ESDA方法+旅游生态学=?.ppt
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1、ESDA方法+旅游(生态)学=?,汇报内容:,一 选题背景与意义 二 相关概念介绍 三 基于ESDA方法的实证分析 四 几点启示,一 选题背景与意义,近年来随着GIS技术以及空间分析技术的不断进步与发展,ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis )技术日渐成熟并被引入到区域经济分析领域以及区域空间结构方面。以空间关联测度为核心的ESDA方法,通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化,发现数据的空间集聚与空间异常,揭示研究对象之间的空间相互作用机制,从而更为有效为解决当前一些实际问题提供借鉴与指导。,二 相关概念介绍,1 全局空间自相关分析 主要通过对Glo
2、bal Moran I和Global Geary C 等全局空间自相关统计量的估计,分析区域总体的空间关联和空间差异程度。其中Global Moran I统计量较为常用,向量表达式为:,在给定显著性水平时(5%),若Morans I显著为正,则表示研究单元属性数据较高(或较低)的区域在空间上显著集聚。值越趋近于1,总体空间关联性越大即属性数据的差异程度较小。反之,若Morans I显著为负,则表明该区域与其周边区域具有显著的空间差异。值越趋近于-1,总体关联性越小。仅当Morans I接近期望值-1/(n-1)时,观测值(属性数据)之间才相互独立,在空间上随机分布。 Global Morans
3、 I统计量是一种总体统计指标,仅说明所有区域与周边地区之间空间差异的平均程度。在区域总体空间差异缩小的情况下,局部空间差异有可能扩大。为了全面反映区域经济空间差异的变化趋势,还需采用ESDA局部分析方法。,2 局部空间自相关分析 利用Local Morans I和Local Gearys C等局部空间自相关统计量,可以度量每个区域与周边地区之间的局部空间关联性和空间差异性,并结合Moran散点图或散点地图等形式,将局部差异的空间格局可视化,研究其空间分布规律。 (1) Moran散点图 将变量z与其空间滞后向量(Wz)之间的相关关系,以散点图的形式加以描述,则构成Moran散点图。其中,横轴对
4、应变量z的所有观测值,纵轴对应空间滞后向量(Wz)的所有取值。每个区域观测值的空间滞后就是该区域周围邻居观测值的加权平均,具体通过标准化的空间权重矩阵来加以定义。,我们可以进一步将Moran散点图划分为四个象限,分别对应四种不同的区域经济空间差异类型: 右上象限(HH):区域自身和周边地区的属性值均较高,二者的关联性较大(空间差异程度较小); 左上象限(LH):区域自身属性值较低,周边地区较高,二者的关联性较小(空间差异程度较大); 左下象限(LL):区域自身和周边地区的属性值均较低,二者的关联性较大(空间差异程度较小); 右下象限(HL):区域自身属性值较高,周边地区较低,二者的关联性较小(
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- ESDA 方法 旅游 生态学
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