基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用

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第６期魏晓峰等：基于ＡｔｃＧＩＳ的空间自相关分析模块的开发与应用

圈１建立权值矩阵对话枢

Ｆ毡．１Ｔｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅｉｌｔ吨ＷｄｇｈｔＭａｔｒｉｘ

心。基于多边形邻接方式只对面状图层有效，因为点状图层不存在边相邻的概念。．

用户可以在“保存文件”文本框中选择一个指定路径下的文件夹用以保存所创建的权值矩阵文件，该文件将以文本形式保存。

在基于距离的权值矩阵建立中，为分析不同距离间空间自相关程度，可设鬣不同的距离带，用于找出自相关程度最显著的空间距离，界面设计如图２所示。

图２基于距离的空间权值矩阵建立对话框

Ｆｉｇ．２ＴｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅａｔｉｎｇＷｅｉｇｈｔ

Ｍａｔｒｉｘ

ｂａｓｅｄ∞ｄｉｓｔａｎｃｅ

界面分为２个部分，上半部分显示了各对象两两问的相关距离统计信息，用以设置距离带时的参考；下半部分主要用于设置距离带以建立相应的权值矩阵。距离带设置有２种方式。选择“系统方案”时需确定划分等级，系统将根据选择的划分数量自动生成相应的距离带。添加到下方的“距离带”列表框中；选择“自定义”按钮，用户可以手工输入距离带。距离单位均为地图单位。

２，１．２全局空间自相关分析

全局空间自相关分析对话框主要有２个参数：参与计算的权值矩阵和分析字段。权值矩阵可以选择由以上２种方式建立的权值矩阵文件。若分析的是基于距离的方式，则可以添加多个权值矩阵进行分析，以方便比较不同空间距离下的自相关程度（如图３所示）。

２．１．３局部空间自相关分析

局部空间自相关分析对话框与全局空间自相关分析

对话框类似，多了一个可选参数。该对话框设计为只能输入一个权值矩阵文件，其中Ⅲ标识字段用于标识各分析对象。若分析图层的每个对象具有ＮＡＭＥ属性，则我们可以用其标识每个对象；若不选择此项，系统默认用数字标识（如图４所示）。

围３全局空间自相关分析对话柱

Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｄｌａｔｏｇｄｇｌｏｂａｌｓｐａｔｉａｌ

ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｆｌｏｎａＤｌｔｌｙｓｉ￥

国４局部空间自相关分析对话框

Ｆｉｇ．４Ｔｈｅ蛳ｅｌ＇ｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌ

ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｌｔｏｎｍ鼬

２．２模块开发

模块采用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ组件技术在ＶＢ环境下进行开发。ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ（简称ＡＯ）是Ｅｓｍ公司开发的一套基于ＣＯＭ技术的面向地理数据模型的大型组件库。ＡＯ的开发既可以选择应用程序内嵌的ＶＢＡ，也可以选择支持ＣＯＭ标准的开发工具。

许多ＡＯ对象内建立了基本的数据管理和地图显示等ＧＩＳ功能。由于ＡＯ是基于微软的ＣＯＭ技术构建的，所以，我们可以利用它来搭建出更高级的ＡＯ组件，从而开发出更加强大、灵活的应用系统。

利用ＡＯ组件开发出来的模块可以实现与ＡｒｃＣＩ￥的无缝集成。通过ＡｒｃＧＬＳ提供的Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅ对话框，这些应用模块可以像ＡｒｃＧＩＳ自身模块一样方便地载人和卸载。３应用实例

３．１分析数据

分析数据取自１９８０年美国俄亥俄州哥伦比亚区内４９个区域统计信息，其中包含各子区域的犯罪率信息，犯

罪率为每千人所含犯罪数。　万方数据

８０测绘与空间地理信息２００５年

数据来源：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｅｒｒａｓｅｅｒ．ｃｏｒｎ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｓｐａｃｅｓ－ｔａｔ／ｄａｔａ／／ｓｓｄａｔａ＿ｃｏｌｕｍｂｕｓ．ｈｔｍｌ。

３２数据分析

３．２．１全局空间白相关分析

打开全局空间自相关分析对话框，输人权值矩阵文件和分析字段。若尚未对图层建立权值矩阵．则首先要建立权值矩阵文件。若图层已存在相应的矩阵文件，则直接选择一个或多个矩阵文件填人对话框中。我们选择一个基于多边形邻接的权值矩阵文件。并选择ＣＲＩＭＥ作为分析字段进行全局空间自相关分析。

分析结果显示Ｚ值为５．６３，说明在００５的显著性水平下，该区域有着显著的空间自相关现象，反映了哥伦比亚地区相邻区域的犯罪率有着很高的空间正相关性，即有着较高的犯罪率集聚性区域的可能性。

３．２．２局部空间自相关分析

通过全局空间自相关分析，我们得知了该地区的犯罪率存在着较高的空间集聚性，但我们还无法确定犯罪率集聚区域的具体空间位置。接下来我们进行局部空问自相关分析，揭示出每个区域的自相关情况，从而找出空间集聚性存在的地１）（。

将汁算参数输入局部空间自相关分析对话框，分析结果如图５所示。

图５局部空间自相关分析结果

Ｆｉｇ．５Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌ

ａＢｌｅ，ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ

与全局自相关分析结果类似，列表框显示了每个区域的ｚ—Ｖａｌｕｅ值，通过此数值可以确定各区域的白相关程度，从而找出犯罪率集聚地区。从图中可以看出，某些区域存在着明显的白相关现象．这些区域即代表了犯罪率集聚地区。

最后，取０．０５的显著性水平将分析结果以图形化方式显示在当前视图上（如图６所示）。

结果直观地显示了在０．０５的显著性水平下三类自相关区域。从图中可以清晰地看到３个空间正相关区域和一个空间负相关区域。这３个空问正相关区域即代表了

犯罪率集聚区域，通过查看各区域的Ｃｒｉｍｅ值可以进一步获知高犯罪率集聚地区和低犯罪率集聚地区；而空间负相关区域则表明该区域的犯罪率与周围地区存在着此长彼消的关系。

囤６显著性显示结果图

Ｆｉｇ．６Ｔｉｌｅｒｔｓｔｔｌｔｏｆｓｉｇｌｌｌａ∞ｎ∞

利用空间自相关分析，安全部门如警察局可以根据区域的空间自相关性增添、削减警员，调整各区域的警员配备情况，使警力在空间分布上更合理，从而更有效地控制地区的犯罪现象。

４结语

空间自相关分析是认识空间分布规律、揭示空间依赖性的有力工具，有着广阔的应用领域，但是提供空间自相关分析功能的ＧＩＳ软件目前并不多。将ＧＩＳ与各专业领域的应用分析模型有机结合已成为目前ＧＩＳ进一步发展的趋势。

采用组件技术进行空间分析模型和ＧＩＳ的无缝集成将是今后业界发展的趋势。利用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ组件式技术在ＶＢ环境下开发空间自相关分析模块，并无缝地嵌人到＆ｃＭａｐ中，既增强了ＡｒｃＭａｐ的空间分析功能，又充分利用ＡｍＭａｐ完善的数据可视化功能．为分析结果提供了直观、清晰的显示方式。

参考文献

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［９］“ｔｌＰ：／／ｓａｌ￥ｇｅｏｏＩ］．ｕｉｕｃｅｄｕ

［责任编辑：栾丽杰】　万方数据