arcgis9.3 报价,相应的技术指标

xuan.ye 2011-04-21 10:04:52

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skyshout 2011-04-21

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arcgis9.3 是什么东西?

- 1 - 空间数据分析报告 —使用 Moran's Moran's Moran's Moran's I I I I 统计法实现空间自相关的测度 1 1 1 1、实验目的（1）理解空间自相关的概念和测度方法。（2）熟悉 ArcGIS 的基本操作，用 Moran's I 统计法实现空间自相关的测度。 2 2 2 2、实验原理 2.1 2.1 2.1 2.1 空间自相关空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置 S 上的变量与其邻近位置 Sj 上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是 Z 的近邻值对于 Z 相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2 2.2 2.2 2.2 空间随机性如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning 则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量 Y, 若下式成立，则是空间独立的：式中，n 为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成式中，a,b 是变量的两个可能的类型，i j。 2.3 2.3 2.3 2.3 Moran's Moran's Moran's Moran's I I I I 统计 Moran's I 统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。 - 2 - 设研究区域中存在 n 个面积单元，第 i 个单位上的观测值记为 yi，观测变量在 n 个单位中的均值记为 y ，则 Moran's I 定义为 = = = = = = n i n j ij n i n j ij n i W W n I 1 1 1 1 j i 1 2 i ) y - )(y y - (y ) y - (y 式中，等号右边第二项 = = n 1 i n 1 j j i ij ) y - )(y y - (y W 类似于方差，是最重要的项，事实上这是一个协方差，邻接矩阵 W 和 ) y - )(y y - (y j i 的乘积相当于规定 ) y - )(y y - (y j i 对邻接的单元进行计算，于是 I 值的大小决定于 i 和 j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，yi 和 yj 是同号的，则 I 为正；yi 和 yj 是异号的，则 I 为负。在形式上 Moran's I 与协变异图 { }{ } u ˆ - ) Z(s u ˆ - ) Z(s N(h) 1 (h) C ˆ j i = 相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则 I 的期望接近于 0，当 I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用 I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的 I 指数作比较。通过使用 Moran's I 工具，会返回 Moran's I Index 值以及 Z Score 值。如果 Z score 值小于-1.96 获大于 1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果 Z score 为正且大于 1.96 ，则分布为聚集的；如果 Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3 3 3 3、实验准备 3.1 3.1 3.1 3.1 实验环境本实验在 Windows 7 的操作系统环境中进行，使用 ArcGis 9.3 软件。 3.2 3.2 3.2 3.2 实验数据此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的 bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。 - 3 - 4 4 4 4、实验步骤本报告用 Moran's I 检验湖北省各区域规模以上工业总产值现价(万元)的空间分布的空间自相关性。（1 1 1 1）Feature Feature Feature Feature to to to to Points Points Points Points 对于线类要素和多边形要素，程序会计算要素的几何中心点，然后对几何中心点进行分析。这就会造成有些要素的几何中心点不在几何要素内部，如果想达到此目的，需要先用 Fea

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