空間リレーションシップのモデリング—ArcGIS Pro

空間統計ツールボックス内のツールと手法の多くでは、フィーチャ間の空間リレーションシップを定義する必要があります。これには、互いにどのフィーチャを近接フィーチャと見なすかと、近接フィーチャが相互に与える影響の大きさを指定する必要があります。この構造は、近傍タイプと加重スキームの組み合わせによって定義され、多くの空間解析の基礎をなします。

空間リレーションシップ

空間統計と従来の統計の重要な違いは、空間統計では空間リレーションシップが直接その算術演算とモデルに統合されることです。その結果、各種ツールには [空間リレーションシップのコンセプト]、[近傍タイプ、[空間的制限] パラメーターが用意されており、これらを使用してフィーチャ間の空間リレーションシップを定義することができます。

さまざまな空間リレーションシップによって空間構造のさまざまな側面が強調されます。たとえば、住宅市場の調査では、近隣での販売価格が最も大きな影響力を発揮するという仮定の下、各住宅の近傍を最寄りの少数の物件として定義し、距離による加重を適用するのが理にかなっている場合があります。別の状況では、都市間を移動する人の数に基づいて都市を関連付けるなど (地理的に離れている都市でも経済的に依存していることがある)、より広範で複雑な定義を必要とすることもあります。これらの選択は、空間パターンの検出から空間モデルの挙動まで、あらゆる事柄に影響を与えるため、自分のデータと質問にどの空間リレーションシップが最も適しているかについて検討することが重要です。

ホットスポット分析やクラスター/外れ値分析などの空間統計解析を実行する際には、ツールパラメーターを使用して、ツールで直接、空間リレーションシップを定義することができます。ただし、空間加重マトリックスファイル (.swm) を作成して近接フィーチャと加重を格納し、さまざまなツールでこれらを再使用することもできます。

ツールや手法ごとに、空間リレーションシップを定義するさまざまなオプションがあります。 1 つのツールであらゆるリレーションシップがサポートされているわけではないため、[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して、多岐にわたる空間リレーションシップを定義し、出力ファイルを他の解析ツールで使用および再使用することができます。ごく単純な空間リレーションシップを除き、最初に空間リレーションシップを空間加重マトリックスファイルで定義してから、このファイルを空間解析ツールで使用することをおすすめします。

以降の各セクションでは、ツールでサポートされている各種空間リレーションシップについて説明します。

逆距離

逆距離空間リレーションシップは、インピーダンス、あるいは距離減衰の 1 つであり、近接フィーチャの加重は、近接フィーチャとフォーカルフィーチャの間の距離の逆数に比例して減少します。すべてのフィーチャがその他のすべてのフィーチャに影響をおよぼしますが、距離が遠ければ遠いほど、影響は小さくなります。逆距離は、通常、距離の逆二乗などのように累乗することで、加重の減少速度が速くなります。逆距離リレーションシップでは、一般に、閾値距離を使用して、0 に非常に近い加重を持つ近接フィーチャの数を減らすことをおすすめします。閾値距離を指定した場合、デフォルトの閾値が自動的に計算されますが、閾値距離を 0 に設定することで、強制的にすべてのフィーチャをその他すべてのフィーチャの近接フィーチャにすることができます。

固定距離バンド

固定距離バンド空間リレーションシップでは、各フィーチャを中心とした影響圏が設けられ、フォーカルフィーチャから指定した閾値距離内にあるすべてのフィーチャが近接フィーチャとして含まれます。このオプションは、特定の (固定された) 空間尺度のデータの統計的なプロパティを評価する場合に適しています。たとえば、通勤パターンを調査しているときに、職場までの平均移動距離が 15 km であることが判明している場合は、15 km の固定距離を分析に使用します。分析に適切な尺度距離を特定するために役立つガイドラインについては、「固定距離バンドの値を選択するためのベストプラクティス」をご参照ください。

無関心領域

無関心領域空間リレーションシップは、固定距離バンド空間リレーションシップと逆距離空間リレーションシップを組み合わせたものです。閾値距離内のフィーチャは、ターゲットフィーチャの分析に含まれます。閾値距離を超えると、影響のレベル (加重) が急激に低下します。この手法は、分析の尺度を固定したままにすると同時に、ターゲットフィーチャの計算に含まれる近接フィーチャに明確な境界を適用したくない場合に適しています。

ポリゴン隣接

ポリゴンフィーチャクラスでは、フォーカルポリゴンに隣接するすべてのポリゴンを使用して近接フィーチャを定義できます。コーナーだけを共有するポリゴンを近接フィーチャとして含めるか (クイーン型隣接)、エッジを共有する近接フィーチャだけを含めるか (ルーク型隣接) を選択することもできます。さまざまなツールで、これらのオプションはそれぞれ [隣接エッジコーナー] および [隣接エッジのみ] と呼ばれています。 2 つのポリゴンのいずれかの部分がオーバーラップしている場合、これらは両方の隣接オプションで近接フィーチャと見なされます。

エッジおよびコーナーでのポリゴン隣接空間リレーションシップ

ポリゴン隣接はさらに高い次数に拡張することもでき、ここで、次数とは、フォーカルポリゴンからその近接フィーチャに移動するために必要なステップの数のことです。 1 次隣接とは、フォーカルポリゴンのすぐ隣にあるフィーチャ (1 ステップで到達可能なフィーチャ) だけが近接フィーチャになることを意味します。次数が 2 の場合、2 ステップ以下で到達可能なすべてのポリゴン (1 次近接フィーチャとそれらすべての 1 次近接フィーチャ) が近接フィーチャとして含まれます。ポリゴンがグリッドに配置されている場合、次数が高くなるとフォーカルポリゴンを中心とした同心円が形成されます。通常は、3 より大きいポリゴン次数は使用しないでください。 [空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して、高次隣接空間リレーションシップを作成できます。

K 近傍

K 近傍空間リレーションシップでは、[近接フィーチャの数] パラメーターで指定した、k 個の最寄りのフィーチャが近接フィーチャとして使用されます。フィーチャ密度が高い場所では、分析の空間尺度は小さくなります。同様に、フィーチャ密度が低い場所では、分析の空間尺度は大きくなります。この空間リレーションシップのモデルの利点は、フィーチャ密度がスタディーエリア全体でロケーションによって大幅に異なる場合でも、すべてのターゲットフィーチャに必ずいくつかの隣接フィーチャが存在するようになることです。

K 近傍空間リレーションシップ

ドロネー三角形分割

ドロネー三角形分割空間リレーションシップは、ポイントフィーチャまたはフィーチャの重心から各ポイントまたは重心が三角形ノードになるようにボロノイ三角形を作成することで、近接フィーチャを構成します。三角形のエッジで接続されているノードは、隣接フィーチャと見なされます。ドロネ―三角形分割を使用すると、データにアイランドや大幅に異なるフィーチャ密度が含まれていても、すべてのフィーチャに少なくとも 1 つの隣接フィーチャが存在することが確保されます。一致するフィーチャがあるときは、[ドロネ―三角形分割] オプションを使用しないでください。

時空間ウィンドウ

このオプションを使用して、空間 (固定距離) と時間 (固定時間間隔) の両方についてフィーチャの関係を定義します。このオプションは、[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して空間加重マトリックスファイルを作成するときに使用できます。 [時空間ウィンドウ] オプションを選択した場合、[日付/時間フィールド]、[日付/時間の間隔タイプ] (例: 時間、日、月)、および [日付/時間の間隔値] パラメーター値も指定する必要があります。間隔値は整数です。間隔のタイプに [時間] オプションを選択し、間隔値として [3] を選択すると、2 つのフィーチャの日付/時間フィールドの値が互いに 3 時間以内である場合、これらのフィーチャは近接フィーチャと見なされます。このコンセプトの場合、フィーチャがターゲットフィーチャから指定された距離内にあり、指定された時間内に収まっている場合、これらのフィーチャは近接フィーチャです。可能性のある 1 つの例を挙げると、時空間ホットスポットを特定するために、[ホットスポット分析 (Hot Spot Analysis)] ツールで使用する空間加重マトリックスファイルを作成したい場合は、[空間リレーションシップのコンセプト] パラメーターで [時空間ウィンドウ] オプションを選択します。結果を表示する方法などの詳細については、「時空間分析」をご参照ください。その他の機会は、3D の netCDF 時空間キューブで可視化するときに使用できます。

空間加重をファイルから取得

空間リレーションシップが空間加重マトリックス (.swm) ファイルで定義されている場合、このオプションを使用してファイルを指定し、カスタム加重を解析に適用します。これらのファイルを作成するには、[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツール、[ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights)] ツール、近隣探索、または空間コンポーネントユーティリティー (Moran の固有ベクトル) ツールセット内の各種ツールを使用できます。

空間リレーションシップを選択する際のベストプラクティス

フィーチャの空間相互作用をより現実的にモデリングできればできるほど、結果はより正確になります。空間リレーションシップの選択には、解析対象のフィーチャ間の固有のリレーションシップが反映されている必要があります。データの特性に考慮して選択する必要がある場合もあります。

たとえば、逆距離を使用する方法は、連続的なデータを使用する場合や、2 つのフィーチャが空間内で近ければ近いほど相互に作用する確率が高くなるプロセスをモデリングする場合に最適です。この空間リレーションシップを使用する場合、すべてのフィーチャがその他のすべてのフィーチャの近接フィーチャとなる可能性があり、大規模なデータセットを使用する場合、実行される計算の数は膨大になります。逆距離リレーションシップを使用する場合は、必ず閾値距離を含めるようにします。これは、大規模なデータセットを使用する場合は特に重要です。閾値距離を指定しなかった場合、自動的に計算されますが、その距離は分析に最適な距離ではない可能性があります。デフォルトの距離閾値は最短距離であるため、すべてのフィーチャに少なくとも 1 つの隣接フィーチャが存在するようになります。

[固定距離バンド] オプションは、ポイントデータで適切に機能し、多くの場合、大幅にサイズが異なるポリゴンが存在する (たとえば、分析範囲の周縁部ではポリゴンが非常に大きく、分析範囲の中央ではポリゴンが非常に小さいなど) 場合や、一貫した尺度の分析を確保したい場合のポリゴンデータに適したオプションです。分析に適切な距離バンド値を決定するために役立つガイドラインについては、「固定距離バンドの値を選択するためのベストプラクティス」をご参照ください。

[無関心領域] オプションは、固定距離を使用することが適切であっても、近傍リレーションシップに明確な境界が設定されるとデータが正確に表現されない場合に適しています。無関心領域リレーションシップでは、すべてのフィーチャがその他のすべてのフィーチャの近接フィーチャと見なされます。

ポリゴン隣接リレーションシップ ([隣接エッジのみ] および [隣接エッジコーナー] オプション) は、ポリゴンのサイズと分布が似ており、空間リレーションシップがポリゴンの近接の関数である (2 つのポリゴンが境界を共有する場合、その空間相互作用が増加する) 場合に効果的です。ポリゴン隣接のコンセプトを選択する場合、一般的に、[行の標準化] パラメーターを持つツールの行の標準化を選択する必要があります。

[K 最近隣内挿] オプションは、分析に最小数の隣接フィーチャが必要である場合に効果的です。特に、フィーチャに関連付けられている値が歪んでいる (正規分布していない) 場合は、各フィーチャが少なくとも 8 つの隣接フィーチャのコンテキスト内で評価されることが重要です (これは一般的な方法です)。データの分布がスタディーエリア全体で大幅に異なるため、一部のフィーチャがその他のすべてのフィーチャから遠くに離れている場合に、この方法は最適です。ただし、分析の空間コンテキストは、フィーチャの分散度または密度の値変動に応じて変化することに注意してください。 K 最近隣内挿は、分析の尺度を固定することが隣接フィーチャの数を固定することよりも重要ではない場合に適しています。

[ドロネー三角形分割] オプション (Natural Neighbor とも呼ぶ) は、データにアイランドポリゴン (他のポリゴンと境界を共有しない分離したポリゴン) が含まれる場合、またはフィーチャの空間分布が非常に不均一である場合に適しています。

[時空間ウィンドウ] オプションを使用すると、空間的近接と時間的近接の両方についてフィーチャリレーションシップを定義できます。このオプションは、時空間ホットスポットを特定する場合や、空間および時間の近接性によってメンバーシップを低減したグループを構築する場合などに適しています。時空間分析、およびこの種の分析により得られた結果の効果的なレンダリング方法の例については、「時空間分析」をご参照ください。

空間相互作用を移動時間または移動距離の観点からモデリングすると最も効果的である場合があります。たとえば、都市サービスへのアクセス性をモデリングしたり、都市犯罪のホットスポットを見つけたりするには、ネットワークの観点から空間リレーションシップをモデリングすることをおすすめします。 [ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights)] ツールを使用します。

定義済みオプションのいずれも分析に適していない場合、フィーチャ間のリレーションシップを定義する ASCII テキストファイルまたはテーブルを作成し、これらのファイルを使用して空間加重マトリックスファイルを作成することができます。上記のオプションのいずれかが目的の空間リレーションシップに近い場合は、[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して基本となる空間加重マトリックスファイルを作成してから、空間加重マトリックスファイルを編集します。

加重スキーム

逆距離空間リレーションシップと無関心領域空間リレーションシップでは距離に基づいてすべての近接フィーチャに加重が直接適用されますが、各種ツールを使用して、最初に近傍構造 (距離バンドや K 近傍など) を定義してから、加重を近接フィーチャに適用する方法を指定することによって、空間リレーションシップを指定できます。距離とともに小さくなるカーネルと呼ばれる関数を使用して、逆距離加重と同様に、フォーカルフィーチャに近い近接フィーチャほど大きな加重を割り当てることが一般的です。カーネル加重は近距離と遠距離のどちらの近接フィーチャにも安定した加重が適用されるという利点があるのに対し、逆距離加重では 1 より短い距離では問題があり、フォーカルフィーチャから離れると加重が急速に減少します。すべてのカーネルは、距離が増えるにしたがって加重がどれだけ速く減少するかを定義したバンド幅 (固定または適応型) を使用する必要があります。一般的なカーネルには、バイスクアエ、ガウス、三角、4 次などがあります。カーネル加重の詳細については、「近傍統計サマリーの詳細」をご参照ください。

[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールでは、ポリゴン隣接を使用して空間リレーションシップを定義する際に、共有する境界の長さによって加重を適用することもできます。これにより、フォーカルフィーチャと共有する境界の比率がより高いフィーチャに、より高い影響度を割り当てることができます。フィールド (人口やポリゴン面積など) の値によって加重を適用することで、フィールドの値がより大きいフィーチャに、より大きい加重を割り当てることもできます。共有する境界またはフィールド値によって加重を適用した場合、すべての加重が行で標準化されます。

距離計算の方法

いくつかのツールでは、ユークリッド距離またはマンハッタン距離のいずれかを選択することができます。

ユークリッド距離は、次のように算出されます。

D = sq root [(x1–x2)**2.0 + (y1–y2)**2.0]

ここで、(x1, y1) はポイント A の座標、(x2, y2) はポイント B の座標であり、D はポイント A とポイント B の間の直線距離です。

マンハッタン距離は、次のように算出されます。

D = abs(x1–x2) + abs(y1–y2)

ここで、(x1, y1) はポイント A の座標、(x2, y2) はポイント B の座標であり、D はポイント A とポイント B の垂直距離および水平距離の和です。これは、東西方向および南北方向の移動のみに制限されている場合に、移動する必要がある距離です。この方法は、一般的に、移動が道路網に制限されており、実際の道路網の移動コストがわからない場合は、ユークリッド距離よりも適切です。

入力フィーチャが投影されていない場合 (つまり、座標の単位が経度と緯度の場合)、または出力座標系が地理座標系に設定されている場合、弦の測定値を使用して距離が計算され、[距離計算の方法] パラメーターは無効になります。弦距離の測定値が使用されるのは、少なくとも互いに約 30 度の範囲内のポイントに対して、すばやく算出され、実際の測地距離の正確な推定値が得られるという理由からです。弦距離は球体の地球モデルに基づいており、地表上の 2 点が与えられた場合、2 点間の弦距離は、この 2 点を結ぶ 3D 直線距離になります (この直線は地球内部を貫通します)。弦距離は、メートル単位でレポートされます。

注意:

分析範囲が 30 度を超える場合、データを投影変換することをおすすめします。 30 度を超える場合、弦距離は測地距離の信頼できる推定値にはなりません。

自己加重

いくつかのツールでは、フィーチャと加重をそれ自体の近接フィーチャとして定義することができ、これを自己加重と呼びます。たとえば、自己加重を使用して、ポリゴンサイズに基づいて平均間帯移動コストを反映することができます。 [ホットスポット分析 (Hot Spot Analysis)] ツールでは、[セルフポテンシャルフィールド] パラメーターで、自己加重を表すフィールドを指定できます。 [ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights)] ツールと [近傍統計サマリー (Neighborhood Summary Statistics)] ツールでは、[フォーカルフィーチャを含める] パラメーターを使用して自己加重を含めることができます。 [2 変数空間的関連性 (Bivariate Spatial Association (Lee's L))] など、その他の各種ツールでは、指定した空間リレーションシップに自己加重が自動的に追加されます。

行の標準化

行の標準化が推奨されるのは、サンプリングの設計や指定された集約方式によってフィーチャの分布が偏る可能性があるときです。行の標準化が選択されている場合、加重の合計が 1 になるように、それぞれの加重がその行の合計 (すべての近接フィーチャの加重の合計) によって除算されます。行の標準化による加重は、固定距離の近傍でよく使用され、ポリゴン隣接に基づく近傍にはほぼ常に使用されます。これは、フィーチャに異なる数の隣接フィーチャがあるために生じるバイアスを抑止するために行われます。行の標準化によって作成される加重スキームは絶対的ではなく相対的なものであり、行政区画を扱う場合などに適しています。

距離バンド

[距離バンド] (閾値距離とも呼ぶ) パラメーターでは、各種存在する空間リレーションシップのほとんどの空間リレーションシップにおいて分析の尺度を設定します。適切な距離を選択することが重要です。一部の空間統計では、分析を信頼できるものにするために、各フィーチャに少なくとも 1 つの隣接フィーチャが必要です。距離バンドが小さすぎる (一部のフィーチャに近接フィーチャが存在しない) 場合、警告メッセージが返されます。 [近接フィーチャへの距離を計算 (Calculate Distance Band from Neighbor Count)] ツールは、指定した数の隣接フィーチャへの最短、平均、および最長距離を評価します。これに基づいて、分析に使用する適切な距離バンドの値を決定できます。詳細については、「固定距離バンドの値を選択するためのベストプラクティス」をご参照ください。

この値を指定しなければ、デフォルトの閾値距離が計算されます。次の表は、3 つの使用可能な入力タイプごとに、空間リレーションシップの動作がどのように異なるかを示しています (負の値は無効です)。

距離バンドのオプション
	逆距離、距離の逆二乗	固定距離バンド、無関心領域	ポリゴン隣接、ドロネ―三角形分割、K 近傍
0	閾値またはカットオフは適用されず、すべてのフィーチャがその他のすべてのフィーチャの隣接フィーチャになります。	無効です。実行時エラーが生成されます。	無視
empty	デフォルトの距離が計算されます。このデフォルトの距離は最短距離であるため、すべてのフィーチャに少なくとも 1 つの隣接フィーチャが存在するようになります。	デフォルトの距離が計算されます。このデフォルトの距離は最短距離であるため、すべてのフィーチャに少なくとも 1 つの隣接フィーチャが存在するようになります。	無視
正の値	指定された 0 より大きい正の値がカットオフ距離として使用され、隣接リレーションシップはこの距離内のフィーチャ間にのみ存在するようになります。	固定距離バンドを使用する場合、この指定されたカットオフ内のフィーチャのみが相互に隣接フィーチャになります。 [無関心領域] を使用する場合、この指定されたカットオフ内のフィーチャは相互に隣接フィーチャになり、カットオフ外のフィーチャも隣接フィーチャになりますが、これらには、距離が長くなるにつれ、より小さい重み (影響) が割り当てられます。	無視

近傍数

[近接フィーチャの数] パラメーターは各種空間リレーションシップで使用されます。 K 近傍の場合、各ターゲットフィーチャは最も近い K 個のフィーチャを使用します (ここで、K は指定した近接フィーチャの数)。逆距離および距離バンドの場合、少なくとも K 個のフィーチャを持つように、フィーチャの閾値距離が延長されます。ポリゴン隣接空間リレーションシップの場合、少なくとも K 個の近接フィーチャを持つように、フィーチャの重心への近さに基づいて近接フィーチャが追加されます。

加重マトリックステキストファイル

いくつかのツールでは、空間加重マトリックス (.swm) ファイルを指定することで、フィーチャ間の空間リレーションシップを定義できます。空間加重とは、データセット内の各フィーチャとその他のすべてのフィーチャの間の相互作用や影響度を反映する 0 ～ 1 の数値です。 [空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して空間加重マトリックスファイルを作成することも、単純な ASCII ファイルを使用することもできます。

空間加重マトリックスファイルが単純な ASCII テキストファイルである場合、最初の行は一意な ID フィールドの名前である必要があります。これにより、このファイルを生成するときに、データセット内の任意の数値フィールドを ID として使用できます。ただし、この ID フィールドは、整数タイプ (Long または Short) である必要があり、すべてのフィーチャに対して一意な値である必要があります。空間加重ファイルの先頭行に続く内容は、次の 3 つの列で構成される必要があります:

ターゲットフィーチャ ID
隣接フィーチャ ID
加重

たとえば、3 軒のガソリンスタンドを所有しているとします。 ID フィールドとして使用するフィールドを StationID とし、フィーチャ ID を 1、2、および 3 として、これら 3 軒のガソリンスタンドの空間リレーションシップを逆移動時間を使用してモデリングするとします。 ASCII ファイルは以下のようになります:

空間加重マトリックスファイルに値を入力するのは面倒な作業です。さらに効率的なアプローチとして、[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して空間加重マトリックスファイルを作成します。

空間加重マトリックスファイル (.swm)

[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールは、指定されたパラメーターに基づいてデータセット内のすべてのフィーチャの空間リレーションシップを定義するバイナリー形式の空間加重マトリックスファイル (.swm) を作成します。このファイルはバイナリーファイル形式で作成されるため、ファイル内の各値を直接表示することはできません。 .swm ファイル内のフィーチャリレーションシップを表示または編集するには、[空間加重マトリックス → テーブル (Convert Spatial Weights Matrix to Table)] ツールを使用します。

[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールを使用して、そのテーブルを .swm ファイルに変換することもできます。このテーブルには次のフィールドが必要です:

テーブルの必須フィールド
フィールド名	説明
<一意な ID フィールド名>	フィーチャごとに一意である整数フィールド。フィールドの名前とタイプが、フィーチャに関連付けられている一意の ID フィールドと一致している必要があります。たとえば、ID 6 のフィーチャに 4 つの近接フィーチャがある場合、このフィールドには値 6 が 4 回 (各近接フィーチャに 1 回ずつ) 出現します。
NID	近接フィーチャの ID が格納されている整数フィールド。
WEIGHT	2 つのフィーチャ間の影響度や相互作用を表す 0 ～ 1 の数値の加重。

.swm ファイルを編集してカスタム加重を指定する最も簡単な方法としては、初期 .swm ファイルを作成し、そのファイルをテーブルに変換します。このテーブルには正しいフィールド名とプロパティが設定されるため、行を作成および編集して、カスタムの近接フィーチャリレーションシップと加重を割り当てることができます。さらに、このテーブルを一意の ID によって並べ替えてから、近接フィーチャの ID によって並べ替える必要があります。

空間加重マトリックスファイルの共有

[空間加重マトリックスの生成 (Generate Spatial Weights Matrix)] ツールの出力は .swm ファイルです。このファイルは、入力フィーチャクラス、一意の ID フィールド、および .swm ファイルが作成されたときの出力座標系の設定と関連付けられています。他のユーザーは、作成された .swm ファイル、同じ入力フィーチャクラス、または一致する Unique ID フィールドにフィーチャ群のすべてまたは一部を関連付けているフィーチャクラスを使用して、分析用に定義された空間リレーションシップを複製できます。特に、.swm ファイルを他のユーザーと共有する予定がある場合は、元のフィーチャの空間参照と異なる出力座標系は使用しないでください。最初に入力フィーチャを投影変換してから、新しい空間参照用の空間加重マトリックスファイルを作成することをおすすめします。

ネットワーク空間加重

解析によっては、直線による近接性よりも、ネットワークに沿った移動距離を使用した方が、空間リレーションシップがより適切に定義されることがあります。たとえば、緊急対応時間をモデリングする場合、ユークリッド距離ではなく道路網による最短パス移動時間に基づいて近接フィーチャを定義した方がより適切です。このようなデータセットの場合、[ネットワーク空間加重の生成 (Generate Network Spatial Weights)] ツールでネットワークデータセットを使用して、基礎となるネットワーク構造における空間リレーションシップを定義することができます。