1. 实验概述
数据描述:现给定某省份的区县矢量(点、 面)数据及天气数据(天气数据包含温度、湿度等属性)
问题描述:空间现象或过程模拟、空间分布格局分析是空间分析的核心内容。而一个地区的温度和湿度等气候特征对人们的生活习惯、文化习俗等具有重要影响。现基于给定的天气数据，完成以下任务。
- 1)基于天气监测点数据，模拟研究区域内的温度和湿度分布形态。
- 2)自己设计分析模型，分析该地区的温度和湿度的空间分布特征及相互关系。
2. 区域内温度和湿度空间分布形态
- 密度分析：从数据中提取特征
- 插值分析：基于有限的数据模拟现象，由于插值方法有点多，因此我们在选择插值方法时可以参考【文献】。
① 通过字段连接，将天气数据连接到省份_区县点数据上
② 由于通过连接它只是暂时将数据保存在里面，这里需要将数据导出，以便长期保存
③ 更改座标系为投影座标系，通过计算出山东的中央子午线大概为117°，然后将图层信息导出。
④ 对温度进行反距离加权法分析。(反距离加权法：精确性插值，局部内插，较为平滑，考虑空间自相关的插值方法)
- 设置处理范围
- 设置反距离加权
> * 结果
> * 结果
⑤ 同理对湿度进行反距离加权回归分析
⑥ 通过符号系统对温度和湿度进行可视化分析
- 温度：
- 湿度：
通过以上两幅图可以看出，温度高的地方湿度低，温度低的地方湿度高。
3. 区域内温度和湿度的空间特征及相互关系
分析：不考虑空间分布，我们直接可以在属性表里面绘制散点图，寻找出温度与湿度的关系，但是这里需要考虑他们的统一单位情况。
此外还可以通过地理探测器，地理加权回归以，空间分布模式和热点分析等找出它们之间的空间关系。这里根据前面分析，可以得出湿度和温度有着直接的关系。这里通过热点分析来对温度和湿度的空间分布特征做出分析，从而得到相互关系。
温度优化热点分析
湿度优化热点分析
4. 总结
总体来说，这次实验操作上比较简单，原理还是比较难得，尤其是选用什么方法来分析需要查阅文献来了解一下。