PROSTOROVÉ MODELOVÁNÍ A ZÁKLADY GEOSTATISTIKY
cvičení č. 8: Lokální míry prostorové autokorelace
Zadání:
Na základě podkladových dat o počtech obyvatel okresů ČR vypočtěte hodnoty následujících
indexů prostorové autokorelace:
* lokální Moranův Index
* analýza tzv. ,,hot spots"
Vyjádřete přírůstek počtu obyvatelstva v jednotlivých okresech ČR jako podíl počtu obyvatel
v roce 2001 (OB01) a v roce 1991 (OB91). Pro hodnotu podílu vypočtěte lokální Moranův
index I a jemu příslušející Z skóre. Zjistěte, zda se v některých okresech přírůstek
obyvatelstva statisticky významně liší od okresů okolních, případné rozdíly vysvětlete.
Vstupní data:
soubor Okresy.SHP, který naleznete ve složce \\D\Prostorové_modelovani\Cviceni_8)
Poznámky:
* V programu ArcMap zobrazte soubor Okresy.SHP. Otevřete atributovou tabulku (pravým
tlačítkem myši). Příkazem Options ­ Add Field do tabulky přidejte proměnnou (sloupec)
s názvem Podíl.
* Pokud nemáte zobrazeny nástroje k editaci (Editor Toolbar), zobrazte je (Tools ­ Editor
Toolbar), dále Editor ­ Start Editting. Vyberte
vytvořený sloupec Podíl, pravým tlačítkem zvolte
Calculate values a ve Field Calculator sestavte
výraz: [OB01] / [OB91]. Uložte změny do tabulky
a ukončete editační režim: Editor ­ Stop Editing.
Znázorněte vypočtené hodnoty podílu ve formě
kartogramu.
* Výpočet hodnot lokálního Moranova indexu lze
provést pomocí nástroje ArcToolbox
(ArcToolbox ­ Spatial Statistics Tools ­
Mapping Clusters ­ Cluster and Outlier
Analysis ­ Anselin Local Morans I). Nastavení
vstupních parametrů procedury je patrné
z přiloženého obrázku
* Po spuštění výpočtu s nastavenými parametry a po jeho úspěšném ukončení se do výkresu
přidá výstupní SHP soubor (Output Feature Class), do jehož do atributové tabulky se ke
každému záznamu (okresu) přidají charakteristiky, kterými lze charakterizovat míru
prostorové autokorelace na lokální úrovni:
o LMiInvDst ­ hodnota Moranova indexu I pro každý okres
o LMzInvDst ­ hodnota Z skóre příslušející Moranově indexu pro každý okres
* Z hodnot Z skóre vytvořte kartogram, doplňte potřebné kompoziční prvky mapy. Stručně
slově zhodnoťte, zda se v hodnotách studované charakterisriky )podílu obyvatelstva)
vyskytují okresy vykazující statisticky významnou pozitivní či negativní prostorovou
autokorelaci.
ˇ S využitím tzv. obecné G statistiky lze ve studovaném prostoru nalézt místa případné
kumulace vysokých hodnot studovaného jevu. V programu ArcMap můžete tuto statistiku
vypočítat ve stejné skupině nástrojů pomocí procedury označené Hot Spot Analysis
(Getis-Ord Gi*)
* Nastavení vstupních parametrů, způsob uložení výsledků i jejich prezentace jsou stejné
jako v případě předchozí procedury. Do výsledného kartogramu se vynášejí hodnoty G
statistiky GiInvDst. Vysoké kladné hodnoty indikují okresy, u kterých došlo ke statisticky
významnému nárůstu počtu obyvatel (hot spots). Analogicky lze vysoké záporné hodnoty
hodnotit jako tzv. cold spots.
Výsledkem cvičení jsou dvě mapové kompozice s kartogramy vypočtených lokálních měr
prostorové autokorelace a jejich stručná slovní interpretace provedená na základě poznámek
k přednášce (i s ohledem na statistickou významnost vypočtených hodnot).