ARCGIS空间统计分析
ArcGIS中空间数据统计、插值
感谢聆听
在弹出的对话框中进行设置。
一般不进行 设置，以默 认网格大小 进行分析
选择保 存路径
1982年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。 并按照以上方法将2019年土壤TN含量插值 图转换为栅格图层。
（2）制作动态变化图。
在栅格计算器中进行两个图层的代 数运算。
动态变化图制作成功，并按以上方法进 行图例修改、比例尺和指北针的插入等。
7.插值图的裁减
8.初步插值图
9.插值图的调整 （1）图例调整
9.插值图的调整
输入级
（1）图例调整
别间距
选择分 级数目
选择手工 输入方式
最后点 OK
9.插值图的调整 （1）图例调整
调整分级后 的插值图
由于打印中经常采用黑白打印，故需 调整图例颜色，使对比度明显。
单击，在出现 的对话框中选 择颜色或线条
4.空间插值
空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续 的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。前者是 通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数 据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的 数据。
主要的内插方法有：
反距离加权（Inverse Distance Weighted） 全局多项式（Global Polynomial Interpolation） 全局多项式（Local Polynomial Interpolation） 径向基函数（Radial Basis Funtions） 克里格内插（ Kriging ）
空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能 具有相似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能 性越小。空间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插 值方法和部分插值方法两类。
ArcGIS10中有关空间统计分析的数学公式原理及工具操作汇总资料(170多页).
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ARCGIS空间统计
15
ArcGIS空间统计分析——空间关系建模
✓ 普通最小二乘法(OLS)
✓ 即多元线性回归，选择一个或几个自变量来对某个因变 量做出解释，探讨自变量和因变量之间的关系。
✓ 例如：探讨到地铁站的距离、周围购物中心数量、小区绿化率等 因素对于某城市的房价的影响。
✓ OLS模型的一般表达式为：
✓ ArcGIS、SPSS、Stata等软件均可以完成多元线性回归的任 务。ArcGIS只默认一种模式——进入，即所有的自变量 均进入最终的结果，而经典统计软件一般都有逐步回归 (Stepwise)的功能。
值。
高。
值的其他要素；类似地，具有低
值的要素排斥具有低值的其他要
素。
Peking University
第十四页，共25页。
14
ArcGIS空间统计分析——空间关系建模
✓ 回归分析是研究两个或两个以上的变量之间关系的一种统计方 法。
✓ 空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过空间 关系把属性数据与空间位置关系结合起来，空间回归可以更好的 解释地理事物的空间关系.
• 为什么要使用空间统计分析？
✓ 空间统计分析使我们更深入、定量化的了解 -空间分布 -空间聚集或分散 -空间关系
Peking University
第二页，共25页。
2
空间统计分析概述
• 我们能用空间统计分析做什么？
✓ 空间分布特征识别
• 根据气象站点的记录，冬季的盛行风行是什么？
• 地区人口中各种族的聚居分布中心在哪？各种族的空间隔 离度有多大？
✓ 高/低聚类的结果：P值较小且在统计上显著，当Z>0时，
高值在研究区聚类，聚集区为热点；Z<0，低值在研究区
ArcGIS空间统计知多少
+/-1.65
+/-1.96 +/-2.58
0.10
0.05 0.01
90%
95% 99%
Z得分 = 2.0
>= 95%
空间关系建模
空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过空 间关系把属性数据与空间位置关系结合起来： OLS（普通最小二乘回归） GWR（地理加权回归）
ArcGIS空间统计工具
healthcenter：疟疾是一种可治愈的疾病，所以对健康中心，医院的可达性和便利程度 也是影响疟疾发生的重要线性指标。有为1，无为0
总结
• 传统统计 VS 空间统计 • ArcGIS 空间统计：分布特征、分布模式、空间关系建模 • 强有力的补充：ArcGIS集成R语言
ArcGIS极客说
• • • • •
分布模式分析
位置 VS 属性 全局统计：从总体上判断要素的分布状态（集聚、分散）
空间自相关（Moran’I） 高低聚类（Getis-Ord General G）
局部统计：识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、冷点）
聚类和异常值（Anselin Local Moran’I） 热点分析（Getis-Ord G*）
度量地理分布工具集
分 布 特 征 分 析
分析模式工具集
空 间 关 系 建 模
空间关系建模工具集
聚类分布制图工具集
分 布 模 式 分 析
3、ArcGIS集成R语言
R语言
• • • 用于统计计算和作图的语言 数据计算与分析的环境 大量的第三方功能包，开源
6000+ 聚类：cluster, mclust…… 分类：randomForest, tree, ctree 时间序列：timsac, ts，zoo 统计：anova, glm 图表：hist, pie, lattice, ggplot2
如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析
如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析Chapter 1：ArcGIS基础知识ArcGIS是由美国环球信息系统公司（Esri）开发的一套地理信息系统（GIS）软件。
它提供了一系列工具和功能来处理地理空间数据，并进行数据分析。
在开始使用ArcGIS进行地理空间数据分析之前，我们首先需要了解基本的ArcGIS知识。
1.1 ArcGIS组成部分ArcGIS由ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox三个主要组件组成。
- ArcMap：用于创建、编辑和分析地图，可以展示地理空间数据的可视化结果。
- ArcCatalog：用于管理地理空间数据，包括浏览、搜索、导入、导出和组织等操作。
- ArcToolbox：提供了各种工具和模型，用于进行地理空间数据的分析和处理。
1.2 数据格式ArcGIS支持多种地理空间数据格式，包括矢量数据（如点、线、面）、栅格数据（如DEM、遥感影像）和表格数据。
在进行地理空间数据分析时，我们需要确保数据格式的正确性和一致性。
1.3 ArcGIS工作空间在ArcGIS中，工作空间是指存储地理空间数据和分析结果的文件夹。
通过创建和管理工作空间，我们可以更方便地进行地理空间数据的管理和分析。
Chapter 2：地理空间数据分析流程使用ArcGIS进行地理空间数据分析的一般流程包括数据准备、数据导入、数据预处理、数据分析和结果输出等步骤。
2.1 数据准备对于地理空间数据分析，首先需要明确研究的目标和涉及的地理数据。
根据目标选择合适的数据源，并进行数据采集和整理。
2.2 数据导入通过ArcCatalog将数据导入ArcGIS，并按照需要创建要素类（Feature Class）、栅格数据集（Raster Dataset）和数据表（Table）等数据集合。
2.3 数据预处理在进行地理空间数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。
可以通过数据编辑、数据投影、数据剪裁、数据拓扑检查等操作来清洗和优化数据。
ArcGIS10中有关空间统计分析的数学公式原理及工具操作汇总资料(170多页)
等角投影
等角投影保留局部形状。 要保留描述空间关系的各个角， 等角投影必须在地图上显示以 90 度 角相交的垂直经纬网线。 地图投影通过保持所有角不变来加以实现。 缺点是由一些弧线围起来 的区域将在此过程中发生巨大变形。地图投影无法保留较大区域的形状。
等积投影
等积投影保留所显示要素的面积。为此，形状、角和比例等其他属性将发生变形。在等积投影 中，经线和纬线可能不垂直相交。有些情况下，尤其是较小区域的地图，形状不会明显变形， 且很难区分等积投影和等角投影，除非加以说明或进行测量。
此图显示了构成经纬网的经线和纬线。
通常，经度和纬度值以十进制度为单位或以度、分和秒 (DMS) 为单位进行测量。维度值相对于赤道 进行测量，其范围是 -90° （南极点）到 +90° （北极点）。经度值相对于本初子午线进行测量。其 范围是 -180° （向西行进时）到 180° （向东行进时）。如果本初子午线是格林尼治子午线，则对 于位于赤道南部和格林尼治东部的澳大利亚，其经度为正值，纬度为负值。 用 X 表示经度值并用 Y 表示纬度值可能会有帮助。这样，显示在地理坐标系上定义的数据就如同 度是线性测量单位一样。此方法与普通圆柱投影基本相同。 了解有关普通圆柱投影的详细信息 尽管使用经度和纬度可在地球表面上定位确切位置，但二者的测量单位是不同的。只有在赤道上，一 经度所表示的距离才约等于一纬度所表示的距离。 这是因为， 赤道是唯一一条长度与经线相同的纬线。 （其半径与球面地球半径相同的圆称为大圆。赤道和所有经线都是大圆。） 在赤道上方和下方，用来定义纬度线的圆将逐渐变小，直到最终在南极点和北极点处变为一个点，所
这些实用工具可执行多种杂项功能：计算面积、评估最小距离、导出 变量和几何、转换空间权重文件和采集重合点。 “空间统计”工具集
ArcGIS空间统计分析
• 热点分析用于识别要素分布
•
当Z得分或p值指示统计显著 性时，Z为正的位置表示高 值的聚类，Z为负的位置表
示低值的聚类。
演示：案件高发区分析
空间关系建模
空间权重矩阵
• 空间权重矩阵是要素间空间关系量化后的一种表现形式； • 空间权重矩阵中的关系值用于空间统计工具的统计量的计
算。
空间回归
• 回归分析是研究两个或两个以上的变量之间关系的一种
纽约州1969、1985、2002的人均年收入(县统计单元)空间分布
1969 1985 2002
5.21
4.26
2.4
穷人和富人在空间上是否更分离了？
6 5 4 3 2 1 0
1969 1979 1989 1999
贫富分离度下降
Z得分随时间下降
热点分析(Hot Spot Analysis)
•
使用 Getis-Ord Gi* 统计量 中具有统计上显著的高值（ 热点）或低值（冷点）聚集 的位置。
-
聚集或分散
聚集或分散位置和程度
• 空间关系建模
-
空间回归
二、ArcGIS空间统计分析
ArcGIS空间统计分析模块
• • • • •
空间统计分析在GIS中的实现 ArcGIS的核心功能 无需购买额外的扩展 在所有许可环境下都可以使用 大部分工具都提供源代码
ArcGIS空间统计分析模块
分布特征 分析
Articles (keyword search: “Spatial Statistics”)
/news/arcuser/0405/ss_crimestats1of2.html
The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2 by Andy Mitchell
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。
空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置，可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。
ARCGIS是一款著名的GIS软件，其集成了强大的空间分析功能，可以方便地进行矢量数据的空间分析。
空间分析的意义空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。
通过空间分析，我们可以：•可视化数据：通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。
•空间查询：通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。
•空间统计：通过分析数据之间的空间关系，可以生成统计数据并进行更进一步的研究。
ARCGIS中的矢量数据矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型，是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。
ARCGIS支持常见的矢量数据格式，如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。
矢量数据的空间分析ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析，包括：1.空间查询：ARCGIS通过自带的属性表和查询工具，可以方便地对矢量数据进行查询。
用户可以使用查询工具查询特定的属性，也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。
2.空间叠加：空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。
ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。
3.空间分析：ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。
常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。
空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括：1.坐标系的问题：要确保使用的地图和要素在同一坐标系下，否则可能导致分析结果异常。
2.精度要求的问题：ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。
对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。
利用ARCGIS进行空间统计分析报告
§12. 使用ArcGIS进行空间统计分析一、软硬件环境软件：ArcGIS 8.0版本以上，需要具有Geostatistics模块的许可；硬件：目前主流配置即可。
二、软件及数据的准备本例以ArcGIS 9.0为软件平台，对甘肃省30年平均降水进行空间插值的。
（1）打开ArcGIS 9.0，并把Geostatistics模块加载上。
首先在工具>扩展中将相应模块选中，如图1。
图1其次，在工具条上点击右键，把Geostatistical Analyst选中，如图2。
图2（2）数据准备本例需要的是各个气象站点和观测数据，所以首先需要各个气象观测站的点图层，各个站点30年观测的平均降水量、蒸发量以及该站点的海拔高程作为属性数据，附在上述点图层上。
因为是对甘肃省省域内气候进行插值，因此还必须有甘肃省的省界。
并过数据加载按钮将上述数据加载上，如图3所示。
图3（3）分析数据框架设定在Layers上右击，点击属性，选择数据框架（Data Frame）面板，然后将甘肃省边界图层作为分析时显示的数据框架（即只显示省内区域）。
如图4：图4三、探索性空间数据分析（ESDA）空间插值的模型和方法有很多，通过探索性空间数据分析，目的是寻找数据内在的规律性，再根据这些规律寻找适合的空间插值模型；或者通过数据变换（例如常见的COX－BOX变换、对数变换），使原来不适合于插值的数据可以进行插值。
对于ESDA可以说是一门学问，这里简单介绍，Geostatistical Analyst所带的几种方法，如图5。
图51、直方图点击Histogram，然后在右下选择需要分析的属性，则就显示直方图分布情况，并在右上角给出各种相关的统计指标，图6。
图6在左下方的下拉框可以选择直方的数量，变换方法，软件提供了两种：LOG和Cox-Box。
2、正则QQ图（Normal QQPlot）图73、趋势分析（Trend Analysis）同样选择合适的属性，作为Z轴，空间坐标作为XY轴，则分析该属性的三维分布趋势，图8。
ARCGIS空间统计分析
ARCGIS空间统计分析空间统计分析是利用地理信息系统（GIS）技术对空间数据进行统计分析和空间模式分析的过程。
它可以帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，进而为决策提供依据。
而ARCGIS作为一款功能强大的GIS软件，为空间统计分析提供了丰富的工具和功能。
首先，在ARCGIS中进行空间统计分析，我们需要明确研究的问题和目标。
例如，我们可能想要了解一些地区人口分布的空间模式以及其与其他地理现象的关系。
在确定研究问题后，我们可以使用ARCGIS中的空间统计工具进行分析。
距离分析是一种常见的空间统计分析方法，用于度量地理要素之间的距离和接近程度。
ARCGIS中的距离工具可以计算地理要素之间的最短路径、最近邻等距离指标。
通过距离分析，我们可以了解地理现象之间的空间关系，比如其中一地区的商店分布离居民区的距离远近。
空间插值是一种用于推断未知地点值的方法，通过已知的点数据生成连续的表面。
ARCGIS中的空间插值工具可以根据已有的点数据生成等值线图、栅格图像，帮助我们了解地形、气象等现象的空间分布。
空间点模式分析是一种用于检测地理要素分布的随机性或非随机性的方法。
ARCGIS中的空间点模式工具可以通过计算统计指标（例如点密度、聚集程度等）来识别点数据的空间模式。
通过空间点模式分析，我们可以判断其中一现象的分布是随机还是具有一定的规律性。
空间回归分析是一种用于揭示地理现象之间关联关系的方法。
ARCGIS中的空间回归工具可以进行空间权重矩阵的构建、空间自相关分析等。
通过空间回归分析，我们可以确定其中一地理现象在空间上的影响范围，进一步理解地理现象之间的关系。
除了上述方法，ARCGIS还提供了许多其他的空间统计工具，如空间聚类、空间揭示等。
通过这些工具，我们可以进行更加深入全面的空间统计分析，为决策提供科学的依据。
总之，ARCGIS为空间统计分析提供了丰富的工具和功能，能够帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，为决策提供科学依据。
使用ArcGIS进行空间数据分析入门指南
使用ArcGIS进行空间数据分析入门指南第一章：ArcGIS简介ArcGIS是一种集成的地理信息系统软件，被广泛应用于地理数据管理、空间数据分析和地图制作等领域。
它提供了强大的数据处理和分析功能，以及用户友好的界面，使得用户可以轻松进行空间数据分析。
第二章：空间数据分析基础空间数据分析是利用GIS技术对地理现象进行统计、计算和分析的过程。
在进行空间数据分析之前，需要了解一些基本概念和方法。
这些包括：空间数据类型（点、线、面）、空间关系（相交、相邻、包含等）、属性数据（属性表、字段类型）以及空间统计方法（空间插值、空间聚类等）等。
第三章：ArcGIS的数据输入与导入在进行空间数据分析之前，需要将数据导入到ArcGIS软件中。
ArcGIS支持多种数据格式的导入，包括矢量数据（Shapefile、Geodatabase）、栅格数据（Grid、Tiff）和表格数据（Excel、CSV）等。
用户可以通过文件导入、数据库连接或在线数据服务等方式将数据导入。
第四章：数据预处理与清洗在进行空间数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量。
这包括数据的投影转换、空间参考系设置、数据缩放、重采样和去除空缺值等操作。
同时，还需要检查数据的完整性和一致性，对异常值和重复值进行处理。
第五章：空间查询与选择空间查询是通过空间位置、属性条件或复杂的空间关系对数据进行筛选和筛选的过程。
ArcGIS提供了丰富的查询和选择工具，包括属性查询（属性表查询、SQL查询）、空间查询（相交查询、缓冲区查询）和空间关系查询（包含、相邻等）等。
用户可以根据需要进行灵活的查询与选择。
第六章：空间统计与计算空间统计是对空间数据进行统计与计算的过程。
ArcGIS提供了多种空间统计工具，包括空间插值（克里金、反距离权重插值）、空间聚类（热力图、聚类分析）、空间分布分析（分布密度、核密度）和空间权重矩阵等。
这些工具可以帮助用户发现地理现象的分布规律和空间相关性。
ArcGIS空间分析 excel统计分析
1.请完成北京气象站（54511）年气温直方图的绘制（数据文件“北京温度
1951-1998.xls”）。
2.请完成北京市人口以及建成区面积的年际变化图，人口以及建成区面积两个
变量的变化趋势线共用一个X轴（数据文件“北京人口.xls”）。
3. 年粮食总产量如下表所示:
要求:
(1) 检查该地区的粮食生产发展趋势是否接受于直线型?
解：由年粮食总产量中的计算结果可以直观的看出，
增长量大体相同，所以变化趋势是直线型的。
(2) 计算粮食生产与年份的相关系数并进行检验。
解：相关系数为0.992226
(3) 如果是直线型,请完成预测年粮食总产量的回归方差,并进行评价（方程显
著性、回归系数显著性和拟和度）。
设直线趋势方程为： bt a y t +=。
b=∑
∑∑∑∑--22)(t t n y
t ty n =6.34 a=81.221=-t b y
t y t 34.681.221+=
(4) 预测第12年的粮食生产水平？
当t=12时
t y =221.81+6.34×12=297.89(万吨)
该地区第十二年的粮食总产量为297.89(万吨)
(5)计算北京气象站（54511）年气温直的均值、中位数、方差、
标准差、变异系数、峰度系数、偏度系数。
（数据文件“北京温度1951-1998.xls”）
解：
均值11.94
中位数11.90
方差0.62
标准差0.79
变异系数0.07
峰度系数-0.69
偏度系数0.19。
ArcGIS空间统计分析
• 因此，对于空间数据分析的目的来说，使用ArcGIS 9中的 空间统计工具比使用原来的不考虑空间信息而进行统计的 工具要更为合适。通过使用这些工具，GIS用户可以采用 一种更高级的方法来解决空间数据分析中的问题。
P(x) = e-λλx / x!
– 泊松公式可在Excel中很方便计算
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 8 基于泊松分布计算期望分布频率表
P(x) = e-λλx / x!
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
研究生课程
ArcGIS 空间统计分析实 习
杜世宏
北京大学遥感与GIS研究所
提纲
一、 ArcGIS 空间统计分析 二、模式分析工具集 三、聚类分布工具集 四、度量空间分布工具集 五、辅助工具集
ArcGIS 空间统计分析
• 空 间 统 计 主 要 的 工 作 是 研 究 空 间 自 相 关 性 （ Spatial Autocorrelation ） ， 分 析 空 间 分 布 的 模 式 ， 例 如 聚 类 （cluster）或离散（dispersed）。通过使用ArcGIS 9中的 空间统计工具，用户可以以一种非常直观而简单的方式获 得这些信息。
• 点模式分析试验——样方分析
– 1 加载Hawths_Analysis_Tools_for_ArcGIS9外挂模块 – 将Hawth‘s Tools加入ArcMap 中Tools-> Customize-
利用ARCGIS进行空间统计分析
利用ARCGIS进行空间统计分析空间统计分析是利用GIS（地理信息系统）软件进行的一种分析方法，可以帮助我们理解和解释地理数据的空间模式和关联性。
ARCGIS是一款功能强大的GIS软件，在进行空间统计分析方面有着广泛的应用。
ARCGIS提供了多种空间统计分析的工具和函数，如空间自相关、聚类分析、热点分析、插值分析等。
下面将分别介绍这些分析方法的应用。
一、空间自相关空间自相关分析用于研究地理数据的空间相关性。
通过计算地理单位之间的空间相关性指数，可以帮助我们发现和理解空间数据的空间分布模式。
ARCGIS提供了Moran's I指数和Geary's C指数等空间自相关分析方法。
Moran’s I指数是一种常用的空间自相关指数，用于测量地理单位之间的空间相关性。
通过计算每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，并与总体平均值进行比较，得出Moran's I指数的值。
该值介于-1和1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。
通过观察Moran’s I指数的空间模式图和Z分布图，我们可以确定地理数据的空间分布模式（聚集、随机或分离）。
Geary's C指数与Moran’s I指数类似，用于测量地理单位之间的空间相关性。
计算方法也类似，通过比较每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，得出Geary's C指数的值。
Geary's C指数的值介于0和2之间，接近0表示正相关，接近2表示负相关，1表示无相关。
二、聚类分析聚类分析用于发现地理数据的空间聚集模式。
通过计算地理单位之间的相似性，将相似的单位聚集在一起，形成空间聚类区域。
ARCGIS提供了多种聚类分析方法，如基于密度的聚类和基于距离的聚类。
基于密度的聚类方法将地理单位划分为多个密度相似的集群，形成高密度区域和低密度区域。
这种方法适用于研究人口和资源分布的热点区域。
基于距离的聚类方法将地理单位划分为多个距离相似的集群，形成邻近区域和远离区域。
arcgis空间分析实验报告
arcgis空间分析实验报告引言空间分析是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，通过利用地理数据进行分析，可以帮助我们更好地理解和解释地理现象。
ArcGIS是一种领先的地理信息系统软件，提供了丰富的工具和功能，用于空间分析。
本实验报告旨在探讨ArcGIS在空间分析方面的应用，以及分析结果的准确性和可靠性。
实验目的本实验的目的是使用ArcGIS进行空间分析，深入研究和分析给定的地理现象，并根据分析结果，提出相应的结论和建议。
通过实际操作，我们将掌握ArcGIS的基本功能和操作方法，并了解如何使用它来解决实际问题。
实验步骤1. 数据准备在进行空间分析之前，我们需要准备相关的地理数据。
这些数据可以是地图、遥感影像、点线面数据等。
根据实验要求，我们选择了XXXX地区的人口分布数据、土地利用数据以及交通网络数据作为研究对象。
2. 数据导入与处理将准备好的地理数据导入ArcGIS中，通过数据清理和预处理，确保数据的完整性和准确性。
3. 空间数据的可视化利用ArcGIS中的地图绘制工具，将导入的地理数据以地图的形式展示出来。
可以通过设置不同符号和颜色，根据数据的不同属性进行标注和区分，以便更好地理解和分析。
4. 空间分析4.1 点图层的空间分布分析通过分析人口分布数据，使用ArcGIS中的核密度分析工具，得出不同地区的人口密度分布图。
据此，我们可以了解人口聚集和分布的情况，并进一步推断不同地区的发展潜力和规划需求。
4.2 面图层的属性统计分析根据土地利用数据，我们可以对不同区域的土地利用类型进行统计和分析。
利用ArcGIS中的属性表查询工具，我们可以得到各个区域的土地利用比例以及特定土地类型的面积和占比。
这些统计结果对于土地规划和管理具有重要意义。
4.3 线图层的网络分析利用交通网络数据，我们可以进行路径分析和服务区分析。
通过ArcGIS中的网络分析工具，可以计算出两个位置之间最短路径的长度和所需时间，并将结果表示在地图上。
ArcGIS空间分析与空间统计学精品课件
• 探索性时空数据分析
– Exploratory Spatio-Temporal Data Analysis ,ESTDA
• 数据分
布的对
称性
• 集中性
• 分散性
• 异常数
据的存
在性
• 异常值
• 中位数
分位数
极差
均值
异常数
据和极
端数据
散点图
•
•
•
•
•
茎叶图和直方图
箱线图
自然界物质的分布
空间概率的标尺
随机的就别分析了吧
零假设的作用
随机
空间关系概念化
ArcGIS中的空间关系
•
•
•
•
•
•
•
1、反距离、反距离平方
2、距离范围（影响的范围）
3、无差别的区域（Zone of indifference）
4、面邻接（一阶面邻接）（Polygon contiguity (first order)）
平滑和锐化
一阶和二阶过程
空间统计与分析的分类
•
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•
•
•
•
空间数据操作
（Spatial data manipulation）
空间数据分析
（Spatial data analysis）
空间统计分析
（Spatial statistical analysis）
空间建模
（Spatial modeling）。
主要针对栅格数据
ArcGIS空间统计模块
• ArcGIS提供了一系列的空间统计工具
– 分析模式：评估要素是形成一个聚类、离散，随机空间模式
ArcGIS空间统计分析
ArcGIS 空间统计分析
• 与ArcGIS 9的Geoprocessing工具一样，空间统计的工具也 可以通过对话框、命令行以及模型（Model）等多种方式 运行。通过与Geoprocessing框架下的其他工具进行组合， 空间统计工具也可以很容易的进行扩展，用户可以创建自 己的工具，也可以同第三方产品进行协同工作。
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• Moran’s I 指数（Fixed Distance Band）
• Fixed Distance Band = 0.5
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• Getis-Ord General G（Inverse Distance）
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法（尺度=0.088778）
P(x) = e-λλx / x!
– 泊松公式可在Excel中很方便计算
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 8 基于泊松分布计算期望分布频率表
P(x) = e-λλx / x!
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 5 样方生成
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
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缓解措施会在哪里最有效？
普通最小二乘法 (OLS) 和地理加权回归 (GWR)
孩子会在哪些方面始终保持高的考试分数？似乎要与 哪些特征联系在一起？每个特征分别在哪些方面最为 重要？
哪些因素与高于预期的交通事故发生比例相关？在每 个事故高发地点，哪些因素是最强的预测因子？
模式可能会发生什么样的变 化？可以做哪些准备工作？
普通最小二乘法 (OLS) 和地理加权回归 (GWR)
911 报警电话的热点在哪里？哪些可变因素可有效预测 通话量？鉴于对未来的预测，对应急资源的预期需求
有哪些？
为什么此位置会成为热点？为 什么此位置会成为冷点？
热点分析 (Getis-Ord Gi*)、 为什么在某些特定区域癌症发病率如此高？ 普通最小二乘法 (OLS) 为什么在一些地区的识字率很低？ 和地理加权回归 (GWR) 美国是否有持续发生年轻人早逝的地方？原因是什9 么？
2.“空间统计”分析工具
• 空间统计工具箱包含一系列用于分析空间分 布、模式、过程和关系的统计工具。尽管空 间统计和非空间统计（传统统计方法）在概 念和目标方面可能存在某些相似性，但空间 统计具有其固有的独特性，因为它们是专门 为处理地理数据而开发的。与传统的非空间 统计分析方法不同，空间统计方法是将地理 空间（邻域、区域、连通性和/或其他空间关 系）直接融入到数学逻辑中。
ARCGIS空间统计分析
1
空间统计工具功能
功能领域 工具集
工具
地理分布测 度量地理分 平均中心、中心要素、标准距离、
量
布
方向分布（标准差椭圆）、线性方
向平均值
地理模式分 分析模式 析
平均最近邻、空间自相关 (Moran's I)、高/低聚类 (Getis-Ord General
G)
地理聚类分 聚类分布制 聚类和异常值分析 (Anselin Local
集重合点。
3
• 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。
4
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？
制图
空间异常值。
度量地理 这些工具可以解决以下问题：中心在哪里？形状和方
分布
向如何？这些要素的离散程度如何？
空间关系 建模 渲染
工具
这些工具可利用回归分析来建立数据关系模型，也可 以构建空间权重矩阵。
这些工具可用于渲染分析结果。
这些实用工具可执行多种杂项功能：计算面积、评估
最小距离、导出变量和几何、转换空间权重文件和采
示例 教育程度与收入之间是什么关系？这种关系在整个研 究区域中是否一致？ 破坏财产行为与入室盗窃之间是否存在明确的关系？
患病几率是否会随着接近水要？还有什么地方可能有类 似的反应？
普通最小二乘法 (OLS) 和地理加权回归 (GWR)
有哪些关键可变因素可以解释森林火灾频发的原因？ 哪些人口特征导致了较高的公共交通工具使用率？ 应保护哪些环境以促进濒危物种的再引入？
是否存在定向趋 势？
方向分布 椭圆)
(标准差
残骸现场的方位在哪里？残骸的集中区域在哪里？
6
1.2标识具有统计显著性的聚类
问题
工具
示例
热点在哪里？冷点在哪 里？聚类的集中程度如 何？
热点分析 (Getis-Ord Gi*) 或 聚类和异常值分析 (Anselin
Local Moran's I)
富裕区与贫困区之间最清 晰的界限在哪里？哪里是 生物多样性和栖息地质量 最高的地方？
5
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
冬季的主要风向是什么？ 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8 著
1.4关系建模
问题
工具
是否存在相关性？关系的稳固 程度如何？这种关系在整个研 究区域中是否一致？
普通最小二乘法 (OLS) 和地理加权回归 (GWR)
哪些位置与问题发生位 置相距最远？
热点分析 (Getis-Ord Gi*)
应将避难场所设置在哪里？ 7
1.3评估整体空间模式
问题
工具
示例
各空间特征之间是否存
空间自相关 I)
(Global
Moran's
哪一类犯罪的空间集中性最高？
在差异？
或平均最近邻
哪些植物物种的分布在整个研究区 域中最为分散？
空间自相关 (Global Moran's I)富现裕空区间和上贫 的困隔区离是？否或多或少地出
异常值在哪里？
聚类和异常值分析 (Anselin 在济南的哪里我们会找到
Local Moran's I)
异常的消费模式？
哪里的糖尿病发病率异常 高？
如何可以实现最有效的 资源调配？
热点分析 (Getis-Ord Gi*)
哪里的厨房火灾占住宅火 灾的比例高于预期值？
白天发生的犯罪案件与夜 晚发生的犯罪案件是否具 有相同的空间模式？
析
图
Moran's I)、热点分析 (Getis-Ord
Gi*)
回归分析 空间关系建 普通最小二乘法、探索性回归、地
模
理加权回归
2
ARCGIS“空间统计”工具箱概述
工具集 描述
这些工具可用于评估要素（或与要素关联的值）是形 分析模式 成一个聚类空间模式、离散空间模式还是随机空间模
式。
聚类分布 这些工具可用于识别具有统计显著性的热点、冷点或