空间自相关局部指标Moran指数和G系数研究

研究了空间统计中最常用的局部空间自相关指标:Moran指数和G系数。基于模拟的空间区域,设计一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较两种指标的探测结果,得出局部G系数优于局部Moran指数的结论。

局部空间自相关指标对比研究

本文研究了最常用的局部空间自相关指标:局部Moran指数和局部G系数。基于模拟的空间区域,设计了一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较了两种指标的探测结果,得出局部G系数要优于局部Moran指数的初步结论。

局部空间自相关及其在勘探地球化学中的空间聚集研究

运用局部空间自相关Moran的Ii和G*i指数,研究8 130 km2区域内采集的1∶20万水系沉积物1 482个组合样点的空间聚集情况,与基于稳健统计学的地球化学异常下限确定方法所圈定的异常范围对空间聚集范围进行对比。结果表明,局部Ii指数能够很好地探测出程度较弱和范围较小的空间聚集,局部G*i指数适合于程度较强和范围大的高高聚集探测,所探测出的空间聚集范围较大。使用该方法所发现的地球化学空间聚集范围和程度符合客观实际,与已知矿床(点)吻合很好。

中国保险业发展的空间集聚效应分析

文章通过对我国各区域保险业发展的空间自相关的强度大小进行分析,以全国31个省、市、自治区的保费收入为观测值指标,运用Moran指数I对我国各省份以及东中西部地区的保险业发展的空间集聚效应进行分析研究,主要得出以下结论:我国各省域间的保险业发展存在明显的空间集聚,以东部沿海为主要地区的"高-高"集聚型和以西部内陆为主要地区的"低-低"集聚型都日益显著且稳定,中西部地区的保险业发展明显落后于东部地区,并且伴随着时间的推移,这种落后情况没有出现太大的变化。

时空聚集性探测方法在极端高温事件聚集分析中的应用研究

极端高温是灾害性气候的研究热点之一,进行其时空聚集性探测对极端高温灾害的深入研究与危险性评价至关重要。传统温度阈值法从超越概率角度进行极端事件提取,无法实现时空一体化分析,缺少对时空聚集程度的量化评价。该文引入扫描统计量,构造时空柱体扫描窗口对研究区进行时空一体化粗探测,通过相对危险度定量评价聚集程度,最后对探测结果进行局部Moran′s I热点分析,结合热点置信度优化聚集区的空间定位。以中国大陆地区2013年7月的温度数据为例,采用上述方法,探测出研究区的6个显著时空聚集区,相对危险度最高为3.99,最低为2.60,范围覆盖华北、华中、华东、西北的部分地区,最后以当年的气象资料及报道验证探测结果。结果表明,时空扫描和局部Moran′s I分析的集成是一种有效探测极端高温事件时空聚集区的方法,不仅能实现极高温事件准确可靠的时空定位,还能给出极高温区域的时空聚集指标。

基于区域空间关联特性的企业信用评价——以西部三省上市企业为例

以2011-2012年注册地为四川、贵州和云南的上市企业为样本,结合企业所在区域经济发展的空间关联特性,选择相应财务比率,采用因子分析和聚类分析的方法,构建企业信用评价指标体系。此研究方法以企业微观层面和区域发展中观层面的联结为纽带,细化了企业信用评级的区域特征,丰富了企业信用评价体系的内涵和外延。

中国省域高技术产业多元空间聚类

为了改进高技术产业多变量聚类效果,识别出高技术产业热点区域、冷点区域,将局部moran指数和k-means聚类方法结合在一起实现了多变量空间聚类。采用方差拟合优度比较了非空间k-means聚类和多变量空间聚类,发现多变量空间聚类效果更好,并能够识别冷热点聚类分布。

重庆各地区工业增加值之间的关系探析

指出了工业增加值是衡量一个区域经济发展的重要指标,也是反映一个地区工业发展现状与前景的重要指标,从而使得工业增加值成为各个企业及各管理部门非常关注的指标之一。针对重庆各地区全局Moran指数和局部Moran指数进行了分析,以此来度量重庆各地区空间自相关的全局指标,以促进重庆各地区能够协调快速发展。

利用全局与局部相关函数分析流域降水空间变异性

为合理诊断流域降水的空间变异性,阐明了6种常见的全局和局部空间相关指标的联系与区别,并用空间相关函数进行统一表述,然后提出了同时从全局和局部2个方面对连续性与间断性并存的降水空间变异性进行综合分析的方法。采用全局半方差函数和局部Moran指数,对2003～2009年赣江流域降水空间变异规律进行了实例研究。结果表明:全局半方差函数便于描述流域降水的整体相关结构,而局部Moran指数可揭示降水的局部聚集形态和地带性规律,并能够诊断其中的奇异点。赣江流域年、月、日降水量在整体上呈显著的时变空间正相关性;在局部表现出较强的聚集性,并具有非平稳性和奇异性。同时,还初步指出了赣江流域降水空间变异性分析对于解释降水空间插值结果的作用。