空间分布模式与空间相关分析
空间分析
空间分析复习资料一、名词解释1、空间分析：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。
2、网络结构模型：在网络模型中，地物被抽象为链、节点等对象，同时要关注其间连通关系。
3、空间数据模型：是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。
4、叠置分析：将不同层的地物要素相重叠，使得一些要素或属性相叠加，从而获取新信息的方法。
包括合成叠置分析和统计叠置分析。
同义词：地图覆盖分析。
5、网络分析：是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、策划一项网络工程如何安排，并使其运行效果最好，如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。
6、栅格数据的聚类分析：栅格数据的聚类是根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。
7、数据高程模型：数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。
数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
8、坡度：坡度是地面高程的变化率的求解，因此，坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。
9、坡向：实际应用中，由于所建立的DEM数据常常是按从南到北获取的，所以求出的坡向角度是与正北方向的夹角。
10、缓冲区分析：缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。
邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确实是空间分析的一个重要手段。
所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。
11、最佳路径分析：12、空间插值：常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便于其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。
13、虚拟现实：由计算机生成的可与用户在视觉、听觉、触觉上实施交互，使用户有身临其境之感的人造环境。
它在测绘与地学领域中的应用可以看作地图认知功能在计算机信息时代的新扩展。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
第10章空间统计分析
第10章空间统计分析空间统计分析是一种地理信息系统（GIS）中的工具和方法，用于研究和分析地理现象的空间分布模式。
它结合了统计学和地理学的原理，能够帮助我们理解和解释地理现象之间的关系，并为决策制定者提供有关地理现象的更全面和准确的信息。
本章将介绍空间统计分析的基本概念、常用方法和应用案例。
空间统计分析的基本概念包括空间自相关、空间聚集和空间差异。
空间自相关指的是地理现象在空间上的相似性和相关性，例如城市人口分布的集中性和扩散性。
空间聚集是指地理现象在空间上的聚集和集群现象，例如城市的主要商业区域和住宅区域。
空间差异是指地理现象在空间上的差异和变化，例如不同地区的气候和生态环境的差异。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、空间插值分析和空间聚类分析。
空间自相关分析通过计算地理现象之间的相似性和相关性来研究其空间分布模式，例如计算城市之间的距离和相关性。
空间插值分析通过将已知的地理现象数据点推算到未知的区域，来估计未知区域的数值，例如将气温观测点的数据插值到整个地区。
空间聚类分析通过计算地理现象之间的距离和相似性来研究其聚集和集群现象，例如将商业建筑和住宅区域进行聚类分析。
空间统计分析在很多领域有广泛的应用。
在城市规划和土地利用方面，空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的人口分布、经济活动和交通状况，从而指导城市规划和土地开发。
在环境保护和资源管理方面，空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的生态环境和自然资源的分布，从而制定有效的环保和资源管理策略。
在流行病学和卫生地理学方面，空间统计分析可以帮助我们了解不同地区的疾病传播和健康状况，从而指导公共卫生政策和疾病预防控制。
总之，空间统计分析是一种有助于我们理解和解释地理现象的工具和方法。
它能够帮助我们揭示地理现象之间的关系和模式，为决策制定者提供有关地理现象的更全面和准确的信息。
通过空间统计分析，我们能够更好地理解和管理我们的地球。
全局空间自相关与局部空间自相关
全局空间自相关与局部空间自相关
空间自相关是一种在地理学研究中，用于研究不同尺度的空间内空间相关性的统计技术。
空间自相关可以分为全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关是指对特定空间分布特征，进行宽范围分析强调广阔空间范围内的空间过程，主要研究空间分布表现特性的一般规律性及大的空间差异的程度。
全局空间自相关通常使用栅格技术建立空间分布数据，采用全局空间自相关指数，评价不同栅格单元之间的空间关系。
局部空间自相关是指局部对地理现象中特定分布空间相关性进行专题分析，以研究特定空间范围内空间格局变化及尺度特征，通常情况下局部空间关联指数会比全局空间关联指数准确得多。
可以以点做为单位，也可以以面为单位，研究相邻的几个单元的空间关系，从而发现某空间分布的局部格局，如惯性、结构网等。
空间自相关分析是衡量一定空间尺度上地理现象的一种重要的统计方法，在利用GIS研究空间结构方面有重要的成果。
它可以以全局空间自相关或局部空间自相关的方式研究空间格局，但也有一些局限性，如空间结构可能是由时间及其它因素导致的临时性变化，而排除这些因素则会严重影响其结果。
空间自相关分析与城市发展
空间自相关分析与城市发展随着城市化的快速发展，城市规模和人口数量不断增加，城市内部各个区域的发展状况也呈现出巨大差异。
为了更好地理解和解决城市发展中的问题，空间自相关分析成为了一种重要的研究工具。
本文将介绍空间自相关分析的概念和方法，并探讨其在城市发展研究中的应用。
一、空间自相关分析概述空间自相关分析是一种用于测量和描述空间数据之间相互关联程度的统计方法。
在城市发展研究中，我们通常关注的是各个区域之间的空间关系，如某一指标在空间上的分布是否呈现出聚集或离散的趋势，以及这种趋势的强度和方向。
而空间自相关分析正是帮助我们揭示和量化这些空间关系的有效工具。
二、空间自相关分析方法1. 空间权重矩阵的构建在进行空间自相关分析之前，我们首先需要构建空间权重矩阵，该矩阵用于表示各个区域之间的空间关系。
常用的空间权重矩阵有邻近矩阵和距离矩阵两种形式。
邻近矩阵用于描述某个区域与其相邻区域之间的关系，而距离矩阵则表示各个区域之间的距离远近。
2. 空间自相关指标的计算在构建好空间权重矩阵后，我们可以利用其进行空间自相关指标的计算。
常用的空间自相关指标有：Moran's I、Geary's C 和Getis-Ord Gi* 等。
Moran's I 用于揭示空间分布的整体相似程度，Geary's C 用于描述空间集聚或离散的程度，Getis-Ord Gi* 则可以帮助我们发现空间集聚现象的热点区域。
三、空间自相关分析在城市发展研究中的应用1. 城市发展趋势的探索通过对城市的各个区域进行空间自相关分析，可以揭示出城市内部发展的趋势和特征。
例如，可以通过计算不同区域的经济发展水平之间的空间自相关指标，分析出城市经济发展的集聚区和边缘区，为城市规划和区域发展提供科学依据。
2. 城市区域间的差异分析通过对城市内部各个区域的发展状况进行空间自相关分析，可以帮助我们了解城市区域间的差异程度和空间联系情况。
天津市高校教育用地空间布局模式与用地结构分析
天津市高校教育用地空间布局模式与用地结构分析宋洋;贾艳杰;张娜;刘利东【摘要】为了进一步掌握天津市高校教育用地的现状和供需矛盾,分析天津市高校土地利用过程中存在的问题,选取天津市29所普通高等学校(含10所独立学院)的用地布局进行比较研究,同时基于天津市高校土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度,结合高校类型、空间区位和天津市高教区划分等,对天津市高校教育用地的结构进行多样性和均衡性分析结果表明:天津市29所高校的用地空间布局可以归纳为中心-环状型、线性、网格型和组团型共4种主要用地布局模式.用地结构信息熵和均衡度平均值分别为1.52和0.90,最大值出现在天津大学(1.69和1),最小值则出现在天津音乐学院(1.28和0.76).不同类型、不同区位和不同建设时期的高校用地结构信息熵差别较大,相应的土地利用多样化程度和均衡度也差别较大.由此可知,高校的类型、建设时期、区位以及规模和资金状况是导致天津市高校教育用地布局和结构差异的主要因素.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(037)002【总页数】9页(P57-65)【关键词】高校教育用地;空间布局模式;用地结构;天津市;信息熵【作者】宋洋;贾艳杰;张娜;刘利东【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387;天津师范大学国土资源研究所,天津300387【正文语种】中文【中图分类】P963;F301.24自教育振兴行动实施以来，我国高等教育不断向大规模及综合化方向加速发展[1].随着各地高校招生规模的不断扩大，办学条件逐渐改善，运作模式发生根本性转变，大批高校陆续进行新建、扩建和迁建，教育用地扩张逐渐成为城市建设用地需求新的增长点，高校建设也面临着一些突出问题[2-3].国内外学者基于城市土地利用规划理论、土地经济学理论、区位理论和可持续发展理论[4-5]等对高校教育用地开展了大量研究，主要集中在高校校园的内部规划与设计[6-8]、高校发展规划和文脉传承[9-10]、高校老校区的利用与更新[11-12]、大学城的历史演变与发展[13-14]、高校教育用地结构与空间布局[15-16]、高校教育用地集约利用评价[1-3，17-18]以及高校与城市周边的融合互动发展[19-20]等方面.李淑杰等[2]在剖析高校教育用地集约利用内涵的基础上，以吉林大学6个校区为样本及评价单元，构建高校教育用地集约利用评价体系，对教育用地集约利用程度进行定量评价研究.杨琳琳等[21]基于对国内外大学用地布局的对比以及用地结构的信息熵、均衡度和优势度的测算，建议我国现代高校校园建设的主要布局模式可采用圈层型综合功能组团模式，同时总结出导致国内外高校用地结构差异的主要原因.郭子成等[10]以上海交通大学闵行校区校园规划为案例，对高校文化要素及其空间组织等方面进行探讨，并结合高校文脉传承的相关分析，对校园文化传承的文脉空间组织模式进行研究，为科学合理地做好校园规划的文化建设提供了可行的发展引导模式.作为不同功能用地空间分布状况及数量关系的度量，用地空间布局和用地结构已成为研究高校教育用地土地利用模式的重要内容[21].目前，总结国内外研究成果，以整个城市的高校教育用地状况为案例展开的空间布局和用地结构对比分析相对较少.因此，本研究选取天津市29所普通高等学校，通过比较其用地空间布局的特征和模式，同时基于对天津市高校土地利用结构信息熵、均衡度和优势度的测算，结合高校类型、空间区位和天津市高教区划分等，对天津市高校教育用地的结构进行多样性及均衡性对比分析，以期准确掌握天津市高校教育用地现状、供需矛盾和现存用地问题等，为高校教育用地的集约利用提供参考，同时为高校教育用地规划与管理政策的制定提供依据.1.1 研究区域概况作为我国四大直辖市之一，天津市是国际港口城市、环渤海经济中心和北方最大的沿海开放城市.改革开放近40年间，天津高等教育经历了改革、发展和创新等一系列巨变.根据天津市教育委员会公布的教育事业统计信息，截止2015年底，天津市共有普通高等学校55所，其中本科院校29所（含独立学院10所），高职高专学校26所.目前，天津市共建成第一高教区、第二高教区、第三高教区、海河教育园区、大港大学城以及团泊健康产业园高教区共6个规模较大的大学城[1]，29所本科院校（共38个校区）的空间分布情况如图1所示.1.2 数据来源本研究选取天津市29所本科层次的普通高等学校（含10所独立学院）作为研究对象，基于校园区域的用地功能及建筑单体用途，将高校教育用地划分为教学与科研实验用地、学生与教职工生活用地、公共管理与服务用地、体育活动用地、景观与生态用地和其他用地功能分区共6类，各分区的具体含义如表1所示.本研究基础数据调查采用资料收集与实地调研相结合的方式获取.充分利用遥感技术手段，通过Google Map和Baidu Map等获取天津市29所高等院校遥感影像作为调查的基础信息源，并在此基础上利用现有资料，全面掌握各校区土地利用现状信息.空间布局主要是剖析研究各功能分区的地理区位、组合关系和分布特点，是人文地理学和城市规划学重点研究的课题之一[22]，作为影响校园空间环境特征的决定因素，高校教育用地的空间布局结构是指校园空间的组织模式[23].在规划和建设的过程中，高校校园用地功能的分异带动了用地形态的分异，从而形成高校校园空间布局形态，并通过用地形态的发展表现高校空间结构的演变，其本质是各功能要素在地域空间上的分布特征与组合规律.文献[23]将校园发展规划类型归类为线性型、网格型、中心型和分子型4种发展规划，本研究在总结天津市29所高校用地空间布局的基础上，将其归纳为中心-环状型、线性、网格型和组团型4种最基本模式，各模式的基本情况如表2所示[24].2.1 中心-环状型空间布局模式天津师范大学、天津工业大学和天津大学仁爱学院均具有内聚性较强的校园中心区，而其他建筑元素则围绕中心区布局，本研究将其概括为中心-环状型空间布局模式.分析可知，此类空间布局模式中，诸多地物及环境要素围绕校园核心呈环状或放射状布置，具有中心明确、环境统一、紧凑合理、条理性强的布局特点，此类布局以体育场中心式布局、绿地广场中心型布局和建筑中心式布局3种模式最为典型.2.2 线性空间布局模式以天津职业技术师范大学为例，校园整体呈“L”型布局，是较为典型的线性空间布局模式，其校园以篮球场、集中绿化用地、炎培园、桃李园和勉园共同组成中心轴线，两侧分布其他建筑单体以形成不同功能分区，天津医科大学临床医学院和南开大学滨海学院与其类似.在此空间布局模式中，各功能分区空间布局沿特定的线性地物扩展，且可以形成完整的景观环境.常见的线性地物有绿化带、广场、校园主干道及河流水体等.2.3 网格型空间布局模式以天津城建大学、天津农学院和天津音乐学院等为代表的部分高校老校区和以北京科技大学天津学院和天津财经大学珠江学院等为代表的部分独立学院新建校区以校园主干道为界进行地块划分，将校园主体划分为若干网格，每类网格成为相对独立的用地功能区，各用地功能分区又相互联系、相互依存，共同构成校园教学、生活的有机整体.这种模式是典型的网格型空间布局，在天津市高校建设中比较常见.2.4 组团型空间布局模式除上述高校外，天津市高校中还有部分空间布局是通过多个校园中心区与次中心区有机串连，形成多核心结构，以地处中心城区的天津大学卫津路校区、南开大学卫津路校区和地处中心城区外的天津商业大学、河北工业大学北辰校区、中国民航大学等新规划建设校区较为典型，本研究称其为组团型空间布局模式[23].这种模式多以标志性休闲广场、湖泊和标志性建筑等为中心构成校园多核心，不同类型和功能的建筑群形成类似于“枝干”的主从层次，另有停车场用地、集中绿化用地等公共服务用地相间分布.3.1 用地结构量化方法—信息熵信息熵是一个物理学概念，表示大量分子的无序运动，Shannon将其引入信息论中[25]，用以测度系统的复杂性和稳定性[26].在土地利用结构分析中，信息熵用来测度用地结构的多样性和均衡性，以综合反映区域内各种用地类型在一定时期内的动态变化和转化程度，从而指导区域内用地结构的优化和调整[27].3.1.1 信息熵的计算假设具有固定行政界线的区域的总面积为A，区域内用地类型分成n类，A（xi）表示各用地类型的面积，则某一用地类型的出现概率可表示为Σp（xi）=1，满足归一化条件.基于信息论原理，该区域用地结构信息熵可定义为3.1.2 优势度和均衡度测算为使用地结构的信息熵值更具可比性，引入用地结构均衡度和优势度的概念.均衡度E和优势度D分别为式（3）和式（4）中：用地结构均衡度E为实际熵值和最大熵值的比值；H为用地结构信息熵；Hmax为信息熵最大值；优势度D为土地利用的集中程度，反映区域内一种或几种优势用地类型支配该区域土地的程度[27].根据信息论原理，区域内用地类型越丰富，各类用地面积越接近，其信息熵值越大.当该区域处于未开发状态时，信息熵值为0，即Hmin＝0；反之，当区域内各用地类型趋于均衡、稳定，且满足熵值最大化条件时，即A（x1）=A（x2）=…=A （xn）=A/n时，则该区域信息熵值达到最大，即Hmax=ln（n）.由于H≤Hmax，故E的变化区间为[0，1].当E=1时，区域内土地利用达到最理想的平衡状态；反之，当E=0时，土地尚未开发，处于最不均衡状态.3.2 用地结构分析根据式（3）和式（4），对天津市29所高校的用地结构信息熵和均衡度进行测算，结果如表3所示.由表3可知，天津市29所高校的用地结构信息熵和均衡度平均值分别为1.52和0.90，最大值为天津大学，分别为1.69和1.00；最小值为天津音乐学院，分别为1.28和0.76.由各高校用地结构信息熵值的均值、极值及分布情况可知，不同类型、不同区位和不同建设时期的高校用地结构信息熵差别较大，相应的土地利用多样化程度和均衡度差别也较大.3.2.1 基于用地类型的用地结构分析按照各高校校园各种功能用地的状况（详见表1），对其用地结构进行统计测算，结果如图2所示.对图2结果进行分析可知，天津市29所高校的用地结构具有以下特点：（1）教学与科研实验用地作为高校校园各功能用地的核心用地类型，教学与科研实验用地在29所高校的用地结构中所占比例平均值为32.69%，但各类高校存在一定差距，其中，作为建设较早的老校区和独立学院，天津音乐学院、天津美术学院、天津医科大学和天津天狮学院受区位、地价、学校资金状况和基本办学条件要求等因素的影响，该用地类型占比相对偏高，分别为58.05%、52.32%、49.58%和47.49%.天津体育学院作为体育类院校，因其教学环境的特殊性，故其教学科研实验用地占比较低，仅为9.84%，而体育活动用地区占比最高，达到44.16%.（2）学生与教职工生活用地学生与教职工生活用地在天津市高校各功能用地的比重仅次于教学科研实验用地，全市各高校平均值为24.97%.南开大学和天津大学在区域分布上空间相连，建成时间较早，历史文化悠久，且在校学生人数众多，因此其学生与教职工生活用地占比分别高达42.97%和41.33%；天津体育学院运动与文化艺术学院和天津医科大学临床医学院均为新建校区，由于校园在建和未建用地占比较高，规划及已建成生活用地占比较低，仅为6.80%和10.75%.（3）体育活动用地体育活动用地是天津市高校中的第三大功能用地，受高校类型、建校时间和规模以及规划理念等因素的影响，体育活动用地在天津市各高校用地结构中的占比差异较大，最高为天津体育学院44.16%，最低为天津理工大学4.86%.以天津师范大学和天津工业大学为代表的新建校区，体育活动用地规划合理、布局均衡，由于校区总面积较大，其占比分别为8.69%和11.72%；而天津天狮学院、北京科技大学天津学院等独立学院和天津中医药大学、天津外国语大学等老校区，受校区规模扩展限制、规划布局不合理、建校时间较早等因素影响，体育活动用地占比均高于17.42%的平均值.（4）公共管理与服务用地公共管理与服务用地多以集中绿化用地、广场用地和停车场用地等形式，结合教学与科研实验用地和生活用地零散分布.天津市各高校该用地类型占比和空间布局均差别较大.天津理工大学和中国民航大学等新建现代化校区更注重土地的集约节约利用，将该用地与其他类型用地融合规划，有效避免了大片土地的浪费和闲置.而天津商业大学宝德学院和天津医科大学临床医学院等独立学院受建筑面积和在校师生人数所限，多集聚分布公共管理与服务用地，所占比重分别高达20.15%和17.11%.（5）景观与生态用地景观与生态用地在各高校用地类型中的占比相差较大，天津师范大学和天津理工大学倡导低密度和生态化校园建设，在校园建设过程中保留了校区内原有的大面积湖泊和集中绿化用地，景观与生态用地达到高教区已建成面积的30.44%和28.12%，已建成土地在满足在校师生教育教学工作的同时，还兼顾了景观生态功能.而以天津美术学院、天津音乐学院、天津外国语大学及天津中医药大学为代表的中心城区老校区和以天津天狮学院、北京科技大学天津学院及天津理工大学中环信息学院为代表的独立学院受校区用地规模或资金与办学条件限制，没有成片区的景观生态用地.（6）其他用地其他用地包括教工住宅和附属学校等在内的附属建筑用地、校办企业、大规模酒店、写字楼以及未建土地和发展预留用地等.受各高校类型、建校规模、建校时间及办学性质等因素的影响，天津医科大学临床医学院、天津财经大学、南开大学滨海学院和天津职业技术师范大学等高校于国家实施扩招政策以后投入建成，发展历史较短，各个校区内均留存有一定的预留发展用地，因此其他用地区占比偏高，分别为34.57%、24.93%、22.33%和21.04%.相比之下，天津大学、天津中医药大学和天津医科大学建校时间较早，校区内可建设土地已开发完毕，因此该用地类型占比基本为0.3.2.2 基于空间区位差异的用地结构分析区位是影响高校教育用地空间布局与结构的重要因素.根据行政区划及城市功能分区划分，天津市29所高校中，有12所位于中心城区内，17所位于中心城区外.图3和图4分别给出了基于空间区位和高教区的高校土地利用结构熵值图.由图3和图4可以看出，受空间区位差异的影响，不同高校用地结构信息熵值差别较大.中心城区内主要分布有第一、二高教区以及市内六区其他分散分布的高校.其中，第一和第二高教区共有7所高校，集中分布于天津市南开区卫津路和河西区大沽南路一带，属于自然发展型大学城[1].园区内多由一些历史悠久的高等院校组成，经过几十年的开发建设，土地利用率达到100%，基本处于饱和状态，其土地利用结构相对成熟且更加均衡，因此其用地结构信息熵平均值较高，分别为1.56和1.55.第三高教区位于中心城区外环附近，作为典型的政府规划型新兴大学城，分布有6所高校，其占地面积大，发展历史较短，以现代化、网络化、园林化和生态化作为校园规划建设理念，倡导科学规划的低密度和生态化建设，已建成校舍建筑用地在满足在校师生教育教学工作的同时，还兼顾了文化娱乐和体育活动的功能，规划用地更注重人文性和科学性.因此，其整体用地空间结构较合理，信息熵平均值为1.54.与第三高教区类似，大港大学城和团泊健康产业园高教区用地结构信息熵也相对较高，分别为1.64和1.60.此外，以天津外国语大学、天津美术学院、天津体育学院和天津音乐学院为代表的中心城区其他高校建校时间也相对较早，地理位置相对分散，尽管土地利用率均达到100%，但占地面积相对较少，可开发的预留发展用地很少，校区逐渐呈现出用地更新与用地扩展受限、用地类型单一、结构不合理的特征和问题，因而其用地结构信息熵平均值较低，仅为1.41.中心城区外分散分布的高校多以建校较晚、规模较小的独立学院为主，这些高校或布局松散、规模过大，或更新速度和方式严重滞后，总体用地结构不尽合理，用地结构信息熵值分别为1.41和1.49.3.3 小结合理利用高校教育用地结构与用地规模需要综合考虑在校学生规模、学科门类设置、办学特点和学校发展趋势等多个因素[28].综合对比分析天津各高校用地类型结构比例与其信息熵值、优势度和均衡度可知，以天津大学和南开大学为代表的传统综合类大学，多以组团型空间布局模式为主，建校历史悠久，占地面积广阔，用地结构均衡且稳定，因此信息熵值较高，分别为1.69和1.59，均衡度分别高达1.00和0.94；得益于其紧凑合理的中心-环状型用地布局，天津师范大学、天津工业大学和天津商业大学等新建校区的公共服务用地和景观生态用地比例较高，土地利用多样性更高，各用地类型面积相差较小，因此信息熵值集中在1.54～1.64，均衡度集中在0.91～0.97，均高于平均值；天津外国语大学滨海外事学院、南开大学滨海学院和天津大学仁爱学院等独立学院新建校区多为网格型或中心-环状型布局，占地面积适中，规划布局合理，用地结构均衡，信息熵值相对较高，分别为1.67、1.68和1.60，均衡度也均在0.95以上.此外，天津音乐学院、天津体育学院和天津中医药大学等位于中心城区的传统老校区，建校时间较早且规模较小，内部空间形式单一且布局简单，用地结构比例失衡，环境老化现象严重，信息熵值普遍偏低，分别为1.28、1.32和1.37；天津理工大学中环信息学院和天津天狮学院2所独立学院受资金短缺、办学条件不足等因素的影响，占地规模较小，布局紧凑，用地类型相对单一，因而土地利用结构信息熵值较低，分别为1.35和1.36.通过比较天津市29所高校的教育用地空间布局与用地结构，结合国内外相关教育用地布局与结构分析研究发现，天津市高校教育用地空间布局与用地结构主要存在以下问题：（1）高校校园与城市的互动空间不足高等教育功能的转变主要体现在高等教育的社会性和开放性[29].作为中心城区内“大院”模式高校的典型代表，天津音乐学院和天津体育学院缺乏与城市社区的交流，在严重占据城市土地资源的同时，既影响了高校周边城市土地利用，又使自身的校园规划建设与布局受到限制.而新建大学城和各高校新建校区远离城市中心，与城市整体发展脱节，无法体现对城市建设用地的互补作用.（2）老校区大量占据城市用地，更新速度和方式滞后高校的诞生和演变始终与城市的发展相生相伴.高校老校区经过长年的发展，往往会成为它们所在城市的一部分.而与新建大学城、新建校区的用地现状相比，天津大学卫津路校区和南开大学卫津路校区等位于中心城区内的老校区逐渐显现出粗放利用的弊端.老校区在高校管理中的作用和地位也发生相应改变，其职能也大多向低层次的继续教育、研发和第三产业等方面调整.为了在城市转型中最大限度地发挥积极作用，许多老校区的更新转型已成为必然趋势.（3）部分新建校区布局松散，规模过大近年来，高校校园规划建设结束了前期“渐进式”发展格局，转变为“一次性”整体设计模式.伴随着不断扩招，高校开始大规模异地迁建新校区.大学城等新建校区在建设过程中，存在大面积用地浪费和高校建筑低容积率并存的问题，加上前期不合理规划设计造成高校校园规划空间布局松散，导致新建校区虽然占地面积较大，但建筑缺乏亲切感，削弱了大学应有的活力和氛围.（4）校区建设速度超常，空间布局个性缺失校园文脉包含了高校的发展历程、学术特色以及在发展过程中沉积下来的人文艺术底蕴，是大学的精神所在[10].包括西青大学城与大港大学城在内的部分高校新校区，在建设过程中出现校园规划随意、建设速度超常等问题，因此一些高校校园空间形态多样性不足，规划设计千篇一律，用地布局与结构单一，建筑体量大，但建筑群结构太过简单，缺乏空间层次感，使人无法感受传统校园独特的文化魅力. 本研究通过比较分析天津市29所普通高等学校（含10所独立学院）的空间布局和用地结构，归纳各类用地的功能及分布特征，并结合校园建设沿革及用地布局特征，总结出天津市高校具有中心-环状型、线性、网格型和组团型共4类主要空间布局模式.在测算天津市高校土地利用结构信息熵、均衡度和优势度的基础上，结合天津市高校用地类型和空间区位，对天津市高校教育用地空间布局与用地结构进行多样性和均衡性对比分析.结果表明，不同类型、不同建设时期和不同区位高校用地结构信息熵差别较大，相应的各高校土地利用多样化程度和均衡度差别较大：①南开大学、天津大学和天津医科大学等传统综合类大学的区位集中在中心城区，校园建设起步较早，空间布局合理且成熟，用地结构均衡度高；②由于规划合理，天津理工大学、天津师范大学、天津工业大学和河北工业大学等新建校区各用地类型面积相差更小，用地多样性更高，用地结构与空间布局均更为合理；③天津外国语大学滨海外事学院、南开大学滨海学院和天津大学仁爱学院等独立学院新建校区多以网格型或中心-环状型布局，占地面积适中，规划布局合理，用地结构均衡；④以天津音乐学院、天津体育学院和天津美术学院为代表的艺体类院校，以天津外国语大学和天津中医药大学为代表的中心城区老校区以及以天津理工大学中环信息学院和天津天狮学院为代表的小规模独立学院用地结构信息熵值相对较低，空间布局和用地结构合理性较差.因此，高校的类型、建设时期、区位以及规模和资金状况是导致天津市高校教育用地布局和结构差异的主要因素.本研究结果为进一步掌握天津市高校教育用地现状和供需矛盾、发现天津市高校土地利用过程中存在的问题，并为高校教育用地集约利用相关研究的开展提供决策依据.受时间、文章篇幅以及高校教育用地自身的特殊性所限，本研究对于完善天津市高校教育用地结构与布局的对策和措施分析相对不足，还需要作进一步研究探索.【相关文献】。
空间数据中的时空关联分析方法综述
空间数据中的时空关联分析方法综述空间数据是指与地理位置有关的各种数据，如地图数据、遥感数据、GPS数据等。
时空关联分析是一种研究空间数据之间的相互关系和趋势的方法。
本文将对时空关联分析方法进行综述。
一、引言随着信息技术的快速发展和空间数据的不断积累，如何从大量的空间数据中挖掘有用的信息成为一个重要的研究领域。
时空关联分析方法的出现为解决这一问题提供了一种有效的途径。
时空关联分析方法可以揭示空间数据之间的相互依赖关系和时空变化趋势，为地理学、环境科学、城市规划等领域的研究提供了新的手段和思路。
二、基本概念与原理1. 时空关联分析的基本概念时空关联分析是指通过统计学方法研究空间数据之间的相关性和相关性变化规律的分析方法。
在时空关联分析中，通常可以使用空间自相关和时空关联矩阵等指标来描述空间数据之间的关联程度。
2. 空间自相关分析方法空间自相关分析是一种衡量空间上相邻地区之间相似程度的方法。
其中，最常用的指标是Moran's I指数。
通过计算Moran's I指数，可以判断空间数据中的集聚现象和离散现象，进而揭示空间数据的空间相关性。
3. 时空关联矩阵分析方法时空关联矩阵分析是一种衡量时空上不同地点之间相关性的方法。
通常，可以通过计算时空变量的协方差矩阵或相关系数矩阵来刻画时空关联度。
通过分析时空关联矩阵，可以揭示时空数据的相似性和相关性。
三、时空关联分析方法的应用1. 土地利用与环境关联分析时空关联分析方法在土地利用与环境关联研究中有着广泛的应用。
例如，可以通过分析不同地区的土地利用类型和环境指标的关联关系，揭示土地利用对环境的影响程度和空间分布规律。
2. 城市交通与人口流动关联分析时空关联分析方法在城市交通与人口流动研究中也扮演着重要的角色。
通过分析不同地区的交通状况和人口流动的关联关系，可以为城市交通规划和人口迁徙政策提供科学依据。
3. 气候变化与自然灾害关联分析时空关联分析方法在研究气候变化与自然灾害之间关联关系时具有重要作用。
《空间数据分析》课件
分析人口分布、消费水平、交通 状况等数据，评估潜在市场的规 模和需求。
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犯罪活动的空间数据分析
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总结词：通过空间数据分析，揭 示犯罪活动的时空规律和特征， 为预防和打击犯罪提供科学依据 。
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空间数据挖掘的方法
包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类、时空数据挖掘等 。
空间数据挖掘的应用
在城市规划、环境保护、灾害预测等领域具有广泛的应用价值。
机器学习在空间数据分析中的应用
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，建立预测模型，对新的空间数据进行 预测。
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空间聚类分析
总结词
将相似的空间数据点聚集成群组
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空间聚类分析通过将相似的空间数据点聚集成群组，揭示数 据的内在结构和模式。聚类结果可以根据距离度量、密度等 指标进行评估，并用于分类、识别异常值和进行决策支持。
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空间数据挖掘与机器学习
空间数据挖掘
空间数据挖掘的定义
空间数据挖掘是指从大量空间数据中提取有用信息的过程，这些 信息可以是隐藏的、未知的或非平凡的。
社交媒体数据的获取方式
社交媒体数据可以通过爬虫等技术获取，但需要遵 守相关法律法规和隐私保护原则。
社交媒体数据的处理和分 析
社交媒体数据处理和分析需要针对其特点进 行，包括文本挖掘、情感分析、用户行为分 析等。
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。 。 1
实习序号和题目 空间分布模式与空间相关分析 实习人 专业及编号 实习目的： 熟悉和掌握Spatial Statistics Tools里的基本工具，对所给数据进行空间分析。
实习内容： 1.参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离L(d)、全局Moran’I与G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%； 2.对adabg00数据进行全局与局部的moran I与G统计量分析； 3.对deer数据进行基于距离的最近邻分析与L(d)分析；
实习数据： 1.省区.shp：中国各省分布图 2.各省第5次和第6次人口普查：各省人口普查数据 deer.shp：鹿场点分布图 3.adabg00.shp:爱达荷州阿达各街区2000年人口普查数据
基本原理： 空间分布的模式一般来说，有三种，分别是离散、随机、和聚合。离散的概念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。随机是纯粹的无模式，既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。 1.零假设（null hypothesis）：指进行统计检验时预先建立的假设。在空间统计中，零假设指的就是空间位置在一定区域里面呈现完全随机（均匀）分布。在检验结果之前，先对这些结果假设一个数值区间，这个区间一般是符合某种概率分布的情况，如果真实结果偏离了设定的区间，就表示发生了小概率事件。这样原来的假设就不成立了。 。
。 2
如果计算结果落在-2到2之间，就表示假设是可以接受，但是不在这个范围内，就说明发生小概率事件了。有两种可能：1，假设有错误；2，出现了异常值。 2.z得分（Z scores）表示标准差的倍数 标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根”也就是“标准差能反映一个数据集的离散程度”。比如z得分是+2.5，得到的结果是标准差的正2.5倍，表示数据已经高度聚集。反之，如果是-2.5,那么就表示标准差的负2.5倍，就是高度离散的数据。 置信度：数据落在期望区间的可能性 在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。这个概率被称为置信水平。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。 3.在空间统计分析中，通过相关分析可以检测两种现象（统计量）的变化是否存在相关性，若所分析的统计量为不同观察对象的同一属性变量，则称之为自相关。而空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度，是一种检测与量化从多个标定点中取样值变异的空间依赖性的空间统计方法。当变量在空间上表现出一定的规律性，即不是随机分布则存在着空间自相关，空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事物越相像。也就是说，空间自相关是针对同一个属性变量而言的。 4.空间自相关方法按功能大致分为两类：全域型自相关和区域型自相关。全域型自相关的功能在于描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性存在，但其并不能确切得指出聚集在哪些地区，若将全域型不同空间间隔的空间自相关统计量依序排列，可进一步得到空间自相关系数图，用于分析该现象在空间上是否有阶层性分布。区域型自相关能够推算出聚集地的范围。 5.最近邻分析 。 。 3
是根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离计算其最近邻指数。最近邻指数是平均观测距离和平均期望距离之比。如果小于１，则要素呈现空间聚集式；如果大于１，则要素呈现空间离散模式或竞争模式。最近邻分析并没有考虑到属性特征，只是根据空间位置。 6.Moran’s I 法 高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在，空间自相关分析的主要功能在于同时可以处理数据的区位和属性。全域型 Moran’s I 计算方式是基于统计学相关系数的协方差关系推算出来的。I 值一定介于-1 到 1 之间，大于 0 为正相关，且值越大表示空间分布的相关性越大，即空间上聚集分布的现象越明显，反之，值越小代表空间分布相关性小，而当值趋于0 时，代表此时空间分布呈现随机分布的情形。 若 I 值大于 0，说明相邻地区拥有相似的数据属性，属性值高或低的地区都有聚集现象；若 I 小于 0，说明相邻地区属性差异大，数据空间分布呈现高地间隔分布的状态；若 I 趋近于 0，则相邻空间单元间相关低，某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。若 I 值显著大于 I 的期望值（I 值为正值且显著），说明两点存在相似关系，若 I 值显著小于 I 的期望值（I 值为负值且显著），说明两点存在不相似关系。 区域空间自相关值累加之和即全域空间自相关 Moran’s I 值。 其对应的公式为：
7. 多距离空间聚类分析 (Ripley's K 函数) Ripley's K方法是一种点数据模式的分析方法，利用Ripley's K函数对点数据集进行不同距离的聚类程度分析。Ripley's K函数就是用来表明要素的质心的空间聚集或空间扩散的程度，以及在邻域大小发生变化时是如何变化的。原理：设定一个起算距离，还可以指定最终距离或者增量步长。计算的距离增加的时候，包含的相邻的要素自然就会原来越多，那么就可以针对不同的距离，去计算包含的数据的密度。当全部算完之后，把每个距离的密度进行一下算数平均，并且用这个平均密度，作为用于比较的标准密度值。然后用每个距离里面，包含的数据量的密度，来与标准密度值进行比较。大于标准密度，那么我们就认为这个距离上，数据处于聚类分布，而小于标准值的，我们就认为他处于离散分布。为了避免平均数带来的一些简单粗暴的计算，在研究空间分布的时候，更多是利用零假设的方式，来设定随机数进行分布，作为预期值。特定距离的 K 观测值大于 K 预期值，则与该距离（分析尺度）的随机分布相比，。 。 4
该分布的聚类程度更高。如果 K 观测值小于 K 预期值，则与该距离的随机分布相比，该分布的离散程度更高 多距离空间聚类分析工具返回的值以及含义如下：
应用到的基本工具 1.ArcToolbox—Spatial Statistics Tools—Average Patterns(分析模式)—Average Nearest Neighbor(平均最近邻) 2.ArcToolbox—Spatial Statistics Tools— Average Patterns—High/ Low Clustering (Getis- OrdGeneral G) 3.ArcToolbox—Spatial Statistics Tools—Average Patterns, Spatial Autocorrelation (Moran I) 4.ArcToolbox— Spatial Statistics Tools— Average Patterns—Multi-Distance Spatial Cluster Analysis (Ripleys K Function) 5. ArcToolbox— Spatial Statistics Tools— Mapping Clusters— Cluster and Outlier Analysis(Anselin Local Morans I) 。 。 5
6. ArcToolbox— Spatial Statistics Tools— Mapping Clusters— Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
操作流程图（尽量为图解模型）
操作步骤（方法） 一、参考文献《多尺度人口增长的空间统计分析》，练习多距离L(d)、全局Moran’I与G*统计量分析，显著性检验的置信区间定义为90%
定义工作空间，对province数据添加投影，选择兰勃特投影
处理数据，将统计数据汇总连接到省区的shp文件；
空间分析 deer数据 adabg00数据 Province数据
L(d)统计 全局Moran’I G*统计量分析
全局Moran’I
G统计量分析 局部moran I L(d)分析
最近邻分析 。
。 6
右键点击“province”，采用Symbology/Quantities/Graduated colors来符号化“人口增长率”字段；观察分布格局； 分布格局为：西部部分地区的人口增长率要明显高于东部，如青海，西藏，新疆。北方地区主要是京津地区增长率较高，南方的上海和广东地区人口增长率高。由此可知，人口增长率最高的地方主要是发达的地区和贫困地区。发达地区由于人口迁入导致，而贫困地区是由于出生率高于死亡率导致。
提取质心点，求取点对之间的距离； 。
。 7
k(d)函数 先利用province计算点距离，最短为30734米，最长为2216312米 则步长为十， Beginning_Distance （起算距离）选择30000米， Distance_Increment （递增步长）选择220000米