空間的異質性

空間的異質性とは、一般的に景観または個体群に帰せられる特性です。これは、ある地域内で各種がさまざまな濃度で不均等に分布していることを意味します。空間的異質性のある景観では、複数の植物や動物の種 (生物学的)、地形(地質学的)、または環境特性 (降雨量、気温、風など) が混在してその地域を満たしています。空間的異質性を示す個体群とは、この種の個体がさまざまな濃度で地域全体に不均等に分布している個体群のことで、「まだらに分布している」とほぼ同義です。

空間的異質性は、大きなものよりも小さなもののスケーリング階層として言い換えることができます。これはスケーリング法則として定式化されています。^[1]

空間的異質性やスケーリング階層は、ht-index（ヘッド/テールブレークによって誘発される数値）によって測定または定量化できます。 ^{[2] [3]}

異なる地形、土壌の種類、気候など、多種多様な生息地のある環境では、より多くの種を収容することができます。これに対する主な科学的説明は、生物が景観を独自の適切な生息地に細かく分割できる場合、より多くの種が競争なしに景観内で共存できるというものであり、この現象は「ニッチ分割」と呼ばれています。空間的異質性は生態系の生産性と並行する概念であり、動物の種の豊富さは、特定の生息地における植物の種の豊富さに直接関係しています。植生は、食料源、生息地などとして機能します。したがって、植生が不足している場合は、動物の個体数も同様に少なくなります。生態系内の植物種の数が多いほど、微小生息地の多様性が増します。植物種の豊富さは、生態系内の空間的異質性を直接反映しています。

空間的異質性には主に2つのタイプがあります。空間的局所異質性は、属性値が直接ローカルな近隣内では有意に類似しているが、この直接ローカルな近隣を越えた近隣周辺地域では有意に異なる地理的現象（例：ホットスポット、コールドスポット）を分類します。空間的層別異質性は、属性値の層 内分散が層間分散よりも有意に低い地理的現象（特定の地理的領域内の生態ゾーンや土地利用クラスの集合など）を分類します。 ^[4]

空間的局所異質性はLISA、Gi、SatScanでテストすることができ、属性の空間的層別異質性は地理的検出器q統計量で測定することができる: ^[4]

${\displaystyle q=1-{\frac {1}{N\sigma ^{2}}}\sum _{h=1}^{L}N_{h}\sigma _{h}^{2}}$

ここで、母集団はh = 1、...、L の層に分割されます。Nは母集団のサイズ、σ ^{2 は}属性の分散を表します。q の値は[ 0, 1] の範囲内にあり、0 は空間的な層別異質性がないことを示し、1 は完全な空間的な層別異質性があることを示します。qの値は、層別によって説明される属性の分散のパーセントを示します。q は非心F 確率密度関数に従います。

多変量データや 3D データの空間的異質性は、「HTA 指数 (HeTerogeneity Average 指数)」を使用して統計的に評価することもできます 。: ^[5]

最適パラメータベースの地理検出器（OPGD）は、空間データの離散化の最適化されたパラメータを使用して空間の異質性を特徴付け、地理的要因と要因の相互作用の影響を特定し、リスクを推定します。^{[6] [7]}

インタラクティブ空間関連性検出器（IDSA）は、空間的層別異質性、空間的自己相関、説明変数の空間的ファジーオーバーレイに基づいて、インタラクティブ決定要因（PID）の検出力を推定します。^[8]

地理的に最適化されたゾーンに基づく異質性（GOZH）は、説明可能な地理的に最適化されたゾーンの特定に基づいて、大規模な研究地域全体にわたる地理的属性（例えば、全球土壌水分）の個別かつ相互作用的な決定要因を調査します。^[9]

ロバスト地理検出器（RGD）は、空間データの離散化における感度の限界を克服し、説明変数の決定要因のロバストな検出力を推定します。^[10]

モデルに依存しない空間変換とモデレーション（meta-STAR）は、空間統計モデル（空間アンサンブル法、空間ニューラルネットワークなど）に空間の異質性を統合し、その精度を向上させるためのフレームワークです。空間ネットワーク/変換と空間モデレーターの使用が含まれ、複数のスケールで地理的現象を表す地理空間データセットを処理します。^[11]

2004年に出版された「地理情報科学と地理学における法則の妥当性と有用性」という出版物の中で、マイケル・フランク・グッドチャイルドは、空間的異質性がトブラーの地理学の第一法則に似た地理学の法則の候補になる可能性があると提唱した。^[12]文献はこの論文を引用し、この法則を「地理変数は制御されていない変動を示す」と述べている。^{[12] [13] [14]地理学の第二法則、またはマイケル・グッドチャイルドの地理学の第二法則と呼ばれることが多いこの法則は、}トブラーの地理学の第二法則やアルビアの地理学の法則など、この用語を競い合う多くの概念の1つである。^{[13] [14] [15]}

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