《表1 热干面馆Ripley’s K函数统计分析结果数值表》

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《武汉市中心城区热干面馆空间分布特征及其影响因素》

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借助ArcGIS软件中Ripley’s K函数对搜集到的武汉市中心城区热干面馆空间数据进行分析，模拟次数为100次，置信度为99%，具体见表1．表中的Expected K为预测的K值，Observed K为观测的K值，Diff K为观测值与预期值的差值．当特定距离的Observed K比Expected K大，则和该特定距离的随机分布相比，此分布的聚类程度更高．反之，此分布的离散程度更高．具体来看，表中的Observed K均比Expected K大，说明在此距离下，武汉市中心城区热干面馆分布的聚类程度更高，也印证了上述对武汉市中心城区热干面馆分布的判断．为深入研究武汉市中心城区热干面馆的集聚规模和强度，L（d）和d的关系曲线如下（图3）．当距离为9 km时，Observed K和Expected K差值最大，聚类程度最高．