GEOSTATISTIKA - cv. 8: Prostorová autokorelace plošných jevů (globální
a lokální)
Zadání:
Na základě podkladových dat pro cvičení si zvolte tři sousedící okresy a 30 obcí (selekce dle
libovolného atributu). Vypočtěte hodnoty následujících indexů prostorové autokorelace pro
atribut počet obyvatel (libovolný rok):
 globální variantu Moranova Indexu
 lokální variantu Moranova Indexu
Interpretujte hodnoty jednotlivých indexů, hodnoty lokálního Moranova indexu (resp. Vámi
studované oblasti vykazuje rysy pozitivní či negativní prostorové autokorelace.
Druhou částí cvičení bude analýza možných outlierů (Hot-spot Analysis). Preferovaná metrika
bude euklidovská vzdálenost, nicméně vyzkoušejte i Manhattan. Pozor na souřadnicový
systém – bez něj nebude možné provést analýzu.
K vypracování využijte program ArcMap.
Poznámky:
Obě dvě charakteristiky (hodnoty Moranova indexu) lze vypočítat v prostředí ArcMap:
 Výpočet globální varianty Moranova indexu v prostředí ArcMap: ArcToolbox – Spatial
Statistics Tools – Analyzing Patterns – Spatial Autocorrelations (Morans I)
 Výpočet hodnot lokálního Moranova indexu pomocí nástroje ArcToolbox (ArcToolbox
– Spatial Statistics Tools – Mapping Clusters – Cluster and Outlier Analysis – Anselin
Local Morans I)
 Výpočet Hot-spot analýzy proveďte pomocí nástroje ArcToolbox (ArcToolbox –
Spatial Statistics Tools – Mapping Clusters – Cluster and Outlier Analysis – Hot spot
Analysis
 Po spuštění výpočtu s nastavenými parametry a po jeho úspěšném ukončení se do
výkresu přidá výstupní SHP soubor (Output Feature Class), do jehož atributové
tabulky se ke každému záznamu přidají charakteristiky, kterými lze charakterizovat
míru prostorové autokorelace na lokální úrovni:
o LMiIndex_IDW – hodnota Moranova indexu I pro každý katastr s využitím
konceptualizace prostorových vztahů jako inverzní vzdálenosti
o LMiZScore_IDW – hodnota Z skóre náležící Moranově indexu pro každý
katastr s využitím konceptualizace prostorových vztahů jako inverzní
vzdálenosti