空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现空间自相关是用来测度地利实体的空间分布状况的，具体而言，就是看看它们是有规律的（集聚式或是间隔式），还是随机的（就像在方盘里随意投下一把细针）。
这里说的局部自相关，就是可以用来测度以每个地理单元为中心的一小片区域的聚集或离散效应。
理论上解释起来，的确有点枯燥。
倘若换一个视角，利用我们学习过的经济地理的知识来关联的看，就比较容易些。
若将城、镇、村都看作这样的空间单元，那么这种局部自相关的测度就可以判别出以城市为中心的这片区域内，城市对于农村的经济总量或劳动力是呈离心带动效应还是向心吸引作用，即区域上的发展是均衡式的，还是极化型的。
最常用的局部自相关的测度指数为Local Moran I，它是由全局自相关指数Moran I发展而来的。
（关于Moran I的公式与含义，图书馆里有若干本书提到，譬如北大邬伦的那本、黄皮的城市地理信息系统、还有邬建国写的那本景观书：其实质就是在时间序列的自相关系数上，也就是对不同时间的变量数值所做的相关系数上，添加了对空间邻接矩阵的考虑）。
所有Local Moran I之和即为Moran I。
I的值从1到-1之变化，反映了由空间相邻相似的正相关向空间相邻相异的负相关的过渡。
关于理论，就是收住。
主要讲讲实现步骤。
A rcGIS9加强了其ArcToolBox的空间统计分析功能，一下子多出了好多的内容。
由ArcGIS Desktop进入，选择toolbox，最后一类菜单功能即为spatial statistics，其中分有诸多子功能。
这里要用的Local Moran I，为第二类中的第一项，即mapping cluster里的Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I)。
下面要做的是一些填空，input feature class打开你所需要研究的图层。
input field是你所需要研究的属性列。
ArcGIS-Geoda空间相关分析操作说明（小编整理）
ArcGIS-Geoda空间相关分析操作说明（小编整理）第一篇：ArcGIS-Geoda空间相关分析操作说明启动ArcMap 点击+号加载shp文件，或在file下加载shp文件：载入的shp文件CHNPRO31.shp右键点击选open Attribute Table打开的属性数据：点选opention点击Add field如果选择做是长整数如果选包含小数字段选text 准备编辑数据，在excel上按地名编码procode等排好再复制作以上这个动作之前须启动编辑器Editor（四个黑点的笔）:点start Editing之后开始粘贴数据粘贴数据后退出编辑：再右击shp文件输出数据：输出文件重新起名后点击ok用以下OpenGeoda画图：以下作分位数图：4分位-9分位用以下Geoda095i软件做空间权重矩阵和空间统计分析(参看geoda中文版手册)输出文件要起文件名字：选4个邻居（这个随便，也有选8个），还有距离远近门槛值，具体参见geoda使用说明选择的权重文件的ID变量，这里是PROCODE,还可考虑什么ID？点create，Done，空间权重被制作点regress后作空间回归，加载空间权重，才可作空间滞后和空间误差模型因变量GDP，自变量出口、投资、消费补充：ArcMap裁减地图数据：在启动编辑器，启动编辑才可裁减！数据中西藏没了：第二篇：水果加工厂空间分析说明水果加工厂选址分析说明一空间分析目的拟在北杜乡建立一个水果产品加工厂，对建厂位置的选择可归结为一个空间分析问题。
由于本分析基于水果加工厂的选址，目的建设一个厂房，满足以下条件：1.靠近原材料地果园和水源地水渠；2.靠近公路；3.靠近居民地；4.尽量建设在地势平坦开阔的地区。
二空间分析思路 2.1思路水果加工厂的选址应该注意以下几个问题：1.2.3.4.5.应距离果园较近，便于新鲜水果能尽快以最小成本运到加工厂。
应距离水源水渠或支渠较近，水果加工厂用水量很大。
ARCGIS空间统计
✓ 案例：浙江省杭州市宗地价格 ✓ 2006-2011年搜集的98个地价样本 ✓ 因变量：宗地价值； ✓ 自变量：宗地面积、容积率、到CBD的距离、到西湖
的距离、到钱江的距离、到地铁站的距离、到学校的 距离、到医院的距离、到商场的距离、到快速路的距 离、到大运河的距离。(距离要素通过Analysis Tools 里的Near工具测算) ✓ 来源：张洁.基于GWR模型的城巿住宅地价空间分异研 究一一以杭州巿为例[D].硕士学位论文,浙江大学,2012.
✓ 与其他工具箱不同的是，空间统计工具箱中的很 多工具都是提供Python源代码的，是可以进行调 试的。还有较多工具是在Model Builder中根据已 有工具构建的。
✓ 不同于其他工具箱仅输出结果的数据文件， ArcGIS空间统计分析工具箱的结果有很多重要的 结果信息是输出到结果窗口里的。
ArcGIS空间统计分析——空间分布特征
✓ 全局统计：从总体上判断要素的分布状态（集聚、分 散）
✓ 局部统计：识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、 冷点）
ArcGIS空间统计分析——空间分布模式
✓ 什么是Z得分，什么是P值？
✓ 如同一般统计检验都假设样本服从某一分布模式一样 (如正态分布)，模式分析工具的先验假设是完全空间随 机性 (CSR)。
的中心趋势量度；对于中位数中心来说，数据离群值对结 果位置的影响更小；中心要素则是老年在服已务有站 要素中选取。 ✓ 两者的具体应用：可以通过将 91最1佳紧位置急电话的平均中心 与紧急响应站的位置进行比较来评估服务水平；对超过 65 岁的人口加权，求得其平均中心，从而确定街区老年 服务站的理想位置。
ArcGIS空间统计分析——空间关系建模
✓ GWR的回归结果和OLS的模型对比
ARCGIS空间分析操作步骤详解
ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用
万方数据 万方数据第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．２ＴｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅａｔｉｎｇＷｅｉｇｈｔＭａｔｒｉｘｂａｓｅｄ∞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．３ＴｈｅｄｌａｔｏｇｄｇｌｏｂａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｆｌｏｎａＤｌｔｌｙｓｉ￥国４局部空间自相关分析对话框Ｆｉｇ．４Ｔｈｅ蛳ｅｌ＇ｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｌｔｏｎｍ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。
耕地管理条件空间分布特征及分区——以湘乡市为例
72--农业经济与管理 引用格式： 周雅茜. 耕地管理条件空间分布特征及分区：以湘乡市为例[J]. 湖南农业科学，2024（1）：72-78. DOI:10.16498/ki.hnnykx.2024.001.014耕地是人类生存的命脉和社会发展的基础性资源[1]，具有位置不可移动性、可持续利用性和稀缺性等特征[2]。
由于我国城镇化进程加快，耕地面积不断减少，第三次全国国土调查和第二次全国国土调查数据对比显示，2009—2019年间，我国耕地净减少7 533 333 hm 2，现有127 866 670 hm 2，中低等地占所有耕地面积的70%，优等地仅占30%[3]。
我国明确提出要施行严格的耕地保护制度，但耕地保护形势仍然不容乐观[4]。
近几年我国政府出台多项耕地保护措施，各地推动建立“田长制”，将耕地保护任务落实到责任人[5]，坚决遏制耕地“非农化”、严格管控“非粮化”，这也为村域的耕地管理提供了新思路。
2021—2022年，全国耕地总量实现净增加，初步遏制了耕地总量减少势头。
为完善耕地保护措施，根据耕地属性和空间条件进行管理条件评价和分区就显得格外重要。
当前我国对耕地的研究已较为成熟，耕地保护研究主要集中在耕地数量和质量保护方面，例如朱振华等[6]以长江三角洲为研究对象，采用定性和定量相结合的方法分析了该区域耕地数量减少的原因，得出了主要的驱动因素；黄凯等[7]扩展了耕地分析的方法，应用因子分析法和灰色关联度法分析了影响该区域耕地数量减少的因素；漆信贤等[8]通过统 耕地管理条件空间分布特征及分区——以湘乡市为例 周雅茜 （湖南师范大学地理科学学院，湖南 长沙 410081）摘要： 以湘乡市2022年耕地利用现状调查数据为基础，运用AHP 层次分析法构建耕地管理条件评价指标体系，系统评价了湘乡市村域的耕地管理条件，并运用GIS 技术和空间自相关分析方法对其进行空间特征分析与分区。
结果表明：湘乡市耕地管理条件整体处于中上水平，并且在空间上呈现出明显的集聚分布特征，耕地管理条件较好的村庄主要分布在市域中北部和中南部地区，耕地管理条件较差的村庄主要分布在市域西北部和西南部地区。
基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用
空间自相关分析可分以下３个过程：首先建立空间权 值矩阵，以明确研究对象在空间位置上的相互关系；其次 进行全局空间自相关分析，判断研究区域空间自相关现 象的存在性；最后进行局部空间自相关分析，找出空间自 相关现象存在的局部区域。
目前常用的检测空间自相关现象的分析模型有Ｍｏ— ｒａｎ’ｓ，和Ｇｅａｒｙ’８ Ｃ等，本模块采用Ｍｏｒａｎ’ｓ，模型进行 分析。Ｍｏｒａｎ’ｓ，指数包括Ｇｌｏｂａｌ Ｍｏｒａｎ’ｓ １和Ｌｏｃａｌ Ｍｏ— ｍｎ’ｓ，．分别用来进行全局空问白相关与局部空间自相关 分析…。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｍｒｏｄｕｃｅａ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｌｏｎ。ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａ－ ｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｕｌｅ ａｎｄｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆｔｈｅｍｏｄｕｌｅ Ｔｈｅｍｏｄｕｌｅ ｈａｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆ ｃｒｅａｔｉｎｇｗｅｉｇｈｔｍａｔｒｉｘ．ｇｌｏｂａｌ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａ－ ｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｌｏｃａｌ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ｐｌｕｇｇｅｄ ｉｎｔｏ ＡｒｃＧＩＳ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｐｍｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；ｗｅｉｇｈｔ ｍａｔｒｉｘ；ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ
空间自相关分析有着很广泛的应用领域，如： １）通过对一个区域某种疾病的分布分析来确定是随 机的，还是存在着空间扩散，如果存在空间扩散，可以进 一步分析扩散的中心。 ２）通过对一个ｌ盖域某个经济指标的空问分布分析来 确定区域内部各个子区域之间是否存在扩散或极化的现 象．以及扩散或极化的中心。
空间统计-空间自相关分析
空间自相关分析1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。
若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。
空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。
1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。
首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。
Moran's I 系数公式如下：112111()()I ()()n nij i j i j n nnij i i j i n w x x x x w x x =====--=-∑∑∑∑∑(式 错误!文档中没有指定样式的文字。
-1)其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。
Moran's I 的Z-score 得分检验为：Z =式 错误!文档中没有指定样式的文字。
空间自相关测度方法
局部 Geary’s C 的计算公式为：
X j wij( xi x j ) (i j )
2
U (Ci )
Ci E (Ci ) var(Ci )
局部 Geary’s C 的值小于数学期望，并且通过假设检验时，提示存在局部 的正空间自相关；局部 Geary’s C 的值大于数学期望,提示存在局部的负空间自 相关。缺点也是不能区分“热点区”和“冷点区”两种不同的正空间自相关。 2.3 局部 Getis-Ord G 局部 Getis-Ord G 同全局 Getis-Ord G 一样，只能采用距离定义的空间邻近 方法生成权重矩阵，其计算公式为：
空间自相关的测度方法
空间自相关的测度指标 1 全局空间自相关 全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述[8]。表示全局空间 自相关的指标和方法很多，主要有全局 Moran’s I、全局 Geary’s C 和全局 Getis-Ord G[3,5]都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自 相关的。 1.1 全局 Moran’s I 全局 Moran 指数 I 的计算公式为：
述， 其正确应用的前提是要求同质的空间过程， 当空间过程为异质时结论不可靠。 为了能正确识别空间异质性，需要应用局部空间自相关统计量。
C
n 1 wij xi x j 2
n n
2 wij xi x
i 1 j 1 i 1
n
i 1 j 1 n n
2
全局 Moran’s I 的交叉乘积项比较的是邻近空间位置的观察值与均值偏差 的乘积，而全局 Geary’s C 比较的是邻近空间位置的观察值之差，由于并不关 心 xi 是否大于 xj，只关心 xi 和 xj 之间差异的程度，因此对其取平方值。全局 Geary’s C 的取值范围为[0，2]，数学期望恒为 1。当全局 Geary’s C 的观察 值<1，并且有统计学意义时，提示存在正空间自相关；当全局 Geary’s C 的观 察值>1 时， 存在负空间自相关； 全局 Geary’ s C 的观察值=1 时， 无空间自相关。 其假设检验的方法同全局 Moran’s I。值得注意的是，全局 Geary’s C 的数学 期望不受空间权重、观察值和样本量的影响，恒为 1，导致了全局 Geary’s C 的统计性能比全局 Moran’s I 要差，这可能是全局 Moran’s I 比全局 Geary’ s C 应用更加广泛的原因。 1.3 全局 Geti-Ord G 全局 Getis-Ord G 与全局 Moran’s I 和全局 Geary’s C 测量空间自相关的 方法相似， 其分子的交叉乘积项不同，即测量邻近空间位置观察值近似程度的方 法不同，其计算公式为：
省域经济韧性的测度、空间格局与动态演进
收稿日期：2023-11-08基金项目：国家自然科学基金项目“描述性创新信息披露与企业创新：作用机制与经济后果”（72064001）；东华理工大学研究生创新专项资金项目“经济政策不确定性、创新能力与省域经济韧性”（DHYC-202349）作者简介：周明（1975- ），男，江西吉安人，东华理工大学经济与管理学院教授，管理学博士，研究方向为城市创新、区域创新；钟宇春（2000- ），女，江西赣州人，东华理工大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为区域经济韧性、经济政策。
省域经济韧性的测度、空间格局与动态演进周 明，钟宇春（东华理工大学 经济与管理学院，南昌 330013）摘 要：提升经济韧性水平是谋划未来经济高质量发展的题中之义。
本文基于2012－2021年我国30个省份的面板数据对省域经济韧性发展水平进行测度，并对其空间分布特征及动态演进态势进行研究。
结果表明：（1）2012－2021年我国省域经济韧性水平总体呈现上升趋势，并在东西方向上呈现“强-中-弱”阶梯式递减的空间格局。
（2）省域经济韧性发展水平空间聚集效应显著，主要呈现双高（H-H ）及双低（L-L ）聚集的空间组织模式。
（3）省域经济韧性的发展具有动态复杂性，全国整体、东部地区、中部地区和西部地区经济韧性水平皆呈现上升趋势，但省份之间差异较大。
同时东部地区经济韧性存在轻微的两极分化现象。
因此，各省份应立足于自身的经济发展水平，从抵抗力、恢复力和进化力三方面提升经济韧性水平，同时有效利用与相邻省份地理空间上的临近优势，实现强经济韧性省份与弱经济韧性省份间的优势互补。
关键词：省域；经济韧性；空间分布；动态演进中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1672-626X （2024）02-0005-13一、引言当前，中国经济韧性强、潜力大、活力足，长期向好的基本面依然不变。
随着国内外政治、经济、社会和技术环境等方面的发展变化，VUCA （易变性、不确定性、复杂性、模糊性）成为当前环境形势的常态特征，“经济韧性”正日益成为世界各国在追求经济发展中必须重视的战略问题。
GIS算法空间自相关解析
全局Moran 统计量公式：
n n
n
wij xi x x j x
I i1 j1
nn
n
wij xi x 2
i1 j1
i 1
nn
wij (xi x)(x j x)
i1 ji
nn
S 2
wij
i1 ji
S 2 1
14. 5
22. 3
26. 9
28. 2
26. 5
21. 1
13. 4
4.6
-1.9
用导出公式
rxy
lxy lxx lyy
xi
yi
xi
n
y
i
xi2
xi
2
n
yi2
yi
2
n
相关系数计算表
月份 总和
比较一个城市内不同犯罪类型的分布模式 比较一个城市内不同时段的人口集中程度
Moran’s I 统计量
moran’s I 统计量度量空间自相关（要素属性 相近程度）的程度，它的计算不但考虑要素的 属性值而且还包括要素之间的距离。给定一系 列的要素和相应的属性值，它评估要素的分布 是否使集聚分布，离散分布还是随机分布。 Moran’s指数接近1表示集聚，接近－1表示离 散
5.32 3323.19
y2 22.09
5.29 19.36 174.24 408.04 585.64 676.00 605.16 380.25 156.25 16.00
7.84 3056.16
12.96 1.96
GIS在土地适宜性评价中的应用文献综述
GIS在土地适宜性评价中的应用文献综述发布时间：2021-09-03T06:24:48.685Z 来源：《城镇建设》2021年第4卷12期作者：赵杰[导读] 随着计算机和网络信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）得以发展得越来越成熟和完善，在土地适宜性评价中借助GIS技术，赵杰西南民族大学公共管理学院，四川省成都市，610041摘要：随着计算机和网络信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）得以发展得越来越成熟和完善，在土地适宜性评价中借助GIS技术，可以把某评价区域内的各种不同属性信息和空间地理信息可视化得结合在一起。
本文列举了GIS在农用土地、建设用地、土地复垦、土地生态适宜性评价中应用的例子，对国内外学者在这几个方面研究文献进行了梳理，在此基础上进行了GIS在土地适宜性评价中的应用的综述。
关键词：GIS，土地适应性评价，农用土地，建设用地引言近年来国内人口快速增长，城镇化进程也在加快，利用区的土地退化比较严重，土地质量也有所下降。
研究土地资源的适宜性，探究土地的经济效应与生态效应协调发展，合理且有效地对稀缺土地资源进行配置，都是土地利用过程中的重要任务。
在土地利用规划与土地管理的过程中，土地适宜性评价在此过程中扮演着重要的角色，可以通过适宜性评价对土地利用现状、土地利用潜力、土地利用结构的优化布局、土地利用的总体规划以及土地的开发提供一定的理论基础。
强大的GIS技术便为土地的适宜性评价提供了技术支撑。
充分利用GIS 技术，可以为农业结构的调整、建设用地的布局、土地的复垦提供技术支持，能够有效地缓解人地矛盾。
GIS在土地适宜性评价中的应用2.1.GIS在农用土地适应性评价中的应用在对土地资源的适应性评价中，尹启后，何劲耘（1995）指出未利用土地的适宜性评价的评价体系由土地适宜类，土地适宜等组成，土地的适宜性评价等级一直被众多学者当做研究的热点话题，而且方法一直在持续更新和发展创新中。
王学蕾，李蓉蓉（2000）运用GIS技术对江汉平原的农用地进行了适宜性评价并且指出在土地适宜性评价中必须以一定的利用为前提，GIS技术在土地资源的适宜性评价中，主要是通过对目标单元土地的评分高低来判断某用途的适宜性强弱，一般而言，评分越高，适宜性越强。
局域空间自相关分析
ArcGIS教程：检查空间自相关和方向变化听语音∙浏览：1791∙|∙更新：2014-12-08 12:28∙|∙标签：教程通过探索数据，您将能够更好地了解测量值之间的空间自相关。
这种了解有助于在选择空间预测模型时做出更好的决策。
工具/原料∙计算机∙ArcGIS方法/步骤1.空间自相关可通过检查不同的采样位置对来探索数据的空间自相关。
通过测量两个位置间的距离并绘制这些位置上的值之间的差值平方，可创建半变异函数云。
x 轴表示各位置间的距离，y 轴表示这些位置上的值的差值平方。
半变异函数中的每个点都表示一个位置对，而不是地图上的单个位置。
如果存在空间相关性，则距离较近的点对(在x 轴的最左侧)应具有较小的差值(在y 轴上的值较小)。
随着各个点之间的距离越来越大(点在x 轴上向右移动)，通常，差值的平方也应随之增大(在y 轴上向上移动)。
通常，平方差超过某个距离后就会保持不变。
超过这个距离的位置对被视为不相关。
地统计方法的基本假设是，对于任意两个彼此间的距离和方向都相近的位置，其差值的平方也应相近。
这种关系称为平稳性。
空间自相关可能仅依赖于两个位置之间的距离，这被称为各向同性。
不过，考虑不同的方向时，对于不同的距离，可能出现相同的自相关值。
其另一种理解是，对于较长的距离，事物在某些方向上比在其他方向上更相似。
半变异函数和协方差中都存在这种方向性影响，它被称为各向异性。
查找各向异性很重要，这是因为如果在自相关中检测到方向上的差异，就可以在半变异函数或协方差模型中考虑这些差异。
这反过来又会对地统计预测产生影响。
2.利用“半变异函数/协方差云”工具探索空间结构半变异函数/协方差云工具可用于研究数据集的自相关。
接下来，让我们考虑一下臭氧数据集。
注意：在下图中，您可以选择相隔一定距离的所有位置对，方法是在半变异函数云中擦除在那个距离上的所有点。
3.利用“半变异函数/协方差云”工具查找方向影响在前面的示例中，使用了“半变异函数/协方差云”工具来查看数据的全局自相关。
gis 空间分析使用arcgis
双线河
_ ^
道路 CLASS
_ ^
区县政府 市 政府
区县界面
< all oth er v alue s>
NAM E
<a ll othe r va lues > GL 03 GL 04 GL 05 GL 06 地铁线 区县界线 卢湾区 浦东新区 虹口区 闸北区 静安区 黄浦区
至此，上海市行政区划图完成，并保存至 SH_result.mxd。
（3）绘制格网 采用索引参考格网，使用默认设置。 （4）添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1 样式。
四、实验步骤
（一）数据符号化 1、点击Add Data， 添加各数据
选中该复选框
选择NAME字段
单击该按钮， 打开其对话框
选择Country 2式样，单击OK返回。
区县标注结果图
2、手动标注双线河
（1）单击主菜单下的View下的Toolbars，选中Draw， 窗口出现Draw工具条。
（2）单击该注记工具中的曲线设置按钮，沿 黄浦江画一条弧线，双击结束操作。
（2）制作动态变化图。 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。 数运算。
动态变化图制作成功， 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。 行图例修改、比例尺和指北针的插入等。
作业
1、利用练习数据制作AOM的克里格插 值图； 2、采用反距离加权、全局多项式、 径向基函数等插值方式制作AOM分布图， 并与克里格插值图进行比较； 3、采用克里格方法制作土壤有机质 含量变化图。
基于GIS的青海省人口分布及其时空演变特征
基于GIS的青海省人口分布及其时空演变特征胡志强;张海峰【摘要】采用人口密度和空间自相关等分析方法,并结合GIS技术对2000年以来青海省人口分布的时空演变特征进行分析.研究结果表明:①2015年,青海人口密度东高西低,分布极不均匀,以西宁为中心呈圈层式向西扩展.青海省人口密度分布存在着正的空间自相关性,主要存在高高集聚和低低集聚.②青海省人口分布存在不均衡现象,但不均衡性稍有减弱,青海省的人口重心呈现出缓慢向西移动的趋势.青海省人口分布方向为“东北—西南”向,且人口分布格局进一步向西南方向缓慢集聚的趋势.研究结果表明空间自相关的统计分析方法能够更好地揭示出人口的分布特征、人口集聚及其变化的热点,对于人口的合理布局方案等政府决策具有重要的参考价值.【期刊名称】《内蒙古科技与经济》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】3页(P48-49,51)【关键词】人口分布;时空演变;空间自相关;青海省【作者】胡志强;张海峰【作者单位】青海师范大学生命与地理科学学院,青海西宁 810008;青海师范大学生命与地理科学学院,青海西宁 810008【正文语种】中文【中图分类】G922(244)人口分布是指一定时间内人口在地理空间中的分布、集散和组合情况，是重要的人口现象和社会经济现象[1]。
研究区域人口分布的时空演变过程，可揭示区域人口空间分布的规律性，对制定合理的人口政策以及实现区域人口、资源、环境的协调发展具有十分重要的意义[2]。
人口分布的研究历来受到学者们的重视。
1935年胡焕庸首次用等值线绘制了我国第一张人口密度图，以此提出了中国人口的地域分界线[3]。
葛美玲等综合运用人口密度和重心分析法将中国人口地理分布划分为集聚核心区等9级区域[4]。
苏飞等在GIS 技术的基础上，采用人口分布的结构指数和空间自相关分析方法，对1993年～2007年辽中南城市群人口分布的时空演变特征进行了分析[2]。
杨强等以六期人口普查分县数据为基础，采用人口分布结构指数、基尼系数、空间自相关等方法，对中国人口分布进行了时空分析[5]。
ArcGIS空间数据分析实验报告
空间数据分析实验报告1.实验内容根据所给shp文件中给出的北卡罗来纳州县婴儿出生和死亡率、吸烟人数（单位：千人）等数据，结合ArcGIS软件空间分析工具，计算其空间自相关性、空间聚集性，并进行分析。
2.实验要求1) 能够正确理解和使用ArcGIS中的空间分析系列工具。
2) 理解全局莫兰指数、G统计量、局部莫兰指数、局部G统计量所表达的含义，并对结果报告作出分析。
3.实验结果及分析3.1全局空间自相关分析全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述。
表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran’s I、全局Geary’s C和全局Getis-Ord G都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。
3.1.1全局莫兰指数一般说来，莫兰指数分为全局莫兰指数和安瑟伦局部莫兰指数，此处选择全局莫兰指数进行分析。
全局莫兰指数计算结果给出关于所有数据的相关性的数值，用以衡量数据的空间自相关性，一般取值[-1,1]。
全局莫兰指数数值若在0-1间，则为空间正相关，值越大，空间相关性越明显；若在-1-0之间，则为空间负相关，值越小，空间差异越大；若为0，则空间分布为随机性。
z得分表示标准差的倍数。
p值代表的是概率。
它是反映某一事件发生的可能性大小。
在空间相关性的分析中，p 值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。
若该值小于一定的数值即代表该数据为随机生成结果是小概率事件，即拒绝零假设，认为该数据具有聚集特征。
吸烟人数以及死亡率全局莫兰指数报表表3.1 吸烟人数全局莫兰指数表表3.2 婴儿死亡率全局莫兰指数表①Moran I指数：北卡罗来纳州县吸烟人数的莫兰指数为0.72，婴儿死亡率的莫兰指数为0.61，二者均大于0，说明此地的吸烟人数和婴儿死亡率空间自相关性均为呈现空间正相关，且相关性较为强烈。
吸烟与当地的文化环境，以及政府政策的指定有关，因此会在空间分布上有很高的相关性。
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空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
时间: Sat Jul 16 00:46:32 2005
点击: 5
columbus2 (竹西虚子~阅卷~双眼发直中), 信区: GIS
标题: 空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
发信站: 南京大学小百合站(Tue Jun 14 21:37:03 2005)
空间自相关是用来测度地利实体的空间分布状况的，具体而言，就是看看它们是有规律的
（集聚式或是间隔式），还是随机的（就像在方盘里随意投下一把细针）。
这里说的局部自相关，就是可以用来测度以每个地理单元为中心的一小片区域的聚集或离散效应。
理论上解释起来，的确有点枯燥。
倘若换一个视角，利用我们学习过的经济地理的知识来关联的看，就比较容易些。
若将城、镇、村都看作这样的空间单元，那么这种局部自相关的测度就可以判别出以城市为中心的这片区域内，城市对于农村的经济总量或劳动力是呈离心带动效应还是向心吸引作用，即区域上的发展是均衡式的，还是极化型的。
最常用的局部自相关的测度指数为Local Moran I，它是由全局自相关指数Moran I发展而来的。
（关于Moran I的公式与含义，图书馆里有若干本书提到，譬如北大邬伦的那本、黄皮的城市地理信息系统、还有邬建国写的那本景观书：其实质就是在时间序列的自相关系数上，也就是对不同时间的变量数值所做的相关系数上，添加了对空间邻接矩阵的考虑）。
所有Local Moran I之和即为Moran I。
I的值从1到-1之变化，反映了由空间相邻相似的
正相关向空间相邻相异的负相关的过渡。
ArcGIS9加强了其ArcToolBox的空间统计分析功能，一下子多出了好多的内容。
由ArcGIS Desktop进入，选择toolbox，最后一类菜单功能即为spatial statistics，其中分有诸多子功能。
这里要用的Local Moran I，为第二类中的第一项，即mapping cluster 里的Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I)。
下面要做的是一些填空，input feature class打开你所需要研究的图层。
input field是
你所需要研究的属性列。
output feature class为输出结果的存储位置，需要注意的是每次运算时需给出一个新文件名，它不可以覆盖已有文件。
再下面就是些重要的运算参数了：第一，空间关系的判别准则，ArcGIS提供了四种方法，即反距离法、反距离平方法、二值法和综合法。
反距离就不解释了，所谓二值法就是以某距离为阈值，小于此距离的范围赋予1，认为相邻，否则为0。
综合法则兼顾使用了二值判别和反距离判断，在阈值内为1，超过一定阈值后呈反距离衰减。
需要注意的是，进行这些距离运算之前，请确保你的数据是有空间参照的，否则ArcGIS会因为没有距离单位和比例
尺而拒绝操作。
距离计算：可以使用欧氏距离或曼哈顿距离，欧氏距离不再解释，曼哈顿距离是计算两点之间距离在x、y两方向分别投影的距离之和。
它更适合于城镇街区中的距离计算。
标准化策略：可以选择不标准化、行标准化或是全局标准化。
行标准化的目的，是消除各个单元其邻接单元数目不等带来的问题，使得所有单元的局部自相关数值存有比较的依据。
而全局(global)标准化，则是将运算结果与全局权重之和的比值，本人不大理解这种标准化的意义，因为一般而言，权重矩阵是对称的，所以权重之和经常为0，也就是说对于无
向图结构来说，这种标准化是无意义的。
阈值距离：上文已经提及，不再赘述。
上面提到的四种以距离进行的空间邻接的判别，比较适合于点状实体的空间聚集度运算。
譬如G7所提及的人口数据、以及生态群落分析等。
而在目前的研究当中，除了点状数据以外，经常使用的还是多边形数据，也就是基于一定行政、景观单元的空间自相关计算。
Lu c Anselin最早提出的局部空间自相关分析也是基于多边形的，即将空间上具有公共边界的多边形认为是相邻的，并赋予权重1；否则为0。
这样的情况在ArcGIS里没有予以支持，也没有相应的运算工具，我认为是其一大缺陷，也是下一版本值得改进的地方。
此时唯一的解决手段，是使用编程产生满足ArcGIS导入的weight matrix，一个形如“polygen1 poly gen2 weight”的数据列表所存成的text文件。
将这一文件加到weights matrix file即可
进行计算了。
至于此处需要的weights matrix file的编程原理，主要可以采用相应的coverage文件中的拓扑信息得到。
简单言之，每个arc拓扑属性列中的left polygen和right polygen就可以认为存在邻接。
然后需要注意的仅仅是重复记录的判别以及编号为0的外多边形的删除，因为指示区域以外范围的外多边形并没有实际意义。
给一个效果图。