《表3 各变量的全局空间自相关 (Moran I) 分析Tab.3 Global statistics Moran I analysis》

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《上海城市地下空间规模需求预测的实证研究》

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由于上海市19个区（县）具有地理空间的临近性，因此统计变量可能受到空间自相关的影响，而无法反映变量间真实的关系。因此，为了定量化描述变量的空间相关性，利用Arc GIS的空间统计功能进行分析:首先对数据进行全局空间自相关（global statistics）分析，假定空间是同质的，即只存在一种充满整个区域的趋势，以确定各个变量在上海全市的区域分布特征，结果如表3所示。可知，变量中除了2008年地下空间开发密度，其余变量均具有全局空间相关性，且满足信度要求（1）。但事实上，区域要素的空间异质性并不少见。因此还需要进行局部空间自相关（local statistics）分析，确定各个变量在局部空间（2）的相关性质。以Arc GIS空间自相关工具——局部空间自相关（Getis G）进行运算，结果如表4所示。