《空间分析》实习报告
专业
姓名
学号
教师 赵永
分数
2020年6月16日
说明
本测试共三题，每题30分，共90分，全部基于R语言完成。要求个人独立完成，如发现两人或两人以上雷同，所有人均计0分。
字体字号：标题小四号宋体，正文五号宋体，单倍行距，所有英文字符和数字采用Times New Room字体。整个文档层次清晰（需添加文档结构图）、排版干净整洁，否则酌情扣分（不超过5分）。
主要操作步骤和说明，并附上对应R代码（R代码需要在word文档中输入，又需要对应的R命令行截图，并且两者应当一致，如实习测试一的第一步所示），以及主要操作结果的清晰屏幕截图和对结果的解释或说明（截图不清晰、解释和说明不充分，酌情扣分，扣分不超过10分）。所有截图页面居中，第一题按照图1-1、图1-2……，第二题按照图2-1、图2-2……，第三题按照图3-1、图3-2……顺序命名，图名写在图的下方、小五号黑体、页面居中。
Word文档（不要压缩）命名方式：学号+姓名，如0903641021张三，中间没有空格。由学习委员收齐后统一交给老师。
截止时间：2020年6月17日18：00前，过时不候。
勿删除本说明。
实习测试一
实习目的：空间点模式分析
所需软件：R包spatstat（如果没有安装，需下载安装）
所需数据：bei
要求：对bei数据进行样方分析和统计检验、核密度估计，以及G函数、F函数、Ripley’s K函数和它们的蒙特卡洛模拟检验。
主要操作步骤与结果
【提示】主要操作步骤如下：1）加载数据并图示，需要一个截图；2）样方分析（quadratcount命令，3行6列）和样方分析的统计检验（quadrat.test命令）过程各需要一个截图；3）核密度估计（density命令，默认带宽）需要一个截图；4）G函数（Gest命令）、F函数（Fest命令）、K函数（Kest命令）和它们的蒙特卡洛模拟检验（envelope命令）各需要一个截图，判断点模式bei是否完全空间随机（CSR）分布，并给出G、F、K函数蒙特卡洛模拟结果的解释或说明。
可以参考下述示例为后续步骤提供操作说明和截图。
加载spatstat包和bei数据，并显示bei数据。
R代码如下：
library(spatstat); #加载spatstat包
data(bei); #加载bei数据
plot(bei); #画图显示bei
截图如下：
图1-1 加载和显示数据（左：R代码，右：结果截图）
对bei数据进行样方分析（3行6列），以及样方分析的统计检验。
实习测试二
实习目的：空间面数据分析
所需软件：R包spdep、spData（如果没有安装，需下载安装）。
所需数据：columbus
要求：对columbus数据构建“车”邻接方式空间权重矩阵，对columbus中的犯罪率数据进行全局空间自相关检验和局部空间自相关分析，构建犯罪率与家庭收入和房屋价值的OLS模型、空间滞后模型、空间误差模型，并判断哪个模型更好，给出理由。
主要操作步骤与结果
【提示】本测试需要说明的主要步骤如下：1）加载spdep包，并图示columbus数据。2）构建“车”邻接方式空间权重矩阵（poly2nb命令）。3）计算全局Moran’s I（moran命令）并进行统计检验（moran.test命令），对结果进行解释或说明，并画出Moran散点图（moran.plot命令）。4）计算局部Moran’s Ii（localmoran命令）。5）回归模型构建。OLS模型（lm命令）、空间滞后模型（lagsarlm命令）、空间误差模型（errorsarlm命令）。
加载spdep包，并图示columbus数据
R代码如下：
library(spdep); #加载spdep包
example(columbus, package=”spData”); #加载columbus数据
coords <- coordinates(columbus) #提取坐标
crime<-columbus$CRIME #提取columbus中的犯罪率数据，并赋予变量crime
brks<-quantile(crime,seq(0,1,1/5)) #给crime数据分类
cols<-grey.colors(length(brks),0.95,0.55,2.2) #设置显示颜色
plot(columbus,col=cols[findInterval(crime,brks,all.inside=TRUE)],lwd=2,axes=F) #画图
text(coords,labels=columbus$POLYID) #标记多边形ID
legend(6.2,14.5,legend=round(brks,2),fill=cols,box.col="white",title = "犯罪率",cex=1.2)
截图如下：
图2-1 加载和显示数据（上：R代码，下：结果截图，图中数字为多边形ID）
实习测试三
实习目的：空间连续性数据分析
所需软件：R包gstat、sp（如果没有安装，需下载安装）。
所需数据：meuse
要求：对meuse中的锌数据（zinc）探索性分析（方差云图），建立经验半变异函数和理论半变异函数（可以自己选择理论模型），并进行普通克里金插值。
主要操作步骤与结果
【提示】本测试需要说明的主要步骤如下。1）加载gstat包和sp包，并显示meuse前六行数据。2）锌数据（zinc）的探索性分析，即zinc数据的方差云图（variogram命令）。3）zinc数据的经验半变异函数（variogram命令）。4）zinc数据的理论半变异函数（fit.variogram命令）。5）zinc数据的普通克里金插值（krige命令）。
加载gstat包和sp包，并显示meuse前六行数据
R代码如下：
library(gstat) #加载gstat包
library(sp) #加载sp包
data(meuse) #加载meuse数据
head(meuse) #显示meuse前六条数据
截图如下：
图3-1 加载gstat包，显示部分数据
zinc数据数据的方差云图