寻找地理空间同质性子区域的方法及应用

【摘要】：空间异质性(spatial heterogeneity)是地理空间中普遍存在的一种特性,与空间依赖构成了地理现象和空间过程的本质特征。因此,在地理分析时不可避免的需要面对空间异质性所产生的虚假回归与分析等问题。目前,对于空间异质性的研究多集中在相应的检测方法和表述,研究较为薄弱,远未形成完善的空间异质性检测理论体系。本研究的目的在于:试图给出一种空间异质性的检测方法。基于地理空间尺度的思想,将地理空间异质区域视作由若干不同地理尺度下的地理同质区组成,在空间异质区域中寻找若干空间同质性子区域,来检测空间异质性。地理同质区可以看成是不同地理尺度下的平稳空间区域,经典空间统计学方法可直接应用于平稳空间区域进行地学分析。因此,如何将空间异质区域划分为空间同质性子区域,具有十分重要的理论意义和实际应用价值。本研究采用了理论分析与实例验证相结合的方法,研究了在空间异质区域中寻找空间同质性子区域的理论和方法。论文回顾了空间异质性与空间同质性的关系,提出了地理空间同质性子区域的寻找原理、方法和实现的技术途径,并将所提出的方法应用中国东部NDVI实例研究,试图在该区域寻找NDVI与气温、降水相关关系较为一致的同质性子区域,最后,论文详细地分析了实验结果,并与他人研究进行了对比。主要研究内容及成果如下:(1)空间异质性与空间同质性的关系。通过研究空间异质性的基本概念,对空间异质性进行了初步的分类,分析了空间异质区与地理空间尺度的关系,探索了空间异质性与同质性的关系。(2)提出了寻找地理空间同质性子区域的方法。基于地理空间尺度,给出了寻找地理空间同质性子区域的地理学思想;研究了寻找空间同质性子区域思路与一维Fisher有序序列最优分割法间的关系,拓展一维Fisher有序序列最优分割法用于寻找空间同质性子区域;结合K-means聚类算法思想,将线性拟合的残差平方和作为K-means聚类算法中的相似性和距离度量,提出了层内二分法划分的方法。最后,提出了寻找地理空间同质性子区域的方法,给出了实现的技术途径。(3)寻找地理空间同质性子区域方法的实例验证及对比分析。使用2017年中国东部区域的月平均气温、月降水量、DEM与NDVI数据进行实验,以气温、降水和DEM为自变量,NDVI为因变量,在同期空间区域和时滞空间区域寻找地理空间同质区,并对所寻找的空间同质区结果进行了详细地讨论与对比分析。研究结果表明:本文提出的寻找地理空间同质性子区域方法能够在空间异质区域中寻找到若干个空间同质性子区域,在同质区内,NDVI与气温、降水间的相关关系与前人研究基本一致,且本方法能将空间同质性子区域划分得更加细致。