《表1 城市化水平全局自相关类型成员数变化及Moran's I值》

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《ESDA与大数据支持下的城市化发展时空格局研究——以江苏省为例》

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基于Geo DA软件，建立一阶后矩阵（Queen）作为空间权重矩阵，计算江苏省城市化水平Moran'I值。表1为Moran散点图三个年份四个象限城市个数及其变化情况。表1显示：1999年江苏省县市城市化水平的Moran's I值为负，P值为0.118，Z值为-1.063，表明江苏省各县市的城市化发展水平表现为高—低相依的近似随机分布格局。第三象限的数据点明显最多，可见江苏省区域的城市化水平在空间上存在低值簇的现象，但总体空间差异程度较小，有69.3%的县市城市化水平测度值小于平均值；2007年和2016年江苏省城市化水平Moran's I值为正，P值都为0.001，Z值都大于6，说明这两个时间点上江苏省各县市的城市化发展水平分布格局呈现显著的空间集聚特征。一三象限内的点数占总数据点的81.3%和73.3%，说明江苏省城市化水平格局存在着高高集聚和低低集聚的现象。2007年和2016年城市化水平小于平均值的市县分别占58.7%和54.7%；1999年到2016年，江苏省区域城市化水平的Moran's I值由1999年的-0.0962928上升到2007年的0.52487再降至2016年的0.481446，说明该时间段内城市化水平格局的空间集聚性在逐渐增强，但在2007年后集聚的趋势有所减弱。与1999年相比，2016年高—高集聚（第一象限）的县市显著增多，意味着城市化发展水平高的县市范围扩大明显，而城市化发展水平低的（低—低集聚的第三象限）县市范围有所减少。观察2016年分布在不同象限的县市发现江苏省的城市化水平差距主要体现在苏南县市和苏北县市之间（表2）。