下载
http://www.geodetector.cn/#_Introduction_1
推荐参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/508860540
使用
需要注意，自变量必须是类别数据（比如土壤类型数据、土地利用类型数据），不能是连续数据（比如人口数据、GDP数据）；如果大家的自变量中有连续数据的话，一定要先转换成类别数据，再进行地理探测器分析。
可以在原始自变量栅格就进行重分类，也可以计算空间单元的值之后，join到arcgis中，然后在现实的时候使用quantity中的自然断点等方法进行登记划分显示，然后在excel使用嵌套IF函数也可以划分，这种说实话数据和变量不多的时候可以用用。
结果解读
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/508860540
“Factor_detector”，其意为分异及因子探测，表明每一个自变量在多大程度上解释了因变量的空间分异；用q值度量，最小为0，最大为1，越大说明该自变量对因变量的空间分异解释程度越大。
“Interaction_detector”，其意为交互作用探测，评估每两个自变量共同作用时，是否会增加或减弱对因变量的解释能力。这里一共会有5个结果，从左到右分别为非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立、非线性增强。如下图，我得到的结果（紫色部分）位于第3个，也就是双因子增强。
“Risk_detector”，其意为风险区探测，用于判断每两个子区域（也就是每一个自变量所分的每一种类别）之间属性值是否有显著差别。
“Ecological_detector”，其意为生态探测，比较每两个自变量对因变量的空间分布的影响是否有显著的差异。
引用
[1] Wang JF, Li XH, Christakos G, Liao YL, Zhang T, Gu X & Zheng XY. 2010. Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun region, China. International Journal of Geographical Information Science 24(1): 107-127.
[2] Wang JF, Zhang TL, Fu BJ. 2016. A measure of spatial stratified heterogeneity. Ecological Indicators 67: 250-256.