6.4.3　葡萄酒酒庄集聚特征分析

Moran散点图可以用来探索空间关联的全局模式、识别空间异常和局部不平稳性等。将变量在每个位置上的观测值表示在横轴上，其空间滞后（标准化的局部空间自相关指标Moran's I）表示在纵轴上，则二者之间的相关关系就可以用坐标系中的散点形象地表现出来。

Moran散点图分为四个象限，分别对应四种不同类型的局部空间关联模式：右上象限（H-H），观测值大于均值（high），其空间滞后也大于均值（high）；左下象限（L-L），观测值小于均值（low），其空间滞后也小于均值（low）；左上象限（L-H），观测值小于均值（low），但其空间滞后大于均值（high）；右下象限（H-L），观测值大于均值（high），但其空间滞后小于均值（low）。右上象限（H-H）和左下象限（L-L）对应正的空间自相关，表示该位置上的观测值和周围邻居的观测值之间相似。左上象限（L-H）和右下象限（H-L）对应负的空间自相关，表示该位置上的观测值和周围邻居的观测值之间相异。

通过局部质量聚类检验得到不同质量资源点在区域内的分布情况，即图6.17。可以看出，银川和永宁产区呈现集聚模式的资源点多为H-H集聚，而石嘴山多为L-L集聚，其他地区并不显著。说明银川产区的葡萄酒酒庄不仅呈现集聚特征，且质量较高，并且与贺兰和永宁产区形成了强强联合的态势，构成了一个高品质资源的聚集区。石嘴山酒庄旅游资源质量较低，而且，周围区域的旅游资源品质也不高。青铜峡和红寺堡不显著，但有联合开发的潜力。