本文選題：土地利用空間自相關(guān) + 觀測變量�。� 參考：《干旱區(qū)資源與環(huán)境》2015年10期

【摘要】：為研究土地利用空間自相關(guān)分析中研究對象觀測變量和衡量指標的選擇問題,以求較優(yōu)的空間自相關(guān)格局。以臨夏縣北塬地區(qū)的農(nóng)村居民點用地為研究對象,首先提取地形因子來分析區(qū)域地形變化特征,預(yù)測空間自相關(guān)格局,以此為依據(jù)對空間自相關(guān)分析中選擇的觀測變量和衡量指標進行對比分析。結(jié)果顯示:全局Moran指數(shù)優(yōu)于全局G系數(shù);局部Moran指數(shù)對高值聚集識別較優(yōu),可識別異常特征;全局G系數(shù)對低值聚集識別較優(yōu);居民點分散度反映的空間自相關(guān)格局與地形特征耦合較好。文中研究可為后續(xù)空間自相關(guān)研究提供參考。
[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.
【作者單位】： 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金"村民關(guān)聯(lián)度與農(nóng)地利用的關(guān)系研究-以甘肅河西走廊地區(qū)為例"(71263003)資助
【分類號】：F301.2;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1768147