基于空间自相关的灾害影响因子分析

• 作者: 李绍斌 李耀庭 杨西龙 程华亮
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 空间自相关 地理信息系统 Moran'sI 局部G统计量 灾害影响因子
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 4-6
• 页数: 3页
• 分类号: TP208
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.03.004

摘要

在进行灾害预测时,导致灾害产生的影响因子在空间上的关联程度对预测结果有较大影响.文章提出一种量化灾害影响因子间关联程度的方法,即测量灾害影响因子的空间自相关性;并以重庆市东北部五县区域内的森林覆盖率为例,进行森林覆盖率的空间自相关性分析.研究通过地理信息系统,对相关数据进行预处理,构建数值表面模型,并通过全局Moran's I指数检验,得出该地区的森林覆盖呈现聚集式的分布,通过局部Moran's I和局部G统计量得出属性值高低的聚类及其相互间关系.研究结果表明,该地区的森林覆盖情况呈现显著的空间自相关,且存在一定的聚集性,在利用该影响因子进行灾害分析与预测时,应将空间自相关同时作为一项影响因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨西龙	后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系	47	916	9.0	30.0
2	李绍斌	后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系	8	16	2.0	3.0
3	李耀庭	后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系	5	15	3.0	3.0
4	程华亮	后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系	9	18	3.0	3.0