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地理探测器 : 经典十问十答

发布于：2023-03-17 14:53:17 来自：电气工程/电气工程原创版块 [复制转发]

知识点：探测器

①地理探测器软件下载、运行?

诞生于2010年的地理探测器模型，目前有两种软件(运行方法)：基于EXCEL开发的小软件，以及R语言包(GD包)。 建议：有R语言基础的同学可以选择R包更高效快捷，零编程基础的同志推荐用EXCEL版本短平快。

②运行报错“错误6”以及“溢出”等?

基本上地理探测器软件很少出现报错现象，建议检查以下两方面：

1.模型数据是否超限，最多不超过 32768行 数据；

2.模型数据中包含 NULL 空值。

建议：

1.检查数据是否超限，超限的话，可以1.1使用R版本包；1.2更换模型空间单元以减少样本；1.3不更改空间单元，对其进行采样，采样数小于限额；

2.筛查NULL。

③地理探测器模型输入数据要求?

这个问题是前提基础问题，模型要求因变量Y为原始变量， 意思是比如格网统计的Y值均值，那就可直接用作模型因变量，无需进一步处理；

自变量必须为类型值变量， 意思是比如坡度tiff，需要先用Jenks Break方法Reclassify为5级，坡度源数据由缓到陡重分类为1-5的自然数，再统计到格网中，所以自变量输入为类型值变量。(红字为栗子)

④模型自变量怎样进行离散化(数值to类型值)?

这是道多选题， 没有唯一解。

基于ArcMap软件做数据离散化，自然断点法，只是众多离散化方法中的一种，其特点是自然断点法分类后，使各类别之间的差别尽量大，由此达到离散/分级/分层的目的，因此在文献中较为常用。

当然，还有很多其他方法，直接在ArcMap可以操作的方法还有等分法，百分比法等，其他的还可采用K-Mean方法进行聚类分层(SPSS)。

⑤最常忽视的部分？？?

虽然GeoDetector属于非线性模型，但是 “跑模型，看显著”乃兵家大事 ，可不得忽视！小编发现，许多中英文期刊论文，无论是一区还是三地，均出现只谈结果大小，不论显著高低 的情况。

虽然地理探测器，在较多的情况，显著性都是较优的，例如0.000，但是十个因子中有一两个不显著也是常见的， 所以建议：为了使研究更加科学，结论更加靠谱，文章更加容易被接纳，无论显著性通过与否，都最好连同qvalue一同进行显示。

⑥空间统计单元？？?

由于因变量、自变量来源不同，导致分辨率、几何特征不一等差异，跑模型之前必须进行数据整合，数据整合必须依靠空间单元。总体上，地理探测器应用中常见空间统计单元有两种：格网 (正方形格网、正六边形格网)，以及 行政边界 (省市县区村街道交通小区...)。

⑦如何确定空间统计单元尺寸(格网)大小?

小编发现，许多中英文期刊论文，无论是一区还是三地，地理探测器模型数据整合的空间统计单元尺寸大小的确定均无具体说明，大多采用 “人用我用”的从众采样法 。

正确的单元尺寸确定方法有两大种类：

1.更加科学地阐述“人用我用”的从众采样法，即如果已有文献研究区与你的相同(或规模相当)，你可以在本文中加以文字说明并引用。

2.偏完全正确的方法：充分探究不同空间统计单元大小对地理探测器模型结果产生的尺度效应，更科学地说，是 MAUP(Modifiable Areal Unit Problem) ，包括两方面： 尺度效应 (即不同空间统计格网大小对模型结果的影响)， 分区效应 (即不同自变量离散化方法对模型结果的影响)。

⑧如何探究地理探测器处理、运行过程中的MAUP ?

涉及到MAUP，这算是地理探测器王者级玩家的科学操作了（能冲top刊了）。

许多使用地理探测器模型的刊载文章其实都有不足，模型具有不稳定的特点，一方面是由于MAUP（Modifiable Areal Unit Problem）可变面域单元问题，可以理解为“尺度效应”影响。另一方面，数据离散化采用的方法也会产生影响。

综上，尺度+离散方法，不同的组合结果不一，严谨科学的做法当然不是仅仅引言前人研究直接搬用，而是自己基于自己的case study，自己把尺度效应与离散方法，都需要做不同的方案出来，再最后“择优录取”。仅引言前人研究做法不严谨在于，地理研究具有地域性，研究对象研究区域不同，建模处理做法都会不同，所以很有必要做尺度效应与离散方法的对比，这是出来最佳结果的重要环节，最好不要偷懒。

相关推荐：

1、GB5226.1-2008 机械电气安全

2、GB19517-2009国家电气设备安全技术规范