經(jīng)濟與社會科學空間分析

內(nèi)容概要

空間位置不僅僅是地理學和區(qū)域科學的核心，在社會科學及生態(tài)學等領域，人們也越來越關注研究對象的空間維度，將空間分析方法和技術(shù)（如地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、遙感等）運用到實際工作中?！督?jīng)濟與社會科學空間分析》分別介紹了社會和環(huán)境科學中主要的三類數(shù)據(jù)分析方法：點數(shù)據(jù)分析、面數(shù)據(jù)分析和流數(shù)據(jù)分析。
《經(jīng)濟與社會科學空間分析》可供空間數(shù)據(jù)分析領域，特別是社會與環(huán)境科學領域相關人員參考使用。

作者簡介

無

書籍目錄

前言第1章 引言1.1 空間數(shù)據(jù)及其分析1.2 空間數(shù)據(jù)類型1.3 空間數(shù)據(jù)矩陣1.4 空間自相關1.5 空間數(shù)據(jù)的任意性第一部分 點數(shù)據(jù)分析第2章 點格局識別2.1 原理2.1.1 樣方分析2.1.2 最近鄰居2.1.3 Ripley’s K函數(shù)分析2.1.4 空間分形維數(shù)2.2 算例2.2.1 最近鄰距離統(tǒng)計2.2.2 K函數(shù)2.2.3 半徑分形維數(shù)2.3 討論2.3.1 興安盟村莊空間格局2.3.2 興安盟村莊空間格局的成因分析2.3.3 興安盟村鎮(zhèn)空間格局對區(qū)域發(fā)展的影響2.3.4 對興安盟村莊分布格局調(diào)整的建議第3章 場數(shù)據(jù)建模3.1 區(qū)域化變量3.2 變異函數(shù)3.3 普通Kriging插值3.4 隨機模擬和多點地統(tǒng)計3.5 區(qū)域總體無偏最優(yōu)估計MSN模型3.6 算例3.6.1 普通Kriging插值3.6.2 MSN區(qū)域總體估計第二部分 區(qū)域數(shù)據(jù)分析第4章 區(qū)域數(shù)據(jù)探索4.1 可視化與成圖4.2 空間權(quán)重矩陣4.3 空間自相關的全局測度和檢驗4.4 局部度量和空間自相關測試4.5 算例4.5.1 創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣4.5.2 檢驗空間自相關4.6 討論4.6.1 興安盟農(nóng)民人均年收入的空間自相關格局分析4.6.2 成因分析4.6.3 對區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的影響分析4.6.4 政策建議第5章 區(qū)域數(shù)據(jù)建模5.1 空間回歸模型5.1.1 空間滯后模型5.1.2 空間誤差模型5.1.3 高階模型5.2 空間相關性檢驗5.3 空間杜賓模型5.4 空間回歸模型估計5.5 模型參數(shù)解釋5.6 算例5.6.1 空間滯后模型5.6.2 空間誤差模型5.6.3 高階模型5.6.4 空間杜賓模型5.6.5 討論第三部分 空間互動數(shù)據(jù)分析第6章 空間互動數(shù)據(jù)建模6.1 空間互動數(shù)據(jù)的可視化與探索6.2 一般空間互動模型6.3 函數(shù)規(guī)格和普通最小二乘回歸法6.4 泊松空間互動模型6.5 泊松空間互動模型的最大似然估計6.6 泊松空間互動模型的泛化6.7 算例6.7.1 一般空間互動模型的最小二乘估計6.7.2 泊松空間互動模型參數(shù)估計6.7.3 討論第7章 空間互動模型和空間相關性7.1 矩陣符號中的獨立空間互動模型7.2 獨立空間互動模型在計量經(jīng)濟學上的擴展7.2.1 第一種方法7.2.2 第二種方法7.2.3 流為0的問題7.3 空間過濾的空間互動模型7.4 算例7.4.1 結(jié)果分析7.4.2 原因分析7.4.3 結(jié)論與建議參考文獻名詞中英文對照概念索引

章節(jié)摘錄

　　很多傳統(tǒng)的區(qū)域分布圖是點密度圖，即在圖上用小點的密集程度表示各個區(qū)域內(nèi)的平均值的差異情況，但點密度圖不能描繪點事件的確切位置。比例圈是解決這個問題的一個方法，因為圓圈的中心可以置于區(qū)域單元內(nèi)的任何點的位置。但是，如何保證比例圈既能以一種有效的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢，又能夠避免各個圈之間相互遮蓋，是使用比例圈要解決的問題（Longley et al.，2001）。另外，屬性值是由各個單獨的樣本數(shù)據(jù)聚集到某個區(qū)域中的，而這些區(qū)域往往是由人們出于行政管理的方便或者便于數(shù)據(jù)統(tǒng)計而武斷地劃定出來的，因此我們必須考慮這種區(qū)域任意劃分對分析結(jié)果的影響：我們觀察到的空間格局其實是區(qū)域邊界任意選擇和變量自身空間分布特征共同作用的結(jié)果。這就是通常所說的可變面元問題（MAUP）。當我們在分析社會經(jīng)濟和人口數(shù)據(jù)的時候，這個問題就更加突出，因為數(shù)據(jù)所在的區(qū)域很少是依據(jù)數(shù)據(jù)本身的特性而劃定的。要解決可變面元問題是很困難的，一個較理想的辦法是盡可能地避免使用區(qū)域聚集數(shù)據(jù)。在一個空間數(shù)據(jù)分析的應用中，如在流行病學和犯罪行為研究中，無須累計數(shù)據(jù)至人為劃定的區(qū)域，而只需對點數(shù)據(jù)進行分析就能夠得到很有價值的結(jié)果。當然，在很多研究中，這種方法未必可行，我們還不得不接受從區(qū)域單元中得到的數(shù)據(jù)，由此得到的統(tǒng)計結(jié)果的合理性，是以所用數(shù)據(jù)存儲的特定區(qū)域劃分為條件的。最后，我們必須認識到，任何針對格局和關系進行分析的統(tǒng)計結(jié)果都不可避免地依賴于所使用的特定分區(qū)方式。通常，除非我們有很好的理由，否則對數(shù)據(jù)的分析應該基于可獲得的最小區(qū)域單元，而避免將數(shù)據(jù)聚集到人為劃定的更大區(qū)域。如果有可能，我們應該檢查對于同一數(shù)據(jù)集的不同的分區(qū)方案所得到的推斷結(jié)論。對于大區(qū)域支配的問題，即保持幾何面積與形狀不變的區(qū)域地圖，一個解決方法是按照各區(qū)域單元屬性值的區(qū)際比例調(diào)整每個區(qū)域單元的幾何面積，同時保持各個單元的空間鄰接關系。以這種方式制作的地圖被稱為統(tǒng)計地圖（Bailey and Gatrell，1995）。統(tǒng)計地圖缺乏平面上的正確性，并且歪曲了一些特定對象的地球面積或者距離等信息，其目標一般在于顯示一些在傳統(tǒng)地圖上不易表達的屬性空間分布模式。如此一來，空間對象在區(qū)域范圍、空間位置、鄰接關系、幾何形狀和拓撲關系等方面的完整性，相比于對屙陛值或者空間關系等需要強調(diào)的方面而言就變得次要了。

編輯推薦

　　《經(jīng)濟與社會科學空間分析》分為三個部分，每個部分盡可能地獨立。第一部分講述點數(shù)據(jù)分析，包括僅考慮點位的空間格局識別和同時考慮點位及其屬性值的場數(shù)據(jù)分析。第二部分著重講述區(qū)域數(shù)據(jù)分析，這里講的區(qū)域可以是規(guī)則網(wǎng)格，如遙感影像，也可以是一組不規(guī)則的面（polygon）對象。第三部分講述空間互動數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)也被稱為是“源一匯流”，其內(nèi)容與交通規(guī)劃、移民、旅游、購物行為、貨運物流甚至信息和知識的轉(zhuǎn)移等方面研究相關。

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