数据分析学习总结笔记12:空间自相关——空间位置与相近位置的指标测度
文章目錄
- 1 空間地理相關(guān)性
- 2 技術(shù)性定義
- 3 空間相關(guān)類型
- 4 Moran’s I(莫蘭系數(shù))
- 5 空間自相關(guān)的應(yīng)用
- 6 案例研究: 意大利人口遷移分析
- 7 總結(jié)
- 8 實現(xiàn)工具
1 空間地理相關(guān)性
地理空間自相關(guān)是指一個物體與附近其他物體的相似程度。通俗地說,它度量的是相近物體與其他相近物體的相似程度。
地理信息系統(tǒng)的第一規(guī)則: 一切事物都與其他事物相關(guān)聯(lián)。但是相近事物比較遠事物更相關(guān) (Waldo r. Tobler,1970)。
為了理解這個定律,例如:
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假設(shè)從一個網(wǎng)站隨機挑選了一套房子,價格是60萬美元。那么,如果它旁邊的房子也掛牌出售,如何預(yù)測它的價格。65萬美元和280萬美元,會選擇哪一個?
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如果選擇了65萬美元,那么我們已經(jīng)潛意識地知道什么是空間自相關(guān)了。它是一些共同特征(例如房價)中兩個相近物體之間的相關(guān)性。
空間自相關(guān)的一個潛在應(yīng)用是,它有助于分析生態(tài)和疾病的集群和擴散。諸如“這種疾病是一個孤立的案例嗎”或“降雨模式在不同地區(qū)是聚集的還是相同的”這樣的問題可以通過空間自相關(guān)分析得到很好的理解和回答。
2 技術(shù)性定義
從技術(shù)上講,空間自相關(guān)性是指在空間尺度上觀測彼此相近的變量之間的關(guān)聯(lián)性的度量。這個變量可能是:
- 在連續(xù)表面上的任何一點(例如一個地區(qū)的土地使用類型,或年降水量);
- 在特定區(qū)域內(nèi)的一組固定地點(例如一組零售店鋪);
- 細分地區(qū)的一組區(qū)域(如人口普查數(shù)據(jù)中有兩輛或兩輛以上汽車的家庭數(shù)量或比例)。
自相關(guān)違反了統(tǒng)計學的核心原則,即觀察值是相互獨立的。根據(jù)經(jīng)典統(tǒng)計學中的獨立性假設(shè),群體之間的觀察值和群體內(nèi)部的觀察值應(yīng)該是獨立的。
因此,空間自相關(guān)顯然違背了上述假設(shè)。
空間相關(guān)概念是時間相關(guān)的一種延伸。唯一的區(qū)別是時間相關(guān)性衡量一個變量隨時間的變化,而空間相關(guān)性衡量兩個變量的變化,即觀測值(如收入、降雨量等)和位置的關(guān)系。
3 空間相關(guān)類型
地理空間相關(guān)性最常見的形式是斑塊和梯度。
一個變量的空間相關(guān)性可以是外生的(由另一個空間自相關(guān)的變量引起, 如降雨),也可以是內(nèi)生的(由某個過程引起,如疾病的傳播)。
4 Moran’s I(莫蘭系數(shù))
空間自相關(guān)性通過Moran’s I系數(shù)進行度量,它是一個相關(guān)系數(shù),用來度量數(shù)據(jù)集的整體空間相關(guān)性。Moran’s I系數(shù)可以分為正相關(guān)、負相關(guān)和無空間自相關(guān):
(1)空間正相關(guān)
一張地圖上,當相似值聚集在一起時,空間相關(guān)性為正相關(guān)的。當Moran’s I系數(shù)接近+1時,出現(xiàn)正自相關(guān)。下面的圖像顯示了一個地區(qū)的土地覆蓋情況,這是一個正相關(guān)的例子,因為類似的群集集中在一起。
(2)空間負相關(guān)
在一張地圖上,當不同的值聚集在一起時,空間相關(guān)性為負相關(guān)的。當 Moran’s I系數(shù)接近-1時,出現(xiàn)負的空間自相關(guān)性。棋盤是負自相關(guān)的一個很好的例子,因為不同的值相鄰。
(3)空間不相關(guān)
當Moran’s I系數(shù)為0時,代表不具有空間自相關(guān)性。
5 空間自相關(guān)的應(yīng)用
空間自相關(guān)的重要性在于,它有助于確定空間特征影響空間物體的重要性,以及物體與空間特性之間是否存在明確的關(guān)系。
以下是空間自相關(guān)的一些有趣的工業(yè)用例:
(1)衡量不平等性
空間自相關(guān)有助于找出衡量收入、人口或種族不平等和多樣性的方法。可以利用Moran’s I系數(shù)分析收入、人口等參數(shù)在特定區(qū)域內(nèi)是集中分布還是均勻分布。
[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6068954/]
(2)環(huán)境
空間自相關(guān)有助于發(fā)現(xiàn)城市土壤中稀土元素的聚集點。
[Spatial Autocorrelation: Neighbors Affecting Neighbors]
(3)興趣點
自相關(guān)是用來映射不同的參數(shù)作為興趣點距離變量的函數(shù)。
例如,離市中心多遠時,房價開始下降。
(4)生態(tài)學
空間自相關(guān)廣泛應(yīng)用于與海洋和珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)有關(guān)的重要應(yīng)用程序。
如場地適宜性分析,以確定貝類養(yǎng)殖場或海水養(yǎng)殖的規(guī)劃面積。
(5)人口統(tǒng)計學
空間自相關(guān)用于繪制和分析選舉期間的選民投票率。
例如,空間自相關(guān)用于繪制法國總統(tǒng)選舉和法國地區(qū)選舉期間的缺席率。
[https://www.researchgate.net/publication/320988214_Spatial_Autocorrelation_in_Voting_Turnout]
6 案例研究: 意大利人口遷移分析
意大利人口遷移分析
[Analyzing Migration Phenomena with Spatial Autocorrelation Techniques]
自相關(guān)對遷移分析有很大影響。本案研究意大利境內(nèi)外國人口移徙情況的分析。
在不同規(guī)模的族群動態(tài)演變中,移民是一個關(guān)鍵因素,對經(jīng)濟、文化和環(huán)境都有影響。利用空間自相關(guān)性,可以識別代表移民集中度的空間聚類。
- 從技術(shù)上講,Moran’s I系數(shù)在這里表示的是外國和本地居民人口比率的加權(quán)方差和整體方差之間的差異。
- 用外行術(shù)語來說,它表達了一個 給定地點的外來人口/總?cè)丝?/strong> 與 鄰近空間單元的外來人口/總?cè)丝?/strong> 之間的相關(guān)性。
利用相關(guān)性指數(shù)LISA (空間關(guān)聯(lián)的本地指標) ,將這些場景分為三類:
(1)現(xiàn)象值高,且與周圍環(huán)境相似程度高的地點(高-高)被定義為熱點;
(2)現(xiàn)象值低,且與周圍環(huán)境相似程度低的地點(低-低)被定義為冷點;
(3)現(xiàn)象值高(低),但與周圍環(huán)境相似程度低(高)的地點(高/低-低/高),被定義為空間異常點。
人口遷移受到限制的地區(qū)可分為以下三組:
(1)第一個集群在地理上集中在東北部地區(qū),呈正相關(guān)(類型: 高-高)。這些群體擁有屬性:收入機會 / 福利的增加,因此吸引了尋找工作的外國人;
(2)第二個集群位于中心區(qū)域,呈正相關(guān)(類型: 高-高)。這些地區(qū)也表現(xiàn)出類似的福利增加的特點;
(3)第三個集群位于意大利南部的城鎮(zhèn)(類型: 低-低)。這些地區(qū)通常擁有屬性:收入低,就業(yè)機會少。
7 總結(jié)
空間自相關(guān)不僅可以將相似對象與其他相似對象進行聚類,而且可以反映相關(guān)程度或相似程度。
它有助于發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系,在生態(tài)學和人口統(tǒng)計學方面有很多應(yīng)用。
8 實現(xiàn)工具
(1)數(shù)據(jù)量較少時,可以使用QGIS地理分析軟件。
(2)Python編程進行大規(guī)模數(shù)據(jù)運算,地理分析中通常運用的分析包,包括:geopandas、OSMnx、pySal、geopy等。這些包可以幫助進行地理數(shù)據(jù)處理和運算,幾分鐘就可以得到結(jié)果。
LISA相關(guān)性指數(shù):http://www.dpi.inpe.br/cursos/ser301/referencias/bivand/node9.html
原文鏈接:https://towardsdatascience.com/spatial-autocorrelation-close-objects-affecting-other-close-objects-90f3218e0ac8
本文主要參考于:空間自相關(guān) | 空間位置與相近位置的指標測度(沈浩老師)
相關(guān)筆記:
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的数据分析学习总结笔记12:空间自相关——空间位置与相近位置的指标测度的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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