[特殊字符] 第十四讲 | 空间异质性检验与地统计局部指标(LISA)应用

📌 关键词:空间异质性、LISA、局部Moran's I、空间聚集、冷热点分析、GeoDa、R语言


🧠 导语:空间现象为何"不一样"?

在地理学与农学研究中,我们经常遇到"某地污染严重,而邻近区域却很轻微"的现象。这种空间格局的不均匀性,正是**空间异质性(Spatial Heterogeneity)**的体现。而揭示这些"异质"的核心利器,就是------LISA(Local Indicators of Spatial Association)局部空间自相关分析


🔍 一、空间异质性是什么?

空间异质性指的是某种地理变量(如土壤肥力、污染浓度等)在地理空间中呈现不规则分布,具体体现在:

  • 位置差异性(Spatial Discontinuity)

  • 局部聚集性(Local Clustering)

  • 不稳定的空间关系

我们需要借助LISA进行定量刻画!


🧪 二、LISA(局部空间自相关)指标详解

LISA 指标衡量的是某个点与其邻居的空间关系是否显著偏离"空间随机性",主要包括:

指标 含义
局部Moran's I 衡量某位置值与邻居值的相似性
局部Getis-Ord G* 用于发现局部"高值"或"低值"集中区域(热点分析)
局部Geary's C 类似Moran's I,强调差异性

🧰 三、R语言实战:LISA分析步骤

📦 所需R包

复制代码
library(spdep)
library(sf)
library(tmap)

🧮 示例代码流程

复制代码
# 读取空间数据
shp <- st_read("your_shapefile.shp")

# 构建邻接矩阵
nb <- poly2nb(shp)
lw <- nb2listw(nb, style="W")

# 计算局部Moran's I
local_moran <- localmoran(shp$target_variable, lw)

# 将结果加入数据框
shp$Ii <- local_moran[,1]
shp$p_value <- local_moran[,5]

# 可视化:显著性图
tmap_mode("view")
tm_shape(shp) +
  tm_fill("Ii", style="quantile", palette="-RdBu", title="Local Moran's I") +
  tm_borders()

📌 四、结果解读:四象限含义

LISA 结果常被划分为 4 个象限:

象限 类型 含义
I象限 高-高(HH) 高值区域被高值包围(热点)
II象限 低-低(LL) 低值被低值包围(冷点)
III象限 高-低(HL) 异常值,高值被低值包围(离群)
IV象限 低-高(LH) 异常值,低值被高值包围(离群)

🧑‍🔬 五、应用场景推荐

  • 🧫 土壤污染高风险区识别

  • 🌾 农作物高产区空间聚类分析

  • 🌍 区域经济发展空间不均衡性检验

  • 🏙 城市热岛效应的热点识别


✍️ 学术论文写作句式参考

"利用局部Moran's I指标对土壤有机碳含量进行空间聚集性分析,结果显示研究区呈现明显的高-高聚集特征,主要集中于中部农田密集区。"


📚 总结

✅ LISA 是空间分析中极具辨识力的工具

✅ 通过空间聚集和离群识别,助力精准干预决策

✅ 搭配GeoDa软件或R语言工具可轻松实现全流程分析


📌 下一讲预告 :空间面板数据建模与时间-空间交互分析

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