空间自相关：是指同一分布区域内观测数据之间的潜在相互依赖性。 其中，自相关中的“自”代表威武往事进行相关观察统计量，来源于不同对象的相同属性。 Tobler(1970 )说：“地理学第一定律：任何东西与别的东西之间都是相关的，但近处的东西比远处的东西相关性更强”。
3358www.Sina.com/量是测量地理数据(geographic data )的基本性质之一3358www.Sina.com/
在地理统计学科应用较多，现已有多种指数可供使用，最主要的是空间自相关统计和某位置上的数据与其他位置上的数据间的相互依赖程度。，即人们常说的sldbb指数和g统计量两种指数。
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sldbb指数分为Moran的I指数和Geary的C指数，。
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其中，全局功能在于描述一种现象的总体分布情况，判断空间是否存在聚集特性。今天我们就先了解一下度量空间相关性的一个重要指标之一的局部型进一步告诉我们哪个位置出现异常值，哪个位置出现集成现象。 它可以判断一个居民楼是聚集在一起，还是离散地分布在各地。
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sldbb指数是有理数，进行方差归一化操作后，其值分布在sldbb指数之间，用于判断空间是否存在自相关。 值大于0表示数据在空间上呈正相关，值越大表示空间上的相关越明显。 值小于0表示数据在空间上呈负相关，值越小表示空间差异越大。 值为0表示空间是随机的。
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在Arcmap中进行空间自相关分析时，可以打开工具箱【空间统计工具】下的相应位置，分析后得到以下结果。
解读这个结果时，只要关注p值和z值的得分就可以了。 如果p值小于0.05，95 %通过可靠性检查，且z分数超过阈值1.65 (拒绝设置零假设的阈值)； z分数为负且显著检查合格。 例如，即使上图的p值超过0.05的95%的可靠度，但z值没有超过1.65，所以该数据是随机偏移的。
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《基于Moran统计量的空间自相关理论发展和方法改进》 。
陈彦光北京大学城市环境学院全局sldbb指数
局部sldbb指数
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