R语言运行地理探测器模型

地理探测器(GeoDetector)是一种用于空间分析的统计模型,它能够探测空间分异性以及揭示其背后驱动力的一组方法。它的核心思想是基于这样的假设:如果某个自变量对某个因变量有重要影响,那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性。地理探测器擅长分析类型量,也可以通过适当的离散化处理,分析顺序量、比值量或间隔量。

在R语言中,可以使用GD包来实现地理探测器的功能。GD包提供了地理探测器的四个主要功能,包括因子探测器、风险探测器、交互探测器和生态探测器。它还包括多种监督和非监督空间数据离散化方法,以及连续变量的最优空间离散化解决方案。GD包的gdm函数是一个一步到位的空间数据离散化和地理探测器分析的函数,它输出所有计算步骤的结果数据和全部可视化结果 。
使用GD包进行地理探测器分析的基本步骤如下:

  1. 安装并加载GD包。

  2. 读取数据,通常是CSV或Excel格式的空间数据。

  3. 设置离散化方法和类别数目。

  4. 使用gdm函数进行地理探测器分析。

  5. 绘制和解释结果

  6. 注意: 在地理探测器(GeoDetector)分析中,经常需要处理各种类型的变量,包括连续变量和分类变量。连续变量是指可以在一定区间内取任意值的变量,比如温度、降水量、海拔高度等。分类变量则是有限或无限的离散值,比如土壤类型、土地利用类型等。

    在地理探测器分析中,连续变量通常需要先转换成分类变量,这个过程称为离散化(Discretization)。离散化有助于将连续的数据分布转换为有意义的类别,这样可以更容易地分析数据的空间分异性和变量之间的关系。

R 复制代码
# 导入GD包,如果尚未安装则先安装
install.packages("GD")
library("GD")

# 设置工作目录到"H:/Geo_dector"
setwd("H:/Geo_dector")

# 读取"can.csv"文件,该文件包含地理空间数据
testaral <- read.csv("can.csv", header = TRUE, sep = ",") 

# 显示数据的前几行,以检查数据是否正确加载
head(testaral)

# 定义五种监督离散化方法
discmethod <- c("equal", "natural", "quantile", "geometric", "sd")

# 定义离散化分成的类别数目,这里是4到7类
discitv <- c(4:7)

## 选择需要离散化的连续变量
continuous_variable <- c("spei", "sm", "slope", "pre", "landscan", "dem", "tm")

# 使用gdm函数进行地理探测器分析,包括最优离散化处理
# ndvi作为因变量,spei, soilty, sm, slope, pre, landscan, zyjz, dem, vege, aspect, tm作为自变量
# 指定数据来源为testaral,离散化方法为discmethod,离散化类别数目为discitv
ndvigdm <- gdm(ndvi ~ spei + soilty + sm + slope + pre + landscan + zyjz + dem + vege + aspect + tm,
               continuous_variable = continuous_variable,
               data = testaral,
               discmethod = discmethod, 
               discitv = discitv)

# 打印ndvigdm对象,显示地理探测器分析的结果
ndvigdm

# 绘制地理探测器分析的结果
plot(ndvigdm)

运行后就可以啦,系统会自动出图,如果觉得图不好看的话可以根据生成的结果数据,自己在origin出图。

1)因子探测

2)交互探测

3)生态探测

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