地理探测器（GeoDetector）

空间分层异质性（spatial stratified heterogeneity）普遍存在，例如土地类型、气候分区、胡焕庸线、遥感分类等，是世界规律性在地理空间的体现。为了解析自然界空间分异规律及其驱动力，王劲峰及团队提出了一种新的统计学方法：GeoDetector, 实现了对空间分异程度的度量、显著性检验和归因分析。此方法无线性假设，具有优雅的形式和明确的地学含义。其公理是：如果X引起Y，则两变量的空间分异趋于耦合。此方法已被自然和社会科学不同领域学者使用，许多成果发表在国际专业和综合顶刊。

Alias

GeoDetector

Contributor(s)
Initial contribute: 2022-07-14

Authorship

  • 王劲峰
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    中国科学院地理科学与资源研究所
    :  
    wangjf@igsnrr.ac.cn
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  • 徐成东
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    中国科学院地理科学与资源研究所
    :  
    xucd@lreis.ac.cn
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    Classification(s)

    ● Method-focused categoriesData-perspectiveGeostatistical analysis

    Detailed Description

    Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

     

    GeoDetector模型官网：http://geodetector.cn/

    地理探测器是探测空间分异性以及揭示其背后驱动力的一组统计学方法。其核心思想是基于这样的假设：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性。地理分异既可以用分类算法来表达，例如环境遥感分类；也可以根据经验确定，例如胡焕庸线。地理探测器擅长分析类型量，而对于顺序量、比值量或间隔量，只要进行适当的离散化，也可以利用地理探测器对其进行统计分析。因此，地理探测器既可以探测数值型数据，也可以探测定性数据，这正是地理探测器的一大优势。地理探测器的另一个独特优势是探测两因子交互作用于因变量。交互作用一般的识别方法是在回归模型中增加两因子的乘积项，检验其统计显著性。然而，两因子交互作用不一定就是相乘关系。地理探测器通过分别计算和比较各单因子q值及两因子叠加后的q值，可以判断两因子是否存在交互作用，以及交互作用的强弱、方向、线性还是非线性等。两因子叠加既包括相乘关系，也包括其他关系，只要有关系，就能检验出来。

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    模型元数据

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    王劲峰, 徐成东 (2022). 地理探测器（GeoDetector）, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/1704b5ba-4e4b-401a-8244-a40f7d96742f
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