空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用

陈斐; 杜道生

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用

陈斐, 杜道生

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2002 > 27(4): 391-396

陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.

引用本文:

陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.

CHEN Fei, DU Daosheng. Application of the Integration of Spatial Statistical Analysis with GIS to the Analysis of Regional Economy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 391-396.

Citation:

CHEN Fei, DU Daosheng. Application of the Integration of Spatial Statistical Analysis with GIS to the Analysis of Regional Economy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 391-396.

空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用

陈斐,
杜道生

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40071068)。

详细信息

作者简介:
陈斐,讲师,博士生。现主要从事区域经济、地理信息系统应用研究。代表成果:中国陆疆开放系统与重点区产业建设研究(西北区段)、西部地区开发决策信息支持系统、新疆参与周边国家次区域经济集团化研究等。E-mail:chenfei1208@sina.com

中图分类号: P208

Application of the Integration of Spatial Statistical Analysis with GIS to the Analysis of Regional Economy

National Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

摘要: 首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用。
- 空间统计分析 /
- GIS /
- 空间自相关 /
- 空间关联 /
- 区域经济分析
Abstract: Spatial autocorrelation means the self-correlation or spatial dependence among observations of a geo-referenced attribute.There are two different scales for spatial dependence:global indicators and local indicators.In this paper,the authors summarize a few spatial statistical analysis methods concerning about how to measure spatial autocorrelation and spatial association firstly,then discuss the criteria for the identification of spatial association by the use of global Moran Coefficient,Local Moran and Local Geary.[FK(W20?40ZQ]Secondly,the authors make a brief review about the integration of the spatial statistical analysis with GIS which is believed to occur in two different ways:embedding spatial statistical analysis into a GIS environment and embedding selected GIS functions into a spatial statistical analysis environment.Based on what has been done in this area,the authors point out that it is necessary and worthwhile to develop a user-friendly statistical module combining spatial statistical analysis methods with GIS visual techniques in GIS directly,and provide an example to illustrate how this can be implemented in Arcview using Avenue.Constructing an adjacency spatial weight matrix is the first step to deal with further analysis.A two-dimensional matrix can be expressed as a one-dimensional array by using the"List"class.In this paper,we use a spatial neighbor list table to represent spatially adjacent relations among different regional units.With the use of Avenue,users can view,choose,input and report important information and results,and report error messages.All of these window-based operations make it possible for users to execute abstract statistical analysis simply by pointing and clicking a friendly GUI(graphical user interface).We take Xinjiang Uyger Autonomous Region as a research area,and utilize mean annual GDP increasing velocity from 1978 to 1999 in different counties,then calculate global Moran and local Moran based on those data,and illustrate the usefulness of that module in identifying the characteristic and significance of spatial association among observed locations over space.
- spatial statistical analysis /
- GIS /
- spatial autocorrelation /
- spatial association /
- regional economic analysis

[1]	徐斌, 张艳. 地下水化学类型分区的GIS空间分析模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(6): 866-874. doi: 10.13203/j.whugis20170295
[2]	王腾, 王艳东, 赵晓明, 付小康, 蒋波涛. 顾及道路网约束的商业设施空间点模式分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(11): 1746-1752. doi: 10.13203/j.whugis20160558
[3]	禹文豪, 艾廷华, 杨敏, 刘纪平. 利用核密度与空间自相关进行城市设施兴趣点分布热点探测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 221-227. doi: 10.13203/j.whugis20140092
[4]	周新刚, 乐阳, 叶嘉安, 王海军, 仲腾. 动态数据空间分析的不确定性问题——以城市中心识别为例 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 701-705. doi: 10.13203/j.whugis20140074
[5]	田晶, 何遒, 周梦杰. 运用Q统计分析网络空间现象关联模式 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(4): 486-491. doi: 10.13203/j.whugis20120562
[6]	王华, 郭阳洁, 洪松, 牛蓓蓓. 区域气溶胶光学厚度空间格局特征研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(7): 869-874.
[7]	王汉东, 乐阳, 李宇光, 黄玲. 城市商业服务设施吸引力的空间相关性分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1102-1106.
[8]	冯昕, 杜世宏, 舒红. 空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(12): 1410-1413.
[9]	陈江平, 张兰兰, 余远剑, 张鹏林. 利用空间自相关的中国内陆甲型H1N1流感疫情分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1363-1366.
[10]	焦利民, 刘耀林, 刘艳芳. 区域城镇基准地价水平的空间自相关格局分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 873-877.
[11]	杜清运, 熊岚, 任福, 胡洪良. 基于空间数据库的城市管理网格体系适宜性评价模型研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(2): 138-141.
[12]	王耀革, 王志伟, 朱长青. DEM误差的空间自相关特征分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1259-1262.
[13]	陈鹏, 孟令奎, 宋杨. 三维GIS中基于空间拓扑约束条件的R树研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(4): 347-349.
[14]	郭庆胜, 李留所, 贾玉明, 孙艳. 顾及空间自相关的统计数据分级质量评价 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(3): 240-243.
[15]	李定平, 胡光道, 程路. MapGIS下空间数据库的建立及其典型问题研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(11): 1029-1032.
[16]	郭菁, 郭薇, 胡志勇. 大型GIS空间数据库的有效索引结构QR-树 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(3): 306-310.
[17]	陈军, 赵仁亮, 乔朝飞. 基于Voronoi图的GIS空间分析研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(S1): 32-37.
[18]	胡鹏, 杨传勇, 胡海, 李圣权. GIS的基本理论问题——地图代数的空间观 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(6): 616-621.
[19]	王喜春, 边馥苓, 何勇. 域分析、域模型在GIS中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(5): 437-442.
[20]	罗芳, 艾廷华, 贾小斌. 空间自相关支撑下的地类分布模式一致性评价 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200179

点击查看大图

计量

文章访问数: 590
HTML全文浏览量: 28
PDF下载量: 529
被引次数: 0

空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用

陈斐,
杜道生

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40071068)。

作者简介:
陈斐,讲师,博士生。现主要从事区域经济、地理信息系统应用研究。代表成果:中国陆疆开放系统与重点区产业建设研究(西北区段)、西部地区开发决策信息支持系统、新疆参与周边国家次区域经济集团化研究等。E-mail:chenfei1208@sina.com

收稿日期: 2002-04-08
刊出日期: 2002-04-05

中图分类号: P208

关键词:

GIS /

摘要: 首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用。

English Abstract

Application of the Integration of Spatial Statistical Analysis with GIS to the Analysis of Regional Economy

National Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

Received Date: 2002-04-08
Publish Date: 2002-04-05

Keywords:

Abstract: Spatial autocorrelation means the self-correlation or spatial dependence among observations of a geo-referenced attribute.There are two different scales for spatial dependence:global indicators and local indicators.In this paper,the authors summarize a few spatial statistical analysis methods concerning about how to measure spatial autocorrelation and spatial association firstly,then discuss the criteria for the identification of spatial association by the use of global Moran Coefficient,Local Moran and Local Geary.[FK(W20?40ZQ]Secondly,the authors make a brief review about the integration of the spatial statistical analysis with GIS which is believed to occur in two different ways:embedding spatial statistical analysis into a GIS environment and embedding selected GIS functions into a spatial statistical analysis environment.Based on what has been done in this area,the authors point out that it is necessary and worthwhile to develop a user-friendly statistical module combining spatial statistical analysis methods with GIS visual techniques in GIS directly,and provide an example to illustrate how this can be implemented in Arcview using Avenue.Constructing an adjacency spatial weight matrix is the first step to deal with further analysis.A two-dimensional matrix can be expressed as a one-dimensional array by using the"List"class.In this paper,we use a spatial neighbor list table to represent spatially adjacent relations among different regional units.With the use of Avenue,users can view,choose,input and report important information and results,and report error messages.All of these window-based operations make it possible for users to execute abstract statistical analysis simply by pointing and clicking a friendly GUI(graphical user interface).We take Xinjiang Uyger Autonomous Region as a research area,and utilize mean annual GDP increasing velocity from 1978 to 1999 in different counties,then calculate global Moran and local Moran based on those data,and illustrate the usefulness of that module in identifying the characteristic and significance of spatial association among observed locations over space.

陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.

引用本文:

陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.

Citation: