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文档简介

基于GeoDA的新疆省GDP空间自相关性的分析万法空间权重矩阵为了揭示地理对象之间的空间联系， 首先需要定义空间对象的相互邻接关系。空间自相关分析的关键步骤之一是构建 nXn归一化空间权重矩阵W,以表示n个对象的区位或者所属区域的邻近关系，其基本形式为：式中：wij表示区域i与j的邻接程度。常用的空间权重矩阵构建方法主要有以下三种：（1）邻接权重矩阵。当区域i与相邻接时，w。设为1,否则为0。邻接权重矩阵又分为Queen邻接和Rook邻接两种规则。Queen规则认为两区域具有共边界或公共顶点时确定为邻接关系；Rook规则认为只有当两区域具有公共边界时才确定为邻接关系。（2）距离权重矩阵。当区域 i与j的距离小于d时，w，设为1，否则为0。其中，d为设置的距离阀值。（3）K-nearest权重矩阵。K-nearest矩阵保证每个观测对象都有 K个邻居，当区域/属于区域i的最近K个邻居之一时，w。设为1，否则为0。1新疆省GDP分布情况pantile:TCCF口口口TOC\o"1-5"\h\zCl. (14)口口口[4.S4 ”7. }Ct. (14)Ll. [14[1.宀玷*/九咖刃'25}刖血515. (14}图一对各项GDP先做简单分析，以了解GDP分布情况。在Geoda软件利用shapefile数据中GDP属性作为分析变量。从图一中可以看出辽宁省GDP大于3.515亿元的县有14个，主要分布在中部及东部。GDP」、于4.569亿元的省有14个主要分布在南部区域。从而可以看出新疆省GDRW级分布明显，中部明显高于周围地区。2新疆省各县GDP全局空间自相关分析sI:sI:0.乏診f图二通过Geoda软件对GDP进行全局空间自相关分析，结果如图二。在图二中分布在第一象限和第三象限为空间正相关的点数据，moran's1=0.06,为空间正相关，但是相关性较弱。为检验moran'sI是否正确，在Geoda中采用蒙特卡洛模拟的方法来检验（图3）。P值等于0.027，说明在97.3%置信度下空间自相关是显著的。

图33新疆各县GDP局部空间自相关分析图3为了更直观的观察新疆各县GDP分布情况，利用Geoda生产LISA聚集图（图4），用不同颜色渲染不同空间自相关类别红色代表高高聚集，表明乌鲁木齐市，昌吉市，石河子市区及周边GDPffi其周边县域的GDP都比较高；蓝色代表低低聚集区，表明民丰县，皮山县，于田县周边及其周边地区GDP都比较低；紫色表示低高聚集区，表明县域i的GDR远低于其周边县域的GDP淡粉色表示高低聚集区，表明县域i的GDR远高于其周边县域的GDP而无色则为不显著。.Clustier:xil'-iBtSigrific-antLw-Lsw:'2'4结论本文以新疆各市区及县的GDP数据为支撑，对其进行了空间统计

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