地理空间数据分析技巧：优化的热点分析与异常值分析的应用
地理空间数据分析技巧：优化的热点分析与异常值分析的应用
地理空间数据分析是现代城市规划和资源管理的重要工具。其中，热点分析和异常值分析是两种常用的空间统计方法，能够帮助我们识别地理空间中的热点、冷点区域以及异常值。本文将详细介绍这两种分析方法的区别、应用场景，并以上海人口分布为例，展示其具体应用。
热点分析与优化的热点分析
热点分析作为一种常用的空间统计方法，能够帮助我们识别地理空间中的热点和冷点区域，即那些高值或低值集中出现的地方。而优化的热点分析进一步简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。
哪些数据适合做热点分析？
官方文档建议以下类型的数据适合进行热点分析：
- 计数（如街道十字路口处发生的交通事故数）
- 比率（如城市失业率，各城市以点要素表示）
- 平均值（如学校间数学测验的平均得分）
- 指数（如国家汽车经销商的消费者满意度得分）
优化的热点分析与传统热点分析的区别
简单来说，热点分析相当于专业相机，如果你想拍出更美或者根据当前环境特征进行调整焦距、光圈就用热点分析，而优化的热点分析它就相当于傻瓜相机，设置都帮你调好了直接拍照就行。
优化的热点分析的默认配置
- 初始数据评估：
- 确保具有足够的加权要素可供分析（判断要素数是否达到30的标准，未达到时结果不可靠）
- 评估分析字段值：最小值、最大值、平均值、标准差
- 查找位置异常值
通过增量空间自相关的方式寻找最佳距离，未找到基于30个近邻的平均距离并将其用作分析范围
输出结果，Gi_Bin字段识别统计显著性热点和冷点，使用错误发现率(FDR)校正方法纠正了多重测试与空间依赖性
上海人口分布案例分析
我们以上海人口分布为例，展示优化的热点分析结果：
- Cold Spot - 99% Confidence（冷点 - 99%置信度）：用深蓝色表示，这类区域的人口密度相对较低，并且这一结论具有很高的可信度。
- Cold Spot - 95% Confidence（冷点 - 95%置信度）：用较浅的蓝色表示，这类区域的人口密度相对较低，并且这一结论具有较高的可信度。
- Cold Spot - 90% Confidence（冷点 - 90%置信度）：用青绿色表示，这类区域的人口密度相对较低，并且这一结论具有一定的可信度。
- Not Significant（无显著性）：用白色表示，这类区域的人口密度没有显著的高低之分。
- Hot Spot - 90% Confidence（热点 - 90%置信度）：用橙色表示，这类区域的人口密度相对较高，并且这一结论具有一定的可信度。
- Hot Spot - 95% Confidence（热点 - 95%置信度）：用较深的橙色表示，这类区域的人口密度相对较高，并且这一结论具有较高的可信度。
- Hot Spot - 99% Confidence（热点 - 99%置信度）：用红色表示，这类区域的人口密度非常高，并且这一结论具有极高的可信度。
从图中可以看到，上海市中心区域（红色部分）人口密度极高，这反映出上海市作为中国最大城市之一的地位。它拥有庞大的人口基数和繁荣的经济活动，使得市中心成为人口聚集的主要地点。在接近市中心的近郊地区（黄色部分），形成了多个卫星城。这些卫星城虽然人口数量相较于市中心较少，但仍然具有一定规模，它们为城市提供了重要的支持和服务功能。最外层的绿色部分代表了远郊和农村地区，这些地方人口密度最低。由于这些区域主要以农业为主导产业，因此人口规模较小且分布较散。
异常值分析与优化的异常值分析
异常值分析专注于发现那些与周围区域显著不同的地点，这些异常值往往能揭示出有趣的现象或问题所在。优化的异常值分析同样简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。
哪些数据适合做异常值分析？
官方文档建议以下类型的数据适合进行异常值分析：
- 研究区域中的富裕区和贫困区之间的最清晰边界在哪里？
- 研究区域中存在可以找到异常消费模式的位置吗？
- 研究区域中意想不到的糖尿病高发地在哪里？
优化的异常值分析与聚类异常值分析的区别
参考优化的热点分析与热点分析的区别描述。
优化的异常值分析的默认配置
- 初始数据评估：
- 确保具有足够的加权要素可供分析（判断要素数是否达到30的标准，未达到时结果不可靠）
- 评估分析字段值：最小值、最大值、平均值、标准差
- 查找位置异常值
通过增量空间自相关的方式寻找最佳距离，未找到基于30个近邻的平均距离并将其用作分析范围
输出结果，COType字段可以识别统计显著性高低聚类（HH和LL）以及高低异常值（HL和LH），利用错误发现率(FDR)校正方法纠正了多重测试和空间依赖性
上海人口异常值分布案例分析
我们以上海人口分布为例，展示优化的异常值分析结果：
- Not Significant（非显著）：用白色表示，这类区域的变量值没有显著的聚类或离群值。
- High-High Cluster（高-高聚类）：用粉色表示，这类区域的变量值较高，并且周围邻近的区域也具有相似的高值，形成了一个高值聚类。
- High-Low Outlier（高-低离群值）：用红色表示，这类区域的变量值较高，但是周围的邻近区域却具有较低的值，形成了一种高值离群的情况。
- Low-High Outlier（低-高离群值）：用蓝色表示，这类区域的变量值较低，但是周围的邻近区域却具有较高的值，形成了一种低值离群的情况。
- Low-Low Cluster（低-低聚类）：用浅蓝色表示，这类区域的变量值较低，并且周围邻近的区域也具有相似的低值，形成了一个低值聚类。
因为是异常值分析，这里我们关注的重点在哪些地方产生了异常值。"低-高离群值"（蓝色）是指那些具有较高人口分布的区域，但周围的邻近区域却具有较低的人口网格分布。可能的原因有很多，比如这些区域可能是公园、自然保护区或者工业区等特殊功能区，或者是尚未开发的土地，使得该区域的人口值低于周围区域。再看一下"高-低离群值"（红色）是指那些具有较低人口分布的区域，但周围的邻近区域却具有较高的人口网格分布，可能的原因同样有很多，比如周边分布着比较集中的居民区或者宿舍区，有些地方因为历史、文化和宗教等原因，成为了特定人群聚居地或者村落等原因，使得该区域的人口值高于周围区域。