《Geoda空间自相关高萌》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Geoda空间自相关高萌（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、基于基于 GeoDA 的新疆省的新疆省 GDP 空间自相关性的分析空间自相关性的分析方法方法空间权重矩阵为了揭示地理对象之间的空间联系，首先需要定义空间对象的相互邻接关系。空间自相关分析的关键步骤之一是构建 nXn 归一化空间权重矩阵 W，以表示 n个对象的区位或者所属区域的邻近关系，其基本形式为：式中：wij 表示区域 i 与 j 的邻接程度。常用的空间权重矩阵构建方法主要有以下三种：（1）邻接权重矩阵。当区域 i 与相邻接时，w。设为 1，否则为 0。邻接权重矩阵又分为 Queen 邻接和 Rook 邻接两种规则。Queen 规则认为两区域具有共边界或公共顶点时确定为邻接关系；Rook 规
2、则认为只有当两区域具有公共边界时才确定为邻接关系。（2）距离权重矩阵。当区域 i 与 j 的距离小于 d 时，w，设为 1，否则为 0。其中，d 为设置的距离阀值。（3）K-nearest 权重矩阵。K-nearest 矩阵保证每个观测对象都有 K 个邻居，当区域/属于区域 i 的最近 K 个邻居之一时，w。设为 1，否则为 0。1 新疆省新疆省 GDP 分布情况分布情况图一对各项 GDP 先做简单分析，以了解 GDP 分布情况。在 Geoda 软件利用 shapefile 数据中 GDP 属性作为分析变量。从图一中可以看出辽宁省 GDP 大于 3.515 亿元的县有 14 个，主要分布在中
3、部及东部。GDP 小于 4.569 亿元的省有 14 个主要分布在南部区域。从而可以看 出新疆省 GDP 两级分布明显，中部明显高于周围地区。2 2 新疆省各县新疆省各县 GDPGDP 全局空间自相关分析全局空间自相关分析图二通过 Geoda 软件对 GDP 进行全局空间自相关分析，结果如图二。在图二中 分布在第一象限和第三象限为空间正相关的点数据，morans I=0.06,为空间 正相关，但是相关性较弱。为检验 morans I 是否正确，在 Geoda 中采用蒙特卡洛模拟的方法来检验 （图 3）。P 值等于 0.027，说明在 97.3置信度下空间自相关是显著的。图 33 3 新疆各县新
4、疆各县 GDPGDP 局部空间自相关分析局部空间自相关分析 为了更直观的观察新疆各县 GDP 分布情况，利用 Geoda 生产 LISA 聚集图 （图 4），用不同颜色渲染不同空间自相关类别红色代表高高聚集，表明乌鲁 木齐市，昌吉市，石河子市区及周边 GDP 和其周边县域的 GDP 都比较高；蓝色 代表低低聚集区，表明民丰县，皮山县，于田县周边及其周边地区 GDP 都比较 低；紫色表示低高聚集区，表明县域 i 的 GDP 远低于其周边县域的 GDP；淡粉 色表示高低聚集区，表明县域 i 的 GDP 远高于其周边县域的 GDP；而无色则为 不显著。4 4 结论结论本文以新疆各市区及县的 GDP 数据为支撑，对其进行了空间统计分析，得 出该时期内新疆各市区及县 GDP 在空间上成正相关，相关系数较小。新疆 GDP 分布不平衡，得出北疆发展相比较南疆发展较好。
