大值比率,常称为坡度)和坡向(变化比率 最大值的方向)
影响到地区的稳定度及水流速度;
坡度的缓急可以从等高线的疏密程度判知; (1) 等高线较疏的地区,地势较平坦;
缓冲区分析 则是对一组或一类地物按缓冲的距离条件, 建立缓冲区多边形,然后将这一图层与需要进行缓冲区分析 的图层进行叠置分析,得到所需结果的一种空间分析方法。
缓冲区分析适用于点、线或面对象,如点状的居民点、 线状的河流和面状的作物区等。
邻域半径R即缓冲距离(宽度),是缓冲区分析的主要数 量指标,可以是常数或变量。
空间对象还可以生成多个缓冲带。
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因此,式1.1可以由若干个不同的椭圆表达,其中P是一个椭圆序列, O、O′、F与D可以是4个不同的椭圆。
若P用平均椭圆表示,式1.1可以转化为由5个椭圆构成的表达式,式 1.2可以转化为一个椭圆的时间序列。
①美国经济统计学家、哈佛大学教授Day将统计数据分为属性数据、时间序 列数据和空间数据。
②空间数据具有复杂的格局性、多态性、多形性与多空间性。
③空间数据或空间格局具有不同的形状,如点状、线状、面状、曲面状,均 匀的或者不均匀的,不同空间形态需要不同空间统计模型或方法。
④空间格局的统计分析首先建立空间格局的顺序,再识别空间格局在各种空 间上的不同状态。
本书旨在提出空间格局的统计描述和推理的方法
2021
2
•格 局
格局是架在空间数据与统计学之间的一座特殊、 有形的桥梁。
•空间格局统计是通过对空间格局(或数据)的表征、测度、 状态和概率的论述,为一般统计学方法直接用于各种空间 格局分析提供比较系统的理论和方法基础。
•空间格局包括不均匀或者均匀的点状分布、线状分布、面 状分布、曲面或网络,而空间包括平面空间、球面空间与 网络空间。
2021
6
• 空间统计
各种电子扫描设备在体层扫描、空中侦查、环境监 测等方面日益增长的应用已经引发了对具有内在空 间结构数据的复杂分析的迫切需求。
Steen(1988)
2021
7
主要内容
1、空间格局概念模型
2、空间格局统计与一般空间统计的区别
3、空间经济分析需要空间格局统计
2021
8
第一章 空间格局统计
空间格局统计与空间经济分析
第一章 空间格局统计
主讲人:
2021
1
前言
空间数据拥有复杂多样的格局(pattern)、状态 (state)、形态(form,shape)与空间(space)。
空
航空网络
间
数 据
公路网络
球面空间格局 网络空间格局Fra bibliotek城市体系
平面空间点格局
空间数据的无顺序性、多格局性、多态性、多态性 与多空间性使得对空间数据进行全面、有效的统计 分析面临着巨大的挑战。
F两种特殊情况:1.F=D,F与D完全相同;2.F=O,O是一个纯几何格局。
2021
11
• 空间格局5层次
层次
几何性
随机性
格局性
主要来源
代表层P
半
观测层O
半
参照层O′
半
足迹层F
√
空间层D
√
注:×表示不是;√表示是
√ 可能 可能 可能 ×
多
空间抽样、空间随机实验
1/多
观测
1
观测
1
观测
1
观测
式1.2是O格局的时间序列在某个时间段T中时刻t的一个实现,不仅
迹格局,则有
{P(O, O′,F):F∈D}
(1.1)
式1.1是贯穿本书的基本空间格局模型,P、O、O′、F与D分别表征空间
格局的代表层、属性层、参照层、足迹层与空间层,构成5个层次的空间
格局。其中F、D两个格局是纯几何的,P、O、O′通常是非几何格局,也
可以是几何格局。
例子:O是少数民族人口格局,O′是人口格局,P是对O进行多次随机实 验得来系列格局,F是O的城市区位格局。D是城市空间格局。
(空间格局有序化基础) 第4章 阐述空间格局的概率、大数定律、趋同定律以及空间格局间变异性的统计描
述 第5章 空间格局聚集检验、空间聚集计量的方法(中国、美国的应用案例) 第6章 阐明空间格局差异的识别方法 第7章 探讨两个空间格局相似性计量问题,涉及空间格局的足迹 第8章 介绍空间格局聚集分类方法 第9章 阐明空间格局抽样与参数估计的方法 (美国人口、住房与中国大陆为例) 第10章 讨论引起空间分析误差的多种来源 第11章 介绍时空过程的分类,显示一般时空随机过程的特征 第12章 探讨时空格局的预测问题 (中国市场空间变化为例) 第13-14章 阐述基于空间格局的模型问题 (空间格局优化与增长模型为例) 第15章 应用方法确定中国经济核心区、巨型区及全国经济一体化通道 第16章 讨论空间格局统计和空间经济分析的重要发展方向
•空间格局统计理论涉及空间格局的表征与测度、状态识别 和概率表达,空间格局统计方法涉及空间格局的分类(聚 类)、抽样、预测等。
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我国主要城市的分布
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世界城市的分布 大约60°N以南的欧洲地区
美国的东北部地区
东亚日本、朝鲜半岛及我国东部沿海和 平原地区
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本书的结构:
第1章 阐述空间格局统计的概念模型、特征及其与一般空间统计的区别 第2-3章 阐述空间格局的表征模型、度量方法和状态模型
⑤本书通过椭圆精确计算各种空间格局的多方面特征,椭圆间的相似性分析 建立空间格局的顺序,差异性分析鉴定空间格局的各种状态,如完全空间随 机、空间集聚等。
⑥空间格局统计需要建立比较系统的概念模型和理论基础,才能建立有效分 析、预测空间格局及其状态的统计方法。特别是空间集聚检验需要数以千计 的空间随机实验,生成大量的空间随机格局,为空间统计应用提供十分难得 的平台。
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空间格局统计
1、空间格局统计涉及空间格局的表征、状态、计量和概率 等方面的理论方法。适合平面、球面与网络空间的各种格局。
2、5层次:空间格局的代表层、观测(属性)层、足迹层、 参照层和空间层。
3、5维度:空间格局的中心性(centrality)、展布性(spread)、 密集性(intensity)、方向性(orientation)、形状(shape)
4、4状态:空间格局的集聚、随机、差异与全等。
5、空间格局统计对空间格局的描述、估计、分类、检验、 预测与优化围绕“5-5-4”概念模型进行,。
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空间格局概念模型
5层次
设空间格局系列P与3个格局O、O′和F在无限空间Ω上的有限空间域D
内存在,P是观测格局O是的代表,O′是O的参照格局,F是O在D上的足
包括空间格局O的参数信息,也包括起集聚与差异方面的信息:
{(O(t)(F(t):F(t)∈D,t∈T}
(1.2)
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空间格局概念模型
5维度
任意一个空间格局均具有5个方面的空间特征,即中心性、展布性、 密集性、方向性和形状。
如果用一个椭圆代表一个空间格局,那么椭圆的中心反映空间
格局的中心性,椭圆的面积(长、段轴长度)反映空间的展