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、资源管理等领域的重要工具。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和冷点区域，以及发现那些与周围区域显著不同的地点。本文将详细介绍这两种分析方法的优化版本及其在实际案例中的应用。
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。
哪些数据适合进行热点分析？
官方文档建议对以下类型的数据进行热点分析：
- 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
以网格尺度的上海人口分布为例，分析结果如下：
冷点：
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。
不显著：
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。
热点：
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。
结论：
边缘深蓝色的部分是未匹配出来数据的部分，可以忽略不看。结合分析结果，我们可以明显看出上海的人口分布格局：一个主城和几个周边卫星城，人口分布呈现高高聚集特征。上海市中心区域（红色部分）人口密度极高，反映出其作为中国最大城市之一的地位。近郊地区（黄色部分）形成了多个卫星城，远郊和农村地区（绿色部分）人口密度最低。
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。
哪些数据适合进行异常值分析？
官方文档建议对以下场景进行异常值分析：
- 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传统异常值分析的区别
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
分析结果如下：
非显著：
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。
高-高聚类：
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。
高-低离群值：
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。
低-高离群值：
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。
低-低聚类：
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。
结论：
在异常值分析中，我们重点关注产生了异常值的区域。"低-高离群值"（蓝色）区域可能是因为公园、自然保护区或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。"高-低离群值"（红色）区域可能是因为周边分布着比较集中的居民区或者宿舍区，或者是特定人群聚居地或村落等原因，使得该区域的人口值高于周围区域。