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镇文神图:

中学物理第一课就是参照物的说明,空间统计里面的各种分析,有着天然的参照物,也就是物理存在的空间特性:地理空间的客观性,说空间统计学赖以存在的根基之一,也是空间统计学在统计学家族里面得以列土封疆的底蕴之一。所以,整个空间关系概念化系列文章,我都会以这张图镇压气运。

固定距离空间关系概念化里面一个比较容易被忽视的空间关系,但是它在很多时候又极其有用。比如在ArcGIS里面的热点分析中,固定距离就是作为默认空间关系存在的。

什么叫固定距离呢?就是在同等距离范围内的所有要素,都认为每个事件的影响权重是同等的。

(剧透:在后面我们讲触点相临的时候,会发现,他们是一种特殊情况的固定距离空间关系)

如,在研究区域热点的时候,我们定义空间尺度为10公里,也就是将整个区域划分成10公里一个的网格,每个落在这个网格里面的事件点,都是这个网格的影响因子。而至于这个事件点,是落在网格的正中心,还是落在网格的最边缘,影响因子的强弱都是完全一样的。

如下图:

A、B、C三个点,在同一个网格里面,那么他们之间互为临近要素,但是它们在网格的任何位置(无论是中心或者偏远),影响的权重都是一样的,即在固定距离范围内,所有的要素效果一样(范围内所有要素权重完全相等)。而一旦超出了指定范围,那么范围之外的所有要素都不影响计算(范围外所有要素权重为零)。

固定距离的函数表示如下:

那么有的同学可能会问,这个东西,在我们做什么样的分析的时候,来使用呢?

现在我们想想,在哪种处理里面,对固定距离阈值最敏感,使用得最多的呢?

答案就是:栅格。

栅格会把一定阈值以内的数据,都变成同一个值,这种计算实际上就是固定距离的一种表现方式。

栅格有很多优势和特点,但是我们想想,我们什么时候情况下,我们会考虑使用栅格的对固定阈值的特殊性?答案很容易理解,当我们对分辨率的大小和数据量的大小以及数据细节之间的考虑,达到一个平衡的时候,栅格固定的cellsize,就对我们有重大的意义了。

比如我们很容易获得的全球30米DEM数据,30米一个cellszie,表示固定30米范围内的所有数据,都由一个固定的值替代了,这样有效的减少了很多细节。

所以,在以下这些情况下的时候,你可以考虑选用固定距离关系:

当你用于分析的数据量及其庞大的时候。

比如你要做车辆GPS轨迹点的空间相关性分析,一个城市的某个时间切片,数据量也高达几十万甚至百万,而且轨迹分析的特性决定了,单个轨迹点是没有任何意义的,只有一定范围内的所有轨迹点的共同特征,才能代表某个时态某个范围内的特性。比如某个红绿路口的交通情况,绝对不是看一辆车飞奔而过的瞬时速度,而是很多车在这个路口的平均速度。有关轨迹分析的内容,咱们先挖一坑,有兴趣的同学,以后我们专门看一个轨迹分析专题来讲。

另外还有一些比如城市POI相关的空间分析,智能设备数据分析等,这种分析样本量极其庞大的。通过固定距离空间关系,可以有效的减少计算量(每个要素周边的需要计算的临近要素会减少很多)。

当我们的最终分析的结果是要解读区域情况的,也可以考虑用固定距离。比如我们做各个小区的房价一类的分析,如何判断不同小区之间是否具有临近关系?最简单的方法,就是按照咱们买房(或者租房)时候的中介带看原理……看完A小区,发现走路十分钟就能到B小区,那就去看看呗?这个走路10分钟,就可以定义为我们的固定距离。

当然,固定距离还可以继续扩展为固定区域,也就是说,在区域内所有权重一样,超出区域完全没有关系……比如做国际政治经济政策研究的时候,每个国家国内所有城市的权重都一样,只要不在同一个国家内,就完全不相关,距离再近也不相关。这种固定区域的空间关系概念,在以前我也曾经把他们叫做按属性确定的空间关系。

比如下面这个世界各国主要城市空间关系矩阵:每个国家所属的城市,关系一致,不属于同一个国家,就不存在空间相邻关系。

这种固定区域并没有被内置为ArcGIS的空间关系选项里面,如果想做,就得自定义空间关系矩阵文件了——如果自定义ArcGIS的空间关系矩阵,后面会详细说。

待续未完。

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