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空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。
空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。
属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。
空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。
空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。
避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。
2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。
其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。
②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。
3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。
生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。
（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。
一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。
空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。
空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。
ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。
常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。
病传播的空间统计分析方法研究疾病传播是一个复杂的过程，其中空间因素的影响不可忽视。
针对疾病传播的空间统计分析方法的研究，已经成为公共卫生领域的热点问题。
本文将就这一主题展开讨论，介绍常用的疾病传播的空间统计分析方法，包括聚集性分析、点模式分析和空间回归分析。
一、聚集性分析聚集性分析主要用于检测疾病在空间上的聚集现象，即疾病发生的集中和非集中区域。
常用的聚集性分析方法有格点统计、索引检验和扫描统计。
1. 格点统计格点统计是一种常见的空间统计分析方法，它将疾病数据在地理空间上转换为格点数据，并对每个格点的疾病发生情况进行统计。
通过计算每个格点的疾病发病率，可以绘制出疾病分布的等值线图，从而直观地展示疾病的空间分布情况。
2. 索引检验索引检验是一种用于确定疾病空间聚集的统计检验方法。
其中最常用的指数是Moran's I指数和Getis-Ord Gi*指数。
Moran's I指数用于检验数据的全局自相关性，而Getis-Ord Gi*指数用于检测局部聚集现象。
通过计算这些指数，可以评估疾病在空间上的聚集情况。
3. 扫描统计扫描统计是一种基于统计显著性的空间聚类检测方法。
它通过滑动一个扫描窗口在地理空间上进行扫描，计算每个窗口内的疾病发病率，并与整个研究区域的发病率进行比较。
通过找到具有最高或最低发病率的扫描窗口，可以确定疾病的聚集区域。
二、点模式分析点模式分析主要用于研究疾病传播的空间聚集模式，即疾病传播的路径和速度。
常用的点模式分析方法有K函数和距离带分析。
1. K函数K函数是一种用于测量点过程的空间相关性的统计方法。
在疾病传播研究中，可以将病例点作为点过程的实例，通过计算病例点之间的距离，并与随机点过程进行比较，来评估疾病传播的聚集程度。
2. 距离带分析距离带分析是一种用于确定疾病传播路径的空间分析方法。
通过在研究区域内设置不同的距离带，计算每个距离带内的疾病传播率，并绘制曲线图来描述疾病传播路径的特征。
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
空间统计分析方法空间统计分析是一种统计学方法，旨在研究和分析地理空间上的模式和变化。
它结合了地理信息系统(GIS)和统计学的原理和技术，通过空间数据的收集、整理、分析和解释，揭示地理现象背后的模式和规律。
空间统计分析可以应用于环境科学、城市规划、农业、地质学等领域，帮助研究人员更好地理解和解决空间问题。
在空间统计分析中，主要涉及的方法包括空间自相关分析、空间插值、地理加权回归、空间点模式分析、空间聚类分析等。
首先，空间自相关分析用于研究地理空间数据中的相关性。
它主要包括全局自相关和局部自相关两种方法。
全局自相关分析通过计算全局指标，如Moran's I指数，来衡量地理空间的整体相关性。
局部自相关分析则用于检测地理空间中的局部聚集现象，如LISA (Local Indicators of Spatial Association)等方法可以识别出热点区域和冷点区域。
其次，空间插值是一种通过已知空间点数据来估计未知区域值的方法。
最常用的插值方法包括反距离权重法 (Inverse Distance Weighting)、克里金插值 (Kriging)、三角网插值法 (TIN interpolation)等。
空间插值在环境监测和资源管理中具有重要作用，可以有效地填补空间数据的空白。
地理加权回归 (Geographically Weighted Regression, GWR) 是一种用于空间数据建模的统计方法。
它考虑了空间数据的异质性和空间自相关性，通过在回归模型中引入空间权重矩阵，可以在不同地理位置上建立不同的回归关系。
GWR方法在城市研究和社会经济学中应用广泛，可以更精确地分析空间数据的影响因素。
空间点模式分析是一种用于研究点状空间数据分布的方法，旨在揭示点状数据背后的空间模式和聚集程度。
常用的点模式分析方法包括Ripley's K函数、Moran's I函数、Clark-Evans聚集指数等。
空间模型方案介绍在地理信息系统（GIS）领域中，空间模型是非常重要的概念。
它是GIS中数据的表示方式，主要是基于空间和属性的综合表达。
在一些需要对空间数据进行分析和处理的应用中，空间模型可以更好地体现数据之间的关系。
本文将介绍几种常见的空间模型方案。
1. 点模型点模型是一种最简单的空间模型，它用来表示一个点在二维或三维空间中的位置。
在点模型中，每一个点都有自己的坐标值，这些坐标值可以通过不同的坐标系进行表达。
点模型常用于标记和描述一些位置信息，如居民地、道路、河流等。
在GIS中，点模型还可以用来表示一些具有空间位置的客观事物，如科研站、监测站、气象站等。
2. 线模型线模型是由一系列连续点构成的，用来表示一条线在二维或三维空间中的位置。
在线模型中，每个点都有自己的坐标值，这些点按照一定的顺序排列组成线。
线模型可以用来表示道路、河流、管道等线状的空间信息。
在GIS中，很多行政区划的边界也是由线模型构成的。
3. 面模型面模型是由一系列连续线构成的，用来表示一块区域在二维或三维空间中的位置。
在面模型中，每个线段都由有限个点组成，同时这些线段按照某种闭合方式组成了一个面。
如一块土地、森林、城市建筑物等都可以用面模型来表示。
在GIS中，面模型被广泛应用于自然资源管理、土地利用规划等方面的应用中。
4. 矢量模型矢量模型是常见的一种空间模型，绝大部分GIS数据都是由矢量模型形成的。
矢量模型是以点、线、面为基本元素，通过向量计算来描述地球表面上任意区域的分布情况。
矢量模型还可以扩展成多维，以表示一些不同类型数据间的关系。
矢量模型广泛应用于各种GIS应用领域，包括地图制作、城市规划、自然资源管理等。
5. 栅格模型栅格模型是以像素为基本元素描述地球表面上的空间分布情况。
在栅格模型中，每个像素有一个像元值表示该像素代表的空间信息。
栅格模型适用于识别、测量和显示地表现象的几何特征，如高程、温度、降雨和土地利用类型等。
栅格模型常用于遥感图像处理和分析等方面。
列举空间点数据的聚集模式分析的两种类型。
一级聚集效应，即空间点密度在空间上的整体性变化性也称为全面趋势。
二级聚集效应，即空间局部密度的相互趋同倾向也称为局部趋势。
一阶聚集效应可以采用样方式分析和核密度估计方法，二阶可以采用最邻近指数法，K函数法，F函数法，G函数法。
*核密度估计的基本思想。
地理事件在空间点密度高的区域发生概率，在空间点密度低的区域发生的概率小对整个空间实体其密度中心处最大随着距离的增大而逐渐减小空间缓冲区分析工具参数。
Dissowe参数1.None不融合输入几个数据输出就有几个多边形2.all不管输入几个数据输出只有一个多边形融合跟端类型类别含义。
End含义 end含有两个值 flat平 round 圆融合跟端类型类别应用中的注意事项。
打开端点捕捉节点捕捉空间分布模式分析的含义。
空间范围密度根据地理实体或事件的空间位置研究其分布模式的方法称为空间分布模式分析。
空间分布模式分析的目的：是从统计对空间实体分布模式进行推断是探索性数据分析的主要方法之一。
空间点分布情况分为三类：均匀分布，随机分布，聚集分布。
空间点模式分析研究中最关心空间点分布的聚集性与分散性问题栅格数据中坡向分析的含义指的是什么利用输入的数字高程模型数据生成同一地区各个格点坡向的过程一 1.dem指数字高程模型dem分辨率只代表一个能分辨地图上的信息，与具精密度有直接关系 2.DEM的分辨率是由输出的栅格大小设定所致的,用高精度的地图生成小珊格数据,用低精度的地图生成大栅格数据. 3. DEM的分辨率越大,包含的信息量越少二分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类.维恩图生成方法及其用途用椭圆画出一个区域，再用另一个椭圆画出另一个区域，求两个椭圆的重合部分的过程，是维恩图的生成用途：1可以表示一个独立的集合 2 表示集合与集合之间的相互关系1excel表格重金属污染数据要求做到功能分区的方案交警平台1.把路口节点空间化2.把道路的起始点标号和终止点标号以属性连接的方式转化为起始点xy坐标和终止点xy坐标 3.按照points to line的数据输入格式处理2的结果然后生成整个城区道路网 4.把道路网分区着色，把每条道路所属信息做到数据中. 区归原则：起始点终止点所属区相同则该路段属于该区，否则该路段属于跨区的路.5.按交巡警平台这个表单中信息提取巡警服务平台以相同的方法提取出入城区路口结点和出入市区路口结点 6.从路网中提取A区的道路计算每条路上行驶以分钟为时间单位的成本。
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中非常重要的一部分，它通过对地理数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。
在空间分析中，有许多方法可以帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
本文将介绍几种常见的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间模式分析。
首先，空间关联分析是一种通过统计方法来探索地理现象之间的关系的方法。
它可以帮助我们发现地理现象之间的空间相关性，比如某种现象在空间上的分布是否存在某种模式或规律。
在进行空间关联分析时，我们通常会使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量地理现象之间的相关性程度。
通过空间关联分析，我们可以更好地理解地理现象之间的关系，为决策提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种通过已知的地理数据来推算未知位置的值的方法。
在现实生活中，我们经常会遇到一些地理现象的数据点不全的情况，这时就需要利用空间插值分析来推算这些缺失的数据。
常见的空间插值方法包括克里金插值、反距离加权插值和径向基函数插值等。
这些方法可以根据已知的数据点的空间分布情况，来推算出未知位置的值，从而填补数据的空白，为后续的空间分析和决策提供支持。
最后，空间模式分析是一种用来探索地理现象在空间上的分布模式的方法。
在进行空间模式分析时，我们通常会使用集聚指数（如Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数）来衡量地理现象在空间上的集聚程度。
通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的空间分布是否存在聚集现象，从而帮助我们更好地理解地理现象的空间特征。
综上所述，空间分析是地理信息系统中非常重要的一部分，它通过各种方法来帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
空间关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的关系，空间插值分析可以填补数据的空白，空间模式分析可以揭示地理现象的空间分布特征。
通过这些方法的应用，我们可以更好地利用地理信息系统来支持地理决策和规划工作，为社会发展做出贡献。
研究生课程空间点模式分析杜世宏北京大学遥感与GIS研究所提纲一、点模式空间分析概念二、点模式空间分析方法三、基于密度的点模式分析四、基于距离的点模式分析空间点模式分析概念•在地图上，居民点、商店、旅游景点、流行病、犯罪现场等都表现为点的特征，有些是具体的地理实体对象，有些则是曾经发生的事件的地点。
•这些离散地理对象或事件(点)的空间分布模式对于城市规划、服务设施布局、商业选址、流行病的控制等具有重要的作用。
•根据地理实体或事件的空间位置研究其分布模式的方法称为空间点模式，这是一类重要的空间分析方法。
森林中树木位置的分布鸟巢位置的分布学校位置的分布•点模式是研究区域R内的一系列点[S1=(X1,Y 1),S2=(X2,Y2),…,S n=(x n,y n)]的组合，其中Si 是第i个观测事件的空间位置。
研究区域R的形状可以是矩形，也可以是复杂的多边形区域。
•图4.1是点在研究区域中的各种分布模式。
•在研究区域中，虽然点在空间上的分布千变万化，但是不会超出从均匀到集中的模式。
因此一般将点模式区分为3 种基本类型：–聚集分布–随机分布–均匀分布•对于区域内分布的点集对象或事件，分布模式的基本问题是：这些对象或事件的分布是随机的、均匀的，还是聚集的？•研究分布的模式对于探索导致这一分布模式形成的原因非常重要。
如果这些点对象存在类型之分，或者随时间产生变化，那么还需要深入研究的问题是一类点对象的分布模式是否依赖于另外一类点对象的分布模式，或者前期的点模式是否对后期的点模式产生影响。
•例如在一个城市区域中大型商业网点的空间分布模式是否显著地影响了餐饮网点的分布，这是所谓的二元空间点模式问题。
•从统计学的角度，地理现象或事件出现在空间任意位置都是有可能的。
如果没有某种力量或者机制来“安排”事件的出现，那么分布模式可能是随机分布的，否则将以规则或者聚集的模式出现。
•若点模式为规则或聚集模式，则说明地理世界中的事物可能存在某种联系。
•一种现象的分布模式是否对另一种现象的分布模式产生影响也是点模式需要解决的重要问题。
•空间点模式的研究一般是基于所有观测点事件在地图上的分布，也可以是样本点的模式。
•由于点模式关心的是空间点分布的聚集性和分散性问题，所以形成了两类点模式的分析方法：–第一类是以聚集性为基础的基于密度的方法，它用点的密度或频率分布的各种特征研究点分布的空间模式；–第二类是以分散性为基础的基于距离的技术，它通过测度最近邻点的距离分析占的空间分布模式。
•第一类分析方法主要有样方计数法和核函数方法两种；第二类方法主要有最近邻距离法，包括最近邻指数(NNI、G-函数、F-函数、K-函数方法等。
•对点模式的空间分析，应注意空间依赖性对分布模式真实特征的影响。
空间依赖性所产生的空间效应可能是大尺度的趋势，也可能是局部效应。
–大尺度趋势称为一阶效应，它描述某个参数均值的总体变化性；–局部效应也称为二阶效应，它是由空间依赖性所产生的，表达的是近邻的值相互趋同的倾向，通过其对于均值的偏差计算获得，例如传染病的空间过程需要二阶效应描述。
•点模式分析：–要从全局上揭示事件的分布是随机的、聚集的，还是规则的模式–还要描述尺度相关的分布模式，描述两类事件分布模式的关系及其随时间的演化–从全局角度研究空间点模式主要基于一阶性质的测度，可根据过程的密度即单位面积上平均的事件数量定量地描述。
–空间依赖性对于点模式的影响可通过二阶性质测度，采用点和点之间距离的关系描述。
•一阶效应一般用点过程密度λ(S)描述，指在点S处单位面积内事件的平均数目(P.J.Diggle,1983)。
用数学极限公式可定义为–ds是指在点S周围一个足够小的邻域；E表示数学期望；Y(ds)是ds内事件的数目。
•点模式的一阶效应有两种分析方法：–样方计数法–核密度方法•样方计数法首先将研究区域划分为面积相等的子区域，即样方，并根据每一个样方中的事件数量来计算和概括统计量，然后将计数值除样方的面积得到点分布的密度。
•样方计数方法给出的是空间点的密度变化，缺点是将信息聚集到面积单元中，引起信息的损失。
•核密度估计是使用原始的点位置产生光滑的密度直方图的方法。
•二阶效应通过研究区域中两个足够小的子区域内事件数目之间的相互关系来描述。
用数学极限公式可表示为•dsi和dsj分别表示si 和sj周围足够小的邻；E表示数学期望;Y(dsi)、Y(dsj)分别指dsi和dsj两个小区域内的事件个数。
•点模式的二阶性质通过点之间的距离进行研究，如最近邻距离。
•最近邻距离的估计有两种技术，即随机选择的事件与其最近邻之间的距离或随机选择的空间上的位置与最近邻的事件之间的距离。
•空间依赖性可通过可视的方式检查近邻事件距离的概率分布。
–聚集事件通常在低值端表现出陡峭的部分，而规则分布则在高值区域具有陡峭的曲线形式。
–K-函数允许考虑的不仅是最近邻的事件，还依赖于过程是各向同性的基本假设。
•完全随机模式与点模式分析•空间点模式分析技术的目的是解释观测的点模式，分析过程包括：–基于一阶或二阶性质的计算分析–建立完全随机模式（CSR）–比较或显著性检验3个步骤–CSR是建模中的一个关键过程•随机空间点模式遵循同质泊松过程，即研究区域中的每一个事件是以等概率发生在区域的任意位置上的，并且独立于空间位置和其他的事件。
因此完全随机过程是不存在一阶或二阶效应的。
•通过随机模式比较就能评价点过程是均匀的、聚集的还是随机的。
用于检验过程是否是CSR的方法有很多，包括χ2检验、K-S检验，以及蒙特卡罗检验等方法。
• 1. 样方分析的思想•样方分析（Quadrat analysis,QA）是研究空间点模式的最常用的方法。
•基本思想是通过点分布密度的变化来探索空间分布模式：–用随机分布模式作为理论上的标准分布；–将QA计算的点密度和理论分布作比较，判断点模式属于聚集分布、均匀分布，还是随机分布。
•QA的计算过程：–首先，将研究的区域划分为规则的正方形网格区域。
–其次，统计落人每一个网格中点的数量。
由于点在空间上分布的疏密性，有的网格中点的数量多，有的网格中点的数量少，还有的网格中点的数量为零。
–再次，统计出包含不同数量的点的网格数量的频率分布。
–最后，将观测得到的频率分布和已知的频率分布或理论上的随机分布（如泊松分布）作比较，判断点模式的类型。
• 2. 样方分析的方法•QA中对分布模式的判别产生影响的因素有：样方的形状，采样的方式，样方的起点、方向、大小等，这些因素会影响到点的观测频次和分布。
•QA分析中样方的形状一般采用正方形的网格覆盖，但也可定义其它样方形状，如圆形、正六边形等。
•不管采用何种形状的样方，形状和大小必须一致，以避免在空间上的采样不均匀。
•由于QA估计的点密度随着空间而变化，保持采样间隔的一致性非常重要。
•除规则网格外，采用固定尺寸的随机网格也能够得到同样的效果。
•样方方法分析空间点模式时，样方的尺寸选择对计算结果会产生很大的影响。
•对于上图(b)和(c)两种不同尺寸的网格，可能导致不同的分析结论。
•根据Greig-Smith于1962年的试验以及Tylor和Griffith、Amrhein的研究，最优的样方尺寸可根据区域的面积和分布于其中的点的数量确定：•Q是样方的尺寸(面积)；A为研究区域的面积；n是研究区域中点的数量。
这就是说最优样方的边长取。
2A/n•当样方的尺寸确定后，利用这一尺寸建立样方网格覆盖研究区域，统计落入每一个样方中的点的数量，统计包含0，1，2，3，…,个点的样方的数量，建立其频率分布。
•根据观测得到的频率分布和已知点模式的频率分布的比较，判断点分布的空间模式。
•观测的频率分布与己知频率分布之间差异的显著性是推断空间模式的基础，通常采用Kolmogorov-Simirnov检验(简写为K-S检验)。
•用80个样方计算美国俄亥俄州的164个城市的分布模式。
城市作为点实体。
QA计算的各种模式下不同数量城市的样方的频率分布• 3. 样方分析中点模式的显著性检验•通过实际的城市分布观测频数和均匀分布与聚集分布两种模式的比较，不难看出：实际的分布模式比均匀模式更为聚集，而比聚集模式更为均匀。
•但是到底属于何种模式还需要定量化地计算频率分布的差异才能得出结论。
常用的检验方法包括：根据频率分布比较的K-S检验，根据方差均值比的χ2检验。
•1) K-S检验–K-S检验的基本原理是通过比较观测频率分布和某一“标准”的频率分布，确定观测分布模式的显著性。
首先假设两个频率分布十分相似。
如果两个频率分布的差异非常小，那么这种差异的出现存在偶然性；而如果差异大，偶然发生的可能性就小。
•(1)假设两个频率分布之间不存在显著性的差异。
•(2)给定一个显著性水平α，例如100次试验中只有5次出现的机会，则α=0.05。
•(3)计算两个频率分布的累积频率分布。
•(4)计算K-S检验的D统计量，即•(5)计算作为比较基础的门限值，即–如果是两个样本模式比较，则•(6)如果计算得出的D值大于Dα=0.05这一域值，可得出两个分布的差异在统计意义上是显著的。
•因为本例是观测模式和均匀模式两个样本模式之间的比较，于是有•显然D的观测数值要大于D的阔值，表明两个分布之间在α=0.05的水平上差异显著。
即俄亥俄州的城市分布模式和规则分布之间差异显著。
•在排除了均匀分布模式的基础上，我们还需要进一步分析模式是否来自于随机过程产生的点模式。
•随机分布的点模式通过泊松过程产生。
泊松分布的数学公式是•泊松分布的含义为，当事件x取值k时的概率分布。
在样方分析中含义为，当研究区域中有n个随机分布的点时，恰好有1，2,…,k,…，n个点落入一个样方中的概率。
λ=n/m，指平均每个样方中包含的点的数量。
•为简化泊松分布的概率计算，先给出x=0时的概率，然后给出概率计算的递推表达式：e=2.71828182845904•到x=k时的递推公式:•用K-S检验方法对泊松分布计算的概率分布和俄亥俄州的城市分布进行比较，推断城市分布的空间模式。
泊松分布的参数λ= n/m=164/80=2.05。
从表中的数据得到统计量D=0.3213;而阈值。
•显然原始假设被拒绝，城市的分布模式在统计意义上不同于随机分布。
观测模式和随机模式的比较• 4. 样方计数存在的问题–理论上我们可以将观测点模式和任何已知特征的点模式作比较。
例如，首先将观测点模式和随机分布模式作比较，当二者差异显著时，进一步将观测的点模式和聚集分布模式或均匀模式相比较。
–通常先采用视觉观察的方法，假设点的分布模式和哪一种特征分布相似，然后进行统计量的计算和检验。
–样方技术存在一定的限制，样方方法只能获得点在样方内的信息，不能获取关于样方内点之间的信息，其结果是样方分析不能充分地区分点分布模式。
