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user: 5. 西南地区彝族人口空间自相关及热点分析 5.1. 西南地区总的彝族人口空间自相关及热点分析 结合GIS软件计算，得到图6、表2和图7。 z得分为12.38，则随机产生此聚类模式的可能性小于1%。 由图6和表2可知，0.278321 > 0，说明该区域的人口具有空间正相关性，与空间聚集度成正比；Z得分为12.384698，p值为0，99%的置信度，且西南地区彝族人口空间分布的聚类程度较大。结合图7得出：我国西南地区的彝族人口在云南省区域内有一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着 图5. 西南地区各省的彝族人口计算结果图 图6. 西南地区彝族人口空间自相关分析图 图7. 西南地区彝族人口热点分析图 Table 2 Spatial autocorrelation of Yi population in Southwest Chin 全局Moran I汇总 数据集信息 Moran I指数： 0.278321 输入要素类： 合并图 预期指数： −0.012987 输入字段： XQYZRK 方差： 0.000553 概念化： INVERSE_DISTANCE z得分： 12.384698 距离法： EUCLIDEAN p值： 0.000000 行标准化： False 距离阈值： 2.8241 Degrees 权重矩阵文件： None 选择集： False 表2. 西南地区彝族人口空间自相关分析图 很高的置信度，也就是云南省及周边区域分布着的彝族人口最多；在重庆市，以及贵州省、四川省的极少区域存在一个低值的空间聚类，即该区域的彝族人口分布较少。 5.2. 西南地区各省的彝族人口空间自相关分析及热点分析 5.2.1. 云南省的彝族人口空间自相关分析及热点分析 同西南地区总的彝族人口计算方法一致，最终得到云南省彝族人口空间自相关分析图及表3和图8。 Z得分为1.86，说明随机产生此聚类模式的可能性小于10%，又根据图表中的0.269178 > 0，说明该区域的彝族人口与空间聚集度成正比，空间相关性明显；Z得分为1.860285，p值为0.062845，95%的置信度，即该区域的聚类程度较大。又结合图8得出：云南省的彝族人口在玉溪市、文山壮族苗族自治州和红河哈尼族彝族自治州内存在一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着很高的置信度。玉溪市的置信度最高，即玉溪市及周边区域的彝族人口较多；文山壮族苗族自治州和红河哈尼族彝族自治州的置信度相对来说次之，即这两个州的周边有的区域分布着的彝族人口较少，所以它们两个州的置信度较低。 5.2.2. 四川省的彝族人口空间自相关分析及热点分析 同西南地区总的彝族人口计算方法一致，最终得到四川省彝族人口空间自相关分析图及表4和图9。 Z得分为1.67，说明随机产生此聚类模式的可能性小于10%，又根据图表中的0.027789 > 0，说明该区域的彝族人口与空间聚集度成正比，空间相关性明显；Z得分为1.674757，p值为0.093982，90%的置信度，即四川省的彝族人口空间分布的聚类程度较大。结合图9得出：四川省的彝族人口在攀枝花市和凉山彝族自治州区域内存在一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着较高的置信度。且攀枝花市的置信度最高，即攀枝花市及周边区域分布着的彝族人口很多；凉山彝族自治州周边某些地区的彝族人口很少，即凉山彝族自治州的置信度相对较低。在德阳市、资阳市和遂宁市范围内存在一个低值的空间聚类，即该区域及周边地区分布着的彝族人口分布很少。 5.2.3. 贵州省的彝族人口空间自相关分析及热点分析 同西南地区总的彝族人口计算方法一致，最终得到贵州省彝族人口空间自相关分析图及表5和图10。 图8. 云南省彝族人口热点分析图 图9. 四川省彝族人口热点分析图 Table 3 Spatial autocorrelation analysis of Yi population in Yunnan Provinc 全局Moran I汇总 数据集信息 Moran I指数： 0.269178 输入要素类： yunnan_shijie 预期指数： −0.066667 输入字段： XQYZRK 方差： 0.032593 概念化： INVERSE_DISTANCE z得分： 1.860285 距离法： EUCLIDEAN p值： 0.062845 行标准化： False 距离阈值： 1.9507 Degrees 权重矩阵文件： None 选择集： False 表3. 云南省彝族人口空间自相关分析图 图10. 贵州省彝族人口空间自相关热点分析图 Table 4 Spatial autocorrelation analysis of Yi population in Sichuan Provinc 全局Moran I汇总 数据集信息 Moran I指数： 0.027789 输入要素类： sichuan_shijie 预期指数： −0.050000 输入字段： ZSYZRK 方差： 0.002157 概念化： INVERSE_DISTANCE z得分： 1.674757 距离法： EUCLIDEAN p值： 0.093982 行标准化： False 距离阈值： 2.8241 Degrees 权重矩阵文件： None 选择集： False 表4. 四川省彝族人口空间自相关分析图 Table 5 Spatial autocorrelation analysis of Yi population in Guizhou Provinc 全局Moran I汇总 数据集信息 Moran I指数： 0.215977 输入要素类： guizhou_xianjie 预期指数： −0.125000 输入字段： XQYZRK 方差： 0.038055 概念化： INVERSE_DISTANCE z得分： 1.747911 距离法： EUCLIDEAN p值： 0.080479 行标准化： False 距离阈值： 1.4648 Degrees 权重矩阵文件： None 选择集： False 表5. 贵州省彝族人口空间自相关分析图 Z得分为1.75，说明随机产生此聚类模式的可能性小于10%，又根据图表中的0.215977 > 0，说明该区域的彝族人口与空间聚集度成正比，空间相关性明显；Z得分为1.747911，p值为0.080479，90%的置度，即贵州省的彝族人口空间分布的聚类程度较大。结合图10得出：贵州省的彝族人口在毕节地区和六盘水市区域内存在一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着很高的置信度。且毕节地区的置信度最高，即毕节地区及周边区域分布着的彝族人口较多；六盘水市周边的有些区域彝族人口过少，故六盘水市的置信度相对较低。 5.2.4. 重庆市的彝族人口空间自相关分析及热点分析 同西南地区总的彝族人口计算方法一致，最终得到重庆市彝族人口空间自相关分析图及表6和图11。 Z得分为3.08，说明随机产生此聚类模式的可能性小于1%，又根据图表中的0.261954 > 0，说明该区域的彝族人口与空间聚集度成正比，空间相关性明显；Z得分为3.079061，p值为0.002077，99%的置信度，即重庆市的彝族人口空间分布的聚类程度较大。结合图11得出：重庆市的彝族人口在璧山县、合川 图11. 重庆市彝族人口空间自相关热点分析图 Table 6 Analysis of spatial autocorrelation of Yi population in Chongqin 全局Moran I汇总 数据集信息 Moran I指数： 0.261954 输入要素类： chongqing_shijie 预期指数： −0.032258 输入字段： XYRK 方差： 0.009130 概念化： INVERSE_DISTANCE z得分： 3.079061 距离法： EUCLIDEAN p值： 0.002077 行标准化： False 距离阈值： 0.7045 Degrees 权重矩阵文件： None 选择集： False 表6. 重庆市彝族人口空间自相关分析图 区、重庆市、铜梁县和江津区等区域内存在一个高值的空间聚类，即该区域对彝族人口分布有着很高的置信度。且合川区、璧山县和铜梁县的置信度最高，也就是说该区域及周边地区分布着的彝族人口较多；重庆市和江津区周边某些地区分布着的彝族人口较少，所以他们的置信度相对合川区等区域的置信度较低。