土地利用空间自相关分析中观测变量和衡量指标的选择研究

发布时间：2018-04-18 11:13

  本文选题：土地利用空间自相关 + 观测变量　； 参考：《干旱区资源与环境》2015年10期

【摘要】：为研究土地利用空间自相关分析中研究对象观测变量和衡量指标的选择问题,以求较优的空间自相关格局。以临夏县北塬地区的农村居民点用地为研究对象,首先提取地形因子来分析区域地形变化特征,预测空间自相关格局,以此为依据对空间自相关分析中选择的观测变量和衡量指标进行对比分析。结果显示:全局Moran指数优于全局G系数;局部Moran指数对高值聚集识别较优,可识别异常特征;全局G系数对低值聚集识别较优;居民点分散度反映的空间自相关格局与地形特征耦合较好。文中研究可为后续空间自相关研究提供参考。
[Abstract]:In order to study the choice of observational variables and measurement indexes in the spatial autocorrelation analysis of land use, a better spatial autocorrelation pattern can be obtained.Taking the rural residential land in the north tableland of Linxia County as the research object, firstly, the terrain factors are extracted to analyze the characteristics of the regional terrain change, and the spatial autocorrelation pattern is predicted.Based on this, the observation variables and measurement indexes selected in spatial autocorrelation analysis are compared and analyzed.The results show that the global Moran exponent is superior to the global G coefficient, the local Moran index is better than the global G index in identifying the high value aggregation, and the global G coefficient is better for the low value aggregation.The spatial autocorrelation pattern reflected by the dispersion degree of residential area is well coupled with the topographic features.The research in this paper can provide a reference for the subsequent spatial autocorrelation research.
【作者单位】： 甘肃农业大学资源与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金"村民关联度与农地利用的关系研究-以甘肃河西走廊地区为例"(71263003)资助
【分类号】：F301.2;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1768147