ArcGIS空间分析——热点分析

本文对ArcGIS中的热点分析工具做相关笔记
大多内容摘自:ArcGIS官方说明文档。

解决什么问题

热带分析对资源分配类型来说特别有用。

应用领域包括:犯罪分析、流行病学、投票模式分析、经济地理学、零售分析、交通事故分析以及人口统计学。

其中的一些应用示例包括:

疾病集中爆发在什么位置?
何处的厨房火灾在所有住宅火灾中所占的比例超出了正常范围?
避难场所应设置在哪里?
峰值密集区出现于何处/何时?
我们应在哪些位置和什么时间段分配更多的资源?

想要知道在何处拥有很多事件点,还是特定属性的高/低值在何处发生了空间聚类?

则对原始值或原始事件点计数运行热点分析。

说明

热点分析工具可对数据集中的每一个要素计算 Getis-Ord Gi* 统计(称为 G-i-星号)。

通过得到的 z 得分和 p 值,您可以知道高值或低值要素在空间上发生聚类的位置。

工作方式

查看邻近要素环境中的每一个要素。高值要素往往容易引起注意,但可能不是具有显著统计学意义的热点。要成为具有显著统计需意义的热点,要素应具有高值,且被其他同样具有高值的要素所包围。

某个要素及其相邻要素的局部总和将与所有要素的总和进行比较;当局部总和与所预期的局部总和有很大差异,以致于无法成为随机产生的结果时,会产生一个具有显著统计学意义的 z 得分。

结果说明

为数据集中的每个要素返回的 Gi* 统计就是 z 得分。对于具有显著统计学意义的正的 z 得分,z 得分越高,高值(热点)的聚类就越紧密。对于统计学上的显著性负 z 得分,z 得分越低,低值(冷点)的聚类就越紧密。

在 ArcMap 中运行此工具时,输出要素类会自动添加到内容列表,同时对 Gi_Bin 字段应用默认渲染。

ArcGIS空间分析——热点分析_第1张图片

例如:分析对医疗资源聚集区域

可见,高值聚类点和地值聚类点的空间分布 格局

ArcGIS空间分析——热点分析_第2张图片

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