Mit dem Werkzeug Mittlerer nächster Nachbar kann die Entfernung zwischen den einzelnen Feature-Schwerpunkten und der Schwerpunktposition der jeweiligen nächsten Nachbarn gemessen werden. Danach werden die Entfernungen all dieser nächsten Nachbarn gemittelt. Wenn die durchschnittliche Entfernung kleiner ist als der Durchschnitt für eine hypothetische zufällige Verteilung, gilt die Verteilung der zu analysierenden Features als gruppiert. Wenn die durchschnittliche Entfernung größer ist als eine hypothetische zufällige Verteilung, gelten die Features als verteilt. Das Verhältnis für den mittleren nächsten Nachbarn wird berechnet, indem die beobachtete durchschnittliche Entfernung durch die erwartete durchschnittliche Entfernung geteilt wird (wobei die erwartete durchschnittliche Entfernung auf einer hypothetischen zufälligen Verteilung basiert, bei der die gleiche Anzahl von Features die gleiche Gesamtfläche abdeckt).
Berechnungen
Interpretation
Ist der Index (Verhältnis für den mittleren nächsten Nachbarn) kleiner 1, weist das Muster Cluster-Bildung auf. Ist der Index größer 1, geht der Trend zur Dispersion.
Die Gleichungen zur Berechnung des Index (1) und des Z-Wertes (4) der durchschnittlichen Entfernung des nächsten Nachbarn basieren auf der Annahme, dass sich die gemessenen Punkte überall im Untersuchungsgebiet befinden können (so sind beispielsweise keine Barrieren vorhanden und alle Fälle oder Features sind unabhängig voneinander angeordnet). Der p-Wert ist eine numerische Annäherung der Fläche unter der Kurve für eine bekannte Verteilung, die durch die Teststatistik begrenzt ist. Weitere Informationen zu diesen Statistiken finden Sie unter Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?
Vorsicht:
Der Z-Wert und der p-Wert für diese Statistik reagieren empfindlich auf Veränderungen im Untersuchungsgebiet oder auf Änderungen des Flächenparameters. Daher sollten die Ergebnisse von Z-Wert und p-Wert dieser Statistik nur bei festgelegtem Untersuchungsgebiet verglichen werden.
Ausgabe
Das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" gibt fünf Werte zurück: beobachtete mittlere Entfernung, erwartete mittlere Entfernung, Index für den nächsten Nachbarn, Z-Ergebnis und p-Wert. Die Werte werden während der Ausführung des Werkzeugs am unteren Rand des Bereichs Geoverarbeitung als Meldungen geschrieben und als abgeleitete Werte zur potenziellen Verwendung in Modellen oder Skripten übergeben. Sie können auf die Meldungen zugreifen, indem Sie mit der Maus auf die Fortschrittsleiste zeigen, auf die Pop-out-Schaltfläche klicken oder den Abschnitt "Meldungen" im Bereich Geoverarbeitung erweitern. Sie können auch auf die Meldungen für ein zuvor ausgeführtes Werkzeug über den Geoverarbeitungsverlauf zugreifen. Optional erstellt dieses Werkzeug eine HTML-Berichtsdatei mit einer grafischen Zusammenfassung der Ergebnisse. Der Pfad zu dem Bericht wird in die Meldungen einbezogen, in denen die Parameter für die Werkzeugausführung zusammengefasst sind. Durch Klicken auf diesen Pfad wird die Berichtsdatei geöffnet.
Mögliche Anwendungen
- Auswerten von Mitbewerbern oder Gebieten: Quantifizierung und Vergleich der räumlichen Verteilung von verschiedenen Pflanzen- oder Tierarten innerhalb eines festgelegten Untersuchungsgebiets; Vergleich der durchschnittlichen Entfernungen der nächsten Nachbarn für verschiedene Arten von Unternehmen in einer Stadt.
- Überwachen von Änderungen im Zeitverlauf: Auswertung von Veränderungen im räumlichen Clustering für eine bestimmte Art von Unternehmen innerhalb eines festgelegten Untersuchungsgebiets im Zeitverlauf.
- Vergleich einer beobachteten Verteilung mit einer Kontrollverteilung: Bei einer Waldanalyse kann es sinnvoll sein, das Muster der abgeernteten Flächen mit dem Muster der erntefähigen Flächen zu vergleichen, um zu ermitteln, ob die abgeernteten Flächen stärker gruppiert sind, als dies anhand der Verteilung des insgesamt erntefähigen Holzes zu erwarten wäre.
Zusätzliche Quellen
In den folgenden Büchern finden Sie weitere Informationen zu diesem Werkzeug:
Ebdon, David. Statistics in Geography. Blackwell, 1985.
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.